L’introduction de robots de service dans les restaurants s’inscrit dans un mouvement plus large de robotisation des services, déjà bien documenté dans la littérature en marketing et en management des services. Les robots de service sont définis par l’ISO 8373 comme des robots « accomplissant des tâches utiles pour des humains » dans des contextes non industriels, avec un certain degré d’autonomie. Les travaux de Wirtz et al. (2018) montrent que ces robots transforment la « frontline » en modifiant le rôle du personnel, la nature de l’expérience de service et les attentes des clients.

Dans ce contexte, les robots humanoïdes – c’est-à-dire des robots qui imitent l’apparence et certains comportements humains – occupent une place particulière. Ils ne sont pas seulement des technologies d’automatisation : ils deviennent des agents sociaux avec lesquels le consommateur interagit, ce qui pose des questions spécifiques en termes d’acceptation, de confiance, de malaise et de perception d’authenticité. Cette page synthétise la littérature récente sur les rapports entre consommateurs et robots humanoïdes, en se concentrant sur les applications à la restauration, pour identifier les principaux déterminants de l’intention d’utiliser de tels robots.

1. Cadre général : robots de service, anthropomorphisme et expérience client

Les robots de service sont de plus en plus étudiés dans l’hôtellerie-restauration et le tourisme. L’ouvrage de Ivanov & Webster (2019) propose un cadre global « RAISA » (Robots, Artificial Intelligence and Service Automation) appliqué au voyage, au tourisme et à l’hospitalité, en combinant discussion théorique et études de cas. Dans la même veine, Wirtz et al. (2018) distinguent plusieurs dimensions critiques : degré d’autonomie, intelligence perçue, capacité à interagir socialement et intégration organisationnelle.

Sur le plan de l’expérience client, l’article de Huang et al. (2021) propose un cadre pour analyser les interactions client-robot, en montrant que l’expérience résulte d’un équilibre entre dimensions cognitives (utilité, contrôle), affectives (plaisir, anxiété) et sociales (présence sociale, chaleur, compétence). Les robots humanoïdes, en raison de leur apparence « humaine », renforcent la présence sociale mais exposent aussi davantage au risque de malaise et à la célèbre « vallée de l’étrange ».

Ce point est central dans l’étude de Mende et al. (2019), qui montrent, à travers une série d’expériences, que les robots de service humanoïdes peuvent menacer l’identité humaine des clients, générer un sentiment d’étrangeté et déclencher des comportements de compensation (par exemple, recherche accrue de statuts ou de réassurance sociale). Ainsi, l’humanoïdité est simultanément un facteur d’attractivité et une source de risques psychologiques.

2. Robots de service en hôtellerie et restauration : principaux résultats

2.1. Satisfaction, valeur perçue et intention de revisite

Plusieurs études empiriques analysent l’impact des robots dans des restaurants. El-Said & Al Hajri (2022) montrent, dans des restaurants robotisés pendant la pandémie de COVID-19, que la satisfaction des clients dépend fortement de la qualité de service perçue, de la valeur perçue et de la confiance accordée au robot, ce qui conditionne l’intention de revisiter le restaurant.

De manière complémentaire, Seo & Lee (2025) montrent que, dans les « robotic restaurants », les dimensions de qualité de service (atmosphère, qualité de la nourriture, qualité de l’interaction) renforcent la valeur perçue, l’image du restaurant, la satisfaction et, in fine, l’intention de revisite. Ces travaux soulignent que les robots ne sont pas acceptés pour eux-mêmes : ils doivent s’inscrire dans un système de service perçu comme fiable, agréable et cohérent.

Enfin, l’étude récente d’ Amin et al. (2025) met en avant le rôle des attributs d’interaction humain-robot (intelligence perçue, convivialité, interactivité) sur l’intention de revisite dans des restaurants équipés de robots de service. Plus la présence sociale du robot est élevée, plus l’expérience est jugée positive et plus les clients envisagent de revenir.

