Temps de réponse

A titre d’exemple, plusieurs études ont signalé une baisse du niveau de la performance de reprise en main de la conduite lorsque le conducteur était précédemment engagé dans une NDRT (Radlmayr and Gold, 2014; Zeeb Kathrin et al., 2016). De plus, la somnolence ou la fatigue sont généralement associées à un mauvais guidage du véhicule (Matthews and Desmond, 2002; Philip et al., 2005), ce qui peut également détériorer les performances de reprise de conduite et être une source d’accident. Indépendamment de l'état du conducteur, les caractéristiques individuelles des

conducteurs peuvent également être associés la reprise en main.

Peu d’études se sont intéressées aux caractéristiques individuelles des conducteurs comme la confiance dans l'automatisation (Hergeth et al., 2016; Körber and Bengler, 2018), le temps de réaction individuel (Kim, 2018; Philip et al., 2005), l'âge (Clark and Feng, 2017; Zhang et al., 2019) ou le genre (Berghöfer et al., 2018).

Une autre étude a constaté que le comportement du regard du conducteur par rapport aux NDRTs pouvait être considéré comme un facteur stable dans l’étude de performances de reprise en main de la conduite (Zeeb et al. 2017). En effet, Zeeb a signalé que la redirection du regard sur la route était plus longue lorsque le conducteur tenait un objet dans ses mains. Une autre étude estime que l’occupation des mains durant l’exécution d’une NDRT pouvait être un facteur à prendre en compte dans l’étude de performance de la reprise en main d’un véhicule (Wan and Wu, 2018).

Seulement, toutes ces études ont pour la plupart été menées sur simulateurs de conduite, et très peu ont étudié la performance de reprise en main en conduite réelle. De plus, la plupart des NDRTs proposées dans les études de conduite automatisée consistent à effectuer des tâches standardisées telles que la Surrogate Reference Task (ou SuRT) (Stojmenova and Sodnik, 2018), qui sont cognitivement ou visuellement exigeantes, mais manquent souvent de validité écologique.

4.2. Temps de réponse

4.2.1. Définition et état des lieux

Le temps de réponse (ou temps de reprise en main - TakeOver Time (TOT)) peut être défini comme le temps entre la demande de reprise en main par le système et l’engagement dans l’activité de conduite par le conducteur (Mcdonald et al., 2019).

L’engagement dans l’activité de conduite est généralement défini dans la littérature par l’action sur la pédale de frein (seuil d’appui de 10% sur la pédale de frein) ou par une action de rotation sur le volant (seuil de rotation de 2°) (Louw et al. 2017; Zeeb, Buchner, and Schrauf 2015; Zhang et al. 2019). D’autres mesures temporelles pour définir le temps de réponse sont utilisées en prenant en compte le temps entre la demande de reprise en main et soit : la redirection du regard du conducteur sur la route (Eriksson et al., 2019), le repositionnement des mains sur le volant, le repositionnement des pieds sur les pédales (Petermeijer et al., 2017), la redirection du regard vers le rétroviseur extérieur ou la redirection du regard vers le compteur de vitesse (Vogelpohl et al., 2018b), l’activation des clignotants (Li et al., 2018) ou l’activation d’un bouton par pression (Dogan et al., 2017).

Bon nombre de ces mesures du temps de réponse peuvent dépendre de plusieurs facteurs tels que les limites technologiques, l’activité effectuée au sein du véhicule, l’environnement de conduite, les modalités de la demande de reprise en main ou encore les données sociodémographiques. Dans notre cas la fin du TOT a été la désactivation du mode autonome par le conducteur en appuyant sur le bouton de désactivation. En effet cette procédure permet une mesure franche de la désactivation du mode autonome liée également à notre modèle de véhicule autonome simulé. D’autres études prennent la

42 désactivation par l’utilisation des pédales et/ou le volant (Dogan et al., 2017). Des retards entre l’accès à ces deux dispositifs de commande peuvent faire varier le moment de la désactivation du système, c’est pourquoi, la désactivation explicite par appui sur un bouton a été dans notre cas privilégiée. Dans la section suivante, nous verrons ces facteurs pouvant être associés au Temps de réponse (TOT).

4.2.2. Variables associées Temps de réponse (TOT)

Le temps disponible

Le temps disponible (Time Budget (TB)) est le temps mesuré qui sépare le véhicule du participant d’un événement marquant la limite de l’automatisation, c’est-à-dire, un obstacle ou une perte de marquage ou une fin d’embouteillage etc. C’est le temps que le conducteur possède pour reprendre le volant et effectuer la manœuvre que ne peut effectuer le système autonome.

Un large panel d’études a été examiné dans la littérature, et nous avons observé que plusieurs TB avaient été étudiés. Le Time Budget moyen exploré dans la littérature est d'environ 8 secondes. Des études ont montré que les budgets de temps de reprise influencent fortement le temps de prise de contrôle des conducteurs. Plus le TB est long, plus le temps de reprise est long (Gold et al., 2013, 2017; Happee et al., 2017; Payre and Cestac, 2013; Zhang et al., 2019). Une méta-analyse (Mcdonald et al., 2019) retrouve cette corrélation en regroupant les résultats de plusieurs études mesurant l’impact du time budget sur le TOT. Différents times budgets allant de 3 à 30 secondes ont été étudiés, et les résultats montrent que pour chaque seconde d’augmentation du time budget, le temps de reprise augmentait de 0.27 secondes. Une autre méta-analyse (Gold et al., 2017) a déterminé que le temps de reprise augmentait de 0.33 s par augmentation de 1 s du Time Budget (pour les time budgets compris entre 5 s et 7,8 s). Une étude (Markkula et al., 2016) a montré une augmentation du temps de reprise de 0.2 s à 0.3 s par seconde d’augmentation du time Budget.

