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Contribution à l’évaluation de la charge de travail du
conduteur automobile
Jean-Marc Girard
To cite this version:
Jean-Marc Girard. Contribution à l’évaluation de la charge de travail du conduteur automobile : une approche explorative multivariée. Automatique / Robotique. Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, 2007. Français. �NNT : 2007VALE0049�. �tel-03001528�
THÈSE
Présentée à l'Université de Valenciennes et du Hainaut Cambrésis Pour l'obtention duGRADE DE DOCTEUR
Spécialité Numéro d'ordre : 07153AUTOMATIQUE INDUSTRIELLE ET HUMAINE
par
Jean-Marc GIRARD
Ingénieur ENSIAMECONTRIBUTION A L'EVALUATION DE LA CHARGE DE
TRAVAIL DU CONDUCTEUR AUTOMOBILE:
Une approche exploratoire multivariée
Soutenance prévue le 21 décembre 2007 à Valenciennes devant le jury :
Dr. Thierry Bellet Pr. Philippe Bonnifait Pr. Pierre Loslever Examinateur INRETS-LESCOT Rapporteur
Heudiasyc, Université de Technologie de Compiègne Co-directeur
LAMIH- Université de Valenciennes Pr. Jean-Christophe Popieul Co-directeur
LAMIH- Université de Valenciennes Pr. Bernard Riera Rapporteur
Avant propos
Le travail présenté dans ce mémoire a été réalisé au Laboratoire d'Automatique, de Mécanique et d'Informatique industrielles et Humaines (LAMIH) de l'université de Valenciennes, au sein de l'équipe Systèmes Hommes-Machines dirigée par le Professeur Frédéric Vanderhaegen. Je tiens ici à lui témoigner toute ma reconnaissance pour m'avoir accueilli au sein de l'équipe et accepté de présider la commission d'examen. Je suis également reconnaissant au Professeur Patrick Millot, ancien directeur de l'équipe.
Je remercie tout particulièrement les professeurs Jean-Christophe Popieul et Pierre Loslever pour m'avoir encadré, conseillé et soutenu tout au long de ce travail.
Mes remerciements s'adressent également à Monsieur Philippe Bonnifait, Professeur à l'Université de Technologie de Compiègne et à Monsieur Bernard Riera, Professeur à l'Université de Reims pour me faire l'honneur d'être rapporteurs de cette thèse.
Je tiens à remercier Monsieur Thierry Bellet de l'Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité d'avoir accepté de participer à la commission d'examen.
Je tiens à remercier la Région Nord-Pas de Calais ainsi que le Centre National de la Recherche Scientifique de m'avoir offert la possibilité de réaliser ce travail en me finançant.
Enfin, je tiens à exprimer ma profonde reconnaissance à toute l'équipe SHM et plus particulièrement Benoit Guiost, Stephen Queva, Jérôme Floris, Karine Younsi, Thierry Poulain, Philippe Simon, Mathilde Wilczyk, Nicolas Tricot, Damien Sonnerat ...
A tous ceux qui d'une manière ou d'une autre m'ont permis d'achever ce travail.
« L'esprit d'aventure se reconnaît à ce qu'il tire son plaisir dans ce qui est, pour les autres, un calvaire» Dominique Venner Le Guide de l'Aventure
Table des matières
Introduction générale ... 17
Chapitre 1 : Charge de travail et exploitation des données issues
des systèmes
à
composante humaine ... 21
1 lntroduction ... 21
2 La charge de travail : concept et méthodes d'évaluation ... 22
2.1 Définitions ... 22
2.2 Principaux facteurs influant sur la charge de travail. ... 26
2.2.1 Facteurs relatifs à la situation de travail. ... 26
2.2.2 Facteurs relatifs à l'individu ... 27
2.3 Principales méthodes d'évaluation de la charge de travail ... 28
2.3.1 Propriétés des méthodes d'estimation de la charge de travail.. ... 28
2.3.2 Principales méthodes d'estimation de la charge de travail. ... 30
2.3.3 Conclusion sur les différentes méthodes d'évaluation de la charge de travail. ... 32
3 La charge de travail: méthodes d'exploitation des données sous-jacentes .. 33
3.1 Introduction ... 33
3.2 Objectifs et étapes d'une étude d'un SCH ... 33
3.3 Données issues des méthodes d'évaluation de la charge mentale ... 35
3.3.1 Méthodes produisant des données subjectives ... 35
3.3.2 Méthodes produisant des données objectives ... 36
3.3.3 Synthèse ... 37
3.4 Méthodes d'exploitation des données ... 37
3.4.1 Caractérisation des données ... 38
3.4.2 Codage des données ... 39
3.4.3 Organisation des données sous forme de tableaux ... 39
3.4.4 Application d'une méthode statistique d'analyse sur les tableaux ... .40
3.4.5 Présentation des résultats ... .46
4 Conclusion ... 46
Chapitre Il : La charge de travail dans le contexte de la conduite
élUtOfllOtlile ...
~~ 1 lntroduction ... 492 Évaluation de la charge de travail et conduite automobile ... 49
2.1 Mesures subjectives ... 50
2.1.1 Méthode de Cooper Harper modifiée ... 50
2.1 .2 Méthode SWAT (Subjective Workload Assessment Technique) ... 50
2. 1.3 Méthode NASA-TLX et ses dérivés ... 51
2.1.4 Méthode Rating Scale Mental Effort ... 53
2.1.6 Synthèse ... 54
2.2 Mesures physiologiques ... 54
2.2.1 Le rythme cardiaque ... 54
2.2.2 L'activité électrodermale et la résistance galvanique de la peau ... 55
2.2.3 La prise d'information visuelle ... 55
2.2.4 Synthèse ... 55
2.3 Mesure de la charge de travail par l'analyse de la performance ... 56
2.3.1 Performance dans la réalisation de la tâche de conduite ... 56
2.3.2 Performance dans la réalisation de tâches secondaires ... 58
2.3.3 Synthèse ... 60
2.4 Les méthodes temporelles
à base de modèles prédictifs de la charge de travail
... 602.5 Synthèse sur les mesures de la charge de travail. ... 61
3 Première expérimentation ... 63
3.1 Méthode ... 63
3.1.1 Le parcours ... 63
3.1.2 Le trafic ... 63
3.1.3 Le système d'aide à la conduite ... 64
3.1.4 Évaluation de la charge de travail. ... 64
3.2 Protocole expérimental. ... 65
3.3 Résultats ... 66
3.3.1 Hypothèse 1 : La charge varie en fonction du profil routier ... 66
3.3.2 Hypothèse 2 : La charge varie en fonction du trafic ... 67
3.3.3 Hypothèse 3 : La charge de travail est modifiée par l'utilisation d'un système d'aide ... 68
3.3.4 Hypothèse 4 : La charge de travail peut être mesurée durant la tâche .... 69
3.4 Synthèse ... 69
4 Conclusion ... 70
Chapitre Ill : Expérimentation ... 73
1 lntroduction ... 73
2 Définition des différentes tâche ... 73
2.1 Tâche principale ... 74
2.1.1 Contexte routier ... 7 4 2.1.2 Définition d'un objectif de performance ... 74
2.2 Tâches secondaires ... 75
2.2.1 Tâches de réflexion ... 75
2.2.2 Tâches de mémorisation ... 75
2.2.3 Tâches retenues ... 76
2.2.4 Validation des tâches ... 77
3 Mise en place de l'expérimentation ... 77
3.1 Présentation du simulateur de conduite ... 77
3.1.1 Système ISA ... 79
3.1.2 Interface LCD et commodo ... 80
3.2 Présentation des parcours ... 81
3.3 Présentation du trafic ... 82
3.3.1 Le véhicule lièvre ... 83
3.3.2 Les véhicules situés sur la même voie de circulation que le sujet.. ... 83
3.3.3 Les véhicules arrivant en sens inverse ... 83
4 Passation des expérimentations ... 83
4.1 Protocole expérimental. ... 84
4.2 Données enregistrées ... 85
4.2.1 Présentation des questionnaires ... 85
4.2.2 Données issues de SHERPA ... 85
4.2.3 Données issues des tâches secondaires et du test ISA. ... 87
4.2.4 Enregistrements Audio
1
