Rétroaction neurale et animation vidéo : étude exploratoire de méthodes d'évaluation de nouveaux concepts de produit

Entre 2013 et 2019, l’auteur s’est lancé dans une initiative ambitieuse, créant et publiant chaque semaine un nouveau concept de produit. L’objectif principal était d’obtenir une rétroaction participative du public. Malgré un fort engouement médiatique, cette approche n’a pas réussi à identifier de manière adéquate les fonctionnalités les plus et les moins appréciées de chaque concept. Pour résoudre cette problématique, l’auteur a élaboré et testé une nouvelle méthode novatrice combinant l’animation 3D avec l’utilisation de logiciels de rétroaction neurale. Cette recherche a abouti à la création d’une maquette et d’une vidéo animée présentant un nouveau concept : le bac de collecte des matières résiduelles autonome Nestor. Quatre-vingt-quatre entrevues semi-dirigées ont suivi avec des clients potentiels. Lors de chaque présentation, les participants ont porté des casques électroencéphalographiques (EEG) pour enregistrer leurs activités neuro-électriques. Trois programmes d’interprétation des données neurales ont été utilisés pour générer des données de rétroaction, couvrant le niveau d’intérêt et d’excitation, l’intensité des expressions faciales et la détection d’émotions en temps réel. À la fin de chaque présentation, un questionnaire écrit a été administré aux participants pour comparer les perceptions entre les différents modes de présentation et les types de rétroaction, qu'elles soient écrites ou neurales. Les résultats ont montré des tendances intéressantes. La rétroaction neurale, combinée au questionnaire, a permis de mieux comprendre les fonctions du concept les plus et les moins appréciées, ainsi que les émotions ressenties par les participants. Cette approche a révélé des nuances entre les groupes Maquette et Animation, soulignant la valeur ajoutée des programmes de rétroaction neurale dans le processus de développement de nouveaux produits (DNP). En résumé, cette thèse exploratoire représente une avancée significative dans le domaine du développement de
Between 2013 and 2019, the author embarked on an ambitious initiative, creating and publishing a new product concept every week. The primary objective was to obtain participative feedback from the public. Despite considerable media enthusiasm, this approach failed to adequately identify the most and least appreciated features of each concept. To address this issue, the author developed and tested an innovative method that combines 3D animation with the use of three neural feedback software. This research led to the creation of a mock-up and an animated video featuring a new concept: the autonomous waste collection bin Nestor. Eighty-four semi-structured interviews followed with potential clients. During each presentation, participants wore electroencephalographic (EEG) headsets to record their neuro-electric activities. Three neural data interpretation programs were used to generate feedback data, covering levels of interest and excitement, facial expression intensity, and real-time emotion detection. At the end of each presentation, a written questionnaire was administered to participants to compare perceptions between different presentation modes and types of feedback, whether written or neural. The results showed interesting trends. Neural feedback, combined with the questionnaire, provided insights into the most and least appreciated functions of the concept, as well as the emotions experienced by participants. This approach revealed nuances between the Mock-up and Animation groups, highlighting the added value of neural feedback programs in the NPD process. In summary, this exploratory thesis represents a significant advancement in the field of product development by introducing innovative tools to understand and improve consumer reactions to new concepts. It opens promising perspectives by suggesting the use of neural feedback and the potential integration of artificial intelligence in the design of new products, making them more tailored to the need