Cova, B. (2005). La fidélisation : de la personnalisation à la tribalisation. Communication et organisation, 27, 32-43.

https://doi.org/10.4000/communicationorganisation.3236

Mots clés : fidélisation, personnalisation, tribalisation, relation client, marketing relationnel, CRM

Résumé :
La fidélisation des clients repose sur des programmes d’actions visant à stimuler et entretenir les clients les plus intéressants et les plus fidèles. Pour qu’un programme de fidélisation soit efficace, il est nécessaire de construire et renforcer le lien entre l’entreprise et le client. Traditionnellement, cette fidélisation se fait par la personnalisation des échanges, mais des signes d’essoufflement de cette approche ont conduit à explorer des stratégies de fidélisation par tribalisation, qui reposent sur un lien communautaire entre les clients.

Contexte d’apparition de la fidélisation par personnalisation
Les entreprises ont cherché à développer des démarches de marketing relationnel en s’inspirant des approches relationnelles existantes en milieu industriel. La personnalisation de l’offre et le traitement sur mesure de la communication s’appuient sur une connaissance intime du client. Cependant, ces approches montrent des limites, notamment en termes de sentiment de violation de la vie privée et de déséquilibre dans la relation.

Passage à la fidélisation par tribalisation
Le marketing tribal met en évidence que les consommateurs recherchent à retrouver du lien social et de la communauté au sein de regroupements à saveur tribale. Le marketing devrait donc soutenir le lien entre clients en les aidant à partager leurs passions. La fidélisation par tribalisation permet un développement plus important de la fidélité affective par rapport à la fidélité cognitive développée par la personnalisation.

Avantages et défis de la fidélisation par tribalisation
La fidélisation par tribalisation présente des avantages en termes de fidélité affective et de lien communautaire. Cependant, il n’est pas facile de savoir comment l’entreprise peut communiquer avec ce collectif de consommateurs. Les concepts de rituels, de lieux de culte et de brandfests sont encore loin d’être des lieux communs de la pratique marketing.

Étude de cas : my nutella The Community
Le site my nutella The Community de Ferrero est un exemple de fidélisation par tribalisation. Ce site permet aux passionnés de Nutella de créer leur propre site, de publier des journaux et des photos, et de participer à des Nutella Parties. Ferrero a organisé le site de manière à faciliter l’exposition de soi des consommateurs et à créer un réseau communautaire de participants.

Conclusion
Un programme de fidélisation doit intégrer la fidélisation par tribalisation, qui permet une fidélité beaucoup plus affective. Cela requiert une approche de communication de l’entreprise en rupture avec les pratiques habituelles, en aidant les consommateurs à s’exprimer et en reconnaissant leurs compétences et leur expertise.

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https://doi.org/10.3917/ride.324.0431

Mots clés : antitrust, flux d’informations, régulation, compliance, marché des données, concurrence normative, algorithmes tarifaires

Résumé :
La valeur de l’information est en constante augmentation, rendant la commercialisation des données un défi majeur pour les opérateurs privés et publics. Les problématiques rencontrées sont complexes, reposant sur des enjeux économiques et politiques. Le contrôle de ce marché peut se faire en trois points : la captation de la donnée elle-même, l’élaboration d’algorithmes de traitement performants, ou la domination des flux d’informations. Il s’agit de contrôler la ressource, sa transformation ou l’accès au produit fini.

Contexte d’apparition de la commercialisation des données
Pour le droit, le défi principal de la commercialisation des données repose sur l’adaptation des outils juridiques à ces nouveaux objets de concentration. L’Europe cherche sa place dans cette circulation entre protection des utilisateurs, exploitation des flux de données et opposition aux puissances économiques étrangères. Le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) cristallise un bon nombre de ces problématiques entre volonté de domination et perte de contrôle.

Aspects concurrentiels et régulation
Le marché des données est marqué par des enjeux de concurrence normative et de régulation. Les algorithmes tarifaires jouent un rôle crucial dans la détermination des prix et la gestion des flux d’informations. La régulation antitrust est essentielle pour éviter les abus de position dominante et garantir une concurrence équitable.

Défis pour les opérateurs privés et publics
Les opérateurs doivent naviguer entre la captation des données, le développement d’algorithmes performants et la gestion des flux d’informations. La compliance et la régulation sont des aspects cruciaux pour assurer la légalité et l’éthique des pratiques de commercialisation des données.

