Déterminants de l adoption des services d aide au maintien à domicile : une évidence empirique. L exemple de SIGAAL

Déterminants de l adoption des services d aide au maintien à domicile : une évidence empirique. L exemple de SIGAAL Mehdi FARAJALLAH ENCG d Agadir Gérald- Réparate RETALI, Telecom Bretagne mehdi.farajallah@gmail.com gerald.retali@telecom- bretagne.eu Octobre 2013 1. Introduction Selon les prévisions de l INSEE, en 2035, un français sur trois aura plus de 60 ans, et en 2060 les personnes âgées (PA) de plus de 80 ans représenteront 10% de la population totale en France, contre 4,5% actuellement. La prise en compte des différentes répercussions sociales et économiques de cette mutation démographique est alors un enjeu qui est plus que jamais d actualité. Parmi les éléments concernés par cette évolution, le logement occupe une place centrale. En raison des diminutions physiques qui caractérisent le vieillissement, la question de l adéquation du logement aux capacités physiques d une PA n est pas sans importance pour les individus concernés, mais aussi pour la collectivité dans sa globalité. A partir d un certain âge et quel que soit son niveau de dépendance, une PA doit arbitrer entre deux grandes possibilités en termes de logement : se maintenir dans un logement individuel grâce à l adaptation de l habitat et par l utilisation de services d aide à la personne ou alors le placement dans une structure adaptée (maison de retraite, EHPAD,EHPA ;etc. ). Cette deuxième solution est beaucoup plus coûteuse que la première pour la PA et pour la collectivité, notamment, quand la personne est placée dans un EHPAD. Selon une enquête récente de l'observatoire de l'intérêt général (2012), le coût de l adaptation du logement est en moyenne de 4280 alors que le coût mensuel d un hébergement en maison de retraite est lui d environ 2000. Par ailleurs, selon un rapport de 2011 du commissariat général à la stratégie et à la prospective, 23 milliards d euros ont été consacrés en 2010 en France à la dépendance. Toujours selon le même rapport, «.. le poids de l effort public consacré à la dépendance est assez comparable dans les pays de l OCDE, où il représente en moyenne 1,2 % du PIB». En raison de ces coûts élevés et du souhait de la majorité des aînés de rester chez eux le plus longtemps possible (Déoux et al., 2011), les politiques publiques en France et dans l Union Européenne encouragent le maintien à domicile des personnes en perte d autonomie. L importance de cet encouragement est reflété par le niveau élevé des budgets que l UE consacre aux programmes d Ambient Assisted Living et par la mise en

avant de la filière «Silver Economy», en France, qui place les solutions d accompagnement des personnes âgées au cœur de l économie. Notre étude s inscrit dans ce contexte et propose une évaluation empirique des facteurs qui peuvent encourager une PA à adopter une boxe de services d aide au maintien à domicile (SAMD). Plus précisément, l objectif de cet article est de proposer une modélisation économétrique des variables qui influencent la disposition à adopter les services SIGAAL 1. SIGAAL (Services Inter Générationnels pour l'assistance aux Aînés dans leur Logement) est une plateforme de services qui a été développée en France, spécifiquement pour répondre au besoin d encourager l autonomie à domicile. Cette plateforme propose des prestations utilisables à partir d'une télévision, et elle a deux grands objectifs : entretenir, voire favoriser l intégration sociale des aînés en leur offrant des services qui permettent, de maintenir les liens avec la famille et les amis (lien social) ; utiliser des technologies domotiques pour améliorer le confort et la sécurité à domicile via l installation de capteurs domotiques. La plateforme SIGAAL est composée d un adaptateur TNT lié à une boxe Internet qui permet d accéder à une liste de services disponibles via la télévision. A l aide d une télécommande facile d usage, les personnes âgées peuvent communiquer avec leur famille, partager des photos avec eux, être informées d activités pouvant les intéresser dans leur quartier (ou plus généralement dans leur ville), accéder à un portail d informations adaptées, commander des plats préparés etc., (Pennec, Guitierrez, 2013). Les détenteurs de cette plateforme ont également la possibilité de bénéficier d une assistance en cas de problème, gérer la sécurité de leur logement (fuite de gaz, alerte incendie), faciliter l accomplissement de certaine tâches quotidiennes (lever des rideaux, régler la température). Pour identifier les facteurs qui encouragent l adoption, nous disposons des données d une enquête effectuée entre juin 2012 et janvier 2013, à Rennes. Notre échantillon est constitué de 387 individus qui sont représentatifs des rennais âgés de 60 ans à 74 ans. Notre article est structuré de la manière suivante. Dans la section 2, nous faisons une revue sélective de la littérature des facteurs explicatifs de l adoption des SAMD, des hypothèses précises sont formulées. La section 3 présente les données et la méthodologie utilisées pour tester nos conjectures. Dans la section 4, nous présentons les résultats et discutons de leurs implications en termes de politiques publiques. La section 5 conclut en résumant les apports de notre contribution aux débats sur ces questions. 2. Revue de la littérature et hypothèses 1 Le projet SIGAAL a été financé par la DGE (direction générale des entreprises) et par des collectivités territoriales. Il a associé 10 partenaires nationaux : AgeVillage, l'ars/ubo, le CHU de Nice, le CSTB, DeltaDore, GTS Mondial Assistance, Icade, SmarDTV, Nexcom et Télécom Bretagne.

