Conscience du risque et automatisation de la conduite : de l’analyse des processus cognitifs en situation de changement de voie à la conception centrée sur l’humain d'un système d'automatisation human-like

Abstract

La conduite automobile est une activité aussi complexe que répandue, parmi les manœuvres les plus courantes exécutées par les conducteurs nous trouvons le changement de voie (gls{CDV}) avec insertion entre des véhicules du trafic. Les progrès technologiques récents ouvrent la voie à une automatisation progressive des diverses composantes de l'activité de conduite dont, entre autre, le changement de voie.Nos objectifs dans ce travail de thèse en ingénierie cognitique étaient triples, (1) mieux comprendre et modéliser les processus cognitifs du conducteur à l'œuvre lors de la prise de décision et l'exécution d'un gls{CDV} en conduite manuelle (en particulier concernant l'évaluation subjective du risque) en vue d'alimenter le développement du modèle gls{COSMODRIVE} (cite{bellet2003}). (2) Concevoir et évaluer un automate textit{Human-like} capable d'exécuter un gls{CDV} à la manière d'un conducteur humain. Ce deuxième objectif permettant également de traiter de questionnements concernant l'acceptation de ce type d'automate. (3) Étudier les éventuels effets induits par l'utilisation de cette fonctionnalité d'automatisation du gls{CDV}, sur les décisions et jugements subjectifs lors de situations de gls{CDV} en conduite manuelle ultérieures.Pour atteindre ces objectifs, nous avons mis en place un protocole de recherche, sur la plate-forme de simulation V-HCD, divisé trois volets expérimentaux imbriqués et impliquant les mêmes participants pour chacun d'entre eux. Dans le cadre de ce protocole, les participants ont été invités dans un premier temps, à prendre des décisions de gls{CDV} et à évaluer le risque situationnel ainsi que l'acceptabilité d'un système d'automatisation de la manœuvre en conduite manuelle. Dans un second temps, à utiliser et évaluer un automate textit{Human-like} de la manœuvre de gls{CDV} et enfin dans un troisième temps, à conduire de nouveau manuellement et à prendre des décisions de gls{CDV} pour des situations de conduites spécialement paramétrées pour s'approcher de leur seuil de décision (estimé à partir d'une analyse en direct de leurs décisions lors de la première phase de conduite manuelle).Les résultats obtenus nous on permis d'identifier une stratégie d'insertion dans un espace du trafic lors du gls{CDV} permettant, sur la base de la théorie des zones enveloppes, d'expliquer la structuration des décisions d'exécution de la manœuvre. Concernant l'automate textit{Human-like} du gls{CDV} nous avons constaté une acceptation meilleure que prévue par les participants, y compris de la part des plus réfractaires au véhicule autonome. Nous avons aussi montré une diminution de l'estimation du risque de la situation et de la manœuvre lorsque celle-ci était exécutée par l'automate. Nous avons également, validé la dimension textit{Human-like} de la trajectoire de gls{CDV} de l'automate. Enfin, nous avons pu mettre en évidence la manifestation d'un effet induit par l'utilisation de l'automate lors de situations de gls{CDV} en conduite manuelle se traduisant par une diminution du seuil de décision et de l'évaluation du risque de la manœuvre pour ce seuil uniquement.Ces résultats tendent à montrer que la démarche de conception centrée sur l'humain de système d'automatisation de la conduite est prometteuse en terme d'acceptation de la technologie tout en présentant quelques effets induits potentiels à propos lesquels il faudra rester vigilant.