Pr´esentation de l’exp´erience

(cc× d^ist arc, ∞) (d I2, 0)

T

T

Fig.IV.7 – Graphe ´equivalent au probl`eme de transbordement de l’exp´erience

de moyen de transport limite la capacit´e des arcs. Ceci permet de d´eterminer un ensemble de solutions r´ealisables.

IV.4.3 Pr´esentation de l’exp´erience

Le probl`eme r´eel d’ordonnancement des transports pr´esent´e dans les paragraphes pr´ec´edents pr´ecise le contexte de l’exp´erience. L’objectif de cette exp´erience est d’´evaluer l’efficience de l’interface propos´ee pour la s´election de la solution finale.

Les participants de l’exp´erience sont douze ´etudiants de Master en Ergonomie et Facteur Hu-mains. Ces ´etudiants ont travaill´e pendant neuf mois avec une entreprise de transports, notam-ment sur des tˆaches li´ees `a l’ordonnancement des transports. Dans l’exp´erience, les participants doivent s´electionner la meilleure solution pour chaque sc´enario. Chaque sc´enario est r´esolu avec trois interfaces diff´erentes. Une phase d’entrainement et de familiarisation avec les interfaces a ´et´e pr´evue avant l’exp´erience.

L’interface pr´esent´ee dans le paragraphe IV.3.3 est compar´ee avec une autre interface, plus traditionnelle. La premi`ere version de cette derni`ere interface, que nous appelons par la suite l’interface “analytique”, affiche exactement la mˆeme information sur les solutions que notre interface (les graphiques disponibles lors de l’exp´erience sont ´etablis au pr´ealable). Cependant,

ces solutions sont affich´ees une par une sur l’interface en opposition `a notre interface qui pr´esente les solutions de mani`ere simultan´ee, ceci afin de promouvoir un comportement plutˆot fond´e sur la perception que sur l’analyse. Pour la deuxi`eme version de cette interface, nous avons ajout´e une carte avec les itin´eraires des v´ehicules. Cette interface que nous appelons “int´egrale” affiche l’information relative `a tous les niveaux de la hi´erarchie d’abstraction (l’information fonctionnelle et l’information des niveaux des processus physiques et des objets physiques) en opposition `a l’interface que nous avons propos´ee qui peut ˆetre consid´er´ee comme une interface abr´eg´ee, car elle a ´et´e initialement con¸cue pour afficher uniquement l’information relative aux niveaux sup´erieurs de la hi´erarchie d’abstraction.

Les participants ont r´esolu neuf sc´enarios pr´esent´es de mani`ere al´eatoire. Pour chaque sc´enario, nous consid´erons trois param`etres de mesure pour ´evaluer l’efficience des interfaces. Le premier est le temps n´ecessaire pour arriver `a s´electionner la meilleure solution r´ealisable. Ce temps n´ecessaire pour arriver `a prendre une d´ecision est une mesure qui nous renseigne sur les processus cognitifs. Le deuxi`eme param`etre mesur´e est li´e `a la charge mentale n´ecessaire pour r´esoudre le probl`eme. Nous avons utilis´e le “NASA-TLX” (le National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index, Hart and Staveland (1988)) pour ´evaluer la charge mentale. Le NASA-TLX est bas´e sur la mesure de six aspects relatifs `a la charge mentale : demande cognitive, demande physique, demande temporelle, effort, performance et frustration. Finalement, le troisi`eme pa-ram`etre propos´e est une mesure li´ee `a la qualit´e de la solution finale s´electionn´ee. Nous comparons le nombre de fois o`u la meilleure solution (il existe une unique solution optimale par sc´enario) a ´et´e s´electionn´ee par les participants .

Description des sc´enarios

Nous avons d´efini neuf sc´enarios comparables entre eux. Dans tous les sc´enarios, la solution `a moindre coˆut doit ˆetre trouv´ee. Cependant, les participants doivent prendre en consid´eration la satisfaction d’une contrainte particuli`ere. Dans certains sc´enarios, une contrainte li´ee aux niveaux fonctionnels du syst`eme de travail (les niveaux sup´erieurs de la hi´erarchie d’abstraction) doit ˆetre satisfaite (e.g., la solution ne peut prendre plus de cinq jours). Dans d’autres, une contrainte li´ee aux niveaux de l’information physique de la hi´erarchie d’abstraction doit ˆetre respect´ee (e.g., la circulation est trop dense pour une route sp´ecifique).

r´ealisables. Ce nombre a ´et´e choisi par rapport `a la capacit´e des planificateurs `a comparer des solutions. Le participant doit choisir la solution la moins coˆuteuse parmi les solutions r´ealisables. La nature des calculs n´ecessaires pour chaque sc´enario est la mˆeme, ce qui implique que s’il existe des diff´erences significatives dans les mesures de performance, celles-ci sont dues aux conditions exp´erimentales (l’interface ou la typologie du sc´enario).

