Agentivité médiée pour la conception et l'évaluation des interfaces homme-système – MAGIC

Au cours des 50 dernières années, les mutations technologiques à l’œuvre ont profondément modifié l’interaction de l’homme à son environnement. L’influence de l’automatisation est aujourd’hui perçue dans tous les aspects de la vie quotidienne et non plus seulement dans le monde de l’industrie. Cette automatisation a certainement permis de rendre des aspects de la vie plus faciles, plus rapides et plus sûrs . Cependant, de nombreux travaux ont également souligné les conséquences négatives en matière de sécurité et de performance introduite par l'automatisation des systèmes. Ce phénomène de sortie de boucle de contrôle (« OOL performance problem ») se traduit par une série de difficultés rencontrées par l’opérateur en cas de défaillance. Parmi ces difficultés, on peut citer un temps de réaction plus élevé pour diagnostiquer une panne, décider si une intervention est nécessaire et pour déterminer les étapes à suivre pour rétablir la situation.

Ce problème d’efficacité lors des situations de reprise en main est un point critique dans la conception de tels systèmes et de nombreuses tragédies, plus ou moins récentes, montrent la difficulté pour l'opérateur humain de superviser un engin fortement automatisé. Malgré plusieurs décennies de recherches, ce phénomène reste à la fois difficile à circonscrire et à traiter. L'objectif de ce projet est d'améliorer notre compréhension du phénomène de sortie de boucle. En ce sens, le projet MAGIC visera à identifier (1) les corrélats neuro-fonctionnels du phénomène de sortie de boucle, (2) les principes d'échanges homme-machine permettant de compenser ce phénomène. Une approche multi-niveaux (comportemental et cérébral) est proposé afin de caractériser ce phénomène tant d'un point de vue physiologique que psychologique. Afin d’identifier les corrélats neuro-fonctionnels du phénomène de sortie de boucle, nous nous appuierons sur les récentes avancées dans le domaine des neurosciences quant à la caractérisation des mécanismes sous-tendant le monitoring de notre propres actions et ceux relatifs aux états de vigilance et au processus attentionnel. En particulier, nous chercherons dans un premier temps à identifier les mécanismes cérébraux impliqués dans le monitoring d'action produite par un agent externe (humain ou artificiel) et à caractériser la dégradation de ce mécanisme lors du phénomène de sortie de boucle. Dans un second temps, nous chercherons à identifier les états mentaux favorisant l'apparition d'un tel phénomène. En particulier, à travers l'étude de la dégradation des mécanismes attentionnels et de vigilance précédant l'apparition des épisodes de sortie de boucle, nous chercherons à identifier la dynamique qui entraine l'apparition d'un tel phénomène. Les résultats obtenus nous permettront d’identifier à la fois des marqueurs et des précurseurs physiologiques du phénomène de sortie de boucle. Afin de proposer des principes de conception permettant de compenser ce phénomène de sortie de boucle, nous nous appuierons sur les mécanismes sous-tendant le contrôle et la compréhension d'action conjointe afin de concevoir des systèmes automatisés plus collaboratifs. En particulier, nous proposons d'utiliser les principes proposés par le cadre théorique de l'"agency" (Wegner, 2002) afin de concevoir des systèmes plus prédictibles, et ainsi plus facilement contrôlables et acceptables par l'opérateur humain. En ce sens, notre projet visera à comprendre (1) comment concevoir des systèmes plus prédictibles, (2) quelle est la relation entre la prédictabilité des systèmes et le phénomène de sortie de boucle, (3) comment remettre l'opérateur dans la boucle de contrôle lorsque ce phénomène de sortie de boucle apparait.

Les retombées attendues de ce projet seront tant fondamentales (compréhension des mécanismes de supervision, caractérisation du phénomène de sortie de boucle) qu'appliquées (augmentation de la sécurité, outils de monitoring de l'état pilote, briques pour les futures interfaces Cerveau Machine),