Résultats sur les interfaces de manipulation et de déplacement

Différents questionnaires ont été proposés aux sujets pour évaluer leurs sentiments sur la facilité d’utilisation, sur l’apprentissage nécessaire pour l’utilisation des interfaces, sur l’interprétation du fonctionnement des interfaces et sur la pertinence des interfaces par rapport à la tâche. L’analyse de ces questionnaires et des résultats quantitatifs (temps d’exécution des tâches, nombre d’erreurs, difficultés, etc.), nous ont permis d’obtenir des résultats intéressants.

Facilité d’utilisation des interfaces de manipulation et de déplacement :

Les deux interfaces de manipulation étaient le gant de données et le joystick 3D. Pour les deux interfaces, les sujets ont trouvé que les fils des interfaces gênaient les manipulations. Les résultats de la première série de tests ont montré que le gant de données était plus instinctif à utiliser et plus simple que le joystick 3D. Néanmoins le gant posait quelques problèmes techniques. En effet, nous disposions d’un seul gant de données. Ce gant a servi pour les droitiers et les gauchers mais aussi pour toutes les carrures de mains. Ainsi, et ce malgré les calibrations effectuées au début, la reconnaissance des gestes (en particulier la fermeture de la main pour la préhension) posait parfois des problèmes (la plupart du temps, lorsque les sujets avaient des grosses mains).

Aussi bien avec le gant de données qu’avec le joystick 3D, les sujets étaient principalement gênés par l’estimation des distances pour la préhension et la manipulation d’objet. En effet, les sujets passaient beaucoup de temps à essayer de faire interagir leur main virtuelle avec les objets en bougeant leur main réelle. Parfois leur corps (virtuel) était trop loin et ils devaient alors se rapprocher de l’objet pour réessayer. Et même s’ils étaient à la bonne distance, ils avaient beaucoup de mal à estimer la distance entre leur main et l’objet à prendre.

Les interfaces de déplacement étaient très sensibles. La sensibilité était réglée pour des experts de ce genre d’interfaces et des novices avaient beaucoup de difficultés pour les utiliser, se déplacer et se positionner avec précision. Lorsque les sujets estimaient mal les distances et devaient se rapprocher un peu d’un objet, ce manque de précision les entraînait à devoir faire beaucoup de manœ uvres pour revenir au point de départ et parfois même encore plus loin. Les sujets passaient beaucoup de temps à se positionner par rapport aux objets.

Le déplacement en crabe sur le joystick sur socle (Annexe C. 1, , Tableau 33) n’était pas évident et les sujets l’utilisaient pour les positionnements fins. L’inclinaison du joystick étant utilisée pour les rotations, le crabe était associé à une molette peu ergonomique.

Les interfaces « tout gant de données », « tout joystick 3D » et « gant/commutateur » (pour la manipulation et le déplacement) étaient plus difficiles à utiliser, car la coordination des deux modes n’était pas aisée pour les sujets. La distinction des deux modes par deux interfaces distinctes était plus compréhensible et plus facile.

Apprentissage des interfaces de manipulation et de déplacement :

Les temps de réalisation des sous-tâches étaient tellement longs en raison de nombreux problèmes techniques et de réglages, qu’il est difficile de donner des résultats pertinents et correspondants réellement à l’apprentissage des interfaces.

Interprétation du fonctionnement des interfaces de manipulation et déplacement (comportement effectif d’utilisation des interfaces) :

En ER, les performances d’une personne devant manipuler un objet (i.e. prendre et déplacer un objet), dépendent de la distance où se trouve cet objet par rapport à la personne, de la taille et du poids de l’objet. La commande de préhension est exécutée à partir du moment où le traitement de la commande motrice est faite au niveau cérébral [Nfo, 99]. Ce traitement regroupe plusieurs informations concernant la distance où se trouve l’objet, l’effort à fournir et le type de geste à effectuer. Puis la réponse motrice est exécutée de manière « automatisée ».

En EV, la manipulation d’objets est plus difficile et présente de nombreux inconvénients. Le manque de retour d’effort, le poids inexistant des objets, les problèmes liées à la localisation, les limites de la résolution d’images et autres facteurs rendent difficile et frustrante l’exécution d’une tâche simple. De plus, la commande motrice est différente et n’est plus automatisée car l’utilisateur doit se transposer dans l’EV. En effet, la main virtuelle de

l’utilisateur est représentée en EV et celui-ci contrôle son mouvement. L’utilisateur corrige continuellement la position de sa main par rapport à sa main virtuelle. Ce processus de contrôle est d’autant plus difficile avec le temps de retard du gant et entraîne des oscillations autour de l’objet à prendre.

L’affichage de la main virtuelle pose aussi des problèmes pour les déplacements. Certains sujets ayant l’habitude de téléguider des personnages dans des jeux vidéos pensaient que la main représentait tout leur corps et qu’ils téléguidaient la main.

