19 / 05 / 2013Outil d’évaluation neurocognitive des Interactions Humain-Machine

Vous venez de lire le titre de la thèse de François Courtemanche, responsable du Tech3lab de HEC Montréal.

Cette thèse a été dirigée par Aude Dufresne et Esma Aimeur, et défendue avec succès et mention d’excellence du jury, le 13 mai 2013 au département d’informatique de l’Université de Montréal.

Ce travail doctoral s’inscrit dans le champ de recherche des IHM et plus précisément du UX, qui inclut la dimension hédonique, affective de l’interaction, au delà de la dimension fonctionnelle stricte de l’utilisabilité.

L’objectif de la thèse est de réussir à lier les effets (l’expérience) aux causes (comportements de l’usager et du système). La thèse a été présentée en 3 axes successifs:

  • Axe 1: Reconnaissance de la tâche
  • Axe 2: Reconnaissance des émotions
  • Axe 3: Couplage et diagnostic

AXE 1

La reconnaissance de la tâche a été réalisée via une analyse hiérarchique de la tâche (AHT) dégagée à partir de l’analyse des interactions homme-machine.

Pour contrer les limites des interactions via la souris et de la dépendance au système qui en découle relativement au log système pour retracer les interactions, François a eu recours à l’oculométrie. Il a défini des zones d’intérêts (AOIs) pour identifier ce que fait l’usager. Via une technique d’inférence, il a pu deviner les buts en fonction des actions (observations).

AXE 2

Pour la reconnaissance des émotions, François se penche sur la réaction émotionnelle à partir de mesures physiologiques continues (vs l’identification d’un état émotionnel discret). Il appuie la reconnaissance physiologique des émotions sur trois construits: activation (via une élicitation des émotions par des stimuli standardisés), valence et charge cognitive (via un test de séries de lettres). L’extraction des émotions est réalisée selon des fenêtres de segmentation optimisée du signal avec différents attributs pour chacune des réactions physiologiques. Cette recherche doctorale incorpore également un questionnaire de personnalité, pour tenter de limiter l’idiosyncrasie des réactions émotionnelles.

AXE 3

Pour valider le couplage des effets (réactions émotionnelles) et causes (tâches et actions) et le diagnostic, deux contextes d’utilisation ont servi de terrain: le simulateur de jeu vidéo Race to Mars (évaluation de la performance) et le site Web consommateur de Bell Canada (évaluation de l’expérience utilisateur). Bien que les résultats soient mitigés dans le cas de l’évaluation de la performance, dans celui de l’évaluation UX, une reconnaissance des utilisateurs novices était possible via l’analyse des émotions en fonction de l’analyse hiérarchique de la tâche modélisée à partir des zones d’intérêt fixées et des actions, et les tâches plus problématiques étaient aussi notamment identifiées via une corrélation négative entre l’évaluation de la qualité de service électronique et la durée de la tâche, ce qui permettait d’identifier la portion problématique où approfondir l’analyse pour améliorer la séquence fonctionnelle de la tâche.

Enfin, dans le cadre de cette thèse, le travail de recherche a abouti à l’implémentation d’un outil informatique d’évaluation neurocognitive baptisé UX Sensitive.

Avec tous mes collègues d’imarklab, j’adresse toutes mes félicitations au collègue François avec qui nous avons la chance de collaborer au Tech3lab: Bravo 🙂

One Response to “Outil d’évaluation neurocognitive des Interactions Humain-Machine”

  1. Où peut-on se procurer cette thèse?

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