Vidéo ... 874.3 Population ... 87
5 Mise en forme des données ... 88
5.1 Contrôle des données ... 90
5.2 Filtrage des signaux ... 91
5.3 Codage des réponses aux tests ... 92
5.4 Calcul de nouvelles variables temporelles à partir des signaux ... 92
5.4.1 Calcul du temps inter-véhiculaire ... 93
5.4.2 Calcul de temps avant sortie de voie ou time-to-line crossing ... 93
5.4.3 Calcul d'indicateurs supplémentaires basés sur l'angle du volant. ... 94
5.5 Contenu du parallélépipède 11--12 ... 94
6 Caractérisation et découpage temporel ... 96
6.1 Découpage temporel des phases ... 96
6.2 Caractérisation ... 97
7 Conclusion ... 98
Chapitre IV : Analyse des données ... 1 01
1 lntroduction ... 1 01 2 Analyse des données subjectives ... 1 02 2.1 Cas de la charge de travail évaluée durant la tâche par la méthode ISA. ... 1 03 2.1.1 Charge de travail par phase ... 1 03 2.1.2 Charge de travail par scénario ... 1 04 2.2 Cas de la charge de travail évaluée durant la tâche par le NASA Task Load indeX ... 105 2.3 Synthèse ... 1 063 Données objectives ... 1 06
3.1 Réponses aux tâches secondaires ... 1 06 3.1.1 Questions arithmétiques utilisant l'interface écran LCD
+
commodo ... 1 07 3.1.2 Questions arithmétiques utilisant le téléphone ... 1 07 3.1.3 Questions de logique utilisant l'interface écran LCD et commodo ... 1 09 3.1.4 Questions de logique utilisant le téléphone ... 1 09 3.1.5 Question de mémorisation utilisant l'interface écran LCD et commodo. 1093.1.6 Question de mémorisation utilisant le téléphone ... 1 09 3.1.7 Synthèse ... 1 09 3.2 Réduction de la dimension du domaine d'analyse des données de conduite 110 3.2.1 Variables de l'analyse ... 11 0
3.2.2 Première analyse en composantes principales ... 111
3.2.3 Deuxième analyse en composantes principales ... 112
3.2.4 Synthèse ... 115
4 Mise en relation des données objectives et subjectives ... 116
4.1 Découpage spatial et calcul des valeurs d'appartenance ... 116
4.2 Réduction de la dimension de l'espace de l'analyse ... 120
4.3 Deuxième analyse factorielle des correspondances multiples ... 121
4.4 Relations observables sur les données brutes ... 126
5 Conclusion ... 128
Chapitre V : Bilan et perspectives ... 131
1 Bilan ... 131
1.1 Rappel des objectifs ... 131
1.2 Rappel de la méthode utilisée ... 132
1.3 Synthèse des résultats ... 133
2 Perspectives ... 134
2.1 Analyses relationnelles ... 134
2.2 Analyse temporelle ... 136
2.3 Construction d'un indicateur temps réel. ... 138
2.4 Expérimentations supplémentaires ... 139
3 Conclusion ... 140
Con cl us ion générale ... 143
Bibliographie ... 147
Index des illustrations ... 157
Index des tableaux ... 159
~nnexE!s...
1Ei1
Introduction générale
L'automobile est devenue au fil des années un élément incontournable de notre société. Ainsi, 80,7 % des ménages français possèdent une voiture (chiffre INSEE 2004) pour un parc proche de 30 millions de véhicules avec une progression de 500 000 voitures par an. Le marché lié à l'automobile, de par son importance, a attisé de nombreuses convoitises et c'est ainsi que l'on a vu apparaître de nombreux constructeurs, chacun proposant des modèles aux designs et aux performances différents. Mais sur un marché aussi concurrentiel, il faut pouvoir offrir davantage au client afin de le compter dans ses rangs. La valorisation des modèles se fait de nos jours également par l'équipement proposé· sur chaque véhicule. La complexification de la conduite et la volonté des constructeurs d'offrir à leurs clients des systèmes innovants incitent ces derniers à développer de nouveaux systèmes afin d'aider le conducteur dans sa tâche. Les équipementiers ne sont pas en reste et proposent à tout un chacun de disposer d'équipements autrefois inaccessibles par l'intermédiaire du constructeur. Cette concurrence a favorisé la créativité, l'émergence de nouveaux besoins et la chute des prix. On trouve maintenant de nombreuses offres de systèmes d'aide et de confort dans toutes les gammes de véhicules.
Toutefois, il ne faut pas oublier que l'utilisation de l'automobile est régie par un code et que celui-ci indique par l'article R412-6 alinéa 2 « Tout conducteur doit se tenir constamment en état et en position d'exécuter commodément et sans délai toutes les manoeuvres qui lui incombent. Ses possibilités de mouvement et son champ de vision ne doivent pas être réduits par le nombre ou la position des passagers, par les objets transportés ou par l'apposition d'objets non transparents sur les vitres. » [Code de la route]. Or il n'existe aucun contrôle de la vente et de l'utilisation des nouveaux produits destinés à l'usage automobile. L'accumulation au sein du même habitacle d'un nombre toujours plus important de ces systèmes ne peut avoir qu'un effet négatif sur le conducteur, le détournant à chaque fois un peu plus de sa tâche de conduite.
Le maintien des conditions de sécurité suppose donc de s'intéresser tout particulièrement à la compatibilité de ces nouveaux systèmes embarqués avec la tâche de guidage du véhicule, notamment en termes de « capacité d'attention et de traitement » qu'ils sont susceptibles de requérir de la part du conducteur. Sur ce point, la charge de travail est une information particulièrement intéressante, puisque sa connaissance à chaque instant permettra de savoir si le conducteur est dans une « plage de fonctionnement » qui ne met pas en péril la sécurité du véhicule et de ses passagers.
Ainsi, l'objet de ce travail est d'apporter des éléments de réponse à la problématique de l'évaluation de la charge de travail du conducteur automobile, ceci en respectant des
1 ntroduct1on générale
contraintes de disponibilité en ligne et de transparence de la mesure pour le conducteur. La présentation s'organise en cinq chapitres. Le premier chapitre aborde tout d'abord la présentation de la notion de charge de travail d'un opérateur humain, sa définition et les grands principes qui sont à l'origine des différentes techniques d'évaluation. Dans cette première partie, nous présentons également l'intérêt que peut avoir l'évaluation la charge de travail dans le contexte de l'assistance à la conduite automobile. Enfin, l'évaluation de la charge de travail est discutée à travers une présentation succincte des différentes catégories de méthodes permettant de l'estimer.
La seconde partie de ce chapitre aborde la problématique de l'analyse des systèmes à composante humaine. En effet, l'acteur central de la conduite automobile est l'opérateur humain qui, par nature, adopte un grand nombre de comportements différents lorsqu'il a à réagir à une situation. Il faut donc, lors de l'analyse de ces comportements, adopter une démarche qui ne soit pas basée sur des hypothèses fermées mais qui, au contraire, puisse faire émerger des schémas de comportements génériques à partir des observations. Pour cela, après avoir présenté l'analyse des systèmes à composante humaine, un état de l'art de la démarche de l'analyse exploratoire multivariée sera exposé ainsi que les différentes méthodes statistiques permettant ces analyses.
