L’analyse des données de l’étude a été principalement orientée sur les données oculaires et sur leur relation avec les données de traic. Cette analyse fait suite à
la phase de prétraitement et de iltrage des données oculaires mentionnée dans le Chapitre 3 (Cf. paragraphe 3.2).
Néanmoins, des données complémentaires ont fait l’objet de l’analyse des données en vue de confronter les résultats obtenus, aux observations tirées la première partie de l’analyse.
4.1. Analyse des données oculaires ‘’contextualisées’’
Au total trois types de données oculaires ont fait l’objet de cette analyse : les ixations oculaires, les blinks ou clignements de l’œil et le diamètre pupillaire. Les données relatives aux saccades oculaires n’ont quant à elles pas été enregistrées lors des passations et n’ont donc pas été intégrées à l’analyse des données (Cf. Chapitre 3, 2.2.2).
Les clignements d’œil, aussi appelés blinks ont été analysés en fonction de leur nombre. Ainsi les blinks détectés au cours des ixations oculaires ont été répartis en fonction de la zone d’intérêt (du type d’avions notamment) faisant l’objet de la ixation oculaire en cours. Pour ne pas être inluencée par la durée des ixations oculaires signiicatives relevées, le nombre de blinks a été analysé par le biais du nombre du blinks relevé par seconde (Blinks par seconde = Nombre de blinks par ixation / Durée de la ixation oculaire en milliseconde*1000).
Les ixations oculaires signiicatives, dont la durée est supérieure à 150 millisecondes, ont, elle aussi, été catégorisées en fonction des avions composant la séquence de traic et du statut leur étant associé (Hors Secteur, sur secteur et non-conlictuel, sur secteur et conlictuel). Les ixations oculaires signiicatives réparties par catégorie d’avions faisant l’objet du regard ont été analysées en fonction de deux paramètres : leur nombre et leur durée.
La dilatation du diamètre pupillaire a été analysée par le biais de deux approches distinctes, et ce à la suite d’une phase de pré-traitement des données de diamètre pupillaire (Cf. Chapitre 3, 3.2) : la première est centrée sur la dilatation moyenne (moyenne des valeurs de la dilatation pupillaire relevées au cours de chaque ixation) et la dilatation maximale (valeur maximum de la dilatation pupillaire enregistrée pour chacune des ixations oculaires). Ainsi, pour chacune des ixations oculaires signiicatives relevées et associées à une zone d’intérêt (les catégories d’avions notamment), la moyenne ou encore la valeur maximale de la dilatation pupillaire a été déterminée. Enin, l’ensemble des valeurs ont été moyennées ain d’obtenir une valeur de dilatation pupillaire pour chacune des catégories d’avions.
4.2. Analyse subjective du niveau de charge mentale ressentie
Les données subjectives faisant l’objet de cette partie de l’analyse sont issues d’une échelle d’évaluation que les participants ont été priés de compléter au cours de l’entretien réalisé au terme de l’expérimentation. Cette échelle (Cf. Figure 36) est composée de cinq niveaux (chiffré de 1, pour le niveau de charge mentale le plus faible
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La gestion de la charge mentale des contrôleurs aériens En-Route en situation nominale
à 5 pour le niveau de charge mentale le plus élevée). Elle vise à quantiier le niveau moyen de charge mentale ressentie au cours de l’exécution de la tâche de contrôle expérimentale.
Figure 36. L’échelle d’évaluation complétée par les participants à l’issue de la passation
L’analyse subjective proposée correspond donc à la valeur moyenne des évaluations réalisées par les participants quant au niveau de ressources mentales sollicitées pour répondre aux exigences de la tâche expérimentale de contrôle ou niveau moyen de charge mentale ressentie au cours de l’expérimentation.
4.3. Analyse complémentaire centrée sur des indicateurs caractérisant
l’activité de contrôle
Deux analyses portant sur l’activité de contrôle réalisée par les participants ont été effectuées en complément de l’analyse des données oculaires corrélées aux données de traic : le première porte sur les communications effectuées entre contrôleurs (les participants) et pilotes, la seconde analyse complémentaire vise à évaluer le niveau de performance atteint en rapport avec la sécurité de l’écoulement du traic aérien supervisé, tandis que la dernière analyse complémentaire porte sur les modes de stratégies opératoires employés par les participants et évalués par le biais du Maturing-Time.