Le logement est un bien avec de multiples dimensions (localisation, équipement, nombre de pièces, accessibilité). Grâce au développement des nouvelles technologies, notamment les gérontechnologies, certaines de ces caractéristiques peuvent être gérées de manière individuelle sans l intervention d un professionnel, et ceci grâce à des boxes de services connectables à Internet. En raison de cet aspect complexe du logement, l analyse de la disposition à adopter ces boxes, par les personnes âgées, peut avoir plusieurs explications. 2.1 Des besoins hétérogènes pour les PA Avec l âge, les préférences et les besoins d une personne pour les différentes caractéristiques de son logement changent (Gobillon & Laferrère, 2006). A un âge avancé une personne sera plus intéressée par un logement proche de structures fournissant les biens et services de première nécessité (magasins et centre de soins médicaux), qu une personne plus jeune pour laquelle cette proximité peut être moins importante. En économie de la santé, Franco (2010) synthétise ce changement de préférences par la représentation suivante (schéma1). Schéma 1 : Répondre aux besoins évolutifs des aînés (Franco, 2010) La classification suivante pour les différentes nouvelles technologies permettant d adapter l habitat de manière intelligente : télésurveillance médicale ; renforcement de la sécurité à domicile (les détecteurs de mouvement, les capteurs de contact, les capteurs physiologiques (tension, poids), les capteurs environnementaux (pression atmosphérique, humidité, luminosité, température ambiante) ; assistance pour les tâches de la vie ; maintien du lien social et téléassistance. A partir de cette analyse nous pouvons formuler les deux hypothèses suivantes. Hypothèse 1 : les déterminants d adoption des technologies d aide au maintien à domicile diffèrent selon la nature du service proposé. Hypothèse 2 : l âge devrait avoir un impact différent selon le service proposé. 2.2 Les caractéristiques socio- économiques et l expérience préalable

En plus de l âge, les préférences des PA peuvent également être influencées par d autres caractéristiques socio- économiques. Le genre D un point de vue démographique, il est admis que les femmes ont une espérance de vie qui est, en moyenne, plus longue que celle des hommes. Cela suppose, qu à partir d un certain âge, les femmes ne peuvent plus compter sur la présence et l assistance de leur conjoint. Les femmes n ont toutefois pas toujours la possibilité de se faire aider par leurs enfants ou par des amis. Elles peuvent alors utiliser des aides techniques pour remédier à d éventuelles faiblesses physiques ou cognitives. Au niveau empirique, Kejosse et Weber (2003) montrent à partir des données d une enquête Insee de 1999, «toutes choses égales par ailleurs», que les femmes ont effectivement une probabilité de recours aux aides techniques légèrement plus forte que les hommes. Les probabilités estimées à l époque étaient égales à 13 % pour les femmes et à 10% pour les hommes. Nous formulons donc l hypothèse suivante: Hypothèse 3 : Quel que soit le type de service proposé, les SAMD ont plus de chance d être adoptés par des femmes. Actif ou à la retraite L arrivée de la retraite professionnelle est une étape de la vie propice à l ajustement de la consommation de logement dans un ménage (Tastiramos, 2004 ; Gobillon et Wolff, 2005). Pour expliquer le changement de préférences qui intervient pendant cette transition, plusieurs effets se combinent. Le premier est celui de la baisse de revenu liée à la cessation d activité. Une PA avec moins de revenus est plus incitée à diminuer le coût de son logement que de l augmenter. Le second effet est celui de l augmentation du temps disponible. Etant donné qu un retraité passe plus de temps dans son logement pendant cette période qu en période d activité, il peut être disposé à y consacrer plus de ressources afin d en profiter d avantage. Hypothèse 4 : Etre à la retraite a un effet indéterminé sur l adoption des SAMD. La solitude En raison du départ des enfants, du décès d un conjoint ou tout simplement en raison des hasards de la vie, se retrouver seul à un âge avancé modifie le caractère optimal d un logement. L'ajustement de la quantité de logement nécessaire peut passer alors soit par le déménagement (Tastiramos, 2004), notamment pour les femmes (Laferrère, 2005) ou pour la réadaptation fonctionnelle du logement. La réadaptation peut concerner l accessibilité mais aussi le flux de services dérivés du logement (Gobillon et Laferrère, 2006). Quelle que soit l option choisie, la solitude a un effet coût sur les choix de consommation d un logement. A deux ou à plusieurs, le coût individuel d un logement est plus faible que quand on est seul «toutes choses égales par ailleurs» Hypothèse 5 : Même si les SAMD peuvent contribuer à maintenir un lien social, en raison d un effet coût, vivre seul ne contribue pas forcement à une plus grande adoption des SAMD

Le statut d occupation du logement Quel que soit l âge d un individu, anticiper l avenir dans un logement dépend du statut qu il occupe : locataire, propriétaire ou occupant gratuitement. Même pour des changements minimes (installation de capteurs ou d une nouvelle boxe de services) (Renaut et al, 2012), réaménager un logement, quand on est locataire, nécessite d abord l approbation du propriétaire. Il est alors difficile de repenser le cadre de vie de son logement, si les réponses techniques d aménagement ou d aide au maintien à domicile ne peuvent pas être mise en place. Hypothèse 6 : les personnes qui ont un statut de locataire dans leur logement ont moins de chance d être disposées à adopter les SAMD. Le niveau de revenu Corrélé négativement avec l âge et positivement avec le fait d exercer une activité professionnelle, le niveau de revenu est l indicateur ultime des ressources financières pouvant être consacrées à un projet de maintien à domicile. Toutes choses égales par ailleurs, moins la PA aura de revenus, moins elle sera disposée à adopter un service d aide au maintien à domicile. Les expériences préalables de la technologie et des services En psychologie sociale, plusieurs travaux font référence à l influence positive d une expérience préalable en matière de technologie sur le renouvellement des dispositifs utilisés chez les personnes âgées (Kelley, Morrell, Park, et Mayhorn, 1999 ; Czaja et Lee, 2003 ; Wilkowska and Ziefle, 2009). Dans notre étude, deux types d expérience peuvent être pris en compte. Le premier fait référence à l expérience préalable en matière de technologie et le second à l expérience préalable en termes d utilisation des services d aide au maintien à domicile. Concernant l usage technologique, nous pensons que le temps passé à regarder la télévision chaque jour et la possession d une «connexion Internet» sont deux facteurs qui influenceront positivement l adoption. Une PA qui passe peu de temps (par jours) devant sa télé et qui de surcroit ne possède pas de connexion internet a peu de chance d être intéressée par des services dont le fonctionnement est conditionné par la possession de ces deux technologies. Quant à l expérience préalable de SAMD, l effet de cette variable est ambigu. Une personne qui utilise déjà un service d aide ménagère, par exemple, peut avoir deux comportements distincts et opposés. Elle peut vouloir trouver un autre vendeur de services dont elle n est plus satisfaite, comme elle peut décider de rester chez le même vendeur si ce dernier répond à ses exigences. 2.3 L état de santé En économie de la santé, notamment dans les travaux de Grossman (2000) et Bolin (2011), on considère que chaque individu naît avec un capital santé qui décroit avec le temps. Afin de maintenir son capital santé au niveau le plus haut, un individu doit faire des investissements en matière de santé. Les services d aide au maintien à domicile peuvent appartenir à ce type d investissement. Dans la littérature empirique, plusieurs études

