Techniques d'interaction 'phygitales' pour l'exploration de systèmes informationnels complexes

Durant cette dernière décennie, la quantité de données numériques n'a cessé d'augmenter. Ces données provenant de l'Internet des Objets ou de smartphones permettent aux utilisateurs de comprendre et d'analyser leur santé, leur mode de vie ou encore leur consommation énergétique, et aux différentes institutions (villes, campus, promoteurs immobiliers) de gérer le flux de population, le trafic routier ou les pertes énergétiques dans les bâtiments administrés. Le domaine de la "ville intelligente" en tire particulièrement profit. Il est donc capital de mettre à disposition des visualisations interactives de ces données pour pouvoir faire émerger des connaissances et faciliter la prise de décision. Une approche récente propose de représenter ces données proches de l'objet qui les capte ou les produit. Cependant, ce domaine est encore assez récent et il reste de nombreux défis à explorer. Un des défis majeurs identifié par Thomas et collab. (Thomas et al., 2018) est le développement et la conception de techniques d'interaction pour faciliter l'analyse de données situées. L'objectif de nos travaux de thèse est de concevoir et d'évaluer des solutions interactives tirant profit du référent physique pour interagir avec des données numériques situées en se focalisant sur une tâche interactive fondamentale en IHM : la sélection. Dans ce manuscrit nous abordons cette tâche selon une approche fonctionnelle et une approche conceptuelle.Over the past decade, the amount of digital data has been increasing. This data from the Internet of Things or smartphones allows users to understand and analyse their health, lifestyle or energy consumption, and different institutions (cities, campuses, real estate developers) to manage the flow of people, road traffic or energy losses in the buildings they manage. One particular topic that benefits from this is the "smart city". It is therefore essential to make interactive visualisations of this data available in order to generate knowledge and facilitate decision-making. A recent approach proposes to represent these data close to the object that captures or produces them. However, this field is still quite new and there are still many challenges to explore. One of the major challenges identified by Thomas et al. (Thomas et al., 2018) is the development and design of interaction techniques to facilitate the analysis of situated data. The objective of our thesis work is to design and evaluate interactive solutions leveraging the physical referent to interact with situated digital data by focusing on a fundamental interactive task in HCI: selection. In this manuscript we study this task from both a practical and a conceptual approach

Interaction Techniques for Exploring Complex Data Spaces

Durant cette dernière décennie, la quantité de données numériques n'a cessé d'augmenter. Ces données provenant de l'Internet des Objets ou de smartphones permettent aux utilisateurs de comprendre et d'analyser leur santé, leur mode de vie ou encore leur consommation énergétique, et aux différentes institutions (villes, campus, promoteurs immobiliers) de gérer le flux de population, le trafic routier ou les pertes énergétiques dans les bâtiments administrés. Le domaine de la "ville intelligente" en tire particulièrement profit. Il est donc capital de mettre à disposition des visualisations interactives de ces données pour pouvoir faire émerger des connaissances et faciliter la prise de décision. Une approche récente propose de représenter ces données proches de l'objet qui les capte ou les produit. Cependant, ce domaine est encore assez récent et il reste de nombreux défis à explorer. Un des défis majeurs identifié par Thomas et collab. (Thomas et al., 2018) est le développement et la conception de techniques d'interaction pour faciliter l'analyse de données situées. L'objectif de nos travaux de thèse est de concevoir et d'évaluer des solutions interactives tirant profit du référent physique pour interagir avec des données numériques situées en se focalisant sur une tâche interactive fondamentale en IHM : la sélection. Dans ce manuscrit nous abordons cette tâche selon une approche fonctionnelle et une approche conceptuelle.Over the past decade, the amount of digital data has been increasing. This data from the Internet of Things or smartphones allows users to understand and analyse their health, lifestyle or energy consumption, and different institutions (cities, campuses, real estate developers) to manage the flow of people, road traffic or energy losses in the buildings they manage. One particular topic that benefits from this is the "smart city". It is therefore essential to make interactive visualisations of this data available in order to generate knowledge and facilitate decision-making. A recent approach proposes to represent these data close to the object that captures or produces them. However, this field is still quite new and there are still many challenges to explore. One of the major challenges identified by Thomas et al. (Thomas et al., 2018) is the development and design of interaction techniques to facilitate the analysis of situated data. The objective of our thesis work is to design and evaluate interactive solutions leveraging the physical referent to interact with situated digital data by focusing on a fundamental interactive task in HCI: selection. In this manuscript we study this task from both a practical and a conceptual approach