Le deuxième chapitre propose un état de l'art des méthodes d'évaluation de la charge de travail régulièrement employées dans le cadre de la conduite automobile. A partir de cet état de l'art, il est possible de cibler les méthodes les mieux à même de remplir nos objectifs dans le cadre de la construction d'un estimateur de la charge de travail fiable et temps réel qui soit également peu intrusif.
Cet état de l'art permet de rendre compte des problèmes qui existent lorsque l'on souhaite recueillir des mesures subjectives de la charge de travail pendant le déroulement d'une autre tâche. C'est afin de valider une telle méthode issue du domaine du contrôle aérien qu'une première expérimentation a été réalisée. Cette expérimentation a également permis de mesurer l'influence de différents facteurs de la conduite sur la charge de travail et a donc permis de préparer la deuxième expérimentation présentée dans le chapitre suivant.
Le troisième chapitre présente la deuxième expérimentation visant à étudier notre problématique portant sur la mesure de la charge de travail. Celle-ci, par l'intermédiaire de plusieurs facteurs, dont la réalisation de tâches secondaires, permet de soumettre le conducteur à différents niveaux d'exigence. Cette expérimentation est réalisée sur le simulateur de conduite SHERPA qui est décrit en détails ainsi que tout les aspects du protocole expérimental. Les données collectées sont ensuite utilisées afin de construire une série d'indicateurs sur la base des méthodes détaillées dans le chapitre précédent.
Le quatrième chapitre est consacré à l'analyse des données recueillies au cours de l'expérimentation. Dans un premier temps, il aborde la validation du protocole expérimental en utilisant les résultats issus des mesures subjectives de la charge de travail ainsi que des tâches secondaires. Une fois cette étape réalisée, il est alors possible de s'intéresser de manière plus précise à la performance de conduite des sujets en fonction des contextes auxquels ils étaient confrontés. Les indicateurs objectifs jugés les plus pertinents sont ensuite analysés simultanément avec les évaluations subjectives de la charge de travail. Cette opération comparant des données hétérogènes nécessite au préalable une phase cruciale de mise en forme des données qui est détaillée dans ce chapitre. L'analyse réalisée par la suite met en évidence un ensemble d'indicateurs capable d'identifier les différents contextes de
Introduction générale
l'expérimentation et de faire le parallèle avec la charge de travail du conducteur.
Le dernier chapitre propose un bilan, du point de vue des objectifs, de la méthodologie ainsi que des résultats obtenus. Il propose ensuite des perspectives de recherche afin notamment d'affiner les résultats précédents et de construire un estimateur de la charge de travail.
Chapitre 1 : Charge
de
travail
exploitation des données issues
systèmes
à
composante humaine
1 Introduction
et
des
Depuis ses débuts, l'automobile, autrefois réservée à une élite, s'est démocratisée pour devenir un élément incontournable de la vie de tous les jours. Cette généralisation du besoin de l'outil automobile a incité les constructeurs et équipementiers à sans cesse chercher à améliorer leurs produits. Ainsi, pendant de nombreuses décennies, les innovations étaient axées sur l'amélioration des performances, du confort et de la sécurité. Cependant, les avancées technologiques en matière de puissance de calcul, d'intégration et de coût ont permis aux fabricants automobiles et aux équipementiers de proposer aux conducteurs de nouveaux produits afin de les protéger et de les aider quotidiennement dans leur conduite (par exemple système de navigation par satellite, téléphone portable).
La multiplication de ces systèmes n'est pas sans poser de problème puisque les capacités de l'utilisateur ne sont pas extensibles. Leur utilisation n'est donc pas sans conséquence sur la capacité du conducteur à contrôler son véhicule. Ainsi, le problème qui se pose actuellement et de plus en plus fréquemment est celui de la compatibilité de l'intégration de ces systèmes dans le véhicule avec le bon déroulement de la tâche de conduite, principalement au niveau du risque.
L'évaluation de la charge de travail est une approche qui peut permettre d'apporter des réponses à ces questions. Au moyen de la charge de travail, il est en effet possible d'étudier les systèmes ainsi que leurs interactions avec le conducteur. La charge de travail permet également de bénéficier d'un diagnostic de l'état du conducteur et notamment de ses capacités à traiter l'information. Cette information pouvant être utilisée par les différents composants afin de fournir une aide adaptée aux capacités ponctuelles de l'opérateur.
L'objet de ce premier chapitre est de poser le problème en termes d'exploitation de la charge de travail du conducteur automobile. Il est structuré en deux parties principales : la première aborde la définition de la charge de travail et les concepts associés ainsi que le
Chapitre 1 : Charge de travail et exploitation des données 1ssues des systèmes à composante humame
problème de son évaluation. La seconde partie aborde la problématique de l'analyse des données recueillies sur un système à forte composante humaine, abord nécessaire dès lors que l'on veut construire ou évaluer des indicateurs relatifs à l'activité de l'opérateur.
2 La charge de travail concept et méthodes d•évaluation
2.1 Définitions
Le concept de charge de travail a été introduit en vue de définir le coût d'un travail pour un opérateur. Pour mieux appréhender cette notion, il faut se référer aux deux définitions complémentaires sui vantes données par Spérandio [ 1988] :
• La contrainte est l'ensemble des exigences du travail relatives à un poste donné, dans des conditions de travail données. Elle ne dépend aucunement des caractéristiques de l'opérateur.
L'astreinte quant à elle est l'ensemble des conséquences de la contrainte sur l'opérateur. Elle dépend directement de l'activité mise en jeu pour répondre à la contrainte, en fonction des circonstances et des caractéristiques individuelles. Ainsi, le coût du travail pour l'opérateur, encore appelé charge de travail, correspond à l'astreinte. Spérandio [ 1972] la définit encore comme le niveau d'activité mentale, sensorimotrice et physiologique nécessaire pour accomplir une tâche. Cette définition très générale englobe aussi bien les composantes physiques que mentales du travail. L'activité d'un conducteur automobile étant à prédominance mentale, nous nous intéressons dans cette étude uniquement à la charge de travail mental [Maincent, 2004].
Dans le but d'améliorer la sécurité routière, l'intérêt de l'estimation de la charge de travail réside dans les relations qui relient charge de travail et performance.
a / Performance / / / / / Effort b
Figure 1.1: Peiformance et effort de l'opérateur en fonction de la difficulté de sa tâche [Dornic, 1986].
Dornic [1986] fait les deux hypothèses suivantes :
a) lorsque la difficulté augmente, la performance demeure constante au pnx d'une augmentation de l'effort ;
Chapitre 1 : Charge de travatl et exploitatton des données issues des systèmes à composante humatne
dégradation de la performance (figure 1.1 ).
Autrement dit, tous les opérateurs ne réagissent pas de la même manière face à une augmentation de la difficulté de leur travail. Pour reprendre les deux cas de figure précédents, l'opérateur de type "a" a tendance à se comporter comme un "régulateur de performance", tandis que celui de type "b" s'apparente, lui, à un "régulateur d'effort". Mais, dans les deux cas, les répercussions de l'augmentation de la difficulté sur la conduite sont rapidement néfastes:
• Dans le premier cas, l'investissement supplémentaire de l'opérateur peut le conduire jusqu'à sa capacité limite, limite au delà de laquelle il risque de ne plus considérer qu'une partie de l'information disponible et, à court terme, de commettre des erreurs de jugement.
• Dans le second cas, l'opérateur se définit de nouvelles normes de performance, ou adopte des modes opératoires moins coûteux en termes de charge de travail, au détriment de la performance requise. Les conséquences sur la conduite risquent d'être très rapidement identiques au cas précédent.
· - · Charge de travail - Perfonnance élevée .
-.
'
faible faible Région D . \'
\ /~ 1 ! ' i ; 1'r--.-.-.-.-.--
r
Effort lié 1 Performance à l'état 1 optimale Al A2 Effort lié à la tâche A3 Demande
i
élevée Bc
Figure /.2: Relation h_;pothétique entre la peiformance de l'opérateur et sa charge de travail [De Waard, 1996] adapté de [Johannsen, !979].
