Modélisation de la Performance Humaine : applications aux tâches complexes et opérationnelle – MPH

Avec les avancées scientifiques et technologiques, notre monde se complexifie. En particulier, les opérateurs, qui bénéficient de ces avancées, font face à des tâches de plus en plus sophistiquées. Malgré les progrès de l’automatisation et de l’intelligence artificielle, l’être humain joue toujours un rôle essentiel dans la gestion et la supervision de ces systèmes complexes. Bien qu’il reste plus flexible qu’un système automatisé, il est toutefois susceptible de commettre des erreurs. Les statistiques en aéronautiques montrent par exemple que les facteurs humains sont à l’origine de la plupart des accidents graves. Un levier d’action pourrait résider dans la création de modèles de la performance humaine pour comprendre comment ces erreurs se produisent et ainsi les prévenir. La recherche en neuroergonomie a permis l’identification de marqueurs neurophysiologiques de la fatigue, de la charge mentale ou encore de la tunnelisation attentionnelle qui sont autant de facteurs qui amoindrissent la performance (Dehais et al., 2020) ou au contraire des marqueurs de l’efficacité cognitive (Chenot et al., 2021). Cependant, ces recherches se sont focalisées le plus souvent sur un seul paramètre du fonctionnement humain et via le prisme unique d’une méthode d’investigation (électrophysiologie, électrocardiographie, comportement, etc.). Il en résulte l’absence d’une approche holistique de la compréhension de la physiologie et de la cognition humaine dans le cadre de tâches complexes.
Le projet MPH vise donc à développer et valider en situation opérationnelle un modèle psychophysiologique complet de la performance humaine lors de tâches complexes, applicable aux personnes civiles ou militaires en situation d’apprentissage (e.g., étudiants, ingénieurs, internes de médecine, etc.) ou en situation de gestion de systèmes complexes (e.g., pilote d’avion ou de drone) à travers 3 objectifs :
1. Prédire la performance humaine à partir de mesures intrinsèques. Il s’agira de prédire la performance lors de la réalisation de tâches complexes, et notamment les erreurs, à partir de mesures psychophysiologiques intrinsèques. Des corrélations seront effectuées entre le fonctionnement cognitif/physiologique (architecture cognitive et/ou connectivité fonctionnelle cérébrale) mesuré au repos et la performance aux tâches complexes.
2. Construire un outil d’estimation d’états mentaux. Des normes seront établies sur un large échantillon de personnes qui seront soumises à une batterie de tâches complexes et de mesures physiologiques. L’ensemble de ces mesures permettra une modélisation complète et robuste de la performance humaine. Des algorithmes d’apprentissage (Machine Learning) se basant sur les signaux physiologiques (activités cérébrale, cardiaque et oculaire) seront développés pour estimer l’état mental lors de tâches complexes.
3. Validation opérationnelle. La validation de cet outil se fera en le testant sur de nouvelles tâches complexes (i.e., transfert) en situation opérationnelle au cours d’expérimentations écologiques (simulateurs de drone chez des pilotes militaires, civils et simulateurs d’avions chez des civils).
Le projet MPH vise un impact direct sur :
- La recherche académique et fondamentale, en fournissant une base de données qualitative, quantitative et pérenne, qui pourra servir de fondation à de nombreuses recherches sur les liens entre activité physiologique et performance cognitive.
- La recherche appliquée (en particulier en aéronautique) en fournissant une modélisation de la performance humaine utilisable en situation écologique (TRL de niveau 4 à 5), dans le but d’améliorer la sécurité dans les systèmes à risques.