Introduction : Comment approcher le champ des interfaces homme-machine (IHM) ?

Les IHM constituent un vaste champ multidisciplinaire en pleine accélération, notamment en raison des progrès de l’intelligence artificielle. Plusieurs billets publiés sur open-organization.com sont affèrents à ce thème très dynamique : 

 

Etudes de cas

  1. Le tournant stratégique de Faurecia vers les intérieurs intelligents, Presans, open-organization.com (2018) – Presans accompagne Faurecia dans sa transformation vers un rôle d’architecte de l’intérieur des voitures au sein d’un écosystème industriel complexe.
  2. Synergy Factory IHM

 

Aperçus technologiques

  1. Le cockpit du futur : vers la plateforme intelligente, Presans, open-organization.com (2019) –  Intervention web TV d’Albert Meige à une table ronde sur le cockpit du futur.
  2. Six aperçus rapides sur le véhicule autonome, Presans, open-organization.com (2018)  – Une fiche technologique sur le véhicule autonome, présentant notamment les cinq niveaux d’autonomie.
  3. Cinq aperçus rapides sur les applications industrielles de la théorie de la complexité, Presans, open-organization.com (2018) – Une synthèse concernant les systèmes complexes de quelques faits jugés significatifs par nos Fellows dans le cadre de l’activité Presans Platform.

Une notion importante pour appréhender le champ foisonnant des IHM est le concept de système cyber-physique (CPS), qui se définit comme une intégration de calculs (computations), de réseaux et de processus physiques. Les ordinateurs et les réseaux intégrés surveillent et contrôlent les processus physiques, avec des boucles de rétroaction où les processus physiques affectent les calculs et vice versa (1).

L’IHM elle-même est un système impliquant une interaction entre le CPS de la machine, l’opérateur (humain) et le contexte dans lequel l’interaction se produit. Chacune de ces dimensions comporte un certain nombre d’éléments résumés dans la figure ci-dessous.

Quelques repères pour s’orienter dans le champ mouvant des IHM

La machine comprend l’acquisition de données en temps réel, le traitement des données, l’intelligence artificielle, les modèles, et est elle-même constituée d’une hiérarchie de systèmes interconnectés.

L’humain a ses propres spécificités et performances intra-individuelles et inter-individuelles, d’un point de vue physique, physiologique, psychologique, y compris la mobilisation des capacités cognitives et d’entraînement face à la complexité de la tâche à accomplir.

L’interface entre l’homme et la machine implique un certain nombre de canaux (possibles), y compris (mais sans s’y limiter) la vision et l’imagerie, la voix et le son, le toucher et l’haptique, l’immersion 2D-3D et le développement possible d’interactions (directes) cerveau-machine.

Les canaux impliquent à la fois des échanges directionnels de machine à homme et d’homme à machine. Elles visent à fournir des informations, à mettre en place des décisions, à agir et à vérifier les conséquences de l’action pour la meilleure récupération, tant du côté humain que du côté machine.

Une première approximation du champ des IHM peut ainsi être obtenue en distinguant trois domaines :

  • L’ensemble des technologies afférentes aux IHM, dans lesquelles nous pouvons inclure l’exploitation de canaux d’interaction.
  • L’ensemble des applications où interviennent des IHM.
  • Le domaine des interactions humain-CPS, qui mobilise en particulier tout ce qui concerne la connaissance du système humain.

Dans ce qui suit nous proposer d’esquisser davantage les contours de ces trois domaines.

 

Premier point : les technologies IHM sont un domaine en croissance explosive

Chacun peut observer que les interfaces tactiles ont révolutionné depuis une dizaine d’années les CPS les plus couramment utilisés. Mais la révolution continue et fait naître de nouveaux mondes technologiques. Les canaux d’interaction humain-CPS se développent à la fois dans le sens du perfectionnement des modalités déjà bien établies, de l’exploration de nouveaux canaux, et de la combinaison efficace de ces différents canaux. Concrètement, les modalités visuelles, auditives ou haptiques se voient augmentées de canaux exploitant les gestes de la main, la voix, ou les mouvements oculaires, voire l’activité cérébrale dans le cas des interfaces neurales.

A cela s’ajoutent les progrès en matière de technologie d’intelligence artificielle, ce qui amène à bouleverser de plus en plus la répartition des rôles entre l’humain et la machine. Même si l’on admet le principe général que la combinaison entre humain et machine l’emporte sur la machine seule, cela laisse ouverte la question de l’articulation précise entre opérateur et CPS.

Lors de Dystopia 2019, le sujet des IHM avait notamment été abordée à travers le biais des jeux vidéos, lors d’une table ronde à laquelle participaient Daphne Bavelier, Professeure Ordinaire, Université de Genève ; Mr Phi, Youtuber ; Jean-Benoît Dunckel, Musicien ; et Frédéric Charon, Technology Strategy Manager, Faurecia, qui animait ces échanges.

 

Deuxième point : cerner le contexte applicatif et les limites des HMI

Le contexte applicatif, ce sont les usages et les populations qui correspondent à ces usages. Il convient de noter la grande variation des performances au sein de l’ensemble de la population au sein d’un même dispositif HMI. Ces variations inter-individuelles constituent un facteur essentiel à prendre en compte dans la conception des HMI.

En effet, les HMI touchent des groupes aussi dissemblables que le personnel médical, par exemple dans le cadre d’une intervention chirurgicale, et la population des conducteurs de voitures, comprenant elle-même des seniors, des niveaux variables d’éducation ou de formation, etc. Le facteur du contexte applicatif oriente massivement les contraintes de conception d’un système HMI. 

De même, les technologies utilisées comportent des limites. Concrètement, le fait que la portée d’un capteur pour visualiser l’environnement automobile soit, par exemple, de 100 m doit entraîner la prise en compte de scénarios accidentogènes faisant intervenir des phénomènes susceptibles d’être intégrés par l’opérateur humain mais non par le CPS. Pour réaliser cette tâche, le recours à la simulation est incontournable.

 

Troisième point : mesurer l’interaction au sein de l’équipe humain-machine

La question des limites d’un CPS fait immédiatement surgir celle des conditions de sa reprise en main par l’opérateur humain. Mais ce dernier est lui aussi soumis à des variations intra-individuelles, du fait de la variabilité de son comportement en fonction de facteurs psychologiques et physiologiques.

C’est à ce niveau que se posent des questions très concrètes de mesure des performances (comment mesurer un temps de réponse ?), afin de déterminer des cadres d’intervention satisfaisant à l’objectif de reprendre en main en toute sécurité un CPS en cas de défaillance de son système de pilotage automatique.

Disposer de méthodes de mesure est un enjeu clé des HMI, afin de faire progresser la pertinence et la performance de l’équipe humain-machine. La qualité des décisions tient en grande partie à une bonne répartition des rôles entre l’opérateur et l’intelligence embarquée dans un CPS.

 

Conclusion

Il ne va en réalité pas de soi que l’humain apporte toujours une augmentation de la performance d’un CPS : c’est une idée sympathique qui se veut optimiste concernant l’avenir de l’humain, mais sa preuve ne peut être fournie qu’à travers des systèmes proposant des articulations concrètes entre les deux membres de l’équipe d’une HMI.

Cet article a bénéficié du concours de Bernard Favre, Fellow Presans.

 

(1) Le concept de CPS joue un rôle central dans la définition de l’agenda Industrie 4.0, dont nous avons esquissé une généalogie dans un billet antérieur.

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