Modéliser et simuler informatiquement les processus perceptifs et cognitifs 27

Sur la base de cette réexion, nous présenterons alors dans le chapitre3 une version  éten-due  du modèleCOSMODRIVE enrichie des éléments nouveaux nécessaires à nos objectifs de simulation numérique.

En eet, l'enjeu de cette thèse n'est pas simplement de proposer un modèle cognitif du conducteur. Il s'agit de concevoir un programme informatique capable de simuler sur ordinateur une partie des processus perceptifs et cognitifs correspondant à l'activité mentale  cachée  du conducteur. Mais il s'agit aussi de pouvoir faire évoluer ce modèle en interaction avec un envi-ronnement routier virtuel, an d'appréhender la cognition humaine  en situation dynamique .

Pour permettre cette simulation dynamique, il sera nécessaire de développer un programme informatique capable de rendre compte du fonctionnement cognitif et des stratégies perceptives du conducteur automobile. Il s'agira aussi d'immerger notre modèle dans un environnement routier virtuel an qu'il puisse s'y déplacer, à la façon d'un conducteur humain.

A partir de la modélisation cognitive réalisée dans le chapitre3, il s'agira donc de concevoir et de développer cette version informatique deCOSMODRIVEsur une plateforme de simulation virtuelle dynamique.

Ce travail de modélisation, de conception, de développement et d'implémentation informa-tique de notre modèle de simulation cognitive sera présenté dans le chapitre4.

1.5.3 Prédire des comportements de conduite

Enn, l'objectif de cette thèse n'est pas uniquement de développer un modèle de simulation informatique du conducteur. Il s'agit également de concevoir une méthodologie pour l'inves-tigation scientique de la cognition humaine. Comme nous l'avons largement discuté dans ce premier chapitre, l'enjeu est de pouvoir  incarner numériquement  des théories cognitives à travers notre modèle de simulation an de pouvoir en tester la validité scientique (selon la démarche de validation  descendante ).

A cette n, notre objectif sera de proposer, grâce à la simulation numérique de la cognition du conducteur automobile, des prédictions concernant certains comportements humains, comme la conséquence, en quelque sorte, des processus cognitifs modélisés.

En d'autres termes, et à l'inverse de la méthode expérimentale utilisée plus classiquement pour modéliser la cognition en observant des  conséquences  (la performance des sujets) an d'inférer puis de modéliser les  causes  des comportements (les processus cognitifs), il s'agit ici de partir des  causes  (le fonctionnement du système cognitif humain) pour générer - via la simulation numérique - des  eets  (tel comportement ou telle performance de conduite), que l'on cherchera alors à comparer avec des comportements humains observés dans des situations de conduite équivalentes.

Dans la mesure où les comportements eectifs des sujets humains seraient conformes aux prédictions générées par la simulation, cela contribuera alors à valider le modèle de simulation cognitive développé et, au-delà, les théories cognitives qu'il incarne numériquement.

Le chapitre5, via trois expérimentations réalisées durant cette thèse, s'attellera précisément à évaluer la validité des prédictions de notre modèle de simulation cognitive, et à juger de l'intérêt de la démarche de simulation numérique pour l'investigation scientique de la cognition humaine. Dans la mesure où les résultats obtenus seraient concluants, cela signiera que nous aurons atteint nos objectifs, à savoir développer une version numérique du modèle COSMODRIVE permettant de boucler le cycle général de modélisation et de simulation cognitive du conducteur automobile tel qu'il a été présenté en Figure 7.

La modélisation du conducteur

automobile : état de l'art

Durant les cinquante dernières années, diérentes approches de modélisation du conducteur ont été proposées. Ces modèles sont très hétérogènes, à la fois du point de vue de ce qu'ils cherchent à modéliser (la tâche de conduite, le comportement, les processus perceptifs et cognitifs, etc) que de celui des formalismes utilisés pour représenter le conducteur. Il est néanmoins possible de dégager diérentes catégories de modèles, chacune relevant d'objectifs scientiques diérents ayant dominé les travaux de sécurité routière pendant un certain temps, avant de laisser la place à de nouveaux courants de pensée, plus ou moins inspirés des anciennes approches. Cet état de l'art s'achèvera par la présentation du modèle COSMODRIVE1. Nous ferons ensuite le bilan de l'existant, an de dénir plus précisément nos objectifs en matière de modélisation et de simulation informatique du conducteur.

2.1 Les modèles d'analyse de la tâche de conduite

Cette première catégorie de modèles d'analyse de la tâche de conduite apparaît au début des années soixante et va rester très populaire pendant une quinzaine d'années. Ces modèles, essentiellement descriptifs, visent à identier les diérentes tâches que doit réaliser un conducteur au volant de son véhicule. Formellement, ils se présentent le plus souvent sous la forme de taxinomies plus ou moins exhaustives de tâches et sous-tâches de conduite.

Un exemple typique de cette démarche de modélisation est le modèle de McKnight et Adams [McKnight and Adams, 1970] dans lequel ces auteurs ont recensé plus de 1700 comportements de conduite, regroupés en 45 tâches de conduite ( s'arrêter ,  accélérer ,  s'insérer dans une le ,  conduire en ville ,  négocier un virage ,  entretenir le véhicule ,  obtenir le permis de conduire ,  conduire de nuit ) elles-mêmes agrégées en 9 catégories ( tâches de contrôle de base du véhicule ,  tâches en relation avec le trac ,  tâches en relation avec l'infrastructure ). Ces quelques exemples illustrent parfaitement les dicultés posées par la démarche taxinomique : la volonté d'exhaustivité, l'hétérogénéité des tâches de conduite et leur enchâssement peuvent rapidement déboucher sur une classication redondante, voire incohérente. Ainsi, par exemple, les auteurs identient un type particulier de tâches qualiées de  tâches en relation avec les conditions météorologiques  alors qu'il s'agit plutôt d'un facteur situationnel que d'une tâche de conduite à proprement parler (on peut démarrer, accélérer ou franchir une intersection par temps de pluie).

Plus pertinente, en revanche, la classication proposée par [Allen et al., 1971] basée sur le niveau de performance. Ces auteurs distinguent trois niveaux de performance en fonction de leur

fenêtre temporelle : la macroperformance s'inscrit dans le long terme (d'une dizaine de secondes à plusieurs heures), la performance situationnelle dans le moyen terme (quelques secondes) et la microperformance dans le très court terme (souvent inférieur à la seconde). La macroperformance concerne l'ensemble des tâches de conduite en rapport avec la planication et la réalisation de l'itinéraire (e.g. préparation de l'itinéraire avant de prendre le volant, tâches de navigation lors de la réalisation de parcours, et adaptation en temps réel du trajet initialement prévu si nécessaire). La performance situationnelle se rapporte à la gestion de la situation courante (comme franchir une intersection, s'insérer sur l'autoroute ou réaliser un dépassement). Enn, la microperformance intègre l'ensemble des tâches en rapport avec le contrôle latéral et longitudinal du véhicule (au moyen d'actions sur les commandes). Cette classication des tâches de conduite en fonction du niveau de performance constitue sans conteste la contribution la plus intéressante, à notre niveau, des travaux d'analyse de la tâche. Pour le reste, cette démarche descriptive des tâches de conduite nous renseigne nalement très peu sur la cognition du conducteur.