Conception d'une interface avec réalité augmentée pour la conduite automobile autonome

Overview & Synopsis

Cette thèse a été réalisée dans le cadre d’un projet intitulé Localisation et Réalité Augmentée (LRA). Mettant en relation plusieurs structures industrielles et universitaires, ce projet était appliqué à la fois au domaine ferroviaire et aux voitures autonomes. Elle aborde trois questions principales relatives à la conception des interfaces Humain-Machine dans les voitures autonomes : quelles informations faut-il présenter au conducteur ? Sous quelle forme ? À quel moment ou dans quel contexte ? Elle vise, au travers des réponses apportées à ces questions, à rendre le système « transparent », de façon à susciter une calibration de la confiance appropriée du conducteur en la voiture autonome mais aussi à susciter une expérience utilisateur satisfaisante. Nous nous sommes focalisés en particulier sur la tâche de changement de voie réalisée entièrement réalisée par la voiture autonome. Pour atteindre cet objectif, nous avons déployé une méthodologie comportant cinq étapes. Sur la base du modèle de LYONS (2013), des principes généraux de transparence ont été définis, et ont ensuite été opérationnalisées grâce à la démarche Cognitive Work Analysis. La forme des informations utiles ou potentiellement utiles au conducteur a été définie lors de de séances de créativité et en utilisant la Réalité Augmentée qui est au cœur du projet LRA. Ces informations ont été catégorisées selon les différentes fonctions dont elles résultent (prise d’information, analyse de l’information, prise de décision, implémentation de l’action). Cinq interfaces ont été conçues ; elles présentent des informations relevant de tout ou partie de ces 4 catégories. Elles représentent donc des niveaux de transparence plus ou moins élevés. La validité des principes de transparence a été éprouvée grâce à une expérimentation menée sur simulateur, auprès d’un échantillon de 45 personnes, durant laquelle différents indicateurs des activités cognitives et de l’Expérience Utilisateur ont été mesurés. L’analyse de ces données conduit à mettre en évidence des différences entre les cinq interfaces. L’interface présentant les informations issues des fonctions « prise d’information » et « implémentation de l’action » facilite les activités cognitives du conducteur/ Superviseur. Du point de vue de l’Expérience Utilisateur, c’est l’interface présentant toutes les catégories d’informations qui s’est distinguée des autres.