2.2. Acceptabilité des robots dans les restaurants rapides

Du côté de la restauration rapide, Zemke, Han & Raab (2025) analysent l’acceptabilité des robots dans les quick-service restaurants. Leurs résultats montrent que l’acceptation dépend de la recherche de nouveauté, de l’utilité perçue, du plaisir ressenti et du niveau de familiarité avec la technologie : les clients à forte recherche de nouveauté sont plus tolérants vis-à-vis des imperfections de service et plus enclins à adopter les robots.

3. Vers une focale spécifique : robots humanoïdes en restauration

3.1. Humanoïde vs non-humanoïde : effets différenciés

La question clé pour la restauration est de savoir si les consommateurs préfèrent des robots humanoïdes ou non-humanoïdes. Huang & Liu (2022) comparent directement des restaurants équipés de robots humanoïdes et de robots non-humanoïdes. Leurs résultats montrent que :

  • les clients à motivation hédonique / expérientielle préfèrent les robots humanoïdes, perçus comme plus divertissants et socialement présents ;
  • les clients à motivation plus utilitaire (rapidité, efficacité) acceptent mieux des robots non-humanoïdes, jugés moins « intrusifs » et plus focalisés sur la fonctionnalité.

Des travaux plus récents sur le degré d’anthropomorphisme vont dans le même sens. Par exemple, Qian et al. (2024) montrent que l’ajout de traits humains (visage, expressions, gestes) augmente la présence sociale, la qualité perçue de l’interaction et l’intention de visite, jusqu’à un certain seuil au-delà duquel le risque de malaise augmente. De même, Bui et al. (2025) soulignent que les traits humains renforcent la chaleur et la confiance, mais peuvent aussi susciter un sentiment d’« inauthenticité » lorsque la ressemblance humaine est très forte.:contentReference[oaicite:12]{index=12}

3.2. Antécédents de la volonté d’utiliser des robots en restauration

Sur le plan des antécédents, deux travaux récents sont particulièrement intéressants pour comprendre les déterminants de l’usage de robots (dont des humanoïdes) en restauration.

D’une part, Molinillo, Rejón-Guardia & Anaya-Sánchez (2023) s’appuient sur la Behavioural Reasoning Theory pour étudier la volonté d’utiliser des robots de service dans les restaurants. Ils distinguent :

  • des « raisons pour » (perceptions hédoniques, sécurité perçue, anthropomorphisme, qualité d’interaction) qui alimentent une attitude favorable ;
  • des « raisons contre » (peur de la perte de contact humain, préoccupations éthiques, inquiétudes sur le risque technologique) qui nourrissent des objections à l’usage du robot.

Ces attitudes et objections déterminent la volonté d’accepter les robots et l’intention de recommander les restaurants qui les utilisent.

D’autre part, Figueiredo et al. (2025) proposent une extension du Technology Acceptance Model appliquée aux restaurants avec robots serveurs. Leur modèle montre que :

  • l’utilité perçue, l’innovativité perçue et la manipulation hygiénique perçue des plats sont des antécédents majeurs de l’intention d’utiliser des restaurants avec robots ;
  • la facilité d’utilisation et le plaisir jouent un rôle important via l’attitude envers le service robotisé.

Même si l’étude ne se limite pas aux robots humanoïdes, ces résultats éclairent la manière dont les dimensions hygiéniques et d’innovation renforcent l’acceptation – des arguments particulièrement saillants depuis la crise sanitaire.

4. Synthèse : déterminants clés de l’intention d’utiliser des robots humanoïdes en restauration

En synthèse de ces travaux, les principaux déterminants de l’intention des consommateurs d’utiliser des robots humanoïdes en restauration peuvent être regroupés en cinq familles :