De nombreux auteurs se sont intéressés à la relation liant la performance de l'opérateur à sa charge de travail [Johannsen, 1979][Wienner et al., 1984][Bittner, 1992][De Waard, 1996]. Johannsen [1979] a étudié cette relation dans le contexte d'un système homme-machine opérationnel, où l'opérateur doit affronter des situations multitâches. Il émet l'hypothèse d'une relation en "U" inversé liant la performance à la demande. De Waard [1996] a repris cette relation en décrivant cette fois la relation entre la charge de travail, la performance et les exigences de la tâche (figure 1.2) :
Chapitre 1 : Charge de travail et exploitation des données 1ssues des systèmes à composante huma1ne
Les quatre zones caractéristiques de cette courbe (D, A, B etC) correspondent à quatre niveaux d'activité de l'opérateur :
• Zone D : Cette zone regroupe les tâches de faible exigence qui peuvent entraîner une augmentation de la difficulté de la tâche et de la charge de travail parce qu'elles engendrent une réduction des capacités de l'opérateur. Dans le cas, par exemple de l'hypovigilance, une réduction des capacités requises entraîne une plus grande sollicitation des capacités disponibles pour réaliser la tâche au même niveau de performance, par conséquent la charge de travail mental augmente [Meijman et O'Hanlon, 1984][ O'Hanlon, 1984]. La diminution de l'attention peut également être à l'origine d'une charge de travail plus élevée [Verwey et Zaidel, 1999].
• Zone A: L'opérateur parvient à maintenir un niveau de performance maximal. Il est dans sa plage de "bon fonctionnement". Cette zone est délimitée à droite par la charge de travail pour laquelle la performance décroît dangereusement, cette limite est appelée la « red li ne » [Moray et Liao, 1988]. Le point où la dégradation de la performance devient perceptible sépare les régions A et B. Il peut être utile de diviser la zone A en 3 régions. Dans sa partie centrale, la région A2, 1' opérateur peut facilement faire face aux exigences de la tâche et la performance reste stable avec 1' augmentation des exigences sans augmentation de l'effort. Dans la région A3, la performance ne montre toujours pas de diminution mais l'opérateur ne peut maintenir sa performance qu'à condition d'augmenter sa charge de travail. Des compensations temporaires, par un effort supplémentaire, situé dans la zone A3 sont un des avantages de la flexibilité humaine et ne sont pas critiques. Si toutefois une charge de travail continue est nécessaire pour maintenir la performance ou si des pics d'exigence se produisent de manière rapprochée, ceci peut conduire à un stress, une situation qui doit être évitée. Dans ce cas, la « red fine » peut alors être placée entre les régions A2 et A3 au lieu de la transition A à B. De cette manière la « red fine » reste associée à la charge de travail au lieu d'être associée à la chute de performance de la première tâche. Ce raisonnement peut être conduit de la même façon sur la transition A à D. Ici, un facteur tel que la monotonie commence à affecter l'état de l'opérateur qui doit investir un effort supplémentaire alors que la performance reste inchangée. La «red tine» se trouve déplacée entre Al et A2 lorsque l'opérateur compense une réduction de ses capacités. Quand l'effort investi ne permet plus de maintenir le niveau de performance, on bascule alors dans la zone D.
• Zone B : Il s'agit d'une zone d'activité intense. L'opérateur n'arrive plus à traiter toutes les informations disponibles, il est en situation de "stress informationnel" [Do mie, 1986]. Cette chute de performance risque, à court terme, d'aboutir à des erreurs de l'opérateur et met donc en péril la sécurité. • Zone C : La performance atteint ici son seuil minimal.
Ainsi, la connaissance de la charge de travail d'un conducteur automobile est une information essentielle dès que l'on s'intéresse à la sécurité en conduite automobile puisqu'une estimation "sensible" est susceptible de prévenir à la fois une saturation du conducteur (surcharge) et un risque d'hypovigilance (consécutif à une sous-charge).
Chap1tre 1 : Charge de travail et explOitation des données issues des systèmes à composante huma1ne
De nombreux travaux sur la charge de travail ont été réalisés dans le contexte de la conduite automobile, souvent pour estimer la charge de travail mental globale suite à l'exécution d'une tâche [Maltz et Shinar, 2007][Reagan et Baldwin, 2006], parfois pour estimer la charge de travail mental en temps réel [Mayser, 2003][Piechulla et al., 2003]. Citons également les travaux de Riera [1993] menés dans le contexte de la conduite automobile sur simulateur.
Le principal intérêt mis en avant dans ces études est l'évaluation d'un nouveau système d'assistance [Maltz et Shinar, 2007][Reagan et Baldwin, 2006][Piechulla et al., 2003]. En effet, si le système est entièrement nouveau, des protocoles expérimentaux de simulation permettront de comparer la charge de travail induite par différentes interfaces pour différents conducteurs dans le but de sélectionner la plus adaptée aux caractéristiques de l'être humain [May, 2005]. D'autre part si, comme c'est souvent le cas pour la conduite automobile, il s'agit
d'~outer une interface supplémentaire, l'indicateur de charge indiquerait si la tâche globale est toujours compatible avec les capacités mentales de l'opérateur humain.
Pour ce type d'application, une évaluation de la charge a posteriori est généralement considérée suffisante puisque le système évalué est "statique" dans ses modes de fonctionnement avec l'opérateur.
Cependant, compte tenu de l'évolution constante du nombre de systèmes embarqués d'aide à la conduite, évolution qui va de pair avec celle de la complexité des modes de communication employés (écrans, claviers, joysticks, verbal, ... ), cette approche d'évaluation devient difficilement envisageable pour plusieurs raisons.
Les systèmes actuels ne sont pas actifs en permanence. Soit ils s'activent en fonction de leurs contraintes propres (communication téléphonique, alerte trafic, ... ), soit ils s'activent en fonction de la situation de conduite (alerte au conducteur, aide à la navigation). Compte tenu de la complexité de la combinatoire engendrée par la multiplication des systèmes et de leurs modes de fonctionnement, la réalisation d'une campagne expérimentale croisant tous les cas possibles devient de plus en plus difficile.
Outre cet aspect de difficulté, l'utilisation des résultats qui en sont issus est délicate. En effet, supposons deux systèmes qui, pris indépendamment l'un de l'autre, fournissent une assistance importante au conducteur et améliorent donc son confort ou sa sécurité, sauf dans un cas extrêmement spécifique où l'interaction de ces deux systèmes génère une charge de travail mental trop élevée. Faut-il pour autant se priver des apports des deux systèmes?
Un élément de réponse à ces critiques serait d'utiliser la charge de travail mental non plus seulement comme un critère d'évaluation de l'interaction homme-machine, mais comme un déterminant de cette interaction.
Prenons l'exemple d'un système d'aide à la navigation combiné avec un système de communication verbale (téléphone). En général, les interventions du système de navigation se font lorsque le conducteur est dans des situations de conduite par nature complexes (carrefours, échangeurs) où il doit partager son attention entre son environnement (route, trafic) et son système d'assistance (plan 2D de la route et guidage vocal) [Van der Host, 2004]. Si de plus, il est engagé au même instant dans une communication téléphonique, il est fort probable que sa charge de travail mental enregistre un pic susceptible d'avoir des conséquences sur la sécurité.
Chapitre 1 • Charge de travail et exploitation des données 1ssues des systèmes à composante humaine
Maintenant, supposons que l'on dispose d'un indicateur de charge de travail instantanée du conducteur, et que cet indicateur soit utilisé comme déterminant pour gérer les interactions entre conducteur et systèmes d'aide, de façon à prévenir tout pic [Mayser, 2003]. Dans notre cas, par exemple, dans une situation de conduite complexe, il serait possible de donner la priorité au guidage et de mettre en attente un appel entrant ou encore, si la communication est en cours, de replanifier un itinéraire contournant des zones identifiées pour induire une charge de travail élevée.
