L’industrie de l’hôtellerie-restauration connaît depuis le début des années 2020 une mutation technologique d’une intensité sans précédent. Parmi les innovations les plus disruptives, les robots humanoïdes de service — robots-réceptionnistes, robots-serveurs, robots-cuisiniers — occupent une place croissante dans les stratégies des opérateurs, notamment en réponse à une pénurie structurelle de main-d’œuvre et à des exigences accrues de standardisation et de productivité (Ivanov & Webster, 2019). Des robots cuisiniers, des robots serveurs et des robots réceptionnistes transforment progressivement l’expérience des clients, tout en répondant à des enjeux managériaux tels que la pénurie de main-d’œuvre, la standardisation du service, la productivité ou encore l’amélioration de la sécurité alimentaire.

Pour autant, la diffusion de ces technologies ne suit pas un schéma linéaire d’adoption. Les difficultés rencontrées par des initiatives pionnières, comme celles du Henn-na Hotel au Japon, contraint de remplacer une partie de ses robots jugés inefficaces ou anxiogènes, illustrent le risque d’un décalage entre innovation technologique et acceptation client (Yen, 2019). Ce décalage renvoie à une problématique de recherche fondamentale en comportement du consommateur : quelles conditions psychologiques et perceptuelles déterminent l’intention d’un individu d’interagir avec un robot humanoïde dans un contexte de service ?

À l’échelle mondiale, le marché des robots de service pour le secteur HoReCa (Hôtellerie-Restauration-Café) est estimé à plusieurs milliards de dollars et affiche une croissance annuelle à deux chiffres (IFR, 2023). En France, des enseignes comme Flunch, Sodexo ou des groupes hôteliers de la chaîne Accor ont expérimenté des solutions robotisées dans leurs établissements. Cette réalité sectorielle confère à la question de l’acceptation client une portée à la fois académique et managériale indéniable.

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Si les technologies d’acceptation des systèmes d’information ont fait l’objet d’une littérature abondante depuis les travaux fondateurs de Davis (1989) sur le Modèle d’Acceptation des Technologies (TAM), et de Venkatesh et al. (2003) sur l’UTAUT, les robots de service constituent un objet d’étude singulier. Ils combinent une dimension fonctionnelle — ce qu’ils font — à une dimension morphologique et relationnelle — ce qu’ils semblent être — qui sollicite des mécanismes cognitifs et affectifs distincts de ceux activés lors de l’usage d’un logiciel ou d’un site web (Mende et al., 2019 ; Blut et al., 2021).

En particulier, la capacité d’un robot à présenter des attributs humains — mouvements, expressions, vocalisation — suscite chez l’utilisateur des réponses émotionnelles complexes, qui peuvent être sources d’attraction comme de rejet (Epley, Waytz & Cacioppo, 2007). Par ailleurs, l’interaction avec un robot de service active des risques perçus spécifiques : risques liés à la vie privée et aux données personnelles, risques psychologiques, et risques liés à l’emploi humain (Tussyadiah et al., 2020 ; Wirtz et al., 2018).

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3.1 Le TAM et ses extensions appliquées aux robots de service

La recherche sur l’acceptation des technologies repose historiquement sur le TAM de Davis (1989), qui postule que l’utilité perçue et la facilité d’utilisation perçue sont les déterminants proximaux de l’intention d’usage. Ce cadre a été élargi par l’UTAUT (Venkatesh et al., 2003) et l’UTAUT2 (Venkatesh, Thong & Xu, 2012), qui intègrent notamment la motivation hédoniste — assimilable au plaisir perçu dans notre modèle — comme prédicteur de l’intention comportementale dans des contextes de consommation.

3.2 L’anthropomorphisme comme variable explicative centrale

L’anthropomorphisme — défini comme la tendance à attribuer des caractéristiques humaines à des entités non humaines — a été identifié comme un déterminant clé de l’évaluation des robots de service (Epley et al., 2007 ; Blut et al., 2021). La méta-analyse conduite par Blut et al. (2021) sur 97 études empiriques portant sur les robots de service confirme l’effet positif et significatif de l’anthropomorphisme sur l’utilité perçue et l’attitude envers le robot. De même, Mende et al. (2019) montrent expérimentalement que les robots à apparence humanoïde suscitent davantage d’émotions positives et d’intentions de réutilisation que les robots non humanoïdes, pour autant que leur niveau d’anthropomorphisme ne franchisse pas le seuil de la « vallée de l’étrange » (Mori, 1970).

3.3 Les bénéfices perçus : utilité et plaisir

L’utilité perçue constitue le prédicteur le plus robuste de l’intention d’usage dans le domaine des technologies de service (Venkatesh et al., 2003 ; Lu et al., 2019). Dans le contexte des robots de service, Lu et al. (2019) confirment que la valeur fonctionnelle perçue du robot influence directement et positivement l’intention comportementale. Le plaisir perçu, défini comme le degré de satisfaction intrinsèque associé à l’interaction avec la technologie (Davis, Bagozzi & Warshaw, 1992), constitue un déterminant complémentaire. Venkatesh et al. (2012) montrent que la motivation hédoniste exerce un effet direct sur l’intention d’usage, particulièrement fort dans les contextes de service où l’expérience relationnelle est centrale (Song & Kim, 2022).

3.4 Les risques perçus comme freins à l’intention d’usage

Le risque perçu — ensemble des conséquences négatives anticipées associées à l’utilisation d’une technologie (Bauer, 1960) — constitue l’un des principaux obstacles à l’acceptation des robots de service. La recherche distingue quatre dimensions particulièrement saillantes dans ce contexte. Le risque lié à la vie privée renvoie aux inquiétudes concernant la collecte et l’utilisation de données personnelles (Tussyadiah et al., 2020). Le risque psychologique reflète l’inconfort émotionnel face à une entité ambiguë, lié au phénomène de l’uncanny valley (Mori, 1970 ; Yen, 2019). Le risque de déshumanisation exprime la crainte que l’automatisation dégrade la qualité relationnelle du service (Wirtz et al., 2018). Le risque pour l’emploi, enfin, renvoie à l’inconfort éthique généré par la crainte de destruction d’emplois humains (Ivanov & Webster, 2019 ; Tussyadiah et al., 2020).

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Ce projet de recherche poursuit un double objectif. Sur le plan théorique, il vise à enrichir les modèles d’acceptation technologique en intégrant, dans un cadre unifié, l’anthropomorphisme comme variable explicative amont, des bénéfices perçus de nature fonctionnelle et hédonique, et un spectre élargi de risques perçus incluant des dimensions jusqu’ici peu explorées (déshumanisation, risque pour l’emploi). Sur le plan managérial, il entend fournir aux opérateurs du secteur HoReCa des leviers actionnables pour favoriser l’acceptation client des robots humanoïdes, en identifiant les caractéristiques perceptuelles qui rassurent et celles qui freinent l’intention d’usage.

Le modèle conceptuel retenu (Figure 1) sera testé empiriquement au moyen d’une approche par équations structurelles PLS-SEM (Hair et al., 2019), sur des échantillons de consommateurs recrutés en restauration collective, restauration hôtelière et hôtellerie.

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