confirment cette hypothèse (Mathieson, Kronenfeld, and Keith, 2002 ; Oppenauer, 2009 ; Roelands, Van Oost, Depoorter, and Buysse, 2002). Hypothèse 7 : Avoir des problèmes de santé pousserait à l adoption de technologies de maintien à domicile. 2.4 Le voisinage social ou l'entourage La décision d adopter une technologie ne dépend pas uniquement de l'utilité intrinsèque du service reçu, mais dépend également des choix effectués dans l'entourage. Comme tout service caractérisé par des externalités de réseau, la satisfaction retirée est croissante avec le nombre d'utilisateurs du service (Pénard, 2006). Un service de lien social pour PA a d autant plus d utilité que le nombre d utilisateurs est élevé, surtout dans le voisinage proche : amis, enfants et personnels soignants. En effet, avec l âge, les aînés ont tendance à réduire de façon substantielle l étendue de leur réseau social (Bobillier- Chaumon, 2009). Selon les études de Carstensen et al. (1999) dans le cadre la théorie de la socio- sélectivité émotionnelle 2, «les personnes âgées opèrent une sélection dans leurs amis pour ne garder que les proches qui comptent pour eux sur le plan personnel (c est donc le choix de la qualité des relations au détriment de la quantité )» (Adam, 2009). Un service de lien social serait davantage utilisé par les PA pour renforcer des liens déjà existants et non pour en tisser des nouveaux. Pennec et Le Borgne- Uguen (2005) précisent que le voisinage social peut également avoir une influence en termes de médiation en amont du processus d adoption. Roelands & al (2002) ont testé ces effets sur la diffusion d aides techniques pour la mobilité et pour les soins. Ils montrent pour un échantillon de 491 personnes âgées que les croyances normatives influencent significativement l intention d utilisation. Les médecins généralistes suivis par les enfants et par les infirmières, ont été les personnes le plus fréquemment consultées dans le recours aux aides techniques. Hypothèse 8 : Un service de lien social aura plus de chance d être adopté par des PA ayant un voisinage social étoffé. 2.5 Les perceptions d utilité et d utilisabilité Exprimées en amont du processus d adoption, les perceptions d utilité et d utilisabilité donnent un premier aperçu sur l acceptation d une technologie par un individu. A la base du premier modèle d acceptation technologique (TAM : Technology Acceptance Model) (Davis, 1989), ces deux hypothèses indiquent qu un individu n adoptera pas une technologie s il pense qu elle n améliorera pas son niveau de bien être (utilité). De la 2 La théorie de «la sélectivité socio-émotionnelle» explique l influence de la perception du temps sur les buts et motivations du comportement humain. Son postulat principal est que durant la vie, différents buts rivalisent entre eux. Des buts liés au savoir (exp, développement personnel...) et des buts liés aux émotions (exp. régulation des émotions, recherche de plaisirs notamment à travers les amis..). Les individus privilégient les buts en fonction de la perception du temps restant à vivre. Quand le temps est perçu comme illimité, les buts liés au savoir sont prioritaires. Quand le temps est perçu comme fini (cas des personnes âgées) se sont les buts à sens émotionnels qui l emportent.

même façon, une technologie qui donne l impression de nécessiter un effort élevé à l usage risque de ne pas trouver énormément d adeptes. Testées dans un premier temps sur des échantillons d individus avec un large spectre d âges, ces deux hypothèses ont été vérifiées au cours de ces dernières années sur des échantillons de personnes âgées. Des études empiriques sur cette population montrent qu à l image des autres catégories d âge, l utilisabilité et l utilité perçues sont deux éléments qui comptent dans le processus d acceptation (Morrel, 2005 ; Bouwhuis and al., 2008 ; Michel and al., 2009). Steele et al. (2009) résument ces résultats empiriques en concluant que, les personnes âgées sont disposées à acquérir et à utiliser une nouvelle technologie si, tout en s adaptant à leur style de vie, cette dernière leur apporte un bénéfice immédiat dans leur quotidien. Dans la continuité de ces études nous faisons alors l hypothèse suivante : Hypothèse 9 : Avoir un avis intéressé pour les services d aide au maintien à domicile, qu ils soient liés au confort, à la sécurité ou au lien social, augmente la probabilité d adoption de ces services. 3. Données et méthodologie Echantillon Notre étude se base sur les données d une enquête réalisée à Rennes 3, par interview semi- directif, dans la rue, entre juin 2012 et janvier 2013, auprès d un échantillon de 387 personnes âgées de 60 à 74 ans. Les individus de cette tranche d âge ont été choisis de manière aléatoire et les durées des interviews ont variées entre 15 et 20 minutes. L échantillon constitué est représentatif de cette sous- population rennaise, par quotas d âge, de sexe, de pratique d une activité professionnelle et de statut dans le lieu de résidence (propriétaire ou locataire). Il se compose de 57% de femmes et l âge moyen des répondants est de 65ans et 7 mois. Même si notre échantillon n'est pas parfaitement représentatif de la totalité de la population française appartenant à cette tranche d âge, on peut tirer, néanmoins, des résultats de cette étude des enseignements utiles pour des villes qui ont une taille et une constitution démographique comparable. Les variable dépendantes Afin de répondre à notre problématique, une spécification économétrique de base a été retenue. Dans cette spécification, les packs de services sont considérés de manière indépendante, on utilise alors un logit multinomial pour analyser les choix effectués. La variable dépendante est égale à 1 quand le pack choisi contient des services destinés à maintenir le lien social, elle est égale à 2 lorsque le pack choisi est constitué par des services de confort et de sécurité, elle est égale à 3 quand le pack choisi contient la totalité des services et enfin, elle est égale à 0 lorsque la personne interrogée n est 3 En mai 2011, la ville de Rennes a rejoint le réseau mondial des Villes- amies des aînés, initié par l Organisation Mondiale de la Santé (OMS). Ce réseau a pour but de créer des milieux favorables au vieillissement. En mars 2010, Rennes a également obtenu «Bien vieillir Vivre ensemble».