Disposer d'un indicateur de charge de travail mental instantanée est donc un enjeu majeur en conduite automobile à l'heure actuelle.
Avant d'aborder la méthode mise en oeuvre pour apporter des éléments de réponse à ce problème, la suite de ce paragraphe aborde un peu plus en détails les facteurs influençant la charge ainsi que les principales catégories de techniques développées pour son évaluation.
2.2 Principaux facteurs influant sur la charge de travail
On distingue généralement deux grandes familles de facteurs [Leplat, 1978] [Spérandio, 1988] : les facteurs relatifs à la situation de travail et ceux relatifs à l'individu.
2.2.1 Facteurs relatifs à la situation de travail
Les objectifs :
Le comportement du conducteur est généralement dirigé par des buts. Les informations qu'il traite, sa "démarche mentale", et les actions qu'il réalise dépendent des objectifs qui lui ont été assignés [Hart, 1986]. Ceux-ci vont naturellement influencer la nature et surtout l'intensité de l'effort de l'opérateur.
La nature de la tâche :
Une "source" majeure de charge provient de la quantité d'informations à traiter ainsi que de la complexité des traitements associés. Toutes les opérations de traitement de l'information non-réflexes exigent une certaine somme d'effort. L'information est transmise au cerveau par un acte volontaire de l'opérateur qui décide, à un instant donné, d'acquérir cette information précise [Wanner, 1987]. De même, une réflexion trop ardue peut devenir une source de "stress informationnel", et donc de charge de travail mental. Ceci concerne tout particulièrement les tâches impliquant des déplacements constants de l'attention entre des sources d'information externes et internes, c'est-à-dire sollicitant énormément la mémoire à court terme [Dornic, 1986].
L'organisation du travail :
• La nécessité d'exécuter plusieurs tâches simultanément sollicite énormément la mémoire à court terme et conduit généralement à des charges élevées [Dornic, 1986].
Chapitre 1 : Charge de trava1l et exploitation des données issues des systèmes à composante humaine
charge de travail. Il n'est donc pas étonnant de retrouver dans certaines méthodes d'estimation de la charge des critères temporels explicites [Millot, 1987] [Reid et Nygren, 1988][Hart et Staveland, 1988][Riera, 1993].
• La rigidité des modes opératoires : il existe des modes opératoires plus ou moins efficaces, selon des critères de performance, et également plus ou moins économiques, selon des critères de charge de travail [Dornic, 1986][Spérandio, 1988]. Dans certains cas, l'opérateur peut diminuer sa charge de travail en modifiant ses modes opératoires. D'ailleurs, les médecins du travail font remarquer que les manifestations de souffrance consécutives à une charge de travail élevée sont plus fréquentes chez les opérateurs dont la liberté d'action est réduite [Davezies et Prost, 1985].
L'aménagement du poste de travail:
Il va de soi qu'un poste de travail mal aménagé risque d'entraver les activités de l'opérateur et donc de diminuer sa capacité de travail. Ceci est vrai notamment pour les dispositifs de présentation de l'information visuelle, qui devront faciliter le travail perceptif de l'opérateur [Wittman, 2006], mais également pour les dispositifs de commande, une mauvaise "contrôlabilité" du système étant un facteur de charge important [Hockey et al., 1989].
A tous ces facteurs concernant la tâche elle-même peuvent s'ajouter ceux concernant l'environnement physique de travail : niveau sonore ambiant, éclairage, ambiance thermique, vibrations, ... Ces facteurs sont susceptibles d'entraver le travail perceptif de l'opérateur, de perturber ses opérations mentales, de détourner son attention, etc., et donc d'augmenter sa charge de travail.
2.2.2 Facteurs relatifs à l'individu
Apprentissage, qualification, expérience :
Il est évident qu'un opérateur en cours de formation est moins efficace qu'un opérateur chevronné ! Il est moins efficace dans son travail perceptif : il a tendance à tenir compte de toutes les informations disponibles, là où un expert appliquera naturellement un "filtre" issu de son expérience. Il n'a pas encore développé des modes opératoires "efficaces", c'est-à-dire à la fois peu coûteux en termes de charge et performants.
Généralement, on observe que la performance des opérateurs "experts" est très peu sensible aux variations de charge de travail, et ceci jusqu'à leur saturation.
L'habileté de l'opérateur dépend bien entendu de sa qualification professionnelle et évolue avec son expérience.
Aptitudes et traits de personnalité :
Dans de nombreuses situations, on peut observer que l'effort "déployé" n'a pas la même répercussion sur la performance pour tous les opérateurs (Szekely [1975] parle de "l'efficacité de la charge"). Autrement dit, si on considère une population d'opérateurs également motivés, face à un même accroissement des exigences du travail, certains atteindront leur limite beaucoup plus vite que d'autres.
Chapitre 1 : Charge de travail et exploitation des données 1ssues des systèmes à composante huma1ne
Concernant la personnalité, Stassen et al. [ 1990] dégage trois profils d'opérateurs, selon l'évolution de leur performance et de leur charge de travail au fur et à mesure du développement de leur représentation interne du procédé: les superviseurs "ambitieux", les "paresseux" et les "sages", selon qu'ils se focalisent sur leur performance, leur charge de travail, ou les deux. On peut encore citer comme facteurs la tolérance au stress, l'anxiété, ou encore l'introversion/extraversion [Lep lat, 1978] [Dornic, 1986].
Pour conclure cette rubrique, nous mentionnerons également comme facteurs de charge l'attitude "instantanée" de l'opérateur face à sa tâche (motivation, satisfaction, etc.), ainsi que son état de santé ou de fatigue [Spérandio, 1988].
2.3 Principales méthodes d
1évaluation de la charge de travail
Il existe un très grand nombre de méthodes d'estimation de la charge de travail qu'il est possible de classer en 4 groupes [Riera, 1993] :
• Les méthodes subjectives; • Les méthodes physiologiques ; • Les méthodes comportementales ;
• Les méthodes temporelles et basées sur des modèles.
Avant de décrire succinctement les principes des principales méthodes d'estimation de la charge de travail mental, nous allons nous intéresser à leurs propriétés, ces dernières pouvant ensuite servir de critères de choix.
2.3.1 Propriétés des méthodes d'estimation de la charge de travail Simon [1993] recense huit grandes propriétés caractérisant les méthodes d'estimation de la charge de travail. Une synthèse est proposée ci-dessous.
1) Sensibilité : La sensibilité caractérise la capacité d'une méthode à discriminer différents niveaux de charge consécutifs aux exigences de la tâche ou à des choix de conception du système homme-machine. L'idéal serait de disposer d'une méthode qui puisse détecter de faibles variations de charge sur une plage la plus étendue possible. Ces deux qualités sont rarement réunies au sein d'une même méthode. Ainsi, certaines méthodes sont sensibles aux charges extrêmes : elles sont donc particulièrement adaptées pour détecter une saturation de l'opérateur. D'autres méthodes sont sensibles à plusieurs niveaux de charge mais dans le registre des charges moyennes : elles sont adaptées pour l'évaluation de choix de conception concernant une interface graphique, l'évaluation de modes opératoires, ...
