Plan d’exp´erience

5.2.2.1 Appareil et participants

L’´etude a ´et´e r´ealis´ee sur un t´el´ephone Lenovo phab2PRO int´egrant la technologie Tango de Google. Il offre `a l’appareil une parfaite connaissance de l’espace grˆace `a une combi-naison de suivi de mouvement et de perception de la profondeur (voir section 2.4.3). Le t´el´ephone poss`ede ´egalement un ´ecran de 6,4 pouces avec une r´esolution de 2560 x 1440 pixels qui a ´et´e pleinement utilis´ee dans cette exp´erimentation. L’´etude comprenait 12 volontaires non r´emun´er´es d’un laboratoire universitaire en informatique (3 femmes et 9 hommes ; ˆage compris entre 27 et 40 ans, moyenne=30.5 ans, ´ecart-type=3,8).

5.2.2.2 Techniques de visualisation d´evelopp´ees

Le d´eveloppement de Halo3D (voir Figure 5.1c) suit le mod`ele de conception d´ecrit au chapitre 4, sauf pour la pr´esentation de la profondeur (voir section 4.2.3) du POI (distance physique qui s´epare le POI de l’utilisateur). Pour l’exp´erience, l’information de profondeur n’est pas utile, le participant tournant sur lui-mˆeme pour pointer un POI plac´e autour de lui. La technique Halo3D d´evelopp´ee ne g`ere donc pas l’information de profondeur du

CHAPITRE 5 5.2. Exp´erience 1 : Tˆache abstraite de pointage

Figure 5.1 – Techniques de visualisation d´evelopp´ees (a) Arrows2D (b) AroundPlot* (c) Halo3D.

POI traduite visuellement par l’´epaisseur du trait de l’arc de cercle. Ainsi tous les arcs de cercle sont pr´esent´es avec la mˆeme ´epaisseur de trait.

Nous avons impl´ement´e la technique bas´ee sur des fl`eches 2D, not´ee Arrows2D, avec la mˆeme conception que le syst`eme de guidage RA hors-champ de Schneider (voir Fi-gure 5.1a). Les fl`eches affich´ees ont une taille de 150 pixels. Nous avons ´egalement d´evelopp´e le mˆeme m´ecanisme d’agr´egation que pour Halo3D : deux fl`eches s’agr`egent lorsqu’elles se chevauchent visuellement `a l’´ecran. La taille des fl`eches a ´et´e choisie comme un compromis entre le nombre de fl`eches affich´ees et leur intrusion `a l’´ecran. En effet, des fl`eches plus petites (<100 pixels) entraˆınent moins de chevauchement entre elles, mais impliquent plus de fl`eches `a l’´ecran car moins d’agr´egations sont r´ealis´ees.

AroundPlot* est une technique inspir´ee de AroundPlot [65]. Nous avons r´epliqu´e la visua-lisation originale de AroundPlot : tout d’abord, un rectangle blanc est dessin´e `a l’´ecran et d´elimite la vue actuelle par rapport au contexte environnant affich´e sur les bords de l’´ecran. De petits points noirs avec un contour blanc sont ensuite affich´es sur les bords de l’´ecran pour indiquer l’emplacement des POIs hors-champ (voir Figure 5.1b). Nous avons ´egalement reproduit le redimensionnement dynamique de AroundPlot : le rectangle int´erieur n’est pas fix´e `a l’´ecran mais grossit dans la direction du mouvement physique du dispositif mobile. Ce m´ecanisme am´eliore la lisibilit´e de l’environnement hors-champ. Pour une comparaison objective des visualisations des trois techniques, AroundPlot* est bas´ee sur le mˆeme algorithme de projection de POIs que Halo3D et Arrows2D : le POI hors-champ est projet´e sur le plan de l’´ecran de l’appareil mobile. AroundPlot* positionne sur l’´ecran la petite icˆone repr´esentant un POI le long de la ligne d´efinie par le centre de l’´ecran et la projection du POI. Enfin, avec AroundPlot*, aucune agr´egation n’´etait n´ecessaire car les points de la zone de contexte sont petits et ne se chevauchent donc que

CHAPITRE 5 5.2. Exp´erience 1 : Tˆache abstraite de pointage

Figure 5.2 – Validation d’un POI avec la technique Halo3D : (a) un cercle vert indique la direction `a suivre pour atteindre la cible, (b) la cible verte rentre sur l’´ecran, (c) la tˆache est valid´ee par l’alignement du curseur avec la cible

tr`es rarement.