Hypoth`eses de l’´etude

Pour cette ´etude, nous faisons les trois hypoth`eses suivantes :

– (1) Pour tous les sc´enarios, une interface qui affiche les solutions de mani`ere simultan´ee est plus efficiente (i.e., temps plus court pour prendre les d´ecisions, charge mentale plus faible et meilleure qualit´e des solutions obtenues) qu’une interface qui affiche les solutions de mani`ere ind´ependante.

– (2a) Si le planificateur doit consid´erer les contraintes li´ees `a l’information des niveaux inf´erieurs de la hi´erarchie d’abstraction, une interface qui affiche uniquement l’information li´ee aux niveaux sup´erieurs (interface abr´eg´ee) est une interface moins efficiente que l’inter-face qui affiche l’information li´ee aux niveaux sup´erieurs et inf´erieurs (interl’inter-face int´egrale). – (2b) En mˆeme temps, si le planificateur doit consid´erer les contraintes li´ees `a l’information des niveaux sup´erieurs de la hi´erarchie d’abstraction, une interface qui affiche uniquement l’information li´ee aux niveaux sup´erieurs (interface abr´eg´ee) est une interface plus efficiente que l’interface qui affiche l’information li´ee aux niveaux sup´erieurs et inf´erieurs (interface int´egrale).

IV.4.4 R´esultats exp´erimentaux

Nous pr´esentons ci-dessous les r´esultats des comparaisons entre les interfaces. Nous avons calcul´e l’analyse de variance `a mesures r´ep´et´ees (“Repeated Measures ANOVA”). La p − valeur qui d´etermine si la diff´erence est significative entre deux populations est descendue jusqu’`a p = 0.012 de mani`ere a contrˆoler les erreurs de type 1. Par ailleurs, la part de variance expliqu´ee η² est un indicateur de la force des diff´erences observ´ees entre la variable ind´ependante manipul´ee (par exemple, le type de sc´enario) et la variable d´ependante (par exemple, le temps). Ainsi, une diff´erence entre deux modalit´es de la variable ind´ependante peut ˆetre significative mais cette diff´erence peut ˆetre faible lorsque η2est compris entre 0.2 et 0.5, moyenne pour des valeurs entre

0.5 et 0.8 ; au-del`a, l’effet est consid´er´e comme important (Cohen, 1992).

Interface analytique vs. Interface perceptive

Dans ce paragraphe, l’interface analytique et l’interface consid´er´ee comme perceptive sont compar´ees. Les figures IV.8, IV.9 et IV.10 montrent les r´esultats des comparaisons pour les diff´erents param`etres de mesure (le temps n´ecessaire pour s´electionner une solution, l’index NASA-TLX et le param`etre li´e `a la performance de la solution s´electionn´ee, respectivement) pour les diff´erents types de sc´enarios (avec consid´eration d’une contrainte suppl´ementaire li´ee aux objectifs ou li´ee aux moyens du syst`eme).

Fig. IV.8 – Comparaison entre l’interface analytique et l’interface perceptive – R´esultats du temps (secondes) n´ecessaire pour la s´election d’une solution

La figure IV.8 montre que le temps n´ecessaire pour prendre une d´ecision est plus faible avec l’interface perceptive qu’avec l’interface analytique, notamment pour le sc´enario o`u la contrainte `a satisfaire est li´ee aux objectifs du syst`eme. Cette perception est corrobor´ee par les r´esultats statistiques qui d´emontrent qu’il existe une diff´erence significative entre les deux interfaces, ind´ependamment de la typologie du sc´enario consid´er´e (r´esultats du test de Fischer, [F (1; 23) = 13.104; p = 0.001; η<sup>2</sup> = 0.363]). De plus, il existe ´egalement une diff´erence signi-ficative si nous analysons les r´esultats pour les diff´erents types de sc´enarios, ind´ependamment des interfaces ([F (1; 17) = 36.109; p = 0.000; η2 = 0.611]). Ceci indique que les participants ar-rivent `a prendre une d´ecision plus rapidement lorsque la contrainte est li´ee aux objectifs que si la contrainte est li´ee aux aspects physiques du syst`eme.