Conclusion
La commercialisation des données après le RGPD présente des défis complexes et multidimensionnels. Les opérateurs doivent s’adapter aux nouvelles régulations tout en exploitant les opportunités offertes par le marché des données. L’Europe doit trouver un équilibre entre protection des utilisateurs et compétitivité économique face aux puissances étrangères.

Laborde, A. (2005). Les enjeux de la relation client. Communication et organisation, 27, 9-16.
https://doi.org/10.4000/communicationorganisation.3233

Mots clés : fidélisation, personnalisation, relation client, marketing relationnel, technologies de l’information

Résumé :
Depuis les années 1990, les entreprises sont passées de stratégies de marketing transactionnel à des stratégies de marketing relationnel, influencées par un contexte concurrentiel mondial et des consommateurs de plus en plus informés et exigeants. Les stratégies de fidélisation des clients jouent un rôle crucial dans cette évolution, en mettant l’accent sur le développement de relations pérennes et étroites avec les consommateurs à travers des programmes de fidélisation de masse tels que les cartes de fidélité, les newsletters personnalisées et les clubs de consommateurs.

Contexte d’apparition de la relation client
Les technologies de l’information et de la communication sont essentielles dans cette nouvelle approche, permettant de récolter, traiter et mémoriser les données nécessaires à une meilleure connaissance et segmentation des consommateurs. Le rapport entreprise-client ne s’envisage plus seulement dans la conquête immédiate, mais dans le temps long d’une relation prenant en compte la gestion d’un cycle de vie du client et favorisant la proximité.

Personnalisation et tribalisation
Les stratégies de fidélisation se traduisent majoritairement par des politiques de personnalisation des échanges, basées sur le postulat que la proximité avec le client suscite sa fidélité. Cependant, cette approche peut provoquer des sentiments contradictoires chez les consommateurs, entre relation gratifiante et sentiment d’intrusion. Une autre forme de fidélisation explore la quête de lien social et d’appartenance communautaire, où la similitude des comportements est gage de fidélité.

Entreprises engagées et consommateurs experts
Les logiques de fidélisation impliquent la confiance des consommateurs dans les entreprises, redessinant les frontières entre marketing et communication institutionnelle. Les consommateurs sont également acteurs de l’entreprise en tant qu’experts intervenant dans la définition des produits et services.

Consommateurs infidèles et multi-fidèles
Les consommateurs peuvent être multi-fidèles ou infidèles, malgré les programmes de fidélisation. Les effets d’appartenance sociale et de distinction influencent également la fidélité des consommateurs.

Interpénétration des sphères privées et marchandes
Les programmes de fidélisation entraînent un envahissement des sphères privée et sociale par la sphère marchande, les entreprises devenant omniprésentes dans le quotidien des consommateurs.

Conclusion
La relation client de masse est de plus en plus rationalisée, et cette instrumentalisation du client modifie le niveau d’exigence des consommateurs. Les entreprises doivent continuer à innover pour se singulariser et répondre aux attentes croissantes des clients.

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https://theses.hal.science/tel-00880325

Mots clés : expérience client, management de l’expérience, satisfaction client, apprentissage organisationnel, marketing expérientiel

Résumé :
L’objet de cette thèse est d’apporter une contribution à la fois théorique et opérationnelle concernant la mesure de l’expérience vécue comme élément clé d’un véritable management de l’expérience client. Partant de la pratique, la démarche prend appui sur des recherches provenant de différents champs disciplinaires : économie et gestion des services, qualité, stratégie, marketing, management de la performance et apprentissage organisationnel.

Contexte d’apparition de la mesure de l’expérience vécue
La thèse propose un modèle du management de l’expérience client comportant quatre dimensions en interaction : l’expérience voulue (par les dirigeants), l’expérience attendue (par les clients), l’expérience proposée (par l’entreprise), et l’expérience vécue (par les clients). Les propositions de recherche s’intéressent à la mesure des écarts entre l’expérience vécue et les autres dimensions.

