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    Un outil d’évaluation neurocognitive des interactions humain-machine

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    De plus en plus de recherches sur les Interactions Humain-Machine (IHM) tentent d’effectuer des analyses fines de l’interaction afin de faire ressortir ce qui influence les comportements des utilisateurs. Tant au niveau de l’évaluation de la performance que de l’expĂ©rience des utilisateurs, on note qu’une attention particuliĂšre est maintenant portĂ©e aux rĂ©actions Ă©motionnelles et cognitives lors de l’interaction. Les approches qualitatives standards sont limitĂ©es, car elles se fondent sur l’observation et des entrevues aprĂšs l’interaction, limitant ainsi la prĂ©cision du diagnostic. L’expĂ©rience utilisateur et les rĂ©actions Ă©motionnelles Ă©tant de nature hautement dynamique et contextualisĂ©e, les approches d’évaluation doivent l’ĂȘtre de mĂȘme afin de permettre un diagnostic prĂ©cis de l’interaction. Cette thĂšse prĂ©sente une approche d’évaluation quantitative et dynamique qui permet de contextualiser les rĂ©actions des utilisateurs afin d’en identifier les antĂ©cĂ©dents dans l’interaction avec un systĂšme. Pour ce faire, ce travail s’articule autour de trois axes. 1) La reconnaissance automatique des buts et de la structure de tĂąches de l’utilisateur, Ă  l’aide de mesures oculomĂ©triques et d’activitĂ© dans l’environnement par apprentissage machine. 2) L’infĂ©rence de construits psychologiques (activation, valence Ă©motionnelle et charge cognitive) via l’analyse des signaux physiologiques. 3) Le diagnostic de l‘interaction reposant sur le couplage dynamique des deux prĂ©cĂ©dentes opĂ©rations. Les idĂ©es et le dĂ©veloppement de notre approche sont illustrĂ©s par leur application dans deux contextes expĂ©rimentaux : le commerce Ă©lectronique et l’apprentissage par simulation. Nous prĂ©sentons aussi l’outil informatique complet qui a Ă©tĂ© implĂ©mentĂ© afin de permettre Ă  des professionnels en Ă©valuation (ex. : ergonomes, concepteurs de jeux, formateurs) d’utiliser l’approche proposĂ©e pour l’évaluation d’IHM. Celui-ci est conçu de maniĂšre Ă  faciliter la triangulation des appareils de mesure impliquĂ©s dans ce travail et Ă  s’intĂ©grer aux mĂ©thodes classiques d’évaluation de l’interaction (ex. : questionnaires et codage des observations).More and more researches on Human-Computer Interactions (HCI) are trying to perform detailed analyses of interaction to determine its influence on users’ behaviours. A particular emphasis is now put on emotional reactions during the interaction, whether it’s from the perspective of user experience evaluation or user performance. Standard qualitative approaches are limited because they are based on observations and interviews after the interaction, therefore limiting the precision of the diagnosis. User experience and emotional reactions being, by nature, highly dynamic and contextualized, evaluation approaches should be the same to accurately diagnose the quality of interaction. This thesis presents an evaluation approach, both dynamic and quantitative, which allows contextualising users’ emotional reactions to help identify their causes during the interaction with a system. To this end, our work focuses on three main axes: 1) automatic task recognition using machine learning modeling of eye tracking and interaction data; 2) automatic inference of psychological constructs (emotional activation, emotional valence, and cognitive load) through physiological signals analysis; and 3) diagnosis of users’ reactions during interaction based on the coupling of the two previous operations. The ideas and development of our approach are illustrated using two experimental contexts: e-commerce and simulation-based training. We also present the tool we implemented in order to allow HCI professionals (e.g.: user experience expert, training supervisor, or game designer) to use our evaluation approach to assess interaction. This tool is designed to facilitate the triangulation of measuring instruments and the integration with more classical Human-Computer Interaction methods (ex.: surveys and observation coding)

    13th International Conference on Modeling, Optimization and Simulation - MOSIM 2020

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    ComitĂ© d’organisation: UniversitĂ© Internationale d’Agadir – Agadir (Maroc) Laboratoire Conception Fabrication Commande – Metz (France)Session RS-1 “Simulation et Optimisation” / “Simulation and Optimization” Session RS-2 “Planification des Besoins MatiĂšres PilotĂ©e par la Demande” / ”Demand-Driven Material Requirements Planning” Session RS-3 “IngĂ©nierie de SystĂšmes BasĂ©es sur les ModĂšles” / “Model-Based System Engineering” Session RS-4 “Recherche OpĂ©rationnelle en Gestion de Production” / "Operations Research in Production Management" Session RS-5 "Planification des MatiĂšres et des Ressources / Planification de la Production” / “Material and Resource Planning / Production Planning" Session RS-6 “Maintenance Industrielle” / “Industrial Maintenance” Session RS-7 "Etudes de Cas Industriels” / “Industrial Case Studies" Session RS-8 "DonnĂ©es de Masse / Analyse de DonnĂ©es” / “Big Data / Data Analytics" Session RS-9 "Gestion des SystĂšmes de Transport” / “Transportation System Management" Session RS-10 "Economie Circulaire / DĂ©veloppement Durable" / "Circular Economie / Sustainable Development" Session RS-11 "Conception et Gestion des ChaĂźnes Logistiques” / “Supply Chain Design and Management" Session SP-1 “Intelligence Artificielle & Analyse de DonnĂ©es pour la Production 4.0” / “Artificial Intelligence & Data Analytics in Manufacturing 4.0” Session SP-2 “Gestion des Risques en Logistique” / “Risk Management in Logistics” Session SP-3 “Gestion des Risques et Evaluation de Performance” / “Risk Management and Performance Assessment” Session SP-4 "Indicateurs ClĂ©s de Performance 4.0 et Dynamique de Prise de DĂ©cision” / ”4.0 Key Performance Indicators and Decision-Making Dynamics" Session SP-5 "Logistique Maritime” / “Marine Logistics" Session SP-6 “Territoire et Logistique : Un SystĂšme Complexe” / “Territory and Logistics: A Complex System” Session SP-7 "Nouvelles AvancĂ©es et Applications de la Logique Floue en Production Durable et en Logistique” / “Recent Advances and Fuzzy-Logic Applications in Sustainable Manufacturing and Logistics" Session SP-8 “Gestion des Soins de SantĂ©â€ / ”Health Care Management” Session SP-9 “IngĂ©nierie Organisationnelle et Gestion de la ContinuitĂ© de Service des SystĂšmes de SantĂ© dans l’Ere de la Transformation NumĂ©rique de la SociĂ©tĂ©â€ / “Organizational Engineering and Management of Business Continuity of Healthcare Systems in the Era of Numerical Society Transformation” Session SP-10 “Planification et Commande de la Production pour l’Industrie 4.0” / “Production Planning and Control for Industry 4.0” Session SP-11 “Optimisation des SystĂšmes de Production dans le Contexte 4.0 Utilisant l’AmĂ©lioration Continue” / “Production System Optimization in 4.0 Context Using Continuous Improvement” Session SP-12 “DĂ©fis pour la Conception des SystĂšmes de Production Cyber-Physiques” / “Challenges for the Design of Cyber Physical Production Systems” Session SP-13 “Production AvisĂ©e et DĂ©veloppement Durable” / “Smart Manufacturing and Sustainable Development” Session SP-14 “L’Humain dans l’Usine du Futur” / “Human in the Factory of the Future” Session SP-15 “Ordonnancement et PrĂ©vision de ChaĂźnes Logistiques RĂ©silientes” / “Scheduling and Forecasting for Resilient Supply Chains
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