Décoder le comportement des voyageurs II : déterminants émotionnels et psychologiques de l’adoption des outils d’IA pour la planification touristique

    Ramanitrera, Faniry Ny Aina (2025)
Mémoire
Accès restreint
    Titre en français
    Décoder le comportement des voyageurs II : déterminants émotionnels et psychologiques de l’adoption des outils d’IA pour la planification touristique
    Titre dans une autre langue
    Deciphering Traveler Behavior II: Emotional and Psychological Determinants of AI Travel Planning Adoption
    Auteur
    Ramanitrera, Faniry Ny Aina
    Directeur de recherche
    Bories, Denis (1971-....)
    Date de soutenance
    19 septembre 2025
    Établissement
    Université Toulouse-Jean Jaurès
    UFR ou composante
    Institut Supérieur du Tourisme, de l'Hôtellerie et de l'Alimentation (ISTHIA)
    Diplôme
    M2 Tourism, Hospitality and Food Studies (THFS)
    Sujet
    Tourisme
    Mots-clés en français
    Intelligence artificielle
    Tourisme
    UTAUT2
    Confiance
    Risque perçu
    Résonance émotionnelle
    Mots-clés
    Artificial intelligence
    Tourism
    UTAUT2
    Trust
    Perceived risk
    Emotional resonance
    Résumé en français
    Ce mémoire de Master prolonge une première recherche sur l’intelligence artificielle (IA) appliquée au tourisme. Contrairement à la littérature existante axée sur la performance technique et l’efficacité, cette étude privilégie une perspective centrée sur l’utilisateur en intégrant le modèle UTAUT 2 enrichi par les notions de confiance, de risque perçu et de résonance émotionnelle. L’objectif est d’identifier les facteurs psychologiques, fonctionnels et sociaux qui influencent l’intention d’adopter des outils d’IA pour la planification touristique, tels que les assistants conversationnels, les générateurs d’itinéraires et les moteurs de recommandations personnalisées. La méthodologie repose sur une enquête quantitative menée auprès de jeunes voyageurs, utilisant un stimulus vidéo et un questionnaire structuré. Les résultats montrent que, si les variables classiques du modèle (attentes de performance, facilité d’usage, influence sociale, motivation hédonique) restent déterminantes, la confiance et la résonance émotionnelle jouent un rôle central, tandis que le risque perçu constitue un frein important. Sur le plan théorique, cette recherche adapte les modèles d’acceptation technologique au contexte expérientiel du tourisme. Sur le plan managérial, elle formule des recommandations pour concevoir des outils d’IA transparents, rassurants et engageants sur le plan émotionnel. Enfin, le mémoire souligne ses limites méthodologiques, notamment l’échantillonnage restreint, et propose des pistes pour des études futures comparatives et interculturelles.
    Résumé
    This Master’s thesis builds upon earlier investigations into artificial intelligence (AI) within the tourism industry by examining how travelers emotionally and psychologically react to AI-driven planning applications. Departing from research that primarily highlights technical performance, this work centers the user experience, employing an adapted UTAUT2 framework that incorporates trust, perceived risk, and emotional resonance. The study seeks to identify the psychological, practical, and societal elements shaping travelers’ willingness to use AI technologies such as conversational agents, automated itinerary creators, and personalized recommendation systems. A quantitative approach was taken, featuring a video-based stimulus and a structured survey distributed among young travelers. Findings reveal that while fundamental UTAUT2 components (like performance and effort expectancy, social influence, and hedonic motivation) still hold significance, trust and emotional resonance are particularly influential, and perceived risk remains a major deterrent. The study advances theoretical understanding by refining technology acceptance models in experience-driven fields like tourism. On a practical level, it offers guidance to developers and providers, emphasizing that transparency, trust-building, and fostering emotional connections are crucial when designing AI tools for travel. The thesis also notes certain methodological constraints—especially the limited sample size—and suggests that future research should be broader, comparative, and include cross-cultural perspectives.
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Citation bibliographique

Ramanitrera, Faniry Ny Aina (2025), Décoder le comportement des voyageurs II : déterminants émotionnels et psychologiques de l’adoption des outils d’IA pour la planification touristique [Mémoire]