Task Analysis For Error Identification (TAFEI)

L'analyse des tâches pour l'identification des erreurs (TAFEI) (Pocock, Harrison, Wright, & Johnson, 2001) est une méthode qui permet aux utilisateurs de prévoir les erreurs d'utilisation du périphérique en modélisant les interactions entre l'utilisateur et le périphérique analysé. Il suppose que les utilisateurs utilisent les appareils de manière ciblée, de telle sorte que l’interaction puisse être décrite comme un « effort de coopération », et c’est par ce processus que des problèmes se posent.

En outre, la technique suppose que les actions sont limitées par l'état du produit à un moment donné de l'interaction et que le périphérique offre des informations à l'utilisateur sur ses fonctionnalités. Ainsi, l’interaction entre les utilisateurs et les appareils progresse dans une séquence d’états. À chaque état, l'utilisateur sélectionne l'action la plus pertinente par rapport à son objectif, en fonction de l’état du système.

La base de cette approche est basée sur la théorie générale des systèmes. Cette théorie est potentiellement utile pour traiter l’interaction entre les sous-composants dans les systèmes (c’est-à-dire l’humain et le périphérique). Cela suppose également un ordre hiérarchique des composants du système, c'est-à-dire que toutes les structures et fonctions sont ordonnées en fonction de leur relation avec d'autres structures et fonctions, et que tout objet ou événement particulier est composé d'objets et d'événements de moindre importance. Les informations concernant l'état de la machine sont reçues par la partie humaine du système par le biais de processus sensoriels et perceptuels, et converties en activité physique sous la forme d'entrées dans la machine. L'entrée modifie l'état interne de la machine et un retour est fourni à l'homme sous forme de sortie. La frontière entre les humains et les machines est particulièrement intéressante, car c’est là que les erreurs deviennent apparentes.

Sur le plan procédural, la TAFEI comprend trois étapes principales. Tout d'abord, une analyse hiérarchique des tâches (HTA) est réalisée pour modéliser le côté humain de l'interaction. Comme il apparaîtra clairement, TAFEI se concentre sur une série de tâches visant à atteindre un objectif spécifique. Ensuite, les diagrammes espace-état (SSD) sont construits pour

représenter le comportement de l'artefact. Les plans de HTA sont mappés sur le SSD pour former le diagramme TAFEI. Enfin, une matrice de transition est conçue pour afficher les transitions d'état lors de l'utilisation du périphérique. TAFEI a pour but d’aider à la conception d’artefacts en illustrant les cas où une transition d’état est possible mais non souhaitable (c’est- à-dire illégale). Rendre impossible toute transition illégale devrait faciliter la coopération dans l'utilisation de l'appareil.

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Critères de comparaison des techniques et méthodes

existantes

De nombreuses techniques ont été proposées pour identifier les erreurs humaines peuvent se produire dans un contexte particulier, et quelles pourraient être les conséquences dans ce contexte donné. Plusieurs techniques d'évaluation de la fiabilité humaines telles que CREAM, HEART, et THERP sont fondées sur l'analyse des tâches. Ils apportent un soutien pour évaluer la possibilité d'occurrence d'erreurs humaines en structurant l'analyse autour d’une description de tâches. Au-delà de ces points communs, THERP fournit les moyens d’évaluer la probabilité d'occurrence d'erreurs humaines. Le Tableau 10 présente une vue d'ensemble sur les techniques existantes pour identifier les erreurs humaines potentielles. Pour chaque technique, les informations suivantes sont mises en évidence :

 Type de technique : pour indiquer à quel domaine scientifique cette technique est liée. Les types peuvent être HEI (Human Error Identification), DC (Dependable Computing), SA (Safety Analysis) ...