intéressée par aucun des packs proposés. Le tableau ci- dessous montre les dispositions à adopter qui ont été déclarées par les différentes catégories de répondants. Tableau 1 : Les différents consentements à payer pour les services SIGAAL Les choix effectués Effectif dans l'échantillon Fréquence en % dans l échantillon Pas disposer à adopter des SAMD 249 64,34 Pack lien social 33 8,53 Pack domotique 54 13,95 Pack avec la totalité des services 51 13,18 On peut lire sur ce tableau que 35,66% des personnes interrogées sont prêtes à adopter un service d aide au maintien à domicile. Le pack qui a le plus de succès est le «pack domotique», 39,13% des personnes intéressés par un SAMD ont choisi ce pack. Le variables explicatives Dans cette étude, nous avons retenu six groupes de variables explicatives de l intention d adopter un SAMD : les caractéristiques socio- économiques, l utilité perçue des services proposés, le voisinage social, l état de santé, l expérience préalable des SAMD et de la technologie. Toutes les variables explicatives utilisées dans l analyse économétrique sont présentées de manière descriptive dans les tableaux 1 et 2. Les caractéristiques socio- économiques Afin de mesurer l influence du profil socio- économique sur la disposition à adopter un SAMD nous utilisons les six variables suivantes : le genre est égal à 1 quand le répondant est une femme et 0 sinon ; le statut de location est égal à 1 quand le répondant est propriétaire de son logement et 0 sinon; le mode de vie est égal 1 quand la personne vie seule et 0 sinon ; l âge a été regroupé en trois classes (de 60 ans à 64 ans, de 65 ans à 69 ans et de 70 ans à 74 ans) ; le niveau de revenu a été codé en 3 catégories, la première correspond aux revenus compris entre 1000 et 1500 (par mois pour une personne seule), la seconde aux revenus compris entre 1501 et 2000 et la troisième aux revenus qui dépassent les 2000 par mois pour une personne seule. Avoir une activité professionnelle, cette variable est égale à 1 quand la personne a une activité professionnelle et 0 sinon. L utilité perçue L utilité perçue est captée à l aide de deux variables approchantes de celles qui ont été évoquées dans les modèles TAM. La première est l avis des enquêtés sur les services de lien social présentés à l aide d images et de vidéos. Cette variable est égale à 1 quand

l avis est bon ou très bon et 0 si la personne ne sait pas ou si elle a un avis négatif. La deuxième est l avis des enquêtés sur les services de domotique. De la même façon, cette variable est égale à 1 quand l avis est bon ou très bon et 0 si la personne ne sait pas ou si elle a un avis négatif. On peut lire dans le tableau 2 que les services basés sur la domotique sont perçus comme étant plus utiles que ceux basés sur le lien social. Le voisinage social Pour mesurer les effets liés au voisinage social, deux variables sont utilisées. La première est le fait d avoir au moins un enfant dans la famille du répondant (cette variable est dichotomique). La deuxième est la taille du cercle d amis. Cette variable prend des valeurs subjectives : cercle restreint, cercle moyen ou cercle large. L état de santé L état de santé a été mesuré par la question suivante : «Actuellement, quelles sont les principales difficultés physiques auxquelles vous faites face?». Les enquêtés pouvaient avoir des choix multiples parmi les problèmes suivants : mobilité, vue, ouïe, difficulté d élocution, tremblements, troubles de la posture, troubles cognitifs. Pour les régressions économétriques nous avons recodé les réponses sous une forme dichotomique. La variable retenue est égale à 1 si l individu a au moins un problème de santé et 0 sinon. L expérience préalable des SAMD et de la technologie Pour l utilisation de services extérieurs les individus ont choisi une ou plusieurs des réponses suivantes : services d aide à domicile, le recours à du personnel infirmier /SSIAD (services de soins infirmiers à domicile), ou le portage de repas. Dans le modèle économétrique cette variable est égale 1 si la personne utilise au moins un de ces services et 0 sinon. Pour ce qui est de l expérience technologique, nous utilisons les deux indicateurs qui nous paraissent les plus pertinents : le nombre d heures passés devant la télévision (sous une forme continue) et la possession d une connexion internet sous une forme dichotomique. Tableau 2 : Statistiques descriptives pour les variables explicatives de la disposition à adopter un SAMD Les variables socio- économiques Variables Effectif dans l'échantillon Fréquence en % Genre Femme 222 57,36 Homme 165 42,64 Age 60ans - 64ans 175 45,22 65ans- 69ans 125 32,3 70ans - 74ans 87 22,48

Activité Oui 64 16,54 Non 323 83,46 Tranche de revenu (1000-1500 ) 66 17,05 (1501-2000 ) 186 48,06 2001 et plus 135 34,88 Statut de location propriétaire 279 72,09 locataire 108 27,91 Mode de vie avec quelqu'un 242 62,53 seul 145 37,47 l'utilité perçue Lien social Bonne et très bonne Ne sais pas et mauvaise 80 20,67 307 79,33 Domotique Bonne et très bonne Ne sais pas et mauvaise 261 32,56 126 67,44 Voisinage social Cercle d'amis restreint 201 51.94 moyen 89 23.00 large 97 25.06 Au moins un enfant Oui 270 69.77 Non 117 30.23 Etat de santé Avoir au moins un problème de santé Oui 210 54.26 Non 177 45.74 Expérience préalable Utiliser au moins un service extérieur Avoir une connexion Internet Nombre d'heures Télévision (moyen) Oui 179 46.25 Non 208 53.75 Oui 230 59.43 Non 157 40.57 2h 40 min Méthode Pour refléter au mieux la nature des notre variable dépendante, nous proposons un logit multinomial non ordonné, où l intention d adopter un SAMD par un individu i prend quatre valeurs indicées r =0, 1,2 ou 3 :

