Allocation de l'attention visuelle en conduite automobile : l'impact de la réalité augmentée

Allocation of visual attention while driving : the impact of augmented reality

• Auteur / Autrice : Robin Eyraud
• Direction : Thierry Baccino, Maria Elisabetta Zibetti
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Psychologie
• Date : Soutenance le 23/12/2016
• Etablissement(s) : Paris 8
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cognition, langage, interaction (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Cognitions humaine et artificielle
• Jury : Président / Présidente : Charles Tijus
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Thierry Baccino, Maria Elisabetta Zibetti, Marie Vian
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Patrice Terrier, Jean-Michel Boucheix

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cognition

Réalité augmentée

Perception visuelle

Conduite automobile

Mots clés libres

Conduite automobile

Allocation de l’attention visuelle

Réalité augmentée

Driving

Allocation of visual attention

Augmented reality

Résumé

L’attention est le processus qui consiste à filtrer les informations utiles à l’activité, de celles qui lui sont inutiles. La réalité augmentée (RA) de surlignage guide ce processus de sélection de l’information, en mettant en valeur certains éléments par rapport à d’autres. Telle qu’envisagée actuellement pour la conduite automobile, la RA de surlignage met en évidence des éléments liés à l’activité générale de conduite (e.g. panneaux en cas de mauvaise visibilité, direction à emprunter), mais indépendamment des manœuvres. Or, la littérature sur l’attention visuelle en activité nous montre que les parcours oculaires sont très spécifiques aux buts et sous-buts immédiats. Une RA qui ne respecte pas cette priorisation « naturelle » du traitement de l’information risque donc de perturber la prise d’informations.Le premier objectif de cette recherche est de déterminer dans quelle mesure l’allocation de l’attention visuelle en conduite automobile se concentre sur les informations liées à la manœuvre. Le second objectif est d’étudier l’impact de la RA sur cette allocation de l’attention.Nous avons mis en place trois expérimentations dans lesquelles les participants visualisaient des scènes statiques et dynamique de conduite automobile, et devaient décider s’ils pouvaient réaliser une manœuvre. Nous avons analysé les variations d’allocation de l’attention visuelle selon les manœuvres notifiées et les conditions de RA à l’aide d’enregistrements oculométriques. Nos résultats montrent que l’attention visuelle est fortement allouée aux indices permettant la prise de décision, mais qu’elle ne néglige pas les indices permettant la compréhension générale de la scène. La RA optimise l’attention visuelle lorsqu’elle met en évidence des indices liés à la manœuvre, mais elle perturbe l’attention visuelle dans les autres conditions. Ces résultats permettent d’identifier et de caractériser différents risques inhérents à la RA de surlignage, et de discuter des pistes de conception pour les prendre en compte.

Attention involves distinguishing information which is useful for an activity from that which is not. Augmented reality (AR) highlighting guides this process of information selection by increasing the salience of high-value elements. In such systems, “value” is typically seen as linked to the overall activity of driving (e.g. traffic signs in case of poor visibility, or indications of direction). However, several studies have shown that during an activity eye movements are specific to the immediate goal. AR which does not respect this “natural” prioritizing of information thus risks interfering with information-processing.The first objective of this study is to determine to what extent the allocation of visual attention in automobile driving is focused on information related to a maneuver. The second objective is to study the impact of AR on this allocation of attention.We set up three experiments in which participants viewed static and dynamic driving situations and had to decide whether they could perform a maneuver. We analyzed the variations in allocation of visual attention in relation to the maneuvers in question and the AR conditions using eye movements recording. Our results show that visual attention is strongly linked to cues which permit decision-making, but that it does not overlook cues allowing a general comprehension of the situation. AR optimizes visual attention when it highlights cues related to the maneuver, but it disturbs visual attention in other cases. These findings make it possible to identify and categorize various risks inherent in AR highlighting, and to discuss possible approaches to dealing with them through more effective design.