Techniques d'interaction 'phygitales' pour l'exploration de systèmes informationnels complexes

Over the past decade, the amount of digital data has been increasing. This data from the Internet of Things or smartphones allows users to understand and analyse their health, lifestyle or energy consumption, and different institutions (cities, campuses, real estate developers) to manage the flow of people, road traffic or energy losses in the buildings they manage. One particular topic that benefits from this is the "smart city". It is therefore essential to make interactive visualisations of this data available in order to generate knowledge and facilitate decision-making. A recent approach proposes to represent these data close to the object that captures or produces them. However, this field is still quite new and there are still many challenges to explore. One of the major challenges identified by Thomas et al. (Thomas et al., 2018) is the development and design of interaction techniques to facilitate the analysis of situated data. The objective of our thesis work is to design and evaluate interactive solutions leveraging the physical referent to interact with situated digital data by focusing on a fundamental interactive task in HCI: selection. In this manuscript we study this task from both a practical and a conceptual approach.Durant cette dernière décennie, la quantité de données numériques n'a cessé d'augmenter. Ces données provenant de l'Internet des Objets ou de smartphones permettent aux utilisateurs de comprendre et d'analyser leur santé, leur mode de vie ou encore leur consommation énergétique, et aux différentes institutions (villes, campus, promoteurs immobiliers) de gérer le flux de population, le trafic routier ou les pertes énergétiques dans les bâtiments administrés. Le domaine de la "ville intelligente" en tire particulièrement profit. Il est donc capital de mettre à disposition des visualisations interactives de ces données pour pouvoir faire émerger des connaissances et faciliter la prise de décision. Une approche récente propose de représenter ces données proches de l'objet qui les capte ou les produit. Cependant, ce domaine est encore assez récent et il reste de nombreux défis à explorer. Un des défis majeurs identifié par Thomas et collab. (Thomas et al., 2018) est le développement et la conception de techniques d'interaction pour faciliter l'analyse de données situées. L'objectif de nos travaux de thèse est de concevoir et d'évaluer des solutions interactives tirant profit du référent physique pour interagir avec des données numériques situées en se focalisant sur une tâche interactive fondamentale en IHM : la sélection. Dans ce manuscrit nous abordons cette tâche selon une approche fonctionnelle et une approche conceptuelle

Techniques d'interaction 'phygitales' pour l'exploration de systèmes informationnels complexes

Over the past decade, the amount of digital data has been increasing. This data from the Internet of Things or smartphones allows users to understand and analyse their health, lifestyle or energy consumption, and different institutions (cities, campuses, real estate developers) to manage the flow of people, road traffic or energy losses in the buildings they manage. One particular topic that benefits from this is the "smart city". It is therefore essential to make interactive visualisations of this data available in order to generate knowledge and facilitate decision-making. A recent approach proposes to represent these data close to the object that captures or produces them. However, this field is still quite new and there are still many challenges to explore. One of the major challenges identified by Thomas et al. (Thomas et al., 2018) is the development and design of interaction techniques to facilitate the analysis of situated data. The objective of our thesis work is to design and evaluate interactive solutions leveraging the physical referent to interact with situated digital data by focusing on a fundamental interactive task in HCI: selection. In this manuscript we study this task from both a practical and a conceptual approach.Durant cette dernière décennie, la quantité de données numériques n'a cessé d'augmenter. Ces données provenant de l'Internet des Objets ou de smartphones permettent aux utilisateurs de comprendre et d'analyser leur santé, leur mode de vie ou encore leur consommation énergétique, et aux différentes institutions (villes, campus, promoteurs immobiliers) de gérer le flux de population, le trafic routier ou les pertes énergétiques dans les bâtiments administrés. Le domaine de la "ville intelligente" en tire particulièrement profit. Il est donc capital de mettre à disposition des visualisations interactives de ces données pour pouvoir faire émerger des connaissances et faciliter la prise de décision. Une approche récente propose de représenter ces données proches de l'objet qui les capte ou les produit. Cependant, ce domaine est encore assez récent et il reste de nombreux défis à explorer. Un des défis majeurs identifié par Thomas et collab. (Thomas et al., 2018) est le développement et la conception de techniques d'interaction pour faciliter l'analyse de données situées. L'objectif de nos travaux de thèse est de concevoir et d'évaluer des solutions interactives tirant profit du référent physique pour interagir avec des données numériques situées en se focalisant sur une tâche interactive fondamentale en IHM : la sélection. Dans ce manuscrit nous abordons cette tâche selon une approche fonctionnelle et une approche conceptuelle