!! = 0:!!!"#!$!#%!!!!"!#!!!!"#$"#!%"!!!!"#$%&'!!"!!"#$!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 1:!!!!"#!$!#%!!!!!!"#$"#!%"!!!!"#$%&'!!"#!!"#$%&"!!!"!!"#$!!"#$%&!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 2:!!!"#!$!!"!!!!!!"#$"#!%"!!!!!"#$%&'!!"#!!"#$%&"!!!"!!"#"$%&'(!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!3:!!!"#!$!#%!!!!!!"#$"#!%"!!!!"#$%&'!!"!!"#$!!"#$!!"!!"!#$%!!!"#!!"#$%&"! Dans ce modèle, nous comparons les probabilités d occurrence de l un des événements, r=1, 2 ou 3, (r = 1 représentant le choix d adopter les services de lien social, r = 2, le choix d adopter des services de domotique et r = 3, services de sécurité) (équation 2) à la probabilité d occurrence d un événement de référence, r=0, ne rien choisir (équation3). Les probabilités pour ces évènements peuvent s écrire de la manière suivante. (2) (3) Comme pour un modèle logit, le coefficient associé à la variable explicative est estimé pour chaque occurrence de r >0 par la méthode du maximum de vraisemblance. Les écarts- types de tous les coefficients sont estimés de manière robuste selon la méthode de Huber White. Si un coefficient est positif, cela veut dire qu un accroissement de la variable coefficient augmente la probabilité qu un individu ait l intention d adopter le pack : r, par rapport à la situation de référence (ne rien adopter r =0). Les annexes présentent les coefficients du modèle estimé. La valeur du t de Student (indiquée entre parenthèses) et les rapports de côte «odds ratios» 4 associés à chacune des variables explicatives. Les étoiles indiquent le degré de significativité des variables. Pour les variables multinomiales, la modalité de référence est indiquée par la mention «Réf». Pour un logit multinomial, le coefficient estimé d une variable explicative ne nous renseigne que sur le sens de la relation qui relie cette variable et la variable expliquée. Il est alors recommandé d interpréter les rapports de côtes pour juger de l influence de chaque variable explicative. 4. Résultats et analyses Les résultats de nos estimations sont présentés dans le tableau STATA. Dans la suite de cette section, nous examinons chacune des hypothèses formulées et les implications, en termes de politique publique des résultats obtenus. 4 Un rapport de cote égal à x implique que la probabilité d adopter un service de maintien à domicile est multipliée par x pour la modalité considérée par rapport à la modalité de référence.

Nos résultats valident l hypothèse selon laquelle les facteurs qui déterminent l intention d adopter des SAMD sont différents d un pack à l autre. Par ailleurs, le «suest-based» test de Hausman et le test de Wald pour la combinaison des modalités de la variable dépendante, montrent en effet que l hypothèse d Independence des alternatives non pertinentes est vérifiée et que tous les coefficients associés avec toutes les paires de combinaisons des modalités de la variable dépendante sont nuls. Cela veut dire que les personnes interrogées ont considéré séparément les packs de services proposés. Par conséquent ce marché sera probablement un marché segmenté où les offres qui seront proposées devront correspondre au plus juste aux services désirés par les personnes âgées. Les caractéristiques socio- économiques Conformément au travail de Kejosse et Weber (2003), le genre a un impact positif sur l intention d adopter un SAMD. En effet, on peut lire, dans le tableau des résultats, que les femmes ont été plus disposées à adopter les SAMD SIGAAL, que les hommes. Elles ont toutefois un comportement sélectif, puisque ces plus grandes probabilités concernent deux des trois packs, ceux contenant les services de lien social. Afin d intéresser ces femmes alors, il est souhaitable que les packs qui leurs seront proposés contiennent des services de lien social. Pour ce qui est de l âge notre hypothèse n est confirmée que partiellement, puisque cette variable n est significative ni pour le pack lien social, ni pour le pack domotique, mais l est pour le pack contenant la totalité des services. Ce résultat peut laisser penser qu avec l âge les personnes âgées ont des besoins de services qui sont plus grands. La propriété du logement est également une variable significative dans l adoption des SAMD. En effet, nos résultats montrent qu un répondant qui est propriétaire de son logement a au moins 7 fois plus de chance d adopter un des deux packs contenant les services de confort et de sécurité. Pour les services de lien social, la corrélation n existe pas car la mise en place de ces services ne nécessite pas l installation préalable de capteurs domotiques et peut être faite par des habitants qui sont locataires de leur logement La solitude n a paradoxalement aucun effet sur la disposition à adopter des services proposés dans le cadre du projet SIGAAL, ceci quelque soit le service proposé. Pour notre échantillon ce sont les autres caractéristiques socioéconomiques qui priment. Les SAMD ne sont pas perçus comme un moyen de sortie de l isolement, mais plutôt comme une façon de maintenir un lien social déjà existant. Ce résultat est conforme à la théorie de la socio-sélectivité émotionnelle. Quand la personne âgée a un voisinage social, cela n influence pas uniquement son intention d adopter les services de lien social mais influence aussi l intention d adopter les deux autres packs de services proposés. Cela est dû probablement à l effet rassurant de l aide que peuvent apporter les amis pour la gestion des services domotiques si besoin il y en a. Enfin en ce qui concerne les ressources financières, on remarque que cet aspect est important, puisque le fait d avoir des ressources élevées augmente la probabilité d adopter le pack contenant la totalité des services (pack qui sera probablement le plus cher à la commercialisation). On trouve également le même effet pour la variable «avoir une activité professionnelle». Notre enquête montre qu être en activité augmente la probabilité d adopter les SAMD et ceci quel que soit le pack proposé. Cela renforce l effet de la variable

