L'allocation de l'attention visuelle lors d'une situation multi-tâche et dynamique : l'approche de carrefour en conduite. - Laboratoire des Usages en Technologies de l'Information Numérique
Theses Year : 2011

Allocation of visual attention in a multi-tasking and dynamic situation: the crossroads approach while driving.

L'allocation de l'attention visuelle lors d'une situation multi-tâche et dynamique : l'approche de carrefour en conduite.

Abstract

The overt visual attention is selective: if a localized information is relevant to a task, the attention is allocated to the area containing the information. If multiple subtasks are necessary to execute this task, and each subtask is associated with a different information, the allocation of attention must be serial to enable to select these different information. But how, and according to what priority order? Is there an optimal strategy to collect this information, and do people follow this optimal strategy? In this work, we focus on the external validity of experiments and on natural dynamic situations. In this type of situation, the top-down treatments resulting from prior knowledge and goal preferably guide the allocation of attention, while the bottom-up treatments (characteristics of perceptual input) play a minor role. This work is then focused on top-down attention. The chosen situation is an approach of driving crossroads, the studied subtasks are the control of vehicle (trajectory) and the decision to stop or not at the crossroads. Two operational objectives are investigated by analyzing eye movements: 1/ discriminating the vehicle's control and decision making subtasks, 2/ discriminating the process of the decision making subtask. For each objective, we explore a qualitative and quantitative approach. In particular, supervised techniques of classification have been used to distinguish the different processes. Two studies were conducted in order to meet these objectives, one with a driving simulator and one in a real situation of driving, both involving approaches to crossroads. For the first aim, we based our analysis on a theoretical model of the allocation of attention (SEEV) stipulating that the top-down attention depends on the value of information (modulated here by the priority rule at the crossroads) and expectations associated to the information (modulated here by the traffic density at the crossroads). Then, quantitative predictions enable to compare the observations with an optimal model of the allocation of attention. The results highlight the presence of a quasi-optimal strategy and an important modulation of eye movements depending on the value of the information (priority rule). The role of expectations, modulated by traffic density during the simulator study, seems weak, while the expected traffic has a more important impact on eye movements during the study in a real situation, which could be related to an effect of the road design rather than the traffic density. The impact of visual saliency and effort is also discussed. For the second aim, a model of decision making (Differentiation / Consolidation) is used, stipulating that decision making involves two successive processes: the differentiation process conducts to a pre-decision and then the consolidation process validates it. The presence of either of these processes is studied in function of the moment of the crossroad approach, the priority rule and the final decision to stop or not. Analyses of eye movements seem consistent with the predictions in terms of visual exploration, the dynamic of decision making process and the change of process. However, the position at which the change from one process to another takes place seems to be closer to the crossroad in the real situation than in driving simulator, which could be explained by the real danger and the more restricted visibility. The dynamic aspect is also discussed. Data consistency obtained from the study in a real situation is more questionable (variability and few trials), but provides external validity to observations made in the diving simulator, both studies are thus complementary. Finally, a generalization of the models used and our interpretations of the data to applications is discussed, and we conclude by proposing a Bayesian probabilistic model that would predict the position of the gaze in a multi-tasking and dynamical situations.
L'attention visuelle overt est sélective : si une information localisée est pertinente pour une tâche, l'attention est allouée à la zone contenant cette information. Si plusieurs sous-tâches sont nécessaires à la réalisation de cette tâche, chacune associée à une information différente, l'allocation de l'attention doit être sérielle, et les mouvements des yeux permettent de récupérer ces informations. Mais de quelle manière ; selon quel ordre de priorité ? Existe-il une stratégie optimale pour recueillir ces informations, et les personnes suivent-elles cette stratégie optimale ? Avec ce travail, nous avons voulu mettre l'accent sur la validité externe des expérimentations et nous focaliser sur des situations dynamiques naturelles. Or dans ce type de situation, les traitements top-down, découlant des connaissances préalables et de l'objectif, guident préférentiellement l'allocation de l'attention, tandis que les traitements bottom-up (caractéristiques des entrées perceptives) ont une influence mineure. Ce travail est donc centré sur l'attention top-down. La situation choisie est une approche de carrefour en conduite automobile, les sous-tâches étudiées sont le contrôle du véhicule (la trajectoire) et la décision de s'arrêter ou non au carrefour. Deux objectifs opérationnels sont investigués à travers l'analyse des mouvements oculaires : 1/ distinguer les sous-tâches de contrôle du véhicule et de prise de décision, 2/ distinguer les processus de la sous-tâche de prise de décision. Pour chaque objectif, une approche qualitative puis quantitative sont explorées. Des techniques de classification supervisées ont notamment été utilisées pour distinguer les différents processus. Deux études ont été conduites afin de répondre à ces objectifs, une en simulateur de conduite et une en situation réelle de conduite, mettant toutes deux en scène des approches de carrefours. Pour le premier objectif, nous nous appuyons sur un modèle théorique de l'allocation de l'attention (SEEV) stipulant que l'attention top-down dépend de la valeur de l'information (modulée ici par la règle de priorité au carrefour) et des attentes liées à l'information (modulées ici par la densité de trafic au carrefour). Des prédictions quantitatives permettent ensuite de confronter les observations à un modèle optimal de l'allocation de l'attention. Les résultats mettent en évidence la présence d'une stratégie quasi-optimale, ainsi qu'une modulation importante des mouvements des yeux en fonction de la valeur de l'information (la règle de priorité). Le rôle des attentes, modulées par la densité de trafic durant l'étude en simulateur, semble mineur, tandis que le trafic attendu a un impact plus important sur les mouvements des yeux durant l'étude en situation réelle, ce qui pourrait être lié à un effet de l'aménagement et non directement de la densité de trafic. L'impact de la saillance visuelle et de l'effort est également discuté. Pour le second objectif, un modèle de prise de décision (Différentiation / Consolidation) est convoqué, stipulant que deux processus se suivent dans le temps pour aboutir à une décision : le processus de différentiation pour prendre une pré-décision, puis le processus de consolidation afin de la vérifier. La présence de l'un ou l'autre de ces processus est étudiée en fonction du moment de l'approche de carrefour, de la règle de priorité et de la décision finale de s'arrêter ou non. L'analyse des mouvements oculaires semble cohérent avec les prédictions émises sur l'exploration visuelle, la dynamique des processus de prise de décision et le changement de processus. Cependant, la position à laquelle le changement d'un processus à l'autre s'opère semble être plus proche du carrefour en situation réelle qu'en simulateur, ce qui pourrait s'expliquer par le danger réel et la visibilité plus restreinte en situation réelle. L'aspect dynamique est également discuté. La consistance des données issues de l'étude en situation réelle est plus contestable (grande variabilité et peu d'essais), mais apporte une validité externe aux observations faites également en simulateur, les deux études sont ainsi complémentaires. Enfin, une généralisation des modèles utilisés et de nos interprétations des données vers des applications est discutée, et nous concluons en proposant un modèle probabiliste bayésien qui permettrait de prédire la position du regard lors d'une situation multi-tâche et dynamique.
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Sophie Lemonnier. L'allocation de l'attention visuelle lors d'une situation multi-tâche et dynamique : l'approche de carrefour en conduite.. Psychologie. Université paris 8, 2011. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03028666⟩
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