Applications et implications pratiques
L’enjeu ne réside pas uniquement dans une description des écarts pouvant exister entre les objectifs fixés (théorie professée) et la perception par les clients des réalisations (théorie d’usage). L’intention est également d’examiner comment les entreprises peuvent réduire ces écarts en s’engageant dans un processus d’apprentissage organisationnel menant à un management réussi de l’expérience client.

Conclusion
La thèse met en avant l’importance de mesurer l’expérience vécue par les clients pour améliorer la gestion de l’expérience client. En identifiant et en réduisant les écarts entre les différentes dimensions de l’expérience, les entreprises peuvent mieux répondre aux attentes des clients et améliorer leur satisfaction globale.

Valdez Mendia, J. M., & Flores-Cuautle, J. J. A. (2022). Toward customer hyper-personalization experience — A data-driven approach. Cogent Business & Management, 9(1), 2041384.
https://doi.org/10.1080/23311975.2022.2041384

Mots clés : Big Data, interaction client, points de contact, personnalisation

Résumé :
Les modèles commerciaux omnicanaux actuels intègrent des points de contact physiques et numériques interagissant avec les clients. Une stratégie de hyper-personnalisation repose sur la capacité de l’organisation à collecter et transformer les données clients en expériences personnalisées. Pour ce faire, quatre éléments sont nécessaires : la fondation des données, les décisions, la conception et la distribution. La gestion des données maîtres des clients repose sur l’identification correcte d’un client, et une véritable connaissance client ne peut être atteinte que lorsque trois types de données clients sont collectés : Identité, Contactabilité et Traçabilité (I, C, T).

Contexte d’apparition de la hyper-personnalisation
La nécessité d’intégrer les données clients à travers l’organisation est un problème ancien abordé par diverses technologies et méthodologies de gouvernance. Les informations clients peuvent être définies comme l’identité (I), la contactabilité (C) et la traçabilité (T). La personnalisation est définie comme l’individualisation atteinte en tenant compte des préférences spécifiques des clients.

Applications de la hyper-personnalisation
La collecte de données a été facilitée par les technologies numériques qui interfacent via des points de contact numériques. Les modèles commerciaux qui reposent sur des points de contact physiques doivent déployer des efforts supplémentaires pour collecter les données clients. La gestion des données maîtres (MDM) permet aux organisations de disposer d’une solution de cohérence des données clients, de simplification et d’uniformité des processus, de l’analyse et de la communication à travers l’entreprise.

Architecture proposée pour l’expérience de hyper-personnalisation
L’architecture proposée comprend cinq blocs : les systèmes de retour d’information en temps réel, les autres systèmes sources, le référentiel de gestion des données maîtres (MDM), la plateforme de données clients (CDP) et le référentiel d’apprentissage automatique. Un algorithme de correspondance en temps réel est mis en œuvre dans la plateforme de données clients pour déclencher une réponse en temps réel aux interactions clients.

Stratégies de migration des clients
Les stratégies de migration des clients visent à améliorer et à mettre à jour l’état initial des informations clients que l’organisation possède déjà. Les stratégies incluent le programme de fidélité, le programme de qualité des données, l’enregistrement des reçus, l’activation numérique, le reçu numérique, l’achat avec livraison à domicile et l’enregistrement numérique.

Étude de cas et résultats
Une étude de cas a été menée dans une entreprise de vente au détail avec une base de données clients de 15 millions d’individus. Les données de migration ont été analysées tous les trois mois pendant 15 mois après l’application des stratégies de hyper-personnalisation. Les résultats montrent une augmentation significative du nombre de clients dans l’état A (hyper-personnalisation) de 16,53 % à 31,37 %. Les stratégies de migration les plus efficaces incluent l’activation numérique, le programme de qualité des données et l’enregistrement numérique.

Conclusion
Les stratégies de personnalisation aident à fournir des actions personnalisées aux clients et à augmenter le nombre de clients connus par l’organisation. Ce cycle permet à l’organisation de mettre en œuvre et de renforcer ses stratégies de personnalisation et d’établir des moyens de migrer les informations clients vers des états complets. L’IA et la gestion des données maîtres jouent un rôle crucial dans l’amélioration de la gestion de la relation client et la personnalisation des interactions.