  1. Bénéfices fonctionnels : utilité perçue (rapidité, exactitude, disponibilité), facilité d’utilisation, fiabilité et sécurité/hygiène (Figueiredo et al., 2025 ; Seo & Lee, 2025).
  2. Dimension socio-affective et expérientielle : perceptions hédoniques et ludique du robot, présence sociale, chaleur et compétence, qualité de l’interaction (Huang et al., 2021 ; Amin et al., 2025 ; Molinillo et al., 2023).
  3. Anthropomorphisme et traits humains : degré de ressemblance humaine, expressions faciales, gestes, voix, qui peuvent à la fois augmenter l’attractivité et le risque de malaise (Huang & Liu, 2022 ; Bui et al., 2025 ; Mende et al., 2019).
  4. Risques perçus et objections : peur de la déshumanisation du service, inquiétude quant à l’emploi, risque de panne ou de service défaillant, menace perçue pour l’identité humaine (Mende et al., 2019 ; Molinillo et al., 2023).
  5. Facteurs individuels et contextuels : technophilie, recherche de nouveauté, préférence pour le contact humain, type de restaurant (rapide vs expérientiel), degré d’automatisation (modèle hybride vs entièrement robotisé) (Zemke et al., 2025 ; Wirtz et al., 2018).

Pour un chercheur en marketing, ces travaux offrent une base solide pour développer un modèle conceptuel expliquant l’intention d’utiliser des robots humanoïdes en restauration, en combinant les approches TAM/UTAUT, la Behavioural Reasoning Theory et la littérature sur l’anthropomorphisme et la présence sociale.

5. Références bibliographiques (sélection)

  • Al Hajri, S., & El-Said, O. (2022). Are customers happy with robot service? Investigating satisfaction with robot service restaurants during the COVID-19 pandemic. Heliyon, 8(3), e08986. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08986
  • Amin, M., Parvez, M. O., Rasool, S., Aureliano-Silva, L., & Dang, A. (2025). Human–robot interaction attributes at the restaurants: Will it enhance revisit intentions? Journal of Hospitality and Tourism Technology. https://doi.org/10.1108/JHTT-10-2024-0694
  • Bui, H. T., et al. (2025). Exploring the effects of human-like traits in service robots in hospitality. Journal of Hospitality and Tourism Technology (online first).
  • Figueiredo, I. G., Moutinho, P. F., Duarte, P. O., & Macedo, A. C. (2025). Customers’ Intentions to Use Restaurants with Robot Waiters: An Extension of the Technology Acceptance Model. Journal of the Knowledge Economy. https://doi.org/10.1007/s13132-025-02827-1
  • Huang, D., Chen, Q., Huang, J., Kong, S., & Li, Z. (2021). Customer-robot interactions: Understanding customer experience with service robots. International Journal of Hospitality Management, 99, 103078. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2021.103078
  • Huang, H., & Liu, S. Q. (2022). Are consumers more attracted to restaurants featuring humanoid or non-humanoid service robots? International Journal of Hospitality Management, 107, 103310. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2022.103310
  • Ivanov, S. H., & Webster, C. (Eds.). (2019). Robots, Artificial Intelligence and Service Automation in Travel, Tourism and Hospitality. Emerald Publishing. https://doi.org/10.1108/9781787566873
  • Mende, M., Scott, M. L., van Doorn, J., Grewal, D., & Shanks, I. (2019). Service Robots Rising: How Humanoid Robots Influence Service Experiences and Elicit Compensatory Consumer Responses. Journal of Marketing Research, 56(4), 535–556. https://doi.org/10.1177/0022243718822827
  • Molinillo, S., Rejón-Guardia, F., & Anaya-Sánchez, R. (2023). Exploring the antecedents of customers’ willingness to use service robots in restaurants. Service Business, 17, 167–193. https://doi.org/10.1007/s11628-022-00509-5
  • Seo, K. H., & Lee, J. (2025). The Impact of Service Quality on Perceived Value, Image, Customer Satisfaction, and Customer Revisit Intention: Focusing on Robotic Restaurants. Sustainability, 17(16), 7422. https://doi.org/10.3390/su17167422
  • Wirtz, J., Patterson, P. G., Kunz, W. H., Gruber, T., Lu, V. N., Paluch, S., & Martins, A. (2018). Brave new world: Service robots in the frontline. Journal of Service Management, 29(5), 907–931. https://doi.org/10.1108/JOSM-04-2018-0119
  • Zemke, D. M. V., Han, W., & Raab, C. (2025). Robot acceptability in quick service restaurants: A customer’s point of view. International Hospitality Review. https://doi.org/10.1108/IHR-04-2024-0020