Thèse Sharon OUDDIZ

25/10/2024 à 14 h - D29 (MDR)

Titre
Prévention des risques émergents des véhicules automatisés : Comment améliorer les capacités attentionnelles des drivengers ?

Jury
  •  Eric BRANGIER, Professeur des universités, Université de Lorraine, PErSEUs (Psychologie Ergonomique et Sociale pour l'Expérience utilisateurs EA 7312) (rapporteur)
  •   Jean-Marie BURKHARDT, Directeur de recherche, Université Gustave Eiffel, LaPEA (rapporteur)
  • Catherine GABAUDE  Directrice de recherche, Université Gustave Eiffel, LaPEA (examinateur)
  • Valérie LE FLOCH, Professeure des universités, Université Toulouse II Jean Jaurès  (examinateur)
  • Pierre-Vincent PAUBEL, Docteur, Université de Toulouse II Jean Jaurès  (examinateur)
  • Céline LEMERCIER, Professeure des universités, Université Toulouse II Jean Jaurès  (Directrice de thèse)

Résumé
En supprimant le facteur humain de la conduite, l’automatisation des véhicules prévoit de diminuer la mortalité routière. Cependant, les véhicules automatisés actuels et futurs ne retirent que partiellement l’humain de la boucle de la conduite. Avec un véhicule automatisé de niveau 3, l’humain pourra s’engager dans diverses tâches annexes mais devra être capable de reprendre le volant en cas d’inopérabilité du système. Ce retrait partiel de l’humain est problématique, les drivengers (contraction de conducteur et de passager) ont des comportements à risques lorsqu’ils doivent reprendre le contrôle de leur véhicule après un trajet automatisé de niveau 3. Plusieurs explications sont apportées dans la littérature, comme l’effet « out-of-the-loop » : retirer l’humain de la boucle de la conduite impacterait ses capacités à réacquérir une conscience de la situation optimale après la reprise, expliquant ses comportements inadaptés. Les modèles du switch attentionnel expliquent ces performances altérées par le coût du switch entre la tâche annexe et la conduite, imposé lors de la reprise. Le modèle MART propose une explication basée sur la dynamique malléable des ressources attentionnelles : ces performances détériorées seraient la conséquence du rétrécissement des ressources disponibles, en réponse à la sous-charge mentale expérimentée durant le mode automatisé. L’objectif principal de cette thèse est de mieux comprendre la cause des performances dégradées observées chez les drivengers lors de la reprise, et des facteurs pouvant les impacter. Dans la mesure où l’expertise routière se développe avec la pratique, les drivengers de demain n’atteindront peut-être jamais un niveau d’expertise suffisant à la mise en place de comportements sécuritaires. Ainsi, nos études se sont intéressées à l’étude des comportements des novices lors de la reprise. La première étude montre que la moitié des individus a une perception inadéquate de la reprise, percevant celle-ci comme trop facile ou difficile. La deuxième étude évalue le comportement visuo-attentionnel des drivengers durant la préparation à la reprise en fonction de leur expertise routière. Les résultats montrent des comportements visuo-attentionnels particulièrement altérés chez les drivengers novices en comparaison aux experts et à leurs homologues conducteurs. La troisième étude a pour objectif de mieux comprendre la cause des comportements visuo-attentionnels altérés, en particulier chez les novices, en évaluant leur fréquence de switch attentionnel. Les résultats montrent que les novices ont une fréquence de switch deux fois plus élevée que les experts, pouvant expliquer leurs performances dégradées. Enfin, la dernière étude évalue le modèle MART comme modèle explicatif des difficultés des drivengers à reprendre la conduite manuelle. Les résultats montrent que s’engager dans une tâche annexe exigeante durant le mode automatisé préserve les comportements lors de la reprise, alors qu’une tâche annexe peu exigeante, associée à un état de sous-charge, engendre un rétrécissement des ressources attentionnelles disponibles et des performances de reprise dégradées. L’effet négatif de la sous-charge mentale impacte particulièrement les novices, la différence entre ressources attentionnelles disponibles et requises pour la tâche de reprise étant plus important que pour les experts. Les résultats des quatre études sont discutés au regard des modèles de la conscience de la situation, des ressources attentionnelles et du switch attentionnel.