 Technique de description de tâches associée : pour indiquer comment les tâches utilisateur sont décrites. La plupart d'entre elles exploitent la notation HTA (Hierarchical Task Analysis) ;

 Prise en charge d'outils pour l'analyse et la modélisation de la tâche : pour indiquer si oui ou non un outil logiciel est disponible pour fournir un appui pour l'application de la technique ;

 Classification d'erreur associée : pour indiquer quelle classification d’erreur humaine est utilisée pour identifier les erreurs potentielles. « G » et « S » indique si la classification générique provient d'une analyse des défaillances du système, ou si elle est spécifique aux erreurs humaines ;

 Capacité à traiter les combinaisons d’erreur : pour indiquer si oui ou non les techniques fournissent un moyen explicite pour identifier les combinaisons possibles d'erreurs. Ici seulement 2 valeurs sont possibles : « Non » (indique que la méthode ne fournit pas les moyens de traiter les combinaisons d’erreurs) et « Oui » (indique que la méthode fournit les moyens de traiter les combinaisons d’erreurs, mais pas de forcement de façon explicite).

Tableau 10. Classification des technique et méthodes d'identification des erreurs humaines

Nom de la technique Type de technique Technique de description Outil logiciel

Classification d’erreur associée (Générique/Spécifique)

Combinaisons d’erreur

Hazard and operability study (HAZOP) (Lawley, 1973)

Safety analysis

HTA Aucun Not done, Less, More, As well as, Other than, Repeated, Sooner, Later, Misordered, Part of

G Oui

Systematic human error reduction and prediction approach (SHERPA) (Embrey, 1986)

HEI, HRA HTA Aucun Action errors, Checking errors, Communication errors, Info retrieval errors, Selection errors

S Non

Potential human error cause analysis (PHECA) (Kirwan, 1992)

HEI, HRA HTA Aucun HAZOP classification G Oui

Cognitive reliability and error analysis method (CREAM) (Hollnagel, 1998)

HEI, HRA HTA Aucun Timing,Duration, Sequence, Object, Force, Direction, Distance, Speed

S Oui

Human error assessment and reduction technique (HEART) (Williams J. C., 1988)

HEI, HRA HTA Aucun None (concrete description of the human error) S Oui

Human error identification in system tool (HEIST) (Kirwan, 1994)

HEI, HRA HTA Aucun Skill, Rule, Knowledge model S Oui

Human error template (HET) (Stanton, et al., 2006)

HEI, Human Factors

HTA Aucun Fail to execute : Task execution incomplete, Task executed in the wrong direction, Wrong task executed, Task repeated, Task executed on the wrong interface element

Task executed : Too early/too late/too much/too little, Misread information, other

S Non

System for predictive error analysis and reduction (SPEAR) (The Center for Chemical Process Safety, 1994)

HEI, HRA, SA

HTA Aucun Action, Retrieval, Check, Selection, Transmission G Non

Task Analysis For Error Identification (TAFEI) (Pocock, Harrison, Wright, & Johnson, 2001)

HEI, Human Factors

HTA HTA Generic categories S Non

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Conclusion

Ce chapitre a présenté un ensemble de critères pour comparer les techniques et méthodes d’identification des erreurs humaines, ainsi qu’une comparaison de ces différentes techniques et méthodes selon ces critères. Nous avons en particulier détaillé la méthode HET qui va servir de cadre aux travaux présentés dans les chapitres suivants.

L’identification des erreurs humaine n’est pas une fin en soi. En effet, le résultat d’une phase d’identification des erreurs humaines à vocation à être exploité dans des phases aval comme la modélisation ou l’analyse de tolérance aux erreurs humaines. Il existe dans la littérature de nombreuse méthodes d’analyse de tolérance aux erreurs humaines (Human Reliability Analysis methods) comme par exemple CREAM (Cognitive reliability and error analysis method) (Hollnagel, 1998) ou THERP (Technique for human error rate prediction ) (Swain & Guttmann, 1964). Dans la mesure où ce travail de thèse se focalise sur la partie identification et représentation des erreurs humaines nous ne détaillerons pas ces méthodes ni leurs fondements. Le lecteur intéressé peut trouver une présentation et une comparaison de ces méthodes dans (Swain A. D., 1989).