Les trois techniques ont ´et´e d´evelopp´ees en C# et affich´ees sur l’´ecran de l’appareil mobile `a l’aide du moteur de rendu Unity3D.

5.2.2.3 Tˆache exp´erimentale et environnement

La tˆache exp´erimentale et l’environnement sont inspir´es du sc´enario 2 (voir section 2.3) : pointer vers des points d’int´erˆet hors-champ plac´es autour des utilisateurs. Les partici-pants ont ´et´e invit´es `a ramener le POI hors-champ d´esign´e par la couleur verte dans le champ de vision de la cam´era. Lorsque le POI apparaissait sur l’´ecran, les participants devaient valider l’acquisition en le pla¸cant enti`erement `a l’int´erieur du curseur carr´e situ´e au centre de l’´ecran (voir Figure 5.2). La s´election est automatiquement valid´ee d`es que la cible est enti`erement `a l’int´erieur du carr´e central (pas de temporisation ou ”dwell time”).

Deux param`etres guident la conception des environnements : premi`erement, la densit´e des points d’int´erˆet est variable, comme l’illustre le sc´enario 2. Pour mesurer les perfor-mances des techniques de visualisation en fonction de la densit´e des POIs hors-champ, nous avons g´en´er´e deux environnements, comme r´ealis´e dans l’´etude exp´erimentale d’Around-Plot [65] : un environnement `a faible densit´e avec 5 POIs et un environnement `a forte densit´e avec 50 POIs.

Un deuxi`eme param`etre `a consid´erer est l’amplitude du mouvement. Comme illustr´e dans le sc´enario 2 dans le cas de machines en U, les op´erateurs peuvent ˆetre amen´es soit `a tourner compl`etement autour d’eux-mˆemes pour acqu´erir un POI ou soit `a effectuer un mouvement de faible amplitude. Dans l’´etude, nous avons consid´er´e deux amplitudes de mouvement : un petit mouvement d´efini par une distance angulaire inf´erieure `a 80 degr´es et un grand mouvement d´efini par une distance angulaire sup´erieure `a 120 degr´es (un POI derri`ere l’utilisateur). Cette distance est mesur´ee `a partir d’un POI sp´ecial appel´e point de d´epart, identique pour toutes les tˆaches de pointage. Ainsi, il a ´et´e demand´e aux

CHAPITRE 5 5.2. Exp´erience 1 : Tˆache abstraite de pointage

Figure 5.3 – Etude 1 : environnements g´en´er´es avec 100 POIs (a) plac´es sur une sph`ere de support (b) dispos´es en 3 clusters

Figure 5.4 – D´eroulement de l’exp´erience 1

participants de revenir au point de d´epart apr`es chaque tˆache de pointage.

En tenant compte de ces param`etres, nous avons g´en´er´e les environnements comme suit : nous avons d’abord plac´e 100 POIs sur une sph`ere `a l’aide de l’algorithme de Fibonacci (voir Figure 5.3a). Les 100 points ont ensuite ´et´e regroup´es autour de 3 centres afin de cr´eer un environnement organis´e en clusters : un de chaque cˆot´e des participants et un autre derri`ere (voir Figure 5.3b). Les POIs plac´es sur les cˆot´es des participants impliquent des mouvements de faible amplitude. Ceux plac´es derri`ere les participants impliquent des mouvements de grande amplitude. Comme les participants effectuent 6 it´erations pour chaque condition de densit´e, nous avons cr´e´e 6 environnements pour les conditions ´eparses et denses afin d’´eviter tout effet d’apprentissage. Nous avons ainsi g´en´er´e 12 environnements diff´erents.