«ressources financières», qui sont normalement plus élevés quand une personne est en activité L utilité perçue Qu il s agisse de domotique ou de lien social, l apriori positif sur le service proposé est un des facteurs déterminants de la disposition à adopter les SAMD. En d autres termes si les personnes interrogées on un avis négatif sur les services présentés, elles ne seront pas prêtes à l adopter. Ce résultat est conforme aux évidences empiriques précédentes. L expérience préalable Pour ce qui est de l expérience préalable des services à la personne, on remarque que l impact de cette variable diffère selon qu il s agisse de domotique ou de lien social. Quand l individu utilise au moins un service d aide à la personne, il a plus de chance d adopter des service de lien social. Ce résultat peut s expliquer par le fait que dans ce domaine les personnes sont en attente de nouveauté. Pour ce qui est des deux autres packs cette variable n a pas d impact significatif, car probablement les gens associent moins la domotique aux services à la personne. Au niveau technologique, on peut dire qu Internet peut être un facteur bloquant, pour les personnes intéressées uniquement par les services de domotique. Si ces dernières n ont pas de connexion, elles auront moins de chance d adopter les services de domotique. Quant au nombre d heures passées devant la télé, il est uniquement important que quand le pack choisi contient des services de domotique. Les enquêtés ont très bien compris que les services domotiques n ont de l utilité que quand les personnes passent du temps devant leur télévision. L état de santé Avoir des difficultés de santé engendre plus une demande de service domotique que de services de lien social. Cela conforte l idée que les PA cherchent d abord à rester autonomes le plus longtemps chez eux. Tableau3 : Résultats du modèle Logit multinomial Iteration 0: log likelihood = -400.75159 Iteration 1: log likelihood = -255.2722 Iteration 2: log likelihood = -226.22263 Iteration 3: log likelihood = -223.97664 Iteration 4: log likelihood = -223.9593 Iteration 5: log likelihood = -223.9593 Multinomial logistic regression Number of obs = 387 LR chi2(42) = 353.58 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -223.9593 Pseudo R2 = 0.4412 ---------------------------------------------------------------------------------------- choixmulti RRR Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] -----------------------+---------------------------------------------------------------- 0 (base outcome) -----------------------+---------------------------------------------------------------- 1 ls femme2 7.519958 5.708727 2.66 0.008 1.698366 33.29657 proprietaire.8355027.5258891-0.29 0.775.2433198 2.868919 seul1.3855998.2349284-1.56 0.118.1168257 1.272727 age3.5136728.2601932-1.32 0.188.1903371 1.386276 actif 7.129742 4.536404 3.09 0.002 2.048728 24.8121

avislsbinaire 6.323984 3.568162 3.27 0.001 2.092762 19.11004 avisdomobinaire.4944466.3216527-1.08 0.279.1381613 1.769507 tranche_revenucodmodif 1.70563.6448522 1.41 0.158.8129592 3.578499 nb_enfants2 1.234491.2732244 0.95 0.341.8000097 1.904937 cercle_amis2 2.42798.743505 2.90 0.004 1.332254 4.424897 aumoinsunediff 1.885231 1.04271 1.15 0.252.6376322 5.5739 aumoinsunservice 6.379175 3.75585 3.15 0.002 2.011892 20.22666 internetbis 1.6736.8495683 1.01 0.310.618809 4.526333 nb_heure_tv 1.080985.2531539 0.33 0.739.683091 1.71065 _cons.0002602.0004924-4.36 0.000 6.37e-06.0106226 -----------------------+---------------------------------------------------------------- 2 domo femme2 1.609095.6819648 1.12 0.262.7011747 3.692639 proprietaire 7.576276 4.951067 3.10 0.002 2.104742 27.27173 seul1.6556747.2878453-0.96 0.336.2773356 1.550141 age3 1.540693.4906612 1.36 0.175.8253456 2.87605 actif 3.007836 1.956416 1.69 0.090.840618 10.76241 avislsbinaire.5360846.3420355-0.98 0.328.153513 1.872067 avisdomobinaire 6.830444 2.832278 4.63 0.000 3.030358 15.39586 tranche_revenucodmodif 1.040201.377162 0.11 0.913.511074 2.117146 nb_enfants2 1.168968.2045578 0.89 0.372.8295656 1.647231 cercle_amis2 3.625341.8970976 5.20 0.000 2.232119 5.88817 aumoinsunediff 2.679045 1.243462 2.12 0.034 1.078698 6.653651 aumoinsunservice 1.322465.5373368 0.69 0.492.5963876 2.932512 internetbis 5.454499 2.581258 3.58 0.000 2.15743 13.79028 nb_heure_tv 1.588691.2958085 2.49 0.013 1.102932 2.28839 _cons.0000181.0000323-6.12 0.000 5.51e-07.0005975 -----------------------+---------------------------------------------------------------- 3 domo+ls femme2 4.759431 2.333343 3.18 0.001 1.820739 12.4412 proprietaire 8.232982 5.998372 2.89 0.004 1.974196 34.33398 seul1 2.020776.8962383 1.59 0.113.8472279 4.81988 age3 4.775995 1.912451 3.90 0.000 2.1788 10.46913 actif 18.74174 13.84845 3.97 0.000 4.404015 79.75738 avislsbinaire 8.920482 4.471902 4.37 0.000 3.339449 23.82878 avisdomobinaire 5.786863 2.660543 3.82 0.000 2.350166 14.24912 tranche_revenucodmodif 3.145562 1.392327 2.59 0.010 1.32108 7.489755 nb_enfants2 1.35277.2429046 1.68 0.092.9514402 1.923386 cercle_amis2 2.524063.6538991 3.57 0.000 1.519088 4.193896 aumoinsunediff.6893625.3305068-0.78 0.438.2693699 1.764194 aumoinsunservice 1.210881.530702 0.44 0.662.5129077 2.85867 internetbis.7731328.3339143-0.60 0.551.3316058 1.802545 nb_heure_tv 1.753664.3925663 2.51 0.012 1.130839 2.719519 _cons 1.52e-07 3.43e-07-6.95 0.000 1.81e-09.0000127 ---------------------------------------------------------------------------------------- 5. Conclusion Les plateformes proposant des services d aide au maintient à domicile sont une innovation dont la diffusion n en est qu à ses balbutiement. L étude qui été menée pour les services SIGAAL prouve toutefois qu une demande existe, puisqu un peu plus du tiers des personnes interrogées (35,66%) dans le cadre de cette enquête est prêt à adopter des SAMD. Si les politiques publiques européennes et les évolutions technologiques récentes sont des facteurs qui encouragent la diffusion de ces services, plusieurs obstacles se dressent encore devant les porteurs de projets: la concurrence probable des opérateurs Télécom, le retard d initiative de l état pour financer ces services. Pour lever certaines de ces barrières et pour compléter les résultats sur les facteurs individuels d adoption qui ont été présentés dans les conclusions statistiques, nous faisons les recommandations suivantes :

