Modèles et mécanismes d'adaptation de l'interaction Homme-Machine aux changements de contexte
Les systèmes complexes actuels (cockpits, contrôle de trafic aérien, pilotage de drones,...) amènent les opérateurs à gérer un ensemble de tâches évoluant dynamiquement dans le temps, et imposent des changements fréquents de situation au cours d'une même mission. Ces transitions entre contextes...
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Les systèmes complexes actuels (cockpits, contrôle de trafic aérien, pilotage de drones,...) amènent les opérateurs à gérer un ensemble de tâches évoluant dynamiquement dans le temps, et imposent des changements fréquents de situation au cours d'une même mission. Ces transitions entre contextes (provoqués par l'ajout, le retrait, l'interruption ou la récupération d'une tâche) peuvent induire une rupture de la conscience de situation (Situation Awareness) de l'opérateur. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons la méthodologie SAMANTA (Situation Awareness Modeling and ANalysis for Transition Amelioration). Celle-ci, mise en oeuvre par les experts en charge de l'analyse et de la conception de futurs systèmes, contribue à l'étude et la résolution des difficultés engendrées par de telles transitions. Le processus d'analyse des transitions proposé s'appuie sur une approche duale de description des transitions à travers la modélisation des tâches, et des éléments de situation associés à chacune d'entre elles (les contextes). Les caractéristiques des transitions ainsi obtenues sont utilisées par l'analyste afin d'émettre des recommandations sur les interfaces du système considéré. Les utilisateurs (opérateurs de systèmes et experts du domaine) sont intégrés aux étapes clés du processus de conception. Un outil dédié a été développé dans le cadre de cette thèse dans le but de faciliter la mise en oeuvre de la méthodologie SAMANTA par les analystes. Une application concrète à la conception de futurs systèmes de drone est présentée, développant l'étude de deux transitions spécifiques. |
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