L’analyse de la charge mentale (voir figure IV.9) montre qu’il n’existe pas de diff´erence si-gnificative entre les deux interfaces en ce qui concerne la charge mentale n´ecessaire pour arriver `

a prendre une d´ecision. En revanche, nous rep´erons une petite diff´erence en ce qui concerne la charge mentale exig´ee selon la typologie du sc´enario ([F (1; 23) = 19.125; p = 0.000; η2= 0.454]). La charge mentale augmente pour le sc´enario de la contrainte li´ee aux moyens pour l’interface analytique et elle diminue pour l’interface perceptive.

Fig.IV.9 – Comparaison entre l’interface analytique et l’interface perceptive – R´esultats de la charge mentale (NASA-TLX) requise pour la s´election d’une solution

Finalement, nous observons que la performance des participants est g´en´eralement tr`es bonne (voir la figure IV.10). La meilleure solution est atteinte dans 95 % des cas avec l’interface percep-tive. Ce pourcentage est autour de 80 % avec l’interface analytique. L’analyse statistique (nous avons utilis´e le test chi-carr´e qui est plus pertinent pour ce type de variables avec uniquement deux valeurs possibles ; 1 si la solution choisie par le participant est la solution optimale et 0 sinon) ne r´ev`ele pas de diff´erence significative sur la mesure de performance, ni pour le type d’interface ([χ(1) = 0.381; N.S].) ni pour la typologie du sc´enario ([χ(1) = 0.000; N.S.]).

Le premier r´esultat obtenu suit la logique des hypoth`eses r´ealis´ees sur les interfaces ´ecologiques. Les processus cognitifs fond´es sur la perception sont g´en´eralement plus rapides et plus efficaces que les processus fond´es sur l’analyse. L’hypoth`ese annonc´ee tout au long du chapitre postulant que les interfaces ´ecologiques exigent une charge mentale moins ´elev´ee que les interfaces tradi-tionnelles n’a pu ˆetre v´erifi´ee dans cette exp´erience. Cependant, il est int´eressant de remarquer que l’interface perceptive favorise (la charge mentale est r´eduite et le pourcentage de r´eussite est

Fig. IV.10 – Comparaison entre l’interface analytique et l’interface perceptive – R´esultats de performance (pourcentage de r´eussite) pour la s´election d’une solution

de 100 %) les processus de prise de d´ecisions pour les sc´enarios o`u la contrainte consid´er´ee est li´ee aux moyens (niveaux physiques de la hi´erarchie d’abstraction), et ce, bien que l’information n´ecessaire pour trouver la meilleure solution ne soit pas directement accessible `a partir de l’in-terface. Dans ces situations, les planificateurs doivent faire preuve de leur capacit´e d’analyse en se basant sur des connaissances sur le probl`eme pour trouver la bonne solution. Les r´esultats montrent que l’interface perceptive facilite ce processus d’analyse.

Interface int´egrale vs. Interface abr´eg´ee

Nous comparons dans ce paragraphe l’interface int´egrale et l’interface abr´eg´ee. Les figures IV.11, IV.12 et IV.13 montrent les r´esultats des comparaisons pour les diff´erents param`etres de mesure pour les diff´erents types de sc´enarios (avec consid´eration d’une contrainte suppl´ementaire li´ee aux objectifs ou li´ee aux moyens du syst`eme).

La figure IV.11 montre les r´esultats de la comparaison en ce qui concerne le temps n´ecessaire pour prendre une d´ecision. Nous observons que le temps exig´e pour prendre la d´ecision est plus important avec l’interface int´egrale (interface qui affiche l’information relative `a tous les niveaux de la hi´erarchie d’abstraction) qu’avec l’interface abr´eg´ee. L’analyse statistique d´emontre l’existence d’une diff´erence significative pour les r´esultats des deux interfaces, ind´ependamment de la typologie des sc´enarios ([F (1; 23) = 27.212; p = 0.000; η2 = 0.546]). En ce qui concerne la comparaison entre les diff´erents types de sc´enario, nous ne pouvons pas consid´erer qu’il existe

Fig.IV.11 – Comparaison entre l’interface int´egrale et l’interface abr´eg´ee – R´esultats du temps (secondes) n´ecessaire pour la s´election d’une solution

une diff´erence claire entre les deux types de sc´enarios.

