Comportements de conduite

Une première ANOVA à un facteur (condition de conduite) a été réalisée pour comparer la vitesse moyenne adoptée par les participants sur l’ensemble du tronçon entre la condition réelle, la condition sur simulateur 1 écran et la condition sur simulateur 3 écrans. Les résultats n’ont pas montré d’effet significatif de ce facteur (F(2,40) = 1.9, p = .16). La vitesse moyenne était de 69,4 km/h en réel, 70,4 km/h dans la condition 1 écran et 71,3 km/h dans la condition 3 écrans.

Dans un second temps et pour affiner cette première analyse, nous avons réalisé 5 ANOVA afin de rechercher un effet de la condition de conduite sur les vitesses pratiquées dans 5 secteurs particuliers : la première et la dernière portion de voie rapide (limitées respectivement à 110 et 90 km/h), la première et la deuxième portion de l’environnement rural (limitées respectivement à 90 et 70 km/h) et l’environnement urbain limité à 50 km/h. Ces secteurs ont été sélectionnés car ils présentaient, au vu de la littérature, des caractéristiques

336 408 380 424 419 0 100 200 300 400 500 600 Condition

contrôle ^{Conduite Conduite sur}route ^{Simulateur 1}écran ^{Simulateur 3}écrans

Te m ps d e ré ac tio n m oy en a u so n (m s)

* ^*

132

pouvant entraîner un niveau de charge différent en réel et en virtuel (e.g. Bella, 2008 ; Bittner et al., 2002 ; Godley et al., 2002).

Lors de la conduite sur voie rapide, la vitesse moyenne dans le tronçon limité à 110 km/h n’était pas différente entre les trois conditions de conduite (F(2,40) = 0.47, p = .60). Aucune différence n’est apparue dans la dernière portion limitée à 90 km/h (F(2,40) = 0.20, p = .80). Dans l’environnement rural, aucune différence n’est apparue entre les conditions de conduite que ce soit dans la portion limitée à 90 km/h (F(2,40) = 0.62, p = .51) ou dans la partie sinueuse limitée à 70 km/h (F(2,40) = 3.14, p = .06). Enfin, dans l’environnement urbain, limité à 50 km/h, l’effet de la condition de conduite était significatif (F(2,40) = 43.24, p < .0001,  = .94, η2 = .68), la vitesse moyenne étant moins élevée lors de la conduite sur route que sur simulateur 1 écran qui, elle-même, se distinguait de la condition simulateur 3 écrans. L’ensemble de ces résultats est présenté dans la Figure 29.

Figure 29 : Vitesse moyenne des participants (et écart-type) dans chaque secteur du parcours en fonction des conditions de conduite et des limites de vitesse réglementaires

133

3.3.3.2. Taux de réversion du volant

L’ANOVA à mesures répétées 3 conditions de conduite x 3 environnements réalisée sur le taux de réversion du volant a révélé un effet principal des conditions de conduite, F(2,40) = 25.76, p < 0.001, η² = 0.56, de l’environnement de conduite, F(2,40) = 61.81, p < 0.001, η² = 0.75, ainsi qu’une interaction entre ces deux facteurs, F(4,80) = 22.97, p < 0.001, η² = 0.53. Le taux de réversion du volant était significativement plus faible en conduite sur simulateur 1 écran (M = 16 réversions par minute) par rapport à la conduite sur simulateur 3 écrans (M = 18 réversions par minute) qui se distinguait elle-même de la conduite en milieu réel (M = 22 réversions par minute). Pour l’effet de l’environnement, le test post hoc a mis en évidence une augmentation du taux de réversion du volant en environnement rural (M = 25 réversions par minute) par rapport à l’environnement voie rapide (M = 16 réversions par minute) et urbain (M = 15 réversions par minute) qui ne se distinguaient pas l’un de l’autre. Enfin, le test post hoc réalisé sur l’interaction entre les conditions de conduite et l’environnement (Figure 30) a montré que l’effet de l’environnement que nous venons de décrire s’observait dans les deux conditions sur simulateur. Dans la condition réelle, le taux de réversion était significativement plus faible dans l’environnement voie rapide (M = 20 réversions par minute) par rapport à l’environnement rural (M = 24 réversions par minute) et à l’environnement urbain (M = 23 réversions par minute) qui ne se distinguaient pas l’un de l’autre.

