Workload en conduite

Le workload en conduite traduit la notion de "sollicitation d’attention" du conducteur. La simple action de conduire entraine une augmentation du workload. En effet, le conducteur doit analyser la trajectoire, l’état de la route, le trafic environnant et exécuter des manœuvres à l’aide des différents organes de contrôle du véhicule en réaction à une situation de conduite. Ce workload de base, inhérent à toute tâche de conduite, dépend de plusieurs facteurs, propres à chaque conducteur : âge, expérience,

Couplage visuo-haptique en environnement de conduite simulée 63 fatigue… à cela peuvent s’ajouter plusieurs sollicitations supplémentaires, qui ont pour effet un accroissement du workload conducteur : GPS, radio, téléphone, conversation avec un passager…

Il existe plusieurs méthodes pour quantifier le workload en conduite, comme la détection de stimuli en vision périphérique, la détection de stimuli auditifs, les tâches motrices... s'il fallait choisir, l’efficacité supérieure de la méthode de détection de stimuli en vision périphérique a été démontrée dans plusieurs études (Harms &

Patten, 2003 ; Martens & Van Winsum, 2000).

Il n'en demeure pas moins que les tâches de détection sollicitant d'autres modalités (auditive, haptique) fournissent des résultats sensiblement équivalents en termes de temps de détection. D’après une étude de (Merat & al 2008), en contexte de conduite le temps de réaction du conducteur pour réaliser une tâche de détection augmente en moyenne de 200 ms en présence d’IVIS (In-Vehicle Information Systems). Il n’apparait aucune différence significative que la modalité sollicitée par la tâche de détection soit visuelle, auditive ou haptique. Ce résultat suggère que la performance de détection dépend des ressources attentionnelles centrales (central attentional resources) et n’a pas de spécificité, quelle que soit la modalité sollicitée. On peut également citer une approche qui consiste à la mesure objective et subjective du workload, en analysant la performance de conduite (Girard & al, 2007).

7.2.1 Workload et expérience du conducteur

Dans une étude menée par (Patten & al, 2006), il a été démontré, à l’aide d’une tâche de détection en vision périphérique, que chez les conducteurs ayant une plus grande quantité de kilomètres roulés à leur actif, la conduite sollicite moins l'attention pendant la conduite. Ils détectent en moyenne 250 ms plus tôt les stimuli qui leurs sont présentés par rapport aux conducteurs moins expérimentés. De plus, leurs performances de conduite sont meilleures. Ceci suggère que l’accumulation d’expérience de conduite permet de réduire la quantité de ressources attentionnelles sollicitées chez les conducteurs, ce qui leur permet d'accorder plus d'attention à une tâche secondaire, sans dégrader leur performance de conduite. On constate également, en présence d'une grande ou d'une faible complexité du trafic, que les conducteurs non expérimentés présentent un temps de réaction élevé, tandis que les conducteurs expérimentés voient leurs performances de détection se rallonger légèrement avec l'augmentation de la complexité du trafic (Figure 34).

Couplage visuo-haptique en environnement de conduite simulée 64 Figure 33 : Courbes représentant le temps de réaction des conducteurs pour des tâches de détection en vision périphérique (PDT = Peripheral Detection Task), dans différentes conditions de complexité du trafic. En rouge, les conducteurs non expérimentés. En bleu, les conducteurs expérimentés. (Patten & al, 2006)

7.2.2 Workload et tâche secondaire

Une autre étude, menée sur route par (Recarte & Nunes, 2003), utilisant une méthode de détection et de discrimination de stimuli visuels lumineux pour mesurer le workload du conducteur, conclut qu'en présence de tâches auditives secondaires de mémorisation et de conversation au téléphone ou avec un passager ; la perception visuelle est détériorée. Cette détérioration viendrait davantage d’une détection tardive du stimulus visuel, le temps de réaction n’étant pas affecté.

Dans le cas particulier des téléphones portables, il est admis que leur utilisation affecte particulièrement le workload des conducteurs (Ma & Kaber, 2005). D'ailleurs, d'un point de vue strictement légal, l'interdiction de l'utilisation des téléphones portables s'accompagne d'une lourde sanction en cas de transgression de cet interdit. Les conducteurs sont invités à utiliser un kit mains-libres s'ils veulent se servir de leur téléphone pendant la conduite, mais de sérieux doutes ont été émis concernant l'innocuité du kit mains-libres, dans la mesure où le danger viendrait plus de la distraction engendrée par la conversation téléphonique, que de la contrainte de conduire d'une seule main. En effet, si on compare l'augmentation du workload lors de l'utilisation du téléphone portable avec ou sans kit mains-libres (Figure 35), on s'aperçoit que dans les deux conditions, le workload augmente significativement par rapport à la condition de référence (sans téléphone). En revanche, la complexité de la conversation à laquelle est soumis le conducteur, parait avoir un impact fort sur sa distraction (Patten & al, 2004).

Dans une étude subjective basée sur un questionnaire, (Matthews & al, 2003) trouvent des différences significatives de workload conducteur entre l'utilisation d'un téléphone portable classique, et l'utilisation d'un téléphone équipé d’un kit mains

Couplage visuo-haptique en environnement de conduite simulée 65 libres. Il semble que le kit mains libres permette une communication qui interfère moins avec les exigences cognitives d’une tâche de conduite.

Figure 34 : Courbes représentant les temps de réaction obtenus par une PDT lors d'une conduite en téléphonant, avec utilisation d'un kit main-libres (HF = hands-free), et sans (HH = handsheld). Deux types de conversations ont été évalués : "simple" et "complexe". Les courbes en pointillés représentent les moyennes de vitesses pour les deux conditions HF et HH.(Patten & al, 2004)

7.2.3 Workload et complexité du trafic

La complexité du trafic est un autre paramètre ayant un impact sur le workload du conducteur. Plusieurs études se sont penchées sur ses effets (Nunes & al, 2005 ;

Patten & al, 2006 ; Jahn & al, 2005). Il en ressort que la complexification du trafic,

couplée à d’autres paramètres, comme le manque d’expérience du conducteur, ou une vitesse excessive de roulage, entraine une augmentation significative du workload conducteur. Ce dernier se manifeste souvent par une dégradation des capacités perceptives visuelles des conducteurs.