Les politiques tarifaires pour les SAMD doivent être basées sur des discriminations et des subventions croisées entre les différentes catégories d utilisateurs. En d autres termes, il est préférable dans un premier temps de subventionner l accès des professionnels aux plateformes, afin d offrir des contenus diversifiés aux utilisateurs. Ce n est qu après l acquisition d une masse critique d abonnés intéressés par les contenus proposés que le maintien des subventions peut être remis en cause Réfléchir à une façon de prendre en charge financièrement une partie des abonnements pour ces services, car l état tarde à intervenir dans la boucle de financement. Actuellement certains des services proposés par les plateformes d aide au maintien à domicile sont déjà proposés en série sur des boxes d opérateurs de télécommunication ou de fabricants de téléviseurs connectés Segmenter finement la demande, pour intéresser un plus grand nombre de clients. Communiquer le plus justement sur l innovation apportée, selon qu elle soit liée au dispositif technologique lui même ou à l usage qu il en sera fait 6. Références Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes,50(2), 179-211. Adam S., 2009, Réseau social, d émotions et vieillissement: A- t- on moins d amis sur Facebook en vieillissant»,? http://orbi.ulg.ac.be/bitstream/2268/89351/1/+%20adam%20st%c3%a9phane %20- %20R%C3%A9seau%20social%20et%20vieillissement%C2%A0.pdf Andersen, R., & Newman, J. F. (1981). Societal and individual determinants of medical care utilization in the United States. Dans J. B. McKinlay (Éd.), Health care consumers, professionals, and organizations (pp. 88-117). Cambridge: Mass MIT Press. Bobillier- Chaumon, M.- E., Oprea Ciobanu, R. 2009. «Les nouvelles technologies au service des personnes âgées : entre promesses et interrogations Une revue des questions», Psychologie française, vol. 54, n 3, p. 271-285. Bouma, H., Fozard, J. L., Bouwhuis, D. G, & Taipale, V. (2007). Gerontechnology in perspective. Gerontechnology gerontechnological perspective. Gerontechnology, 2(3), 232-246., 6(4), 190-216 Bouwhuis, D. G., Meesters, L. M. J., & Berentsen, J. (2008). Technology acceptance models in gerontechnology. Gerontechnology, 7(2), 78-83. Caradec Vincent, «Générations anciennes et technologies nouvelles», Gérontologie et société, Avoir 20 ans, avoir 100 ans en l an 2000, n spécial, 2001, pp. 71-91. Carstensen, L. L., Isaacowitz, D. M., & Charles, S. T. (1999). Taking time seriously: A theory of socioemotional selectivity. American Psychologist, 54(3), 165-181.

Charness, N., Schumann, C. E., & Boritz, G. M. (1992). Training older adults in word processing: Effects of age, training technique, and computer anxiety. International Journal of Technology & Aging, 5(1), 79-106. Charue- Duboc F., Amar L., Raulet- Croset N., Kogan A- F. 2010. La télé- assistance pour le maintien à domicile : comment dépasser une logique d offre technologique et construire des usages pertinents, Rapport de recherche pour la Caisse Nationale de Solidarité et d Autonomie, PREG- CRG Ecole Polytechnique, 148 p. Cornet, G., & Carré, M. (2008). Technologies pour le soin, l'autonomie et le lien social des personnes âgées : quoi de neuf?, Gérontechnologie et société, ; 126 : 113-128. Czaja, S. J., & Lee, C. C. (2003). Designing computer systems for older adults. Dans J. A. Jacko & A. Sears (Éds.), The human- computer interaction handbook: Fundamentals, evolving technologies and emerging applications (pp. 413-427). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Czaja, S. J., Charness, N., Fisk, A. D., Hertzog, C., Nair, S. N., Rogers, W. A., & Sharit, J. (2006). Factors predicting the use of technology: Findings from the center for research and education on aging and technology enhancement (CREATE). Psychology and Aging, 21(2), 333-352 Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. Déoux S., Massot O., Girard V., (2011), «L'habitat, facteur de santé des trente dernières années de vie des aînés?», Gérontologie et Société - n 136 - mars 201. Ellis, R. D., & Allaire, J. C. (1999). Modeling computer interest in older adults: The role of age, education, computer knowledge, and computer anxiety. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 41(3), 345-355. Ennuyer, Bernard. 2006. Repenser le maintien à domicile. Enjeux, acteurs, organisations, Paris, Dunod, Flichy, Patrice. 2008. «Technique, usage et représentation», Réseaux, vol. 2, n 148-149, p. 147-174. Franco, Alain. 2010. Vivre chez soi, Rapport de la mission «Vivre chez soi», juin. Gimbert, V. (2009, décembre). Les technologies pour l'autonomie: de nouvelles opportunités pour gérer la dépendance. Centre d'analyse stratégique, 158. http://www.gemdev.org/infgemdev/docs/note_veille_158. Gitlin, L. N., Schemm, R. L., Landsberg, L., & Burgh, D. (1996). Factors predicting assistive device use in the home by older people following rehabilitation. Journal of Aging and Health, 8(4), 554-575. Jamet, E., & Février, F. (2008). Utilisabilité, utilité et acceptabilité des TIC: une approche de psychologie ergonomique. Dans M. Benedetto- Meyer & R. Chevallet (Éds.), Analyser les usages des systèmes d'information et des TIC: Quelles démarches,

