Perf RV 2 L humain virtuel au travail dans l usine du futur

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1 ETAT DE L ART SUR LES MODELES DE COMPORTEMENTS ET LES MODELES DE TACHES POUR LA GENERATION D'OPERATEURS VIRTUELS AU TRAVAIL Thématique : Réalité Virtuelle, Interface Homme - Machine et Simulation Perf RV 2 L Humain Virtuel au travail dans l Usine du Futur Livrable No Sous Projet No. 2 Titre du sous-projet Niveau comportemental Lot No. 2.1 Titre du lot Modélisation de l activité individuelle Auteurs Stanislas Couix, Jean-Marie Burkhardt (LEI Université Paris 5) Stéphane Donikian, Michaël Rouillé (INRIA Rennes) Statut Version finale RNTL 2005 Page 1

2 SOMMAIRE 1 Introduction Quelques clarifications/définitions Modèle(s) Modélisation et comportement (en psychologie) Objectifs associés à la modélisation Pour le développeur dans le domaine de l animation Pour le psychologue et l ergonome Pour le chercheur en Intelligence Artificielle Architectures cognitives Introduction SOAR, State Operator And Result EPIC, Executive-Process/Interactive Control ACT-R, Adaptative Control of Tought - Rational ACT-R/PM, Adaptative Control of Tought Rational / Perceptual Module CoLiDeS, Comprehension-based Linked model of Deliberate Search Conclusion Modélisation ergonomique des tâches et formalismes exploités Objectifs et approches de la modélisation ergonomiques Modélisation des tâches Analyse des tâches/du travail Analyse du travail/des tâches pour la formation Analyse du travail et conception des systèmes interactifs Conclusion Une synthèse des principaux modèles hiérarchiques des tâches HTA, Hierarchical Task Analysis MAD*, Méthode Analytique de Description des tâches utilisateur orienté spécification d interface GTA, Groupware Task Analysis METISSE, Modèle de description de Tâches orienté assistance et Suivi de l apprenant Modèles pour le comportement d humanoïdes autonomes Systèmes multi agent Introduction PECS, Physical conditions Emotional state Cognitive capabilities Social status Brahms Conclusion Animation comportementale Les premiers travaux L'animation par association stimulus / réponses Animation au moyen de règles de comportement Animation au moyen d'automates d'états finis HPTS : un outil de spécification de comportements réactifs HPTS++ : les approches compétitives et coopératives de sélection d'action(s) Approches Cognitives Cartes Cognitives Spatiales Discussion-Synthèse Comparaison des modèles ergonomiques...41 RNTL 2005 Page 2

3 6.1.1 Quoi : la tâche Pourquoi : les buts Comment : la manière d atteindre le but Où : le contexte, l environnement Qui : l opérateur exécutant Comparaison des modèles de comportement Conclusion Références RNTL 2005 Page 3

4 GLOSSAIRE Avatar : Représentation de l utilisateur dans le monde virtuel. But : état du système à atteindre. CAO: Conception Assistée par Ordinateur Cognition : regroupe les divers processus mentaux allant de l'analyse perceptive à la commande motrice en passant par la mémorisation, le raisonnement, la décision, le langage)... Elle regroupe donc les fonctions de l'esprit humain par lesquelles nous construisons une représentation opératoire de la réalité à partir de nos perceptions, susceptible en particulier de nourrir nos raisonnements et guider nos actions. Ergonomie : Discipline scientifique qui vise la compréhension fondamentale des interactions entre les êtres humains et les autres composantes d un système, et la mise en œuvre dans la conception de théories, de principes, de méthodes et de données pertinentes afin d'améliorer le bien-être des hommes et l'efficacité globale des systèmes. EV : Environnement Virtuel EVA : Environnement Virtuel pour l Apprentissage Haptique : Modalité d interaction mettant en œuvre le sens du toucher ; le terme d haptique regroupe d une part le retour d effort, qui agit sur les capteurs kinesthésiques de l utilisateur, et d autre part le tactile, qui stimule les cellules sensorielles cutanées. HTA : Hierarchical Task Analysis. Modèle permettant la description hiérarchique des tâches, pour plus de détails voir la section Humanoïde : Humain virtuel évoluant dans l environnement virtuel. GTA : Groupware Task Analysis. Méthode pour la conception de collecticiels (groupware) associée à un langage permettant la modélisation des tâches et des environnements de travail. Pour plus de détails voir la section Intelligence Artificielle : construction de programmes informatiques qui s adonnent à des tâches qui sont, pour l instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l apprentissage perceptuel, l organisation de la mémoire et le raisonnement critique. MAD* (MAD STAR) : Méthode Analytique de Description des tâches utilisateur orienté spécification d interface. Méthode de conception pour spécifier les interfaces de système hommes-machines associée à un langage de modélisation permettant la description hiérarchique de tâches (censée refléter la structure des représentations mentales de l opérateur expert de la tâche) et des objets pertinents à la réalisation de la tâche. Pour plus de détails voir la section METISSE : Modèle de description de Tâches orienté assistance et Suivi de l apprenant. Langage permettant de modéliser la tâche que doit réaliser l apprenant (tâche prescrite) afin de pouvoir mesurer automatiquement les écarts avec ce qu il fait effectivement (tâche effective) lorsqu il interagit avec un Environnement Informatique pour l Apprentissage Humain (EIAH). Pour plus de détails voir la section Neurophysiologie : étude des fonctions du système nerveux, reposant sur tous les niveaux de description, du niveau moléculaire jusqu'au niveau le plus intégré des réseaux neuronaux. Perf RV : plate-forme RNTL sur le thème du bureau d étude du futur labellisée en juin Ce projet regroupait 6 partenaires de recherche, 7 industriels et l ADEPA. Point de vue égocentré : point de vue dont le centre est la personne elle-même. Point de vue hétérocentré : point de vue d une tierce personne. Point de vue allocentré : point de vue de type œil de Dieu survolant la scène RV : Réalité Virtuelle. La réalité virtuelle peut être définie comme un ensemble de techniques matérielles et logicielles destinées à permettre à un ou plusieurs utilisateurs d interagir de la façon la plus naturelle possible avec des données numériques ressenties par le biais de canaux sensoriels. RNTL 2005 Page 4

