Ce mémoire propose un modèle qui explique le processus de rétroaction des consommateurs lors de leurs achats en ligne. Plus spécifiquement, je modélise un marché où il existe deux types de vendeurs qui se différencient par leur distribution de la qualité des biens qu'ils vendent. Le vendeur dit de type « Élevé » vend des biens dont la qualité moyenne est supérieure à celle du vendeur de type « Bas ». De plus, on suppose que les consommateurs connaissent les types et leurs distributions de la qualité. Sachant ces informations, le consommateur va catégoriser le type du vendeur à partir de l'information perceptuelle disponible, soit la qualité des biens vendus. Pour ce faire, il va choisir un critère de décisions, une certaine valeur de la qualité, qui va lui permettre de catégoriser les types de vendeurs. Ensuite, selon la qualité du bien qu'il a acheté, il va attribuer une rétroaction au vendeur en conséquence. Ce processus de rétroaction s'inspire de la théorie de la détection du signal qui permet d'étudier la prise de décision dans un contexte où la provenance des informations est incertaine. Ce dernier aspect est unique au modèle proposé. Ce modèle a permis d'étudier les préférences des consommateurs envers les systèmes de réputation. Ces systèmes se distinguent par le nombre de modalités d'évaluation qu'ils possèdent. Différentes simulations montrent que leurs préférences varient selon les conditions du marché. En effet, les acheteurs préfèrent le système avec trois modalités relativement à celui avec deux modalités lorsque la distribution de la qualité des types de vendeurs est similaire et lorsque les erreurs d'identification occasionnent des conséquences importantes. Ce résultat s'explique par le fait que les acheteurs préfèrent utiliser une troisième modalité, moins coûteuse en termes d'utilité, lorsque le risque de se tromper sur le type de vendeur est élevé.