Dans l’analyse de la charge mentale, nous observons une diff´erence assez importante entre les deux types d’interface (voir figure IV.12). L’analyse statistique renforce l’id´ee que l’interface int´egrale demande une charge mentale plus ´elev´ee que l’interface abr´eg´ee ([F (1; 23) = 11.317; p = 0.003; η2 = 0.330]). La figure IV.12 montre aussi une diff´erence par rapport `a la typologie du sc´enario. Dans l’analyse statistique, nous d´etectons que la charge mentale demand´ee aux parti-cipants est significativement plus ´elev´ee pour r´esoudre les sc´enarios o`u les contraintes `a prendre en compte sont li´ees aux moyens que pour les sc´enarios avec des contraintes li´ees aux objectifs ([F (1; 23) = 8.769; p = 0.007; η2= 0.276]).

La figure IV.13 montre le pourcentage de cas o`u le candidat a trouv´e la meilleure solution. A partir de l’analyse statistique, nous pouvons d´eduire qu’il n’existe pas de diff´erence significative ni entre les interfaces ni entre les diff´erents types de sc´enarios pour cette mesure.

Les r´esultats obtenus pour la mesure du temps total n´ecessaire pour la s´election de la solution sont ´etonnants. En accord avec les hypoth`eses de l’EID, l’interface int´egrale devrait favoriser la prise de d´ecisions, notamment pour les sc´enarios o`u la contrainte est li´ee aux niveaux inf´erieurs de la hi´erarchie d’abstraction, car cette interface fournit `a l’op´erateur de mani`ere directe l’infor-mation relative `a ces niveaux. Pourtant, l’interface demande plus de temps pour s´electionner la solution et avec un pourcentage de r´eussite plus faible (encore que statistiquement cette diff´erence n’est pas significative).

Fig.IV.12 – Comparaison entre l’interface int´egrale et l’interface abr´eg´ee – R´esultats de la charge mentale (NASA-TLX) requise pour la s´election d’une solution

Fig.IV.13 – Comparaison entre l’interface int´egrale et l’interface abr´eg´ee – R´esultats de perfor-mance (pourcentage de r´eussite) pour la s´election d’une solution

Nous trouvons deux explications possibles `a ces r´esultats, la premi`ere est qu’il est possible que la mani`ere choisie pour afficher les informations relatives aux niveaux inf´erieurs de la hi´erarchie d’abstraction ne soit pas la plus ad´equate. Cependant, Ormerod and Chronicle (1996) montrent que les humains sont capables de d´eterminer des solutions proches de la solution optimale pour le probl`eme du voyageur de commerce (probl`eme voisin du probl`eme de tourn´ees de v´ehicules) `

a partir de la perception visuelle (mat´erialis´ee comme dans notre interface par une carte avec les localisations des clients). Ces r´esultats nous encouragent `a continuer le d´eveloppement de l’interface propos´ee pour la s´election de v´ehicules de mani`ere `a ce que l’information physique du syst`eme de travail puisse aussi ˆetre affich´ee dans les graphiques.

La seconde explication est qu’il est possible que les planificateurs n’aient pas vraiment be-soin de l’information sur les niveaux inf´erieurs pour les processus de comparaison des solutions. Lorsque les niveaux inf´erieurs sont affich´es, il est tout `a fait possible que l’exc`es d’information fasse augmenter la charge mentale et le temps n´ecessaire pour int´egrer toute cette information. Dans la litt´erature, nous trouvons plusieurs travaux exp´erimentaux qui montrent que l’informa-tion non n´ecessaire fait augmenter la charge mentale des planificateurs et le temps n´ecessaire pour prendre les d´ecisions (Moray et al., 1991; Davis and Kottemann, 1995; Cegarra and Hoc, 2008).

IV.5 Conclusion

Dans ce chapitre, les interfaces du syst`eme d’aide `a la d´ecision pour l’ordonnancement des transports ont ´et´e pr´esent´ees. Nous nous sommes bas´es sur les concepts propos´es dans la m´ethode de conception d’interfaces ´ecologiques pr´esent´ee dans la paragraphe IV.2. Ce sont des interfaces susceptibles d’aider de mani`ere efficace l’op´erateur lors du processus de r´esolution d’un probl`eme d’ordonnancement de transport. Les interfaces permettent une manipulation directe de la part de l’op´erateur humain des objets du syst`eme.

