PARTIE II – Contributions
Chapitre 4. Extensions de la notation de modélisation de tâches HAMSTERS pour la prise
3.2 Identification systématique des erreurs et analyse de leurs criticités
Pour l’identification systématique des erreurs humaines et l’analyse de leurs criticité, nous avons besoin du sous-processus TASSE (Figure 46 voir pastille 1), du modèle de tâche (voir Figure 53), et de l’outil de modélisation de tâches et d’aide à l’identification d’erreurs humaine HAMSTERS (voir Figure 51).
Une étape du sous-processus est d’effectuer une modélisation de tâches, ici nous avons déjà notre modèle de tâches, nous allons seulement effectuer une identification systématique des erreurs humaines, et leurs représentations dans le modèles de tâches, aussi la production du tableau d’analyse de l’effet et de criticité de l’erreur humaine HEECA. On commence à dérouler le processus à partir de l’étape 4 (voir Figure 48).
L’étape 5 consiste à filtrer d’un côté les tâches humaines et de l’autre les tâches systèmes qui ne seront pas traiter dans ce processus. Nous obtenons une liste de tâches humaines (voir Figure 54)
Figure 54. Liste des tâches humaines filtrées à partir du modèle de tâches retirer de l'argent à partir du DAB
Etape 7 : Nous effectuons une identification des sous-types de génotype associés au type de la tâche (qui est ici « cogitive task »), et cela à l’aide de la classification de types et sous-types de génotypes associés aux types de tâches. Ce tableau est consultable et modifiable dans l’outil HAMSTERS (voir Chapitre 4 section 3.4).
Etape 8 : En cliquant tout simplement sur la tâches « identify desired card », on fait dérouler la liste des sous-types de génotype correspondante à la tâche sélectionnée (voir Figure 55).
Figure 55. Liste des sous-type de génotype associé à une tâche de type cognitive
Etape 9 : nous prenons un sous-type de génotype, ici le premier non traité est le génotype Slip de sous-type double capture slip (voir Figure 56), et nous analysons le contexte de la tâche pour décider si le sous-type de génotype peut s’appliquer à la tâche.
Etape 10 : Le sous-type « double capture slip » ne s’applique pas au contexte. On va à l’étape 12.
Etape 12 : on vérifie si y a d’autre sous-type de génotype à analyser Etape 13 : on remonte à l’étape 9
Etape 9 : nous prenons un sous-type de génotype, ici le premier non traité est le génotype Slip de sous-type Omissions following interruption (voir Figure 56), et nous analysons le contexte de la tâche pour décider si le sous-type de génotype peut s’appliquer à la tâche.
Figure 57. Sélection d'un sous-type de génotype « Omissions following interruptions » d'une tâche cognitive « identify desired card »
Etape 10 : Le sous-type « Omissions following interruption» ne s’applique pas au contexte. On va à l’étape 12.
Etape 12 : on vérifie si y a d’autre sous-type de génotype à analyser Etape 13 : on remonte à l’étape 9
Etape 9 : (on avance jusqu’à ce qu’on tombe sur une erreur qui s’applique) Nous prenons un sous-type de génotype, ici le premier non traité est le génotype Rule based mistake de sous- type Misapplication of good rules (voir Figure 56), et nous analysons le contexte de la tâche pour décider si le sous-type de génotype peut s’appliquer à la tâche.
Figure 58. Sélection d'un sous-type de génotype « Misapplication of good rules » d'une tâche cognitive « identify desired card »
Etape 11 : Le sous-type « Misapplication of good rules» s’applique au contexte, on coche la case dans la colonne « erreur potentiel », et en remplis les champs vide de la ligne du sous- génotype sélectionné :
On décrit l’effet local, l’effet sur le but ainsi que sur la mission : Echec On identifie la gravité et la probabilité de l’erreur : G = 2, P = 3 On obtient automatique la criticité : 6
On identifie le phénotype correspondant à ce génotype : ici le phénotype est « échec de retrait d’argent »
Etape 12 : on vérifie si y a d’autre sous-type de génotype à analyser, ici y en a plus, on passe à l’étape 14
Etape 14 : On vérifie si y a d’autre tâches à traiter, ici oui (voir Figure 59) Etape 15 : On remonte à l’étape 6.
Figure 59. Liste partielle des tâches humaines filtrées à partir du modèle de tâches retirer de l'argent à partir du DAB
Etape 16 : Après avoir analyser toutes les tâches humaines, nous prenons le tableau HEECA de l’outil HMASTERS, et on clique sur « generate in model » afin de générer un modèle de tâche avec les erreurs humaines (voir Figure 60) et à partir du tableau HEECA qu’on a remplie de façon systématique.
4
Conclusion
Dans ce chapitre nous avons présenté le processus TASSE, qui permet l’identification systématique et la représentation des erreurs humaine, en prenant en entré un modèle de tâches, et fourni en sortie un modèle de tâches avec des erreurs humaines. Ce processus est une amélioration du processus HET de (Stanton, et al., 2006). Le processus permet aussi de modifier un modèle de tâche avec des erreurs humaines, afin de proposer une reprise d’erreur. Nous avons aussi présenté les extensions apportées à l’outils de modélisation et de simulation de tâches HAMSTERS, qui permettent d’effectuer une identification systématique des erreurs humaines.
Nous avons maintenant un outil qui permet d’identifier et de représenter les erreurs humaines dans les modèles de tâches, il nous faut le tester sur une étude de cas de taille réelle, et qui est présenté dans le prochain chapitre, avec les améliorations apportées à la notation et l’outil HAMSTERS afin de modéliser des tâches de taille réelle.