5 RV&A : Réalité Virtuelle et Augmentée. Tâche : ce qui est fait (tâche effective) ou ce qui est à faire (tâche prescrite, e.g. une procédure) par un opérateur pour atteindre un but. Temps réél : mode de traitement qui permet l'admission des données à un instant quelconque et l'obtention immédiate des résultats. RNTL 2005 Page 5

6 1 INTRODUCTION La problématique de la modélisation du comportement humain dans le cadre d'applications de réalité virtuelle est de proposer une architecture permettant de générer au moyen de modèles des comportements crédibles d'acteurs virtuels anthropomorphes évoluant en temps réel dans des mondes virtuels. Ces derniers peuvent représenter des situations particulières étudiées par des psychologues du comportement ou encore correspondre à un univers imaginaire décrit par un scénariste. La modélisation du comportement humain est abordée dans et par différentes disciplines comme la psychologie, l'ergonomie, la neurophysiologie, l'intelligence artificielle, l'économie, etc. Il est central en psychologie, où le comportement humain constitue l'objet, sinon d'étude, du moins au travers duquel l'activité mentale est possiblement atteignable selon les critères de la science. Il est aussi important en ergonomie -en particulier cognitive- pour guider la conception et l'évaluation des technologies et des situations de travail. Il n'en est pas moins également important dans une certaine approche de l'intelligence artificielle, soit pour fournir une spécification ou une analogie exploitable par l'automatique et l'informatique pour résoudre des problèmes complexes, soit pour fournir des techniques permettant la simulation et la confrontation avec les données recueillies par la psychologie. Au sein du projet PerfRV2, le lot 2.1 vise en particulier à développer et implémenter un modèle de l activité cognitive d un ou plusieurs opérateurs humains dans un poste individuel ou collectif à l intérieur d un «process» industriel. Il est complémentaire du lot 2.2 lequel modélise l environnement et les propriétés des objets présents dans cet environnement, en particulier celles qui affectent directement la performance et le mode de réalisation de l activité. Ce cadre est étendu par les aspects liés à la coopération, ainsi que par les aspects spécifiques à l apprentissage dans le SP 4. A partir d un ou plusieurs cas concrets d activité, il s agit de développer les moyens permettant la modélisation de tout ou partie de l activité individuelle d un opérateur en environnements virtuels. Nous souhaitons ainsi développer un ou plusieurs composants logiciels permettant d exploiter certaines formalisations cognitives de l activité finalisée issue de l ergonomie pour intégrer un modèle interne du comportement de l opérateur ou de l utilisateur dans l environnement virtuel. En effet compte tenu de l orientation forte en modélisation des opérateurs et des situations de travail dans l Usine Numérique, une compatibilité est souhaitable avec les données et les instruments associés à l analyse ergonomique du travail sur le poste et avec d autres approches d analyse Facteurs-Humains désormais classiques dans la conception ou le réaménagement des processus de travail dans l industrie. Dans cette optique, un couplage du modèle de l activité individuelle est envisagé avec certains déterminants internes (niveau de vigilance, stress, fatigue, surcharge cognitive, degré d expérience, etc.) et certains déterminants externes (événements imprévus, pression temporelle, ambiance, etc.) de son comportement. De même il est souhaitable que les notions de hiérarchie d objectifs, de perception multisensorielle et de coordination attentive puissent être prises en compte explicitement dans la modélisation. Développer un tel modèle devrait permettre principalement de servir de base afin de programmer le comportement d un opérateur virtuel avec lequel d autres opérateurs (réels ou virtuels) seraient susceptibles d interagir dans le cadre d une situation de coopération. Une autre perspective qui ne sera pas développée directement dans PERF RV2 mais qui devrait être anticipée consiste en la génération d' une assistance individualisée à ces opérations en réalité virtuelle : soit par un modèle interne de la tâche susceptible de faciliter l interprétation des actions de l utilisateur lorsqu il pilote un opérateur virtuel ; soit par un modèle interne de l apprenant en situation de formation (modèle de l apprenant) lorsqu il s agit de le suivre et de l aider suivant l approche pédagogique la plus adaptée. L'objectif du présent document est de présenter une revue des modèles qui pourraient contribuer à l'élaboration d'un langage permettant de générer le comportement d'opérateurs virtuels au travail. RNTL 2005 Page 6