La tâche non liée à la conduite (Non Driving Related Task)

Beaucoup d’études utilisent le terme de tâche secondaire supposant que la tâche primaire est la conduite. Mais de fait, lors d’une conduite automatisée, le conducteur ne conduit pas. Dès lors, nous ne pouvons plus parler de tâche secondaire. Le terme de « tâche non liée à la conduite » parait plus approprié. Les tâches non liées à la conduite sont donc des tâches que le conducteur est autorisé à exercer lorsque la conduite est automatisée. Dans le cadre d’études menées sur la NDRT, nous pouvons en tirer deux catégories : les NDRTs artificielles, c’est-à-dire des tâches qui ne sont pas réalisées couramment dans un véhicule (ex : SuRT - The Surrogate Reference Task) et les tâches naturelles que l’on peut associer à toutes taches que l’on peut effectuer au sein du véhicule (ex : lire, manipuler son smartphone, écouter la radio) (Mcdonald et al., 2019).

L'impact des tâches non liées à la conduite sur le temps de reprise en main est fortement lié à la sollicitation manuelle de la tâche. Il a été démontré que le temps de reprise en main sera plus long si le conducteur tient un objet dans ses mains (Wan and Wu, 2018; Wandtner et al., 2018a; Zeeb et al., 2017; Zhang et al., 2019). Une méta-analyse (Zhang et al., 2019) a démontré que tenir un objet dans ses mains augmenterait le TOT de 1,6 secondes. Ce temps supplémentaire est la conséquence du temps de préparation visuelle et physique pour la libération des mains (Dogan et al., 2017; Vogelpohl et al., 2018a; Wandtner et al., 2018a; Zeeb et al., 2017). En d’autres termes, le conducteur a besoin de temps pour regarder l’endroit où il peut déposer l’objet et le déposer (Wandtner et al., 2018a; Zeeb et al., 2017).

43 L'effet des NDRTs sans implication des mains sur le TOT est moins évident. De nombreuses études n'ont montré aucun impact significatif des NDRTs sur le TOT dans ce cas précis (Gold et al., 2016, 2017; Körber et al., 2016; Naujoks et al., 2018; Zeeb Kathrin et al., 2016).

Le type d’alertes pour la demande de reprise en main (TOR)

La demande de reprise en main (TakeOver Request (TOR)) fait référence à l’alerte du système autonome utilisée pour informer le conducteur d’un évènement imprévu (ex : accident sur la route, travaux) nécessitant la reprise en main manuelle du véhicule. Différents types d’alertes existent : les alertes auditives (avertisseur sonore ou demande vocale) (Forster et al., 2017; Walch et al., 2015; Wright et al., 2017), visuelles (allumage de témoin) (Eriksson et al., 2019; Lorenz et al., 2015; Walch et al., 2015), ou vibro-tactiles (vibration dans le volant) (Borojeni et al., 2016).

Certaines études ont effectué les comparaisons sur les types d’alertes pour la demande de reprise en main. Petermeijer a montré que l’association de deux types d’alertes en simultanée entraînait un TOT plus court de 0.2 secondes par rapport aux types de demandes seuls (Petermeijer et al., 2017). Politis a trouvé des résultats semblables, ajoutant que les demandes visuelles ou vibro-tactiles seules entraînaient un TOT beaucoup plus long que l’association de plusieurs alertes ou alerte audio seule (Politis et al., 2017).

L’environnement de conduite

L'environnement de conduite fait référence aux situations de circulation, aux éléments routiers, au nombre de voies, et aux conditions météorologiques entourant le véhicule automatisé. La densité du trafic fait référence au nombre moyen de véhicules présents sur la route sur une distance donnée (ex : par kilomètre, par mile), tandis que le nombre de voies fait référence aux voies de déplacement que le conducteur peut emprunter lors de la reprise en main.

Les éléments de l'environnement de conduite qui ont été explorés dans la majorité des études sur la reprise en main dans le contexte d’une conduite automatisée portent sur la densité du trafic, les voies d'évacuation disponibles, les types de routes et les conditions météorologiques. Cependant, peu d'études ont tenté de déterminer l'impact de ces facteurs sur la performance de reprise de conduite. Li et son équipe (Li et al., 2018) ont constaté que les conducteurs ont un TOT plus court par temps clair par rapport au brouillard. Ils ont également trouvé que le TOT est plus court sur les routes urbaines par rapport à l'autoroute. Louw (Louw et al., 2017) a constaté que plus le brouillard est opaque, plus le TOT augmente.

Plusieurs études suggèrent que le TOT augmente avec l'augmentation de la densité du trafic (Gold et al., 2016; Körber et al., 2016; Radlmayr and Gold, 2014). Une autre a trouvé que le TOT augmente en fonction de la réduction du nombre de voies de circulation disponibles. (Zhang et al., 2018).

Les facteurs humains du conducteur

Les facteurs humains font référence aux caractéristiques propres au conducteur. L’âge et le genre en font partie. Un large éventail d'âges a été examiné dans les études sur les performances de reprise en main, cependant les résultats sur l’influence de l’âge sur le TOT sont très hétérogènes.

Clark, à travers deux études, a tenté de mesurer l’influence de l’âge sur le TOT à travers deux groupes de conducteurs, un groupe de sujets jeunes (18 à 35 ans) et un groupe de sujets plus âgés (62 à 81 ans). Les résultats relèvent qu’aucun impact de l'âge sur le TOT (Clark et al., 2017; Clark and Feng,