De la perception à l'action : modélisation et simulation de la détection de conflit sur radar chez les contrôleurs aériens ''en-route'' dans l'architecture cognitive ACT-R

From perception to action: computational modeling of conflict detection by en-route air traffic controllers using the ACT-R 6 cognitive architecture

• Auteur / Autrice : Charles Pompanon
• Direction : Éric Raufaste
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Psychologie cognitive
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Toulouse 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Conception assistée par ordinateur

Oeil -- Mouvements

Simulation

Circulation aérienne -- Contrôle

Prise de décision

Résumé

Le premier objectif de cette thèse est d'enrichir la compréhension que nous avons des processus cognitifs impliqués dans la détection de conflit entre deux avions chez les contrôleurs aériens « en-route ». Le second objectif est de valider un nouveau modèle cognitif de prise de décision en comparant les données recueillies auprès de contrôleurs aériens expérimentés avec celles issues des simulations du modèle implémenté dans l'architecture cognitive ACT- 6. Dans un premier temps, notre approche s'est focalisée sur les aspects perceptifs de la détection de conflit. Les résultats issus de trois expériences réunissant 799 participants nous ont permis (1) de décrire un biais que nous avons appelé « innershoot », et (2) de mettre en évidence les principales stratégies perceptives utilisées pour cette tâche. L'innershoot est une sous-estimation de la position du point de croisement de deux trajectoires convergentes. Autrement dit, le point d'intersection est perçu avant sa position réelle. Ce biais est pris en compte lors de l'implémentation de notre modèle. Dans un second temps, nous avons comparé trois modèles de la détection de conflit (Niessen et al. , 1998 ; Rantanen et Nunes, 2005, Raufaste 2006) à l'aide de données sur les mouvements oculaires. Trente contrôleurs expérimentés devaient soit décider précisément si deux avions étaient en conflit, soit estimer s'ils devaient intervenir dans une telle situation. Aucun des trois modèles ne pouvait rendre compte de nos données. Nous avons donc décidé de créer un nouveau modèle inspiré par l'analyse de nos résultats. Notre modèle a été implémenté dans l'architecture cognitive ACT-R 6. La confrontation des résultats des contrôleurs humains avec ceux obtenus par le modèle lors des simulations montre que notre modèle est valide tant sur le plan des processus cognitifs impliqués dans la détection de conflit que sur le plan de la performance produite.

Our first goal was to enhance our understanding of air traffic controllers cognitive processes involved in a conflict detection task. Our second goal was to implement these processes in the ACT-R 6 cognitive architecture. Firstly, our approach focused on the perceptive aspect of conflict detection. Results issued from three experiments with 799 participants led us to describe a perceptive bias, named ‘’innershoot’’, and several perceptual strategies involved in this task. Innershoot predicts that the crossing point of two convergent trajectories tend to be underestimated. In others words, the intersection point is perceived before its actual position. This bias will be taken into account in our computational model. Secondly, three models of conflict detection decision making (Niessen et al. , 1998 ; Rantanen et Nunes, 2005, Raufaste 2006) have been compared using eye-tracking data. Thirty experienced air traffic controllers had to either decide if two aircraft were in conflict or either estimate if they should intervene in such a situation. Results showed that none of the three models could fully account for the data. These results led us to produce a new model of hierarchical decision-making. Our model was implemented and simulated in the cognitive architecture ACT-R 6. Data issued from our model simulations were challenged by data obtained by human controllers. Results supported the model's validity both on performance and cognitive processes involved in conflict detection.