Conception et évaluation de retours visuels sur une maquette phygitale

TEC - Travaux en CoursInternational audienceIn the context of information visualization on physical building models (called phygital models) and given the visual support’s characteristics (granularity, display surface, video projection), the design of proper visual feedbacks is complex. We propose a design space of visual feedbacks linked to two tasks: navigate through a graph of points of interest on the model and find a point of interest. We evaluate some design factors (movement, position and shape) in order to identify the proper feedbacks characteristics on physical models.Dans le contexte de la visualisation d’informations sur des maquettes physiques (que nous appelons alors maquettes phygitales), la conception de retours visuels adaptés est complexe en raison des spécificités du support visuel (granularité, surface d’affichage, vidéoprojection). Nous proposons un espace de conception de retours visuels liés à : la navigation dans une maquette et la localisation d’un point d’intérêt. Nous évaluons différents facteurs de conception (mouvement, position et forme) afin d’identifier les caractéristiques du rendu le plus adapté au contexte des maquettes physiques

A Predictive Performance Model for Immersive Interactions in Mixed Reality

PreprintInternational audienceThe design of immersive interaction for mixed reality based on headmounted displays (HMDs), hereafter referred to as Mixed Reality (MR), is still a tedious task which can hinder the advent of such devices. Indeed, the effects of the interface design on task performance are difficult to anticipate during the design phase: the spatial layout of virtual objects and the interaction techniques used to select those objects can have an impact on task completion time. Besides, testing such interfaces with users in controlled experiments requires considerable time and efforts. To overcome this problem, predictive models, such as the Keystroke-Level Model (KLM), can be used to predict the time required to complete an interactive task at an early stage of the design process. However, so far these models have not been properly extended to address the specific interaction techniques of MR environments. In this paper we propose an extension of the KLM model to interaction performed in MR. First, we propose new operators and experimentally determine the unit times for each of them with a HoloLens v1. Then, we perform experiments based on realistic interaction scenarios to consolidate our model. These experiments confirm the validity of our extension of KLM to predict interaction time in mixed reality environments

Extension de KLM au Pointage du Regard et Validation Gestuelle dans HoloLens

Thème spécial de la conférence : Le corps en mouvement, médium d’interaction avec les technologies numériques pour l’éducationInternational audienceThe advances in mixed reality head-mounted displays led researchers to investigate such systems but the design of mixed reality app could be laborious. Evaluate the effects of the arrangement of these interfaces in the physical world on user performance is complex. In this context, the use of a predictive model allows researchers to estimate, prior to the implementation, the usability issues of such applications. To this end, we propose a new KLM extension to model HMDbased interaction focusing on searching, pointing and validation tasks. First, we define new KLM operators and estimate through two user studies the estimated time for each operator. Then, we validate the model for an ecological task. This final study confirms that the model could be applied for predicting the interaction time on mixed reality interaction. CCS CONCEPTS • Human-centered computing • Human computer interaction (HCI) • HCI design and evaluation methods • User modelsLes progrès réalisés dans le domaine des casques de réalité mixte (HMD) font entrer ce domaine dans une nouvelle ère où les prototypes conçus et développés en laboratoire peuvent techniquement devenir des produits commerciaux. Toutefois, le problème réside désormais dans la conception de ces systèmes : il est difficile d'anticiper les effets de la disposition spatiale de l'interface et le développement ou l’évaluation d'applications de réalité mixte sont fastidieux. Dans ce contexte, l'utilisation de modèles de prédiction du temps de réalisation d’une tâche est une approche prometteuse pour aider les concepteurs à anticiper les problèmes d'utilisabilité dès les premières étapes du processus de conception (i.e. avant le développement de telles solutions interactives). Dans ce but, nous présentons une nouvelle extension de KLM pour modéliser l'interaction basée sur les HMDs en mettant l'accent sur la recherche spatiale d’une cible, le pointage du regard et la validation gestuelle. Nous définissons d'abord de nouveaux opérateurs KLM requis pour modéliser ces interactions, et déterminons expérimentalement l'unité de temps pour chaque opérateur. Ensuite, nous validons le modèle en comparant le temps prédit avec le temps mesuré pour une tâche écologique combinant plusieurs de ces nouveaux opérateurs. Cette étude confirme la validité de nos nouveaux opérateurs et leur conformité avec le modèle KLM