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https://doi.org/10.5281/zenodo.10602607

Mots clés : intelligence artificielle, gestion de la relation client, chatbots, marketing digital, e-commerce

Résumé :
L’intelligence artificielle (IA) transforme la gestion de la relation client (GRC) en automatisant et optimisant les interactions entre clients et entreprises. Des technologies comme les chatbots, les systèmes de recommandation et les analyses prédictives améliorent l’expérience client en réduisant les temps d’attente et en fournissant des réponses rapides et précises. En particulier, les analyses prédictives permettent de mieux comprendre et anticiper les comportements des clients, ce qui aide les entreprises à optimiser leurs stratégies marketing et à fidéliser leur clientèle. Cependant, l’intégration de l’IA dans la GRC soulève des défis importants, notamment en matière de protection des données, d’équité des algorithmes et de transparence. Ce travail, basé sur une revue de littérature, explore les bénéfices, les enjeux éthiques et les implications de l’IA pour la satisfaction et la fidélisation des clients.

Contexte d’apparition de l’IA dans la GRC
La gestion de la relation client (GRC) est cruciale pour les entreprises modernes cherchant à maintenir et à renforcer leurs relations avec les clients. Historiquement, la GRC reposait principalement sur des interactions directes et personnalisées entre les entreprises et leurs clients. Avec l’évolution technologique, la GRC a progressivement intégré des systèmes de gestion de la relation client (CRM) qui permettent de centraliser et d’analyser les données des clients. Aujourd’hui, l’IA offre des opportunités inédites pour transformer la GRC.

Applications de l’IA dans la GRC
L’IA permet de traiter des volumes massifs de données, d’automatiser les réponses aux demandes des clients et de fournir des recommandations personnalisées. Les chatbots utilisent des algorithmes de traitement du langage naturel pour interagir avec les clients de manière fluide et naturelle. L’analyse de sentiment permet de comprendre les émotions et les opinions des clients en analysant leurs commentaires sur les réseaux sociaux, les e-mails et autres canaux de communication. Les systèmes de recommandation utilisent des techniques de machine learning pour proposer des produits ou services adaptés aux préférences et aux comportements passés des clients. L’IA permet également d’automatiser de nombreuses tâches administratives et répétitives, telles que la gestion des e-mails, la saisie de données et le traitement des commandes.

Avantages de l’IA pour la GRC
L’IA améliore la satisfaction client en fournissant des réponses rapides et efficaces, en personnalisant les interactions et en anticipant les besoins des clients. Elle permet également d’optimiser les stratégies marketing et de fidéliser la clientèle. En automatisant les tâches répétitives, l’IA libère du temps pour les employés, leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Défis et considérations éthiques
L’intégration de l’IA dans la GRC soulève des défis importants, notamment en matière de protection des données, d’équité des algorithmes et de transparence. Les entreprises doivent veiller à un déploiement stratégique de l’IA, qui tienne compte des besoins d’interaction humaine et de transparence pour maintenir la confiance des clients.

Conclusion
L’IA ouvre de nouvelles opportunités pour la GRC, transformant profondément la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients. En optimisant l’expérience client, elle pose néanmoins des défis éthiques et pratiques qui nécessitent une adoption prudente et une réflexion continue sur son utilisation. Le potentiel de l’IA à redéfinir les interactions entre entreprises et clients pourrait, s’il est bien exploité, offrir des avantages durables tant pour les organisations que pour leurs clients, tout en intégrant des pratiques responsables et éthiques.

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https://doi.org/10.5281/zenodo.10602607

Mots clés : intelligence artificielle, commerce en détail, préférences client, comportement d’achat

Résumé :
Dans le monde du commerce de détail en constante évolution, l’intelligence artificielle (IA) devient un atout essentiel pour les entreprises qui cherchent à mieux comprendre et prédire les préférences des clients. Cet article met en évidence l’évolution de l’IA en tant qu’outil indispensable pour les détaillants qui cherchent à rester compétitifs en proposant des expériences d’achat personnalisées et en anticipant les évolutions du marché. Il vise à présenter aux professionnels du commerce de détail les meilleures pratiques en matière d’IA pour optimiser la personnalisation des expériences client, renforcer la fidélité et stimuler les ventes, tout en identifiant les domaines de recherche future pour mieux comprendre les préférences des consommateurs.