2) Sélectivité : Ce critère rend compte de l'immunité de la méthode envers les variables autres que la charge de travail. Par exemple, certaines méthodes évaluent autant l'influence de l'environnement sur le sujet que celle des exigences du travail. D'autres sont sensibles autant à la fatigue qu'à la charge. A ce sujet, Spérandio [1991] souligne qu'il faut bien distinguer ces deux grandeurs. Il s'agit là de deux notions différentes mais néanmoins liées, qui constituent les deux chapitres majeurs résumant globalement le phénomène d'astreinte. L'auteur explique que la fatigue est un phénomène dont les effets sont consécutifs à une activité donnée, alors que la charge de travail est une astreinte synchrone
Chapitre 1 : Charge de trava11 et explo1tat1on des données 1ssues des systèmes à composante humaine
à l'activité en question. Toutefois une mesure sensible à plusieurs facteurs peut être ou non écartée dans le cadre de la mesure de la charge mentale selon la tâche et 1' environnement. Ainsi une méthode sensible à la fois à la charge mentale et physique peut être utilisée comme indicateur de charge de travail mental lorsque aucun effort physique n'est requis.
3) Répétabilité : Il est souhaitable que pour plusieurs évaluations successives d'une même situation (même tâche, même environnement, même sujet) la méthode fournisse des résultats sensiblement égaux.
4) Capacité de diagnostic : Il s'agit de la capacité de la méthode à discerner les dépenses relatives aux différentes ressources de l'opérateur [Wierwille, 1993]. Cette propriété fait référence à la théorie des ressources multiples développée notamment par Wickens [1992]. Selon cette théorie, l'opérateur dispose de plusieurs "ressources" sollicitées par des activités de types différents. Il s'agit de ressources relatives à la perception (perceptual processing), aux traitements (central processing), aux actions (motor ressources), auxquelles certains auteurs ajoutent les communications. Ces différentes ressources sont considérées comme non-interchangeables et possèdent chacune leur propre capacité. Elles peuvent donc être saturées séparément.
Ainsi une méthode "apte au diagnostic" va permettre non seulement de détecter une charge élevée mais en plus donnera des indications sur son origine : trop d'information à traiter, délais accordés aux actions manuelles trop courts, ... Autrement dit, il s'agit d'une propriété particulièrement intéressante permettant d'orienter une intervention ergonomique suite à l'évaluation.
5) Perturbation : Certaines méthodes ont tendance à provoquer une dégradation de la performance de l'opérateur sur sa tâche primaire. Il s'agit notamment des méthodes nécessitant une "participation active" de l'opérateur au cours de son travail [Eggemeier et Wilson, 1991]. Les mesures subjectives réalisées après la fin de la tâche ainsi que les mesures physiologiques semblent être les méthodes qui dégradent le moins la performance de la tâche primaire.
6) Difficulté de mise en oeuvre: Certaines méthodes exigent une instrumentation "lourde" ou nécessitent l'accès à de nombreuses variables, par exemple pour évaluer la performance de l'opérateur. De telles contraintes, si elles sont acceptables pour des expérimentations en laboratoire [De Waard, 1996], peuvent être rédhibitoires pour les études "sur le terrain". De plus, certaines techniques requièrent une phase d'apprentissage pour les sujets.
7) Acceptation de l'opérateur : Si certaines méthodes sont transparentes pour l'opérateur, d'autres réclament une bonne coopération, que ce soit pour un apprentissage préalable ou pour des sollicitations au cours du travail (notamment pour les techniques à base de verbalisation). Ce problème de coopération se pose surtout sur le terrain, lors d'études avec de "vrais" opérateurs. En général l'acceptation est plus grande lorsque la technique est peu intrusive. Si l'utilisation ou l'utilité de certaines mesures n'est pas claire pour l'opérateur, une explication de l'utilisation des mesures peut aider l'opérateur à les accepter. Dans le cas de l'utilisation d'une tâche secondaire, l'acceptation par l'opérateur est de première importance. L'acceptation peut également être facilitée en faisant en sorte que la seconde tâche ressemble à une activité qui intervient de manière habituelle durant la tâche primaire.
Chap1tre 1 : Charge de travail et explo1tat1on des données issues des systèmes à composante humaine
8) Possibilité d'évaluer la charge de travail instantanée: La plupart des méthodes permettent d'estimer la charge de travail globale sur l'ensemble d'un travail. Elles renseignent alors sur la valeur moyenne de la charge, masquant les grosses variations susceptibles de survenir au cours du travail de l'opérateur. Ce dernier, lorsqu'il est complètement saturé, va par exemple négliger une partie de son travail, se définir de nouvelles normes de performance ou, dans les cas extrêmes, commettre des erreurs graves. Ainsi Wierwille [ 1988] décrit une situation où la charge de travail moyenne de l'opérateur est modérée, et ce malgré la présence de « pics de charge » sources d'erreurs. L'expérimentateur chargé d'étudier le travail de l'opérateur aura bien du mal à déterminer la cause de ces erreurs s'il ne dispose que d'estimations de la charge moyenne. Il est donc intéressant de disposer de méthodes capables de rendre compte des grosses variations de charge durant l'exécution de la tâche [Wierwille, 1981] [Stassen et al., 1990].
Nous allons maintenant brièvement passer en revue les principales méthodes d'évaluation de la charge de travail mental, classées par catégories.
2.3.2 Principales méthodes d'estimation de la charge de travail Les méthodes subjectives d'évaluation de la charge de travail
Lors de la réalisation d'un travail, l'opérateur est certainement le plus apte à évaluer la difficulté qu'il rencontre. La solution la plus évidente pour obtenir une estimation de la charge de travail consiste donc à interroger l'opérateur lui-même. Le problème majeur réside dans la manière d'obtenir l'avis de l'opérateur. A cet effet, les techniques subjectives d'évaluation de la charge de travail reposent toujours sur le même principe. On propose à l'opérateur une "échelle", qui est en fait une métrique, lui permettant au moyen de "filtres subjectifs" d'orienter son choix et d'auto-évaluer « son sentiment de charge ». De nombreuses échelles existent. Les plus connues et les plus utilisées sont : l'échelle de Cooper Harper modifiée ou non, la méthode NASA-TLX (Task Load indeX) et la méthode SWAT (Subjective Workload Assessment Technique) (cf. chapitre II §2.1 pour plus de détails).
Ces méthodes donnent de bons résultats pour l'évaluation de la charge de travail mental. Mais cette évaluation est faite a posteriori, c'est-à-dire après l'exécution de la tâche, et ne permet donc pas de connaître en ligne les conséquences des exigences des tâches sur l'opérateur. Malgré tout, leur principal intérêt réside dans leur grande simplicité d'utilisation et les faibles perturbations qu'elles engendrent pour l'opérateur.
Les méthodes physiologiques d'évaluation de la charge de travail
Les méthodes subjectives ne permettent pas réellement une mesure en ligne de la charge de travail. De nombreuses recherches ont donc pour objet d'identifier des indicateurs physiologiques mesurables caractéristiques de la difficulté rencontrée par l'opérateur humain pour réaliser la tâche. Diverses méthodes ont été envisagées et mises en oeuvre : variations de la fréquence cardiaque, indicateurs du fonctionnement cérébral, mouvements oculaires, ... [Verwey et Vetlman, 1996] [Simon, 1993].
Globalement, l'ensemble de ces méthodes est difficilement applicable sur site réel car elles nécessitent d'instrumenter l'opérateur et risquent donc de le perturber. Ceci explique les déboires rencontrés lors des comparaisons entre méthodes subjectives et physiologiques.
Chapitre 1 • Charge de travail et exploitation des données 1ssues des systèmes à composante humaine
Néanmoins certains courants de pensée les considèrent complémentaires à d'autres méthodes. [Todoskoff, 1999]
Les méthodes comportementales
Sous ce titre, nous regroupons les méthodes visant à étudier les modifications de comportement en tant que critère de charge. L'ensemble de ces techniques repose sur la relation généralement admise entre la performance et la charge de travail (cf. §2.1, figure: I. 2)[De Waard, 1996].
