Rendu multimodal en réalité virtuelle : supervision des interactions au service de la tâche
Auteur / Autrice : | Guillaume Bouyer |
Direction : | Patrick Bourdot |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance en 2007 |
Etablissement(s) : | Paris 11 |
Partenaire(s) de recherche : | Autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne) |
Mots clés
Mots clés libres
Résumé
Cette thèse porte sur l’étude du rendu multimodal en Réalité Virtuelle (RV), et a pour objectif d’améliorer l’activité des utilisateurs dans les environnements virtuels. Plus particulièrement, nous cherchons à exploiter au mieux la bande passante sensori-motrice humaine et les capacités sémantiques des modalités visuelles, audio et haptiques afin d’améliorer le confort, les performances ou la compréhension de l'opérateur dans ses diverses tâches. L’ambition de nos recherches réside dans une approche générique et contextuelle du rendu multimodal en RV, c’est-à-dire qui s’éloigne des solutions adhoc et liées à des applications précises. Nos travaux se veulent également orientés vers la tâche, et non vers le réalisme. Notre contribution majeure est l’élaboration d’un processus de supervision de la distribution multimodale dédié aux applications de RV. Ce processus est fondé sur un modèle générique des interactions, qui permet de représenter à l’aide d’un nombre limité d’éléments simples la sémantique des tâches et les rendus multimodaux possibles du système. Le cœur de la supervision est un moteur à base de règles logiques, capable de décider, à partir d’une base de connaissances, pour une interaction et dans un contexte donné, quel est le rendu multimodal le plus adéquat. Des évaluations du processus de supervision sont réalisées sur des scénarios concrets de Mécanique des Fluides, de Bio-Informatique et de CAO. Les résultats sont satisfaisants, tant au niveau de la fiabilité et de la qualité des rendus décidés, que de l'adaptabilité du superviseur à des contextes différents et de la rapidité de la décision, compatible avec des interactions de RV en temps réel.