quelles méthodes? (pp. 18-40). Lyon : Editions Anact. Kelley, C. L., Morrell, R. W., Park, D. C., & Mayhorn, C. B. (1999). Predictors of electronic bulletin board system use in older adults. Educational Gerontology, 25(1), 19-35. Kerjosse, R., & Weber, A. (2003, septembre). Aides techniques et aménagements du logement: usages et besoins des personnes âgées vivant à domicile. Etudes et Résultats, 262. Le X., Reconnaissance des comportements d une personne âgée vivant seule dans un habitat intelligent pour la santé, Thèse de doctorat en Automatique Productique, Université Joseph Fourier Grenoble 1, Sciences- Technologies & médecine, 2008. Le Borgne- Uguen F., S. Pennec, 2000, L adaptation de l habitat chez des personnes (de plus de 60 ans) souffrant de maladies et de handicaps et vivant à domicile. Usages et interactions entre les personnes, les proches et les professionnels à travers les objets, les techniques et les aménagements. Contrat de recherche MiRe et CNAV, Brest, ARS, Université de Bretagne Occidentale, Tomes 1 et 2 : 212 et 105 p. Le Borgne- Uguen F., 2004, «L'adaptation de l'habitat des personnes de plus de 60 ans souffrant de divers handicaps», dans M. Legrand, P. Penin (dir.), Seniors et nouvelles technologies. Autonomie et place dans la cité, Nancy, p.91-95. Mathieson, K. M., Kronenfeld, J. J., & Keith, V. M. (2002a). Maintaining functional independence in elderly adults: the roles of health status and financial resources in predicting home modifications and use of mobility equipment. The Gerontologist, 42(1), 24-31. McMurtrey, M. E., Zeltmann, S. M., Downey, J. P., & McGaughey, R. E. (2011). Senior and Technology: results from a field study. Journal of Computer Information Systems, 51(1), 22-30. Melenhorst, A. S., & Bouwhuis, D. G. (2004). When do older adults consider the internet? An exploratory study of benefit perception. Gerontechnology, 3(2), 89-101. Melenhorst, A. S., Rogers, W. A., & Bouwhuis, D. G. (2006). Older adults' motivated choice for technological innovation: Evidence for benefit- driven selectivity. Psychology and Aging, 21(1), 190-195. Michel, C., Bobillier- Chaumon, M. E., & Tarpin- Bernard, F. (2009). Fracture numérique chez les seniors du 4e âge. Les Cahiers du numérique, 5(1), 147-168 Mokhtari, M. (2002). Interaction Homme- Machine: Application aux aides technologiques pour la réduction du handicap moteur (Thèse habilitation à diriger des recherches non publiée). Université Paris VI, Paris. Morrell, R. W. (2005). The process of construction and revision in the development of a model web site for use by older adults. Universal Access in the Information Society, 4(1), 24-38 Oppenauer, C. (2009). Motivation and needs for technology use in old age.

Gerontechnology, 8(2), 82-87. Pennec S., Le Borgne- Uguen F., (dir), 2005, Les technologies urbaines. Vieillissements et handicaps, Rennes, ENSP, Coll. Recherche, Santé, Social. Pennec S. (dir.), Simon G., 2011, Analyse des services et des équipements techniques pour un domicile adapté aux personnes âgées, SIGAAL (Special Interest Group on Ambient Assisted Living), Rapport 1, Brest, ARS- UBO, Janvier, 136 p. Pennec S. (dir.), Gutierrez C., 2013, Etude des partenariats de projet et des pratiques de deux expérimentateurs dans des logements sociaux équipés de capteurs et d une plateforme de télécommunication. SIGAAL (Special Interest Group on Ambient Assisted Living), Rapport sociologique n 2, Brest, ARS- UBO, 176 p. Poulain, A., Piovan, R., De Varax, A., & Letellier, M. (2007). Etude prospective sur les technologies pour la santé et l'autonomie. Paris : Alcimed. http://cnsa.fr/img/pdf/rapport_final_alcimed_anr_cnsa_vf2.pdf. Reerink- Boulanger J., Services technologiques intégrés dans l'habitat des personnes âgées : examen des déterminants individuels, sociaux et organisationnels de leur acceptabilité, Université de Rennes 2, février 2012. Rialle, Vincent. 2007. Technologies nouvelles susceptibles d améliorer les pratiques gérontologiques et la vie quotidienne des malades âgés et de leur famille, Rapport, Mai 2007. Rogers, Everett M., Diffusion of Innovations, New York, 1962 Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovations. Simon and Schuster International. Roelands, M., Van Oost, P., Depoorter, A., & Buysse, A. (2002). A social- cognitive model to predict the use of assistive devices for mobility and self- care in elderly people. The Gerontologist, 42(1), 39-50. Selwyn, N., Gorard, S., Furlong, J., & Madden, L. (2003). Older adults' use of information and communications technology in everyday life. Ageing & Society, 23(5), 561-582. Sponselee, A. G., Schouten, B. A. M., & Bouwhuis, D. G. (2008). Effective use of smart home technology to increase well- being. Gerontechnology, 7(2), 211-216. Terrade, F., Pasquier, H., Reerinck- Boulanger, J., Guingouain, G., Somat, A. 2009. «L acceptabilité sociale : la prise en compte des déterminants sociaux dans l analyse de l acceptabilité des systèmes technologiques», Le travail Humain, tome 72, n 4, p. 383-395. Thépaut A., Segarra M., Lohr C., Chapon P.M., Adaptation and customization of services for the elderly. 7th world conference ISG10: International Society for Gerontechnology, 27-30 may 2010, Vancouver, Canada, 2010 Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology:toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.

Wilkowska, W., & Ziefle, M. (2009). Which factors form older adults' acceptance of mobile information and communication technologies? Dans A. Holzinger & K. Miesenberger (Éds.), Human computer interaction for e- Inclusion (pp. 81-101).Berlin, Heidelberg: Springer. Zeithmal, V. A., & Gilly, M. C. (1987). Characteristics affecting the acceptance of retailing technologies: A comparison of elderly and nonelderly consumers. Journal of Retailing, 63(1), 49-68. Zimmer, Z., & Chappell, N. L. (1994). Mobility restriction and the use of devices among seniors. Journal of Aging and Health, 6(2), 185-208.