Adaptation dynamique des interfaces homme-machine en utilisant du suivi de charge cognitive

Dynamic adaptation of human-computer interfaces using cognitive load tracking

• Auteur / Autrice : Bruno Massoni Sguerra
• Direction : Pierre Jouvelot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique temps réel, robotique et automatique - Fontainebleau
• Date : Soutenance le 19/12/2019
• Etablissement(s) : Paris Sciences et Lettres (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en informatique (Fontainebleau, Seine et Marne)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure des mines (Paris ; 1783-....)
• Jury : Président / Présidente : Isis Truck
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Jouvelot, Samuel Benveniste
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Andrew Howes, Charles Tijus

Mots clés

Mots clés contrôlés

Interfaces utilisateur (informatique)

Mémoire de travail

Kalman, Filtrage de

Mots clés libres

Adaptation de l'interface utilisateur

Adaptation cognitive

Filtre de Kalman

Mémoire de travail

UI adaptation

Cognitive adaptation

Unscented Kalman filter

Working memory

Résumé

La mémoire de travail est la partie de la cognition humaine responsable du stockage et du traitement de l'information à court terme. Elle constitue également un goulot d'étranglement majeur dans le traitement de l'information. Dans ce travail, nous présentons deux cadres d’adaptation cognitive des interfaces utilisateur liées à des tâches. Le premier, appelé MATCHS (Memory Adaptation Through Cognitive Handling Simulations), est un système de contrôle en boucle fermée capable de suivre la capacité cognitive estimée de l’utilisateur en l’ajustant en fonction de ses performances. Le deuxième, AUHWM (An Unscented Hound for Working Memory), est développé sur les idées de MATCHS, en utilisant un filtre de Kalman "Unscented" pour le suivi, en temps réel, de la capacité cognitive humaine. Nos testons et validons les deux approches. Enfin, nous exposons les perspectives futures que les idées développées dans ce travail laissent entrevoir pour fournir une évaluation et une adaptation meilleures et plus générales des capacités cognitives humaines.

Working Memory (WM) is the part of human cognition responsible for the short-term storage and processing of information; it is also a bottleneck in information processing. In this work, we develop strategies for providing computer systems with awareness of the user’s WM limitations. We introduce two frameworks for the cognitive adaptation of task-related user interfaces. The first one, MATCHS (Memory Adaptation Through Cognitive Handling Simulations), is a closed-loop control system capable of tracking the user’s estimated cognitive capacity by adjusting its value according to performance. The second one, AUHWM (An Unscented Hound for Working Memory), is developed upon MATCHS's ideas, employing an Unscented Kalman filter for the real time tracking of human cognitive capacity. We test and discuss the performance of both frameworks. Lastly, we lay out prospects of how the ideas developed here can be extended to provide better and more general assessment and adaptation to human cognitive capacities.