Estimation de la charge de travail à partir des performances
Partant de la courbe liant la performance et la charge de travail (cf. §2.1 ), une évaluation de la performance pourrait donc servir de base pour estimer la charge de travail. C'est l'hypothèse retenue par les méthodes fondées sur la performance. Or si cette hypothèse est viable pour les zones B, C et D, on constate que dans la zone A, une augmentation de la charge de travail n'engendre pas forcément une baisse de la performance. L'évaluation de la charge de travail par une mesure de la performance doit donc être utilisée avec beaucoup de précautions.
Une autre approche, appelée méthode de la double tâche, repose à la fois sur ce principe et sur l'hypothèse du canal unique à capacité limitée.
La
méthode de la double tâche ou de la tâche ajoutée
Le principe de la méthode consiste à saturer la capacité de travail de l'individu en ajoutant à la tâche principale étudiée une tâche secondaire. L'hypothèse de fonctionnement de l'opérateur comme un canal à capacité limitée est donc utilisée. De plus, la tâche primaire étudiée doit avoir des exigences connues et relativement constantes au cours du temps. De même, la tâche secondaire ne doit pas interférer avec la tâche primaire, au moins sur le plan sensori-moteur [Spérandio, 1988].
Il existe deux variantes de cette méthode. La première consiste à mesurer la performance obtenue dans l'exécution de la tâche secondaire, qui a été annoncée à l'opérateur comme tâche non prioritaire. Lorsqu'une dégradation de celle-ci apparaît, il devient possible de définir la capacité de travail résiduelle de l'opérateur. La deuxième solution consiste à laisser à l'opérateur le libre choix de la priorité des tâches.
La difficulté de cette méthode concerne l'exploitation des résultats obtenus car il y a de grandes chances que l'ajout de la tâche secondaire modifie les modes opératoires de l'opérateur sans forcément engendrer immédiatement une baisse de la performance.
Les méthodes fondées sur une modélisation comportementale de l'individu
Ces méthodes, issues entre autres des recherches en automatique humaine, sont à différencier des méthodes précédemment exposées car elles s'appuient sur un modèle normatif de l'opérateur humain. En d'autres termes, on suppose que l'opérateur se comporte selon une
Chapitre 1 : Charge de trava11 et explo1tat1on des données issues des systèmes à composante humaine
norme modélisable. Par exemple, il peut être assimilé à un canal de transmission d'information, et être modélisé selon les lois de la théorie de l'information. Un second exemple consiste à modéliser l'opérateur qui effectue une tâche de guidage en continu comme un système de commande optimale qui minimise l'écart entre la trajectoire réelle et une trajectoire consigne. L'estimation de la charge de travail s'appuie donc sur le seul modèle simulé, l'opérateur réel étant absent de la boucle [Mayser et al., 2003].
Ces méthodes sont, dans leur ensemble, séduisantes d'un point de vue théorique mais sont très sujettes à caution compte tenu de la difficulté de modéliser finement le comportement humain. En effet, il est clair que si, dans certaines tâches, le comportement humain peut se rapprocher d'un comportement normatif, la nature humaine est telle que d'énormes variations inter- et intra-individuelles font mentir le comportement prédit par le modèle.
Les méthodes temporelles
Ces méthodes tentent d'évaluer la charge de travail de l'opérateur humain au moyen de critères temporels dans la mesure où l'obligation de réaliser une tâche dans un temps imparti est l'un des paramètres induisant la charge de travail.
L'opérateur effectue le travail en un certain temps que nous pouvons dénommer "temps requis" (TR).
Plus le "temps disponible" (TD) pour réaliser la tâche est court, plus la difficulté du travail est grande et donc la charge de travail est importante. De même, si la tâche est difficile, en raison de modes opératoires complexes ou encore du grand nombre d'informations à traiter, le temps requis par l'opérateur sera grand et la charge élevée. Ces constatations ont amené des auteurs comme Tulga et Sheridan [ 1980] à définir la charge de travail (WL) associée à une tâche par le rapport :
WL=TRITD
Ce formalisme correspond à la charge totale évaluée après l'exécution de la tâche, c'est-à-dire après la mesure du temps requis TR pour l'exécuter. De nombreux travaux ont été menés pour faire suite à ce formalisme afin d'aboutir à une expression de la charge de travail instantanée. Citons ceux de Millot [1988] qui a approfondi la formulation et proposé une méthode temporelle basée sur un modèle observateur. Cette méthode a notamment été utilisée par Riera [1993] dans le contexte de la conduite simulée.
2.3.3 Conclusion sur les différentes méthodes d'évaluation de la charge de travail
Face au grand nombre de méthodes existantes, on comprend la difficulté du chercheur qui souhaite évaluer une solution concrète de conception d'interface homme/machine et qui ne sait pas vraiment quelle(s) méthode(s) d'évaluation de la charge de travail utiliser. C'est pour cela que des chercheurs [Wierwille et al., 1983][Casali et Wierwille, 1983] ont entrepris des expérimentations (tâches simulées de pilotage d'avion) en vue de faire le point sur les différentes méthodes d'évaluation de la charge de travail existantes. De ces travaux, il apparaît que seules les méthodes subjectives, et plus particulièrement l'échelle de Cooper-Harper Modifiée, sont sensibles à toutes les composantes de la charge de travail et non perturbantes pour l'opérateur. Il convient de noter qu'à l'époque de ces études, les méthodes TLX et SWAT
Chapitre 1 : Charge de trava11 et explo1tat1on des données issues des systèmes à composante humaine
n'existaient pas encore. Toutefois, leur utilisation a posteriori ne permet pas une estimation en ligne de la charge. Or, un indice instantané de la charge est nécessaire pour détecter les pics de charge qui peuvent comme l'a souligné Wierwille [ 1981] modifier le comportement de l'opérateur.
Cette critique ainsi que celles émises envers les différentes méthodes d'évaluation semble indiquer qu'il n'existe pas à l'heure actuelle de méthode d'évaluation de la charge de travail de l'opérateur permettant de satisfaire à nos objectifs, à savoir produisant une estimation fiable en temps réel tout en étant non perturbante pour l'opérateur et applicable dans le contexte de la conduite automobile.
Un élément de réponse est proposé par Simon [93] qui préconise l'utilisation simultanée de plusieurs sources d'information en vue de construire un indicateur de charge de travail. La proposition qu'il réalise est basée sur un indicateur physiologique : les stratégies visuelles de l'opérateur validées à l'aide d'échelles subjectives. L'utilisation des stratégies visuelles est peu adaptée à notre contexte en raison de l'aspect invasif et perturbant qui caractérise les technologies de mesures actuelles (port d'un casque ou caméras et source infrarouge). Par contre, l'approche multi-indicateurs semble prometteuse.
Afin de pousser plus en avant cette réflexion, nous avons entrepris ce travail dont l'objectif est de proposer une méthode d'identification d'indicateurs permettant d'estimer la charge de travail d'un conducteur automobile. Compte tenu de l'approche, une part importante d'analyse de données devra être réalisée. Aussi, avant d'aborder l'aspect expérimental, il est nécessaire d'aborder cette problématique d'exploitation des données dans le cadre de l'étude de systèmes à forte composante humaine.
3 La charge de travail · méthodes d'exploitation des
données sous-jacentes
3.1 Introduction
L'étude des systèmes à composante humaine (SCH) requiert le recueil de données de diverses natures. Plus particulièrement, dans l'évaluation de la charge de travail, les données peuvent être distinguées selon qu'elles sont d'origines subjective vs. objective, relatives à l'activité mentale vs. physique et issues d'échelles correspondant au modèle mathématique quantitatif, ordinal ou nominal. Ce paragraphe se focalise essentiellement sur la présentation des méthodes d'exploitation statistique des données qui sont relatives à l'évaluation de l'activité humaine. Dans cette optique, nous rappelons dans un premier temps les points clefs d'une étude empirique.