Dans ce contexte, des interfaces d´edi´ees `a la mod´elisation du probl`eme, `a la r´esolution du probl`eme et `a la s´election de la solution finale ont ´et´e propos´ees. Ces tˆaches, conjointement `a la poursuite des tourn´ees en temps-r´eel, ont ´et´e identifi´ees auparavant comme les grandes tˆaches devant ˆetre accomplies pour arriver `a r´esoudre un probl`eme d’ordonnancement de transports (voir le paragraphe III.3). En plus des caract´eristiques sp´ecifiques aux interfaces ´ecologiques, les interfaces propos´ees sont aussi des interfaces flexibles et d’utilisation facile. En effet, les interfaces ne demandent pas une formation compl´ementaire pour ˆetre utilis´es et facilitent les processus de prise de d´ecisions.

Finalement, nous avons pr´esent´e l’exp´erience r´ealis´ee afin de tester l’efficacit´e des caract´eris-tiques de l’interface propos´ee (perceptive et abr´eg´ee). Les r´esultats obtenus montrent l’efficience de l’interface propos´ee par rapport `a d’autres interfaces plus traditionnelles. Quelques interroga-tions restent cependant sans r´eponse. L’inefficience de l’interface qui contient toute l’information de la hi´erarchie d’abstraction n’est pas compl`etement expliqu´ee. De nouvelles exp´eriences sur ce sujet et sur l’efficience des autres interfaces propos´ees seraient n´ecessaires pour une validation

Assistance `a l’op´erateur dans la phase de

r´esolution

V.1 Introduction

Dans ce chapitre, nous pr´esentons les outils du syst`eme d’aide `a la d´ecision destin´es `a aider l’op´erateur lorsque le probl`eme est non-r´ealisable ou le devient `a la suite de la prise de certaines d´ecisions. Cette question a ´et´e tr`es peu abord´ee dans la litt´erature. D’abord, nous analysons plus profond´ement les caract´eristiques du probl`eme auquel est confront´e l’op´erateur humain lorsqu’il n’existe pas de solution r´ealisable pour le probl`eme trait´e. Ensuite, nous d´ecrivons l’approche que nous avons adopt´ee, appel´ee inversion du mod`ele, de mani`ere `a aider l’op´erateur dans la tˆache de relaxation des contraintes. Nous proposons ´egalement des m´ethodes de classification et d’analyse de donn´ees sur lesquels s’appuient ces m´ecanismes d’inversion. L’efficacit´e de ces propositions a ´et´e test´ee sur des instances de la litt´erature. Les r´esultats obtenus sont ainsi pr´esent´es en fin de chapitre.

V.2 Probl`emes non-r´ealisables

Un probl`eme d’ordonnancement des transports peut ˆetre non-r´ealisable en raison des con-traintes sp´ecifi´ees dans le mod`ele initial ou peut le devenir au cours de sa r´esolution. Ceci est

le cas quand une s´equence de d´ecisions (qui correspond `a l’instanciation d’un certain nombre de variables de d´ecision) entraˆıne la non-existence d’une valeur consistante (i.e., qui ne viole aucune des contraintes du probl`eme) pour une des variables qui n’a pas encore ´et´e instanci´ee.

Les diff´erents types de probl`emes sont illustr´es sur la figure V.1. Il s’agit de r´ealiser l’affec-tation de deux clients aux v´ehicules. Ces derniers ont chacun un poids maximal de transport (100 kg. pour le v´ehicule V1et 80 kg. pour le v´ehicule V2). Le poids de la demande du client C1

est de 60 kg. et de 30 kg. pour le client C2. Dans le probl`eme de la figure V.1 (a), le client C1

peut ˆetre affect´e indiff´eremment aux deux v´ehicules, en revanche le client C2 peut ˆetre servi uni-quement par le v´ehicule V2. Ce probl`eme est r´ealisable, car l’affectation du client C1 au v´ehicule V1 et du client C2 au v´ehicule V2 est une solution qui ne viole aucune contrainte du probl`eme. Dans l’exemple de la figure V.1 (b) (o`u les deux clients doivent ˆetre servis par le v´ehicule V2), le probl`eme est cependant non-r´ealisable car le poids limite du v´ehicule est d´epass´e. Enfin, la figure V.1 (c) illustre un probl`eme initialement r´ealisable (le probl`eme de la figure V.1 (a)) qui `

a cause d’une d´ecision qui a ´et´e prise devient non-r´ealisable. La d´ecision d’affecter le client C1

au v´ehicule V2 entraˆıne en effet qu’il n’existe plus d’affectation possible pour le client C2 sans violer une des contraintes du probl`eme.