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AmĂ©liorer les interactions homme-machine et la prĂ©sence sociale avec lâinformatique physiologique
This thesis explores how physiological computing can contribute to human-computer interaction (HCI) and foster new communication channels among the general public. We investigated how physiological sensors, such as electroencephalography (EEG), could be employed to assess the mental state of the users and how they relate to other evaluation methods. We created the first brain-computer interface that could sense visual comfort during the viewing of stereoscopic images and shaped a framework that could help to assess the over all user experience by monitoring workload, attention and error recognition.To lower the barrier between end users and physiological sensors,we participated in the software integration of a low-cost and open hardware EEG device; used off-the shelf webcams to measure heart rate remotely, crafted we arables that can quickly equip users so that electrocardiography, electrodermal activity or EEG may be measured during public exhibitions. We envisioned new usages for our sensors, that would increase social presence. In a study about human-agent interaction, participants tended to prefer virtual avatars that were mirroring their own internal state. A follow-up study focused on interactions between users to describe how physiological monitoringcould alter our relationships. Advances in HCI enabled us to seam lesslyintegrate biofeedback to the physical world. We developped Teegi, apuppet that lets novices discover by themselves about their brain activity. Finally, with Tobe, a toolkit that encompasses more sensors and give more freedom about their visualizations, we explored how such proxy shifts our representations, about our selves as well as about the others.Cette thĂšse explore comment lâinformatique physiologique peut contribuer aux interactions homme-machine (IHM) et encourager lâapparition de nouveaux canaux de communication parmi le grand public. Nous avons examinĂ© comment des capteurs physiologiques,tels que lâĂ©lectroencĂ©phalographie (EEG), pourraient ĂȘtre utilisĂ©s afin dâestimer lâĂ©tat mental des utilisateurs et comment ils se positionnent par rapport Ă dâautres mĂ©thodes dâĂ©valuation. Nous avons crĂ©Ă© la premiĂšre interface cerveau-ordinateur capable de discriminer le confort visuel pendant le visionnage dâimages stĂ©rĂ©oscopiques et nous avons esquissĂ© un systĂšme qui peux aider Ă estimer lâexpĂ©rience utilisateur dans son ensemble, en mesurant charge mentale, attention et reconnaissance dâerreur. Pour abaisser la barriĂšre entre utilisateurs finaux et capteurs physiologiques, nous avons participĂ© Ă lâintĂ©gration logicielle dâun appareil EEG bon marchĂ© et libre, nous avons utilisĂ© des webcams du commerce pour mesurer le rythme cardiaque Ă distance, nous avons confectionnĂ© des wearables dont les utilisateurs peuvent rapidement sâĂ©quiper afin quâĂ©lectrocardiographie, activitĂ© Ă©lectrodermale et EEG puissent ĂȘtre mesurĂ©es lors de manifestations publiques. Nous avons imaginĂ© de nouveaux usages pour nos capteurs, qui augmenteraient la prĂ©sence sociale. Dans une Ă©tude autour de lâinteraction humain agent,les participants avaient tendance Ă prĂ©fĂ©rer les avatars virtuels rĂ©pliquant leurs propres Ă©tats internes. Une Ă©tude ultĂ©rieure sâest concentrĂ©e sur lâinteraction entre utilisateurs, profitant dâun jeu de plateau pour dĂ©crire comment lâexamen de la physiologie pourrait changer nos rapports. Des avancĂ©es en IHM ont permis dâintĂ©grer de maniĂšre transparente du biofeedback au monde physique. Nous avons dĂ©veloppĂ© Teegi, une poupĂ©e qui permet aux novices dâen dĂ©couvrir plus sur leur activitĂ© cĂ©rĂ©brale, par eux-mĂȘmes. Enfin avec Tobe, un toolkit qui comprend plus de capteurs et donne plus de libertĂ© quant Ă leurs visualisations, nous avons explorĂ© comment un tel proxy dĂ©calenos reprĂ©sentations, tant de nous-mĂȘmes que des autres