3.2
Objectifs et étapes d'une étude d'un SCH
L'étude d'un SCH est menée en fonction des objectifs à atteindre [Loslever et al., 1997], notamment :
sous-Chap1tre 1 : Charge de travail et exploitation des données issues des systèmes à composante huma1ne
ensembles de population (valeurs moyennes, extrema, fréquence de telle ou telle situation ... ).
• L'élaboration de modèles relationnels (relations de cause à effet, par exemple l'influence du niveau de difficulté sur la performance de la tâche, ou entre des variables, par exemple des variables de natures objective et subjective).
• L'élaboration de modèles catégoriels (recherche de classes de situations ou affectation de situations à des classes préexistantes).
Objectifs de l'étude Variables à mesurer Protocole Facteurs Echantillon ou population Données empiriques Résultats Mise en ~---~ .---~ Constitution du Collecte place des
----,,....~ dispositifs 1---'l~plan d'expériencel---1~ des de m::sure ou d'observation données
Figure 1.3: Acquisition progressive de connaissances sur le système étudié à partir d'1me approche statistique [Los lever et al .. 1997].
Après avoir fixé les objectifs d'une étude, quatre étapes essentielles doivent être distinguées :
• La mise en place des dispositifs de mesure, les variables mesurées pouvant être de nature objective ou subjective, qualitative ou quantitative, temporelle ou non temporelle.
• La planification de l'étude, autour d'un plan d'expérience ou d'un plan d'observation. Dans le premier cas, les variations sont provoquées. Dans cette étape sont définis les facteurs: grandeurs que l'on fait varier (plan d'expérience) ou qui sont sources potentielles d'influence (plan d'observation).
• La collecte des données en laboratoire ou sur le terrain.
• L'analyse statistique des données et la présentation des résultats sous forme de connaissances exploitables par l'utilisateur final (l'ingénieur, l'ergonome, le médecin, ... ).
L'enchaînement de ces quatres étapes et les entrées et sorties respectives sont présentés sur la figure 1.3. Précisons que, pour chaque étape, des re-bouclages sont souvent nécessaires pour mener à bien 1' étude du SCH. Par exemple, au cours de la première étape, des systèmes de mesures spécifiques peuvent être mis en place, ce qui peut engendrer une étude préliminaire, notamment dans le but de les valider.
Étant donné l'objectif essentiel de notre travail de recherche, principalement centré sur la mise en relation de données de différentes origines notamment subjectives et objectives, nous nous focaliserons, dans le cadre de ce premier chapitre, sur l'étape 4. Les étapes 1 à 3 seront considérées, dans le cas spécifique de la conduite automobile, dans les chapitres suivants.
Chapitre 1 : Charge de travail et exploitation des données 1ssues des systèmes à composante humaine
3.3 Données issues des méthodes d'évaluation de la charge
mentale
La caractéristique principale des données issues de l'évaluation de la charge de travail est la diversité de leurs natures. En effet, les quatre grandes catégories de méthodes (les méthodes subjectives, physiologiques, comportementales et temporelles) que nous avons distinguées au paragraphe précédent produisent des données subjectives vs. objectives, relatives à l'activité mentale vs. physique et issues d'échelles correspondant au modèle mathématique quantitatif, ordinal ou nominal.
3.3.1 Méthodes produisant des données subjectives facteurs non contrôlés
•.. -t
1
mémoire personnalité1
t
•
., 'f.,
•
svstème co_gnitif système
facteurs affectif
activ1té activité (motivation, contrôlh perceptive intellectuelle
. r (reconnaissance (raisonnement, ... )
.
des forme~ ... ) mduction .... )•
r4
1 décodage! 1 encodage 1
1
t
r pondeur
ysystème sensoriel système moteur (sensations externes, (gestes,
internes, ... ) postures, ... ) question et ememble de réponse (et ra leurs de réponse confiance
( é1 entuellemen de confiance) dans la réponse
questionnaire
c 11 r!ioda/ités ordonnées chaqueA~non
question peut être posée de~:::
façon àobtenir, par cclSI
exemple
~ réponse conti ance
énonc~
acquisition'--:""""-
.
(experimentateur ou
questionneur
.
observateur)
t
-ensemble des modeles ile questwnnmre
-ensemble des méthodes susceptibles d'exploiter les données recueillies
Figure 1.-1: S.vstème quesüonneurlquestionnaire!répondeur [Luslever et Maquinghen. 2005}.
Chapitre 1 : Charge de travail et explOitation des données 1ssues des systèmes à composante huma1ne
De nombreuses méthodes produisent des données subjectives : les méthode TLX (Task Load IndeX). Cooper-Harper, SWAT (Subjective Workload Assessment Technique) pour ne citer que les plus connues. Elles sont essentiellement basées sur des questionnaires d'auto-évaluation.
Ajoutons que, dans une perspective plus large de conception de systèmes de diagnostic et d'aide à la décision, l'automaticien peut s'intéresser à des jugements d'experts, ces derniers pouvant être par exemple, des ingénieurs ou des ergonomes. Ici aussi, il existe de nombreuses méthodes. Le paragraphe ci-dessous présente sommairement quelques exemples dans le cas de questionnaires :
o Questionnaire ouvert : l'expert donne, par exemple, une valeur minimale d'un
paramètre mesurable. Il peut éventuellement s'agir d'un intervalle [min, max] ou d'une valeur moyenne. Si l'expert dispose d'une culture statistique, on peut lui demander de fournir une probabilité d'occurrence d'un évènement, la cote d'un évènement, etc., sachant que ces valeurs peuvent être données pour chaque évènement ou en procédant par comparaison [Sinclair, 1990] ;
o Questionnaire fermé : si l'expert rencontre des difficultés pour fournir telle ou telle donnée, on peut lui proposer d'accepter ou de refuser des valeurs suggérées ou de donner sa préférence entre une valeur cible et une valeur de référence. Notons que la préférence peut être plus ou moins stricte ( « A préféré à B » vs. « A nettement préféré à B ») [Sinclair, 1990].
Sans entrer dans une analyse critique des différentes méthodes d'évaluation de la charge de travail, nous retiendrons toutefois la multitude des composantes du système humain intervenant dans la « fabrication » de données subjectives et la multitude des méthodes utilisables pour recueillir des données de l'humain. De manière synthétique, ces deux aspects sont présentés dans les deux cadres du haut de la figure 1.4.
3.3.2 Méthodes produisant des données objectives
Les données considérées précédemment sont fournies par la composante humaine du système étudié. Elles sont à distinguer des données fournies par la composante technologique du SCH, c'est-à-dire des capteurs physiques. Les méthodes sont ici nettement plus variées que précédemment, tant l'informatisation et la miniaturisation permettent, aujourd'hui, le recueil de nombreux signaux en temps réel et ce pendant des durées prolongées. Distinguons alors :
o Les données mesurées sur l'opérateur, notamment celles de nature physiologique
(électro-cardiogramme, encéphalogramme, etc) et les mouvements (du corps ou d'une partie du corps) [Meshkati et al., 1990].
o Les données enregistrées sur les dispositifs de commande (joystick, potentiomètre, commutateur ... ) et le système à commander.
Certaines des méthodes « objectives » évoquées ci-dessus sont utilisées depuis une vingtaine d'années au LAMIH. Pour la première catégorie, citons notamment les mouvements oculaires [Simon, 1993] ; pour la seconde citons la position du volant ou de la pédale d'accélérateur en conduite automobile [Todoskoff, 1999]. Notons qu'à partir de ces deux types de catégories, on peut envisager de construire des signaux traduisant, plus ou moins, une notion de performance, comme un signal erreur ou un signal temps requis pour effectuer une tâche et temps disponibles à chaque instant [Millot, 1987][Riera, 1993].
