Supervision de système automatisé : effet du type d’automatisation et du niveau de fiabilité sur les performances humaines.
Résumé
Cette étude a pour but d’étudier la supervision de système lors de l’utilisation de deux types de systèmes
automatisés : statique ou adaptatif. Notre objectif est d’étudier ces derniers dans des situations où la fiabilité
n’est pas parfaite. Nous avons confronté 80 participants à trois tâches du Multi Attribute Task Battery (MATB).
Nous avons manipulé quatre niveaux de fiabilité différentes et deux types de systèmes automatisés. Un système
adaptatif avec des sessions de contrôle manuel planifiées, ainsi qu’un système statique, où le contrôle ne
changeait jamais. Nos résultats ont montré que les participants ne mettaient pas en place les mêmes stratégies
d’allocations visuelles d’attention selon les niveaux de fiabilité du système. Sous un système statique, les
participants passaient plus de temps sur la tâche avec le niveau 0% de fiabilité, que dans le niveau 100% où la
surveillance était réduite. Sous un système adaptatif, le comportement visuel était le même mais moins prononcé.
Nos données ont également montré des résultats intéressants dans les sessions manuelles où les différents
niveaux de fiabilité n’entrainent pas le même comportement visuel des participants lorsqu’ils retournent en
supervision de système. Le niveau de fiabilité 56.25% a entrainé plus d’implication visuelle des participants
durant les sessions automatisées, suivant une session de contrôle manuelle.
Domaines
Sciences cognitives
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)