La représentation des phénotypes/génotypes dans le modèle de tâches « Retirer de l’argent »

Après une description de tâche utilisateur, une phase d’analyse d’erreur humaine peut être appliquer au modèle de tâches, afin d’identifier les erreurs humaines associées à chaque tâche, et de les représenter sur le modèle de tâches, on l’appellera le modèle de tâches enrichit avec des erreurs humaines, cette identification se fait à l’aide d’un processus d’identification systématique qu’on détaillera dans le chapitre suivant.

La Figure 44 représente le modèle de taches enrichit d’erreurs humaine de la tâche « Retirer de l’argent », comme l’on peut voir, le modèle de tâche est le même que celui de la Figure 43, sauf que sur celui-ci, on a représenté les erreurs humaines, on a en tout 6 phénotypes et 12 génotypes, les différents phénotypes sont :

 Ne pas avoir retirer de l’argent

 Retirer une somme différente que celle souhaitée  Se tromper sur le code PIN de la carte

 Insérer une carte non bancaire  Ne pas avoir récupérer la carte  Et ne pas avoir récupérer l’argent

Ces Phénotype sont causés par différent génotypes, prenons comme sous exemple le phénotype « Take a wrong card » (« prendre la mauvaise carte »), ce phénotype peut être causé par :

 Une confusion perceptuelle, deux cartes avec le même visuel peut causer cette confusion, ce génotype se manifeste lors de la séquence d’actions « percevoir la carte dans le portefeuille » et « retirer la carte du portefeuille ».

 Avoir l’habitude de retirer avec une autre carte, et par réflexe, l’utilisateur sort sa carte habituelle, alors qu’il voulait utiliser une nouvelle, ce génotype se manifeste lors de la tâche motrice qui est de « retirer la carte du portefeuille ».

Il est bien évident que le modèle de tâches enrichit d’erreurs humaines (voir Figure 44) est presque illisible, pour cela il est possible d’utiliser le filtre vu précédemment, et afficher seulement les éléments souhaité, par exemple ici, afin d’effectuer une analyse des tâches, les objets ne nous sont d’aucune utilité, et en utilisant le système de filtrage, on peut obtenir un modèle de tâches moins chargé en éléments et plus lisible (voir Figure 45)

Figure 45.Modèle de tâches « Retirer de l’argent » avec la représentation des erreurs humaines et sans la description des données, objets et périphériques

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Conclusion

Dans ce chapitre nous avons présenté les différentes extensions apportées à l’outil de modélisation et de simulation de tâche HAMSTERS, qui permettent la représentation des erreurs humaines dans des modèles de tâches. Nous avons choisi de représenter les phénotypes et génotypes séparément, et les génotypes sont sous catégorisé en quatre types, les ratés, les lapsus, les fautes basées sur les règles ainsi que les fautes basées sur les connaissances, ces catégories ont à leur tour des sous types définis par les travaux de Reason, mais nous avons aussi proposer la possibilité de rajouter d’autres sous-type d’erreur différents de ceux de Reason.

Maintenant que nous avons un outil qui permet de représenter explicitement les erreurs humaines dans les modèles de tâches, il nous manque la partie du processus qui permet d’identifier ces erreurs de façons systématiques, et qui est présenter dans le prochain chapitre.

Chapitre 5. – TASSE : Un processus

d’identification systématique d’erreurs humaines

(Tasks-based Assessment for Structural

Specification of Errors)

Dans le précédent chapitre nous avons proposé une correspondance entre des sous-types d’erreurs humaines et des types de tâche. Cette correspondance permet d’effectuer une identification systématique des sous-types d’erreurs humaines à partir d’un modèle de tâches. Le Chapitre 3 présente plusieurs processus existants pour l’identification d’erreurs humaines. Certains de ces processus se basent sur une analyse systématique des modèles de tâches. Ces erreurs sont représentées indépendamment des modèles de tâches, aucun lien entre une tâche et ses erreurs associées ne n'est représentée, mais seulement une liste d’erreurs humaines possibles.

Il existe aussi d’autres méthodes pour effectuer une identification des erreurs humaines, mais de manière non systématique. Parmi ces méthodes, les tests utilisateurs et le retour d’expérience permettent de recenser les erreurs humaines constatées pendant l’utilisation d’un système interactif. Ces méthodes-là ne seront pas détaillées, car ce qui nous intéresse, c’est de proposer un processus qui permet d’effectuer une identification des erreurs humaines de manière systématique. Cependant, le processus proposer doit pouvoir être utilisé de manière complémentaire avec les approches non systématiques et doit ainsi permettre de rajouter de façon inopinée des erreurs humaines identifiées par un test utilisateur ou un retour d’expérience. Dans ce chapitre nous allons présenter un processus qui permet d’identifier et de décrire de manière systématique les erreurs humaines en s’appuyant sur les modèles de tâches. Nous commencerons par représenter une vue globale du processus, ainsi que le tableau HEECA utilisé lors de l’application du processus pour recenser les erreurs possibles ainsi que leur criticité. Ensuite, nous détaillerons les sous processus qui composent le processus principal. Tout d’abord, nous détaillerons le sous processus d’identification systématique des erreurs humaines » (zone A, Figure 46), qui prend en entrée un ou des modèle(s) de tâches, et génère en sortie, un ou des modèle(s) de tâches contenant(s) des erreurs humaines. Nous détaillerons ensuite le sous processus de « prise en compte de déviation opérationnelle constatée » (zone B, Figure 46), permettant de rajouter de manière inopinée des erreurs humaines constatées lors de tests ou de retours d’expérience dans les modèles de tâches. Puis nous présenterons le sous processus de « traitement des erreurs humaines » (zone C, Figure 46).

Dans ce chapitre, nous présenterons aussi les extensions ajoutées à l’outil de modélisation de tâches HAMSTERS qui permettent de faire une identification systématique des erreurs humaines et de les représenter dans les modèles de tâches. Et nous finirons par illustrer le déroulement de l’application du processus sur l’exemple illustratif du distributeur automatique de billets.

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Description abstraite du processus

Le processus présenté dans cette section s’appuient sur plusieurs travaux sur l’identification d’erreurs humaines. Il est principalement issu de deux travaux de recherches, l’un sur l’analyse des effets des erreurs humaines et des défaillances systèmes présenté dans (Martinie C. , et al., 2016), et l’autre sur l’identification et la représentation des erreurs humaines présenté dans (Fahssi, Martinie, & Palanque, Enhanced task modelling for systematic identification and explicit representation of human errors, 2015).

Ce processus permet d’effectuer une identification systématique des erreurs humaines, et de les représenter dans des modèles de tâches, ainsi que les erreurs constatées de manière inopinée. Il permet aussi d’effectuer une analyse de leurs effets et de leurs criticités.