DichotoZoom : Technique de sélection d’objets dans un environnement virtuel 3D affiché sur Smartphone

International audienceExcept for video games, the use of 3D virtual environment (3D VE) on Smartphone has not yet been popularized. This is due to lack of interaction techniques to interact with a 3D VE composed of many objects. In this article, we focus on selecting objects in dense 3D VE. We propose DichotoZoomwhich allows the selection of objects inside a set of already pre-selected ones, with a limited number of actions. In a first study, we compare our technique with the Circulation technique, suggested by the literature. This study shows the effectiveness of DichotoZoomwhen the set contain significantly numerous elements. Finally, we studied its use with various interaction modalities used on Smartphone : using physical or graphical buttons, and gestural interactions via touch screen or moving the device itself.Hormis pour les jeux vidéo, l’utilisation d’environnement virtuel 3D (EV 3D) sur Smartphone n’est pas encore démocratisée. Ceci est dû au manque de techniques d’interaction proposées pour in- teragir avec un EV 3D composé de nombreux objets. Dans cet article, nous nous intéressons à la sélection d’objets dans des EV 3D denses. Nous proposons DichotoZoomqui permet la sélection d’objets parmi un ensemble d’objets déjà présélectionnés, en un nombre d’actions limité. Dans une première étude, nous comparons notre technique à la technique Circulation, proposée par la littéra- ture. Celle-ci montre l’efficacité de DichotoZoomlorsque l’ensemble présente un nombre d’éléments important. Enfin, nous avons étudié son usage avec différentes modalités d’interaction utilisables sur Smartphone : utilisation de boutons physiques ou sous forme de composants graphiques, interactions gestuelles au moyen de l’écran tactile ou du Smartphone lui-même

Open Questions about the Visualization of Sociodemographic Data

International audienceThis paper collects a set of open research questions on how to visualize sociodemographic data. Sociodemographic data is a common part of datasets related to people, including institutional censuses, health data systems, and human-resources fles. This data is sensitive, and its collection, sharing, and analysis require careful consideration. For instance, the European Union, through the General Data Protection Regulation (GDPR), protects the collection and processing of any personal data, including sexual orientation, ethnicity, and religion. Data visualization of sociodemographic data can reinforce stereotypes, marginalize groups, and lead to biased decision-making. It is, therefore, critical that these visualizations are created based on good, equitable design principles. In this paper, we discuss and provide a set of open research questions around the visualization of sociodemographic data. Our work contributes to an ongoing refection on representing data about people and highlights some important future research directions for the VIS community. A version of this paper and its fgures are available online at osf.io/a2u9c

Open Questions about the Visualization of Sociodemographic Data

International audienceThis paper collects a set of open research questions on how to visualize sociodemographic data. Sociodemographic data is a common part of datasets related to people, including institutional censuses, health data systems, and human-resources fles. This data is sensitive, and its collection, sharing, and analysis require careful consideration. For instance, the European Union, through the General Data Protection Regulation (GDPR), protects the collection and processing of any personal data, including sexual orientation, ethnicity, and religion. Data visualization of sociodemographic data can reinforce stereotypes, marginalize groups, and lead to biased decision-making. It is, therefore, critical that these visualizations are created based on good, equitable design principles. In this paper, we discuss and provide a set of open research questions around the visualization of sociodemographic data. Our work contributes to an ongoing refection on representing data about people and highlights some important future research directions for the VIS community. A version of this paper and its fgures are available online at osf.io/a2u9c