Contexte d’apparition de l’IA dans le commerce de détail
L’IA joue un rôle de plus en plus central dans le secteur de la vente au détail. Les enseignes recherchent continuellement de nouvelles méthodes pour comprendre et anticiper les préférences des clients, afin d’ajuster leurs offres, d’améliorer l’expérience client et d’optimiser leurs stratégies de vente. L’IA utilise des ensembles de données étendus et des algorithmes sophistiqués pour analyser et interpréter ces données.

Compréhension des préférences des clients grâce à l’IA
L’IA examine et évalue les données des clients pour identifier les tendances, les modèles et les corrélations entre les comportements des clients. Les algorithmes d’apprentissage automatique anticipent les préférences individuelles et fournissent des recommandations personnalisées.

Avantages de l’utilisation de l’IA
L’IA permet de fournir des recommandations sur mesure pour des produits ou des services, améliorant ainsi la satisfaction des clients et leur fidélisation. Elle prévoit également la demande de produits, optimisant ainsi la gestion des stocks. Les chatbots offrent une assistance automatisée, améliorant l’expérience d’achat. De plus, l’IA analyse les données pour optimiser les stratégies de tarification et aide les cadres à comprendre les tendances du marché et à surveiller les activités des concurrents.

Prédiction des préférences des clients
L’IA permet de prédire les préférences des clients en utilisant des modèles de prévision basés sur des algorithmes sophistiqués, tels que les réseaux de neurones, les forêts aléatoires, le filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu et le filtrage hybride.

Défis et considérations éthiques
Les entreprises doivent maintenir la transparence et protéger les données des clients. Les biais dans les algorithmes peuvent entraîner des recommandations discriminatoires.

Conclusion
L’IA offre aux détaillants un avantage concurrentiel significatif en améliorant la compréhension et la réactivité face aux préférences des clients. Cependant, il est impératif de prendre en compte les implications éthiques liées à l’utilisation des données clients.

Bibliographie

• Acquisti, A., & Fong, C. M. (2018). An Experiment in Hiring Discrimination via Online Social Networks. MIS Quarterly, 42(4), 1183-1194.
• Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2005). Toward the next generation of recommender systems: A survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6), 734-749.
• Anderson, J. L., Jolly, L. D., & Fairhurst, A. E. (2007). Customer relationship management in retailing: A content analysis of retail trade journals. Journal of Retailing and Consumer Services, 14(6), 394-399.
• Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32.
• Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165-1188.
• Gupta, S., Lehmann, D. R., & Stuart, J. A. (2004). Valuing customers. Journal of Marketing Research, 41(1), 7-18.
• Schmidhuber, J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks, 61, 85-117.

Kramer, T., Spolter-Weisfeld, S., & Thakkar, M. (2007). The Effect of Cultural Orientation on Consumer Responses to Personalization. Marketing Science, 26(2), 246-258.
https://doi.org/10.1287/mksc.1060.0223

Mots clés : orientation culturelle, personnalisation, individualisme, collectivisme, marketing

Résumé :
Cet article explore comment l’orientation culturelle influence les réponses des consommateurs à la personnalisation des recommandations de produits. Les auteurs examinent les différences entre les consommateurs ayant une orientation culturelle individualiste et ceux ayant une orientation collectiviste, et comment ces différences affectent leurs préférences pour les recommandations personnalisées par rapport aux recommandations ciblées.

Contexte d’apparition de l’orientation culturelle :
Les consommateurs avec une orientation individualiste préfèrent les recommandations basées sur leurs préférences individuelles, tandis que ceux avec une orientation collectiviste préfèrent les recommandations basées sur les préférences collectives. Les études montrent que ces préférences sont influencées par le type de produit (public ou privé) et le contexte de choix (public ou privé).

Études et résultats :

• Étude 1 : Les participants ont été exposés à des publicités pour des téléphones portables avec des recommandations basées soit sur leurs préférences individuelles, soit sur les préférences d’autres étudiants. Les résultats montrent que les consommateurs individualistes préfèrent les recommandations personnalisées, tandis que les collectivistes préfèrent les recommandations ciblées.
• Étude 2 : Les participants ont été exposés à des publicités pour des téléphones portables (produit public) et des matelas (produit privé) avec des recommandations personnalisées ou ciblées. Les préférences des consommateurs étaient influencées par le type de produit. Les collectivistes préféraient les recommandations ciblées pour les produits publics, tandis que les individualistes préféraient les recommandations personnalisées pour les produits privés.
• Étude 3 : Les participants, divisés en Anglo-Américains et Asiatiques-Américains, ont été exposés à des recommandations de matelas dans des contextes de choix publics et privés. Les Anglo-Américains préféraient les recommandations personnalisées dans les contextes publics, tandis que les Asiatiques-Américains préféraient les recommandations ciblées. Les pensées favorables générées par les publicités médiatisaient ces effets.