4.3.1. Analyse des communications contrôleurs-pilotes
Les communications enregistrées entre les participants jouant le rôle de contrôleurs radariste et le pseudo-pilote jouant le rôle de l’ensemble des pilotes des avions, ont été étudiées en fonction de leur nombre. Les données relatives aux communications des participants ont été réparties en fonction de deux niveaux de dificulté associée à la séquence de traic supervisée par les contrôleurs : une dificulté élevée associée à un nombre d’avions présents sur le secteur potentiellement impliqués dans un conlit supérieur à 13, une dificulté plus faible pour lequel cet effectif est strictement inférieur à 13 (Cf. Figure 34).
4.3.2. Analyse de la performance relative à la sécurité d’écoulement du traic aérien supervisé
La sécurité associée à la situation de traic aérien supervisée a été analysée par le résultat des résolutions de situations conlictuelles présentées aux participants. Plus précisément, le nombre de situations conlictuelles traitées aboutissant à un niveau de séparation hors norme, en vue des normes de séparation de contrôle En-Route (5
Nautiques sur le plan horizontal, 1000 pieds sur le plan vertical), a été relevé.
Les situations hors normes identiiées ont été par la suite classées en fonction du score de gravité déterminé par la Commission Locale de Sécurité (CLS) des centres de contrôle En-Route (commission étant chargée de traiter ces situations). Le score de gravité utilisé par la CLS est composé de trois échelles :
• HN, correspondant aux séparations comprises entre la norme et 70% de la norme (entre 5 et 3,5 nautiques sur le plan horizontal)
• HN 70, s’appliquant pour les cas compris entre 70% et 50% de la norme (entre 3,5 et 2,5 nautiques sur le plan horizontal)
• HN 50, concordant aux cas de séparation inférieure à 50% de la norme (moins de 2,5 nautiques sur le plan horizontal).
Dans le cadre de l’analyse de la performance, les situations hors normes ont été pondérées en fonction de leur niveau de gravité. Ainsi, les cas HN ont été associés à une gravité de valeur 0,5, les situations HN 70 ont été cotées 1,5, alors que les évènements HN 50 ont été estimés à la valeur 3. Pour le calcul de la performance, ces valeurs ont été multipliées par 10 ain de représenter un pourcentage de « perte de sécurité ».
Le calcul de la performance moyenne de l’ensemble des passations a consisté à déduire de la performance maximale (100% des situations potentiellement conlictuelles respectant les normes de séparation), les cas hors normes en fonction du niveau de gravité leur étant associé. Les scores de gravité déduits du niveau de performance ont été de 5% pour chaque cas HN, 15% pour un HN 70 et 30% pour un HN 50 (Cf. Figure 37).
Figure 37. Détails du calcul de la performance moyenne de la tâche par participant
4.4. Analyse complémentaire centrée sur la gestion des conlits
Une dernière analyse complémentaire a été réalisée ain d’étudier les caractéristiques relatives à la régulation de la charge mentale de contrôleurs aériens effectuée durant les phases de gestion de conlits.
4.4.1. Analyse de la variation de la charge mentale au cours des phases de gestion de situations conlictuelles
La variation de la charge mentale ressentie au cours des phases de gestion de conlits a été analysée par l’évolution de la dilatation pupillaire maximale selon les
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La gestion de la charge mentale des contrôleurs aériens En-Route en situation nominale
différentes phases déterminées par Averty et collaborateurs (2004) dans le modèle TLI. Cette analyse a dès lors consisté à comparer la valeur de la dilatation pupillaire des participants en fonction des étapes du TLI.
Le choix de centrer cette analyse sur la dilatation pupillaire maximale est justiié dans la partie résultats dédiée à l’analyse des données oculaires (Cf. paragraphe suivant).
4.4.2. Analyse de la durée du Maturing-Time
La durée de maturing-time pour l’ensemble des participants et pour chacune des situations conlictuelles supervisées a été obtenue par soustraction du temps H1 (entrée des avions sur le secteur) sur le temps H2 (heure de mise en place d’actions de résolution).
Ain de déterminer si des proils de contrôleurs aériens peuvent être distingués, l’ensemble des durées de maturing-time a été déterminé par participant. Les valeurs moyennées, ainsi que la dispersion des valeurs du maturing-time par participant ont été par la suite comparées.