5.2.2.4 Design exp´erimental et proc´edure

Design L’´etude est bas´ee sur un design intra-sujets : de 3 (Visualisation : Halo3D, Arrows2D, Aroundplot*) x 2 (Densit´e: nombre de POIs hors-champ : 5, 50) x 2 (Amplitude de mouvement : faible et grande amplitude de mouvement) conditions. Les techniques de visualisation ont ´et´e contrebalanc´ees entre les participants en utilisant un carr´e latin. Pour chaque technique, toutes les combinaisons des conditions de densit´e et d’amplitude ont

CHAPITRE 5 5.2. Exp´erience 1 : Tˆache abstraite de pointage

Figure 5.5 – Participant effectuant une rotation sur place pour chercher un POI hors-champ

´et´e pr´esent´ees dans un ordre al´eatoire pour contrer les effets d’apprentissage [39]. Chaque condition a ´et´e r´ep´et´ee 6 fois. Cela correspond `a 24 tˆaches de pointage (6 it´erations x 2 densit´es de POIs x 2 amplitudes) pour chaque technique de visualisation et 72 tˆaches par participant (voir Figure 5.4). Ces tˆaches ont ´et´e r´ealis´ees au sein de 12 environnements diff´erents mais ´equivalents (6 it´erations x 2 densit´es de POIs) comme expliqu´e ci-dessus.

Proc´edure Les participants ont effectu´e l’exp´erience debout (voir Figure 5.5). Pour rechercher les POIs, les participants effectuaient une rotation sur place en utilisant les indices visuels affich´es sur l’´ecran du t´el´ephone. Ils se sont d’abord form´es sur chaque technique de visualisation. La phase d’entraˆınement impliquait un environnement diff´erent de ceux de l’´etude pour ´eviter tout effet d’apprentissage. Une fois qu’ils se sont estim´es compl`etement `a l’aise avec une technique de visualisation, ils passaient `a l’entraˆınement de la technique de visualisation suivante. Le temps d’apprentissage moyen ´etait de 19.1s avec Arrows2D, 24.2s avec AroundPlot* et de 26.8s avec Halo3D.

L’exp´erience enti`ere avait une dur´ee moyenne de 30 minutes.

5.2.2.5 Hypoth`eses

Nous avons formul´e les hypoth`eses suivantes sur Halo3D :

— H1. Il est plus rapide d’accomplir les tˆaches avec Halo3D par rapport `a Around-Plot*. Les points affich´es par AroundPlot* ´etant petits, il sera plus long de localiser `a l’´ecran un point vert qu’un arc de cercle vert plus grand.

— H2. En pr´esence d’une forte densit´e de POIs, Halo3D est mentalement moins fati-gant en comparaison `a AroundPlot* et `a Arrows2D. Ceci est dˆu aux propri´et´es d’in-trusion visuelle constante sur l’´ecran et `a l’absence de chevauchements de Halo3D.

5.2.2.6 Donn´ees collect´ees

Pour v´erifier nos hypoth`eses, nous avons mesur´e, pour chaque technique, le temps pris par les participants pour comprendre la localisation du POI hors-champ indiqu´ee par la visualisation (temps d’interpr´etation de la visualisation), le temps de guidage ´ecoul´e jusqu’`a ce que le POI surlign´e en vert apparaisse `a l’´ecran (temps de guidage hors-champ),

CHAPITRE 5 5.2. Exp´erience 1 : Tˆache abstraite de pointage

Figure 5.6 – Temps mesur´es lors de l’exp´erience

Figure 5.7 – Temps de pointage hors-champ en secondes pour les 3 techniques et les 2 amplitudes de mouvement. Les barres d’erreur r´ev`elent des intervalles de confiance de 95%.

ainsi que le temps global de la tˆache de pointage jusqu’`a la validation (voir Figure 5.6). Nous avons ´egalement enregistr´e le nombre d’overshoots, soit le nombre de d´epassements de cibles pour chaque tˆache. Un d´epassement survient lorsque le participant manque le POI cible : le participant suit le rep`ere visuel, mais le mouvement est si rapide que le POI apparaˆıt `a l’´ecran, puis disparaˆıt.

A la fin de l’utilisation d’une technique, les participants ´etaient invit´es `a remplir un formulaire SUS [24] (voir Annexe A).

A la fin de la session, il a ´et´e demand´e aux participants d’´evaluer, pour chaque technique de visualisation, l’intrusion `a l’´ecran, le niveau de charge mentale de la tˆache et la facilit´e d’apprentissage des techniques (voir Annexe C). Les questions ont ´et´e ´evalu´ees sur une ´echelle de Likert `a 5 valeurs [72]. Enfin, il a ´egalement ´et´e demand´e aux participants de classer les techniques de visualisation par ordre de pr´ef´erence.