Interactions proxémiques avec les dispositifs mobiles mobiles

Proxemic Interactions with Mobile Devices

• Auteur / Autrice : Paulo César Pérez Daza
• Direction : Yudith Cardinale, Philippe Roose, Nadine Rouillon-Couture
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/06/2021
• Etablissement(s) : Pau
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques ; 1995-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'UPPA (LIUPPA) - Laboratoire Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour
• Partenaire(s) de recherche : Entreprise : Université de Pau et des pays de l'Adour - UPPA
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marc Dalmau, Emmanuel Dubois
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sophie Dupuy-Chessa, Xavier Le Pallec

Mots clés

Mots clés contrôlés

Proxémique

Mots clés libres

Interactions proxémiques

Environnements proxémiques

Domain Specific Language

Dispositifs mobiles

DILMO

Proximité

Proxemic interactions

Proxemic environments

Domain Specific Language

Mobile devices

DILMO

Proximity

Résumé

Les approches traditionnelles de l'interaction homme-machine (l'IHM) dans les applications de la vie quotidienne montrent leurs limites. L'interaction par utilisation de l’espace dans les relations est un domaine émergent permettant d’améliorer les expériences de l'IHM dans de tels environnements. Elle a donné lieu à l'émergence de ce que l'on appelle les environnements proxémiques. Les interactions proxémiques établissent comment les cinq dimensions (Distance, Identité, Localisation, Mouvement et Orientation - DILMO) peuvent être utilisées pour mettre en œuvre de nouvelles interactions entre les personnes et les dispositifs numériques. Les études actuelles dans ce domaine sont axées sur le développement d'applications proxémiques au moyen de boîtes à outils qui permettent aux développeurs d'obtenir des informations DILMO à partir d'un large éventail de capteurs. Cependant, il existe un manque notable d'approches générales capables de soutenir l'ensemble du processus de mise en œuvre depuis la modélisation des environnements pour représenter les comportements proxémiques généraux jusqu’au développement d'applications mobiles. Pour faciliter l'intégration des capacités proxémiques dans les IHM, nous proposons une approche de modélisation des environnements proxémiques basée sur un langage graphique spécifique au domaine (DSL). Ce DSL permet aux concepteurs de modéliser des environnements proxémiques pour concevoir des interactions et de guider ensuite le processus de développement.Nous proposons également une API pour les dispositifs mobiles basés sur le système d'exploitation Android. Cette API donne accès à des primitives de haut niveau (DILMO) permettant de gérer des interactions proxémiques sur des appareils mobiles classiques. Ainsi cette API permet de développer facilement des applications mobiles proxémiques comme l’ont montré nos tests avec des développeurs débutants.Nous avons, en particulier, appliqué les interactions proxémiques pour développer une architecture pour des applications mobiles dans le secteur de la santé. Nous utilisons les distances interpersonnelles et les dimensions proxémiques dans les IHM de ces applications mobiles. L’utilisation de ces dimensions proxémiques montre que nos propositions permettent la mise en œuvre d’interactions intuitives sans contact sans perte de qualité. Notre objectif est également de promouvoir le développement d'applications mobiles proposant une IHM proxémique soutenue par l’architecture proposée afin d'arrêter la propagation des infections nosocomiales. Afin d'illustrer la facilité d'utilisation de notre proposition, nous avons fait développer par des étudiants débutants deux prototypes d'applications pour appareils mobiles comme preuve de concept. Ces prototypes ont montré que l’utilisation de diverses combinaisons de dimensions proxémiques DILMO pour modéliser l’environnement permettent la réalisation d’une interaction flexible entre les personnes et les appareils mobiles.

Smart environments are currently overpowering traditional Human-Computer Interaction (HCI) approaches for people’s everyday life applications. Proxemic interaction is an emerging area for improving HCI experiences in such environments, causing the so-called proxemic environments to emerge. Proxemic interactions establish how the five dimensions (i.e., Distance, Identity, Location, Movement, and Orientation – DILMO) can be used to implement interactions between people and digital devices. Current studies in this area are focused on developing proxemic applications with a specific task and toolkits that allow developers to obtain DILMO information from a wide range of sensors. However, there exists a notable lack of general approaches capable of supporting the whole implementation process from the modelling of proxemic environments to represent general proxemics behaviours and finalizing with the development of mobile applications. To help the integration of proxemic capabilities in HCI, we propose an approach for modelling proxemic environments based on a graphical Domain-Specific Language (DSL). The DSL allows designers to express proxemic interactions for modelling proxemic environments and supports the development process.We also provide an API in a framework for mobile devices based on Android operating system. This API implements high-level primitives (DILMO) permitting to provide proxemic interactions on widespread mobile devices. We have developed an API that is feasible for developing proxemic mobile applications.We applied the proxemic interactions in order to develop an architecture that can support mobile applications in the health sector. We propose interpersonal distances and proxemic dimensions (i.e., Distance, Identity, and Orientation - DIMO) to implement HCI with mobile devices that encourage touchless interactions. Our goal was to promote mobile apps’ development with proxemic HCI, supported in a proposed architecture, to stop the spreading of nosocomial infection. To illustrate our proposal’s usability, we developed two prototypes of applications for mobile devices as a proof-of-concept, using several combinations of proxemic DILMO dimensions to model proxemics HCI that allowed flexible interaction between people and mobile devices.