Conclusion :
L’orientation culturelle joue un rôle crucial dans la manière dont les consommateurs répondent aux recommandations personnalisées. Les consommateurs collectivistes préfèrent les recommandations basées sur les préférences de groupe, surtout dans les contextes publics, tandis que les consommateurs individualistes préfèrent les recommandations basées sur leurs préférences individuelles. Les implications pour les marketeurs incluent la nécessité de segmenter les consommateurs en fonction de leur orientation culturelle pour offrir des recommandations plus efficaces.

Bibliographie :

• Aaker, J. L., & Maheswaran, D. (1997). The effect of cultural orientation on persuasion. Journal of Consumer Research, 24(2), 315-328.
• Iyengar, S. S., & Lepper, M. R. (1999). Rethinking the value of choice: A cultural perspective on intrinsic motivation. Journal of Personality and Social Psychology, 76(3), 349-366.
• Singelis, T. M. (1994). The measurement of independent and interdependent self-construals. Personality and Social Psychology Bulletin, 20(5), 580-591.

De Crescenzo, J.-C., & Floris, B. (2005). L’orientation client ou comment faire travailler le consommateur. Communication et organisation, 27, 19-30.
https://doi.org/10.4000/communicationorganisation.3234

Mots clés : orientation client, fidélisation, personnalisation, marketing relationnel, contrôle social

Résumé :
Cet article examine la fidélisation et la personnalisation des clients d’un point de vue sociologique et communicationnel. Les auteurs explorent comment l’orientation client est devenue une stratégie clé pour les entreprises, transformant les rapports sociaux et relationnels entre les entreprises et les consommateurs. Ils analysent les implications de cette orientation client, notamment en termes de contrôle et de mobilisation de la force de travail des consommateurs.

Contexte et évolution :

• Trente Glorieuses : L’organisation fordienne correspondait à une production et un marché de masse.
• Changements de marché : Diversification des produits, raccourcissement des cycles de vie, et réactivité accrue au marché et à la concurrence.
• Management participatif : Première étape historique en France vers une politique de flexibilisation des entreprises.

Dictature et prévisibilité du comportement client :

• Centralité du client : Le client est placé au cœur de l’entreprise, rendant son comportement plus contrôlable.
• Technologies et marketing : Utilisation de technologies comme le CRM, le marketing direct, et la Qualité totale pour anticiper et répondre aux besoins des clients.

Marketing relationnel versus marketing transactionnel :

• Marketing transactionnel : Centré sur le produit et les segments de masse.
• Marketing relationnel : Importance de la relation avec le client, intégration du client dans la production du service, et suivi de la relation commerciale.

Contrôle social et personnalisation :

• Contrôle à distance : Le marketing direct, les centres d’appel, et le CRM permettent un contrôle à distance des clients.
• Individualisation marchande : Rencontre entre l’individuation anthropologique et l’individualisation marchande, favorisée par les Tics.

Conclusion :
L’orientation client exprime les transformations organisationnelles des entreprises et leur nouveau rapport au marché. Le passage du marketing transactionnel au marketing relationnel traduit cette nouvelle voie de fidélisation des clients via leur personnalisation. Les auteurs suggèrent que ces transformations sont l’expression d’une intégration de l’entreprise et du marché dans un système unifié, rationalisant et contrôlant les individus sous la figure du client.

Bibliographie :

• Boltanski, L., & Chapello, E. (1999). Le nouvel esprit du capitalisme. Gallimard.
• Castoriadis, C. (1975). L’institution imaginaire de la société. Seuil.
• De Certeau, M. (1990). L’invention du quotidien ; arts de faire. Gallimard.
• Deleuze, G. (1990). Post-scriptum sur les sociétés de contrôle. In Pourparlers. Minuit.
• Foucault, M. (1975). Surveiller et punir. Seuil.