3.3.4. Score au NASA-TLX

L’ANOVA 3 conditions de conduite réalisée sur le score au NASA-TLX a révélé un effet significatif de cette variable, F(2,46) = 10.27, p < .001, η² = .31, correspondant à un score moins élevé dans la condition réelle (M = 35) par rapport à la condition simulateur 1 écran (M = 47) et à la condition simulateur 3 écrans (M = 50) qui ne se distinguaient pas l’une de l’autre.

134 Figure 30 : Interaction entre les conditions de conduite et l’environnement sur le taux de

réversion du volant (nb/min)

Les barres d’erreur représentent l’écart type. Un astérix indique la(les) condition(s) qui se distingue(nt) significativement des autres.

3.4. Discussion

L’objectif de cette troisième expérience était de comparer la conduite sur route et la conduite sur un simulateur « bas coût », en confrontant des mesures comportementales classiques et des mesures de la validité psychologique examinée sous l’angle de la charge mentale. Cette étude était motivée par deux constats fondés sur la littérature. D’une part, très peu d’études se sont intéressées à l’effet d’un dispositif de réalité virtuelle sur la charge mentale et les résultats contradictoires obtenus par ces études en font un sujet d’intérêt. D’autre part, la relation entre niveau de charge et comportement met en avant l’existence possible de deux états pour lesquels le comportement serait identique mais le niveau de charge mentale différent. Nous avons, sur cette base, formulé des prédictions précises quant à l’effet d’un dispositif de réalité virtuelle sur le niveau de charge mentale et les comportements de conduite. En particulier, si le dispositif n’affecte pas le niveau opérationnel de la tâche de conduite, les comportements devraient être similaires entre réel et virtuel. En parallèle, soit le niveau de charge mentale ne diffère pas entre ces deux conditions, et cela attesterait de la

20 24 23 13 23 11 13 28 12 0 5 10 15 20 25 30 35 40

Conduite sur route Simulateur 1 écran Simulateur 3 écrans

Ta ux d e ré ve rs io n du v ol an t ( nb /m in ) Condition de conduite

Voie rapide Rural Urbain

*

*

135

validité comportementale comme psychologique du dispositif, soit la charge mentale est supérieure dans une des conditions. Le recours à des mesures de cette dimension de la validité permettrait donc de dépasser ou de compléter les mesures de la validité comportementale. A partir des quelques propositions relevées dans la littérature, nous avons avancé l’hypothèse que le niveau de charge mentale serait plus élevé en virtuel qu’en réel, en lien avec l’absence de restitution de mouvement et la difficulté à contrôler le véhicule sur simulateur « bas coût ». De manière synthétique, nos résultats ont révélé que 1) la vitesse moyenne sur le parcours analysé ne diffère pas entre conduite sur route et conduite sur simulateur (à l’exception de l’environnement urbain), alors que 2) le niveau de charge mentale est supérieur en conduite simulée, comparativement à la conduite sur route, tels que l’ont attesté la fréquence des clignements, le temps de réaction à la tâche secondaire et le score au NASA-TLX, 3) l’effet de l’environnement s’observe principalement lors de la conduite sur route, et enfin 4) la fréquence des clignements, le temps de réaction à la tâche secondaire et le score au NASA-TLX convergent pour rendre compte de la charge mentale, au contraire du taux de réversion du volant. Chacun de ces points est discuté dans les sections suivantes. Le Tableau 3 présente une synthèse des effets sur les différents indicateurs.