Le mode de déplacement choisi est un mode relatif, i.e. à partir du point d’origine l’utilisateur indique la vitesse de déplacement ou de rotation (Annexe C. 1, , Tableau 33). Par exemple, plus il tourne sa main réelle (pour le joystick 3D et pour le gant de données) ou plus il penche sur le côté le joystick et plus il avance rapidement (Annexe C. 1, , Tableau 33). Ce mode relatif ne pose pas de problèmes avec le joystick sur socle. Cependant le comportement effectif de l’utilisateur est légèrement différent avec le gant de données et le joystick 3D. En effet, voyant la main virtuelle à l’écran, les sujets considèrent le mode de déplacement comme absolu. Au lieu d’indiquer la vitesse, ils indiquent le lieu où ils souhaitent se rendre. De ce fait, leurs déplacements étaient souvent plus rapides que prévu et très saccadés (le déplacement étant trop rapide, ils s’arrêtaient pour reprendre leur chemin).

Avec le gant de données ou le joystick 3D, l’emplacement où se trouve l’interface au moment où l’utilisateur passe en mode déplacement (Annexe: C. 1, , Tableau 33), indique l’origine du déplacement. Plus l’utilisateur éloigne l’interface de ce point d’origine et plus la vitesse de déplacement est importante. Pour ralentir ou s’arrêter, l’utilisateur doit revenir au point d’origine ou repasser en mode manipulation. Cette grammaire entraîne deux problèmes d’interprétation pour les déplacements. Premièrement, les sujets avaient des difficultés pour s’arrêter en restant en mode déplacement car ils retrouvaient difficilement le point d’origine. Deuxièmement, en particulier avec les problèmes de reconnaissance du gant de données, les sujets, alors qu’ils avaient une grande accélération (A1, Figure 46), repassaient en mode manipulation sans le vouloir. Leur déplacement était alors interrompu. Ils ne comprenaient pas pourquoi et essayaient de repartir en repassant en mode déplacement. Ils ne pensaient pas à ramener l’interface vers eux avant le changement de mode. Cet oubli les empêchait d’accélérer, leur bras étant loin de leur corps et ils ne pouvaient donc plus beaucoup déplacer l’interface du nouveau point d’origine20 (P2, Figure 46).

Point d’origine P1 Accélation A1

X

F

X

F

Longueur maximale du bras

(longueur maximale pour l’accélération)

Figure 46 : Origine et accélération pour les déplacements avec le gant de données et le joystick 3D

Le gant de données et le joystick 3D amenaient d’autres confusions pour l’accroupissement. En effet, certains sujets ont essayé de baisser leur main pour faire descendre la main. Or, le point de vue ne bougeait pas. Cette

confusion était due au fait qu’ils ne comprenaient pas pourquoi ce type de déplacement ne fonctionnait pas comme pour avancer, reculer ou tourner. Cette interprétation était peut-être due aussi à la présence de la main virtuelle qu’ils pensaient téléguider. Par contre, cette confusion ne s’est jamais produite avec le joystick sur socle.

Aussi bien pour les déplacements que pour la manipulation, les temps de latence des interfaces étaient beaucoup trop importants (sauf pour le joystick sur socle). Ainsi, les sujets voyant le résultat de leur action réelle dans l’EV en décalé, avaient beaucoup de difficultés à interpréter et faire une corrélation entre leurs actions et leurs résultats.

Pertinence des interfaces de visualisation, manipulation et de déplacement par rapport à la tâche :

L’utilisation d’un grand écran (par rapport à un visiocasque ou un CAVE) induit l’utilisation de certaines interfaces de déplacement. C’est pourquoi nous avons souhaité voir comment celles-ci pouvaient influencer l’orientation des utilisateurs dans l’EV. Ainsi, après avoir effectué un certain nombre de tâches dans l’EV, les sujets devaient repartir à leur point d’origine. Autant pour les autres tâches tout leur était indiqué, autant pour cette tâche la direction ne leur était pas précisée. Un certain nombre de sujets ont hésité et ont demandé par où ils étaient venus. Le grand écran et les interfaces de déplacement utilisées permettent aux utilisateurs d’avoir un retour visuel de leurs rotations mais ils n’ont pas de feed-back proprioceptif au niveau de leur oreille interne. Ainsi, pour les tâches d’orientation ces interfaces ne sont pas les plus adaptées malgré les détails visuels et sonores permettant d’améliorer les repères.

La manipulation du levier moteur n’est pas reproduite parfaitement. Pour manipuler le levier l’utilisateur doit basculer le levier et se déplacer en même temps. Pour simplifier la tâche, l’utilisateur pouvait se positionner près de la base du levier et le basculer sans se déplacer. Beaucoup d’utilisateurs pensent que si le découpage pédagogique est correctement réalisé, le manque de retour d’effort en EV n’est pas problématique. Cependant, pour eux, le geste à faire doit être montré correctement car montrer un mauvais geste pendant la formation peut entraîner un mauvais apprentissage et des erreurs en ER. Ainsi, basculer le levier par la base ne doit pas être possible.

Beaucoup de sujets avaient une connaissance de la voie, de la conduite, de la tâche, etc. Ils nous ont donné beaucoup d’informations très enrichissantes sur la manière de concevoir notre outil de formation et sur la base de données. Globalement, l’EV leur semblait suffisamment réaliste pour la tâche en question et les problèmes techniques ne posaient pas de problèmes trop importants pour la formation et pour la pertinence de ce genre d’outil pour cette formation.