7 2 QUELQUES CLARIFICATIONS/DEFINITIONS. 2.1 Modèle(s) Un modèle est initialement une «maquette, réduction, reproduction d un objet sous une forme simplifiée pour être soumis à des mesures, des calculs, des tests physiques qui ne pourraient être appliqués commodément à l objet lui-même ( )» (Encyclopédia Universalis, p 121 ; cité par [61]. Par une extension récente, est aussi considéré comme un modèle toute «figurations ou reproductions qui servent les buts de la connaissance» (Encyclopédia Universalis, p 121 ; cité par Leplat, 2003). Au delà du détail de cette définition, trois éléments nous apparaissent importants à souligner : 1. Un modèle est d abord une simplification : modéliser consiste à retenir seulement certaines caractéristiques «pertinentes» de l objet ou de la situation figurée, et rend explicite certaines des propriétés et relations reliant ces caractéristiques. Le fait qu un modèle ne soit pas «complet» n est par conséquent pas une critique recevable ; la question cruciale concerne plutôt le choix des sousensembles de caractéristiques représentées et non représentées. 2. Tout modèle est exprimé au moyen d une notation plus ou moins formelle, en d autres termes un code. Par exemple, il peut s agir d une expression mathématique, d un graphe, de diagrammes, de boîtes et de flèches, voire d une collection de descriptions littéraires. Plus généralement pour tout objet considéré et son modèle, n importe quelle notation ou formalisme de représentation peut a priori être utilisé. Il en découle, entre autres conséquences, que l objet ne partage ni les propriétés ni la nature du formalisme de notation exploité pour le figurer, quelle que soit la discipline d emprunt et l épistémologie dudit formalisme. De ce fait, utiliser une expression mathématique pour décrire le raisonnement ne présuppose pas que le raisonnement soit mathématique. De même, l usage de représentation des connaissances sous forme de réseaux de neurones ou de règles de production ne présuppose pas l existence concrète de telles structures dans la tête du sujet humain. Cependant, certains formalismes ont probablement des relations plus étroites que d autres avec l objet modélisé : il peut s agir d une analogie ou alors de propriétés véritablement communes. 3. Enfin, un modèle est un outil. Il est conçu pour servir à quelqu un, de manière à faire quelque chose. Un modèle n est donc ni absolu ni unique. Au contraire, il y a une infinie variété de modèles potentiels pour un seul objet donné. L usage et le type d utilisateur influence les critères et les objectifs concrets à atteindre en termes de modélisation. 2.2 Modélisation et comportement (en psychologie) Le comportement est une «manière d être et d agir des Animaux et des Hommes, manifestation objective de leur activité globale» (d après Piéron, 1907 ; cité in Grand Larousse de la Psychologie). Un synonyme est la conduite. Ainsi, pour le psychologue, le comportement est un ensemble de phénomènes observables, qu il faut distinguer des activités mentales (e.g. raisonnement) ou encore des variables internes au sujet (e.g. motivation). La démarche consiste ensuite à inférer le fonctionnement interne du sujet à partir de son comportement. Le domaine de la modélisation du comportement humain est par conséquent varié, vaste, et multiparadigmatique. Vaste et varié, d une part, par les aspects et la granularité des «objets» qui sont modélisés, depuis des processus perceptifs ou cognitifs élémentaires jusqu à la résolution de problèmes riches et complexes (tels que le diagnostic médical, l apprentissage de l informatique, la conduite de hauts-fourneaux etc.), depuis le sujet individuel jusqu au fonctionnement des groupes et des organisations. Vaste et varié, d autre part, par les cadres théoriques et les formalismes utilisés. Vaste et varié, enfin, par les objectifs propres à chaque perspective disciplinaire, et les finalités éventuelles en termes de développement. On distingue couramment deux domaines dans la modélisation selon qu elle porte sur des processus mentaux de niveau sub-symbolique ou symbolique. Sans que cela puisse être exactement confondu avec la dichotomie précédente, on peut aussi distinguer entre, d une part, les modélisations orientées plutôt vers la physiologie ou la biologie des fonctions et des structures mentales et, d autre part, les modélisations orientées vers les processus cognitifs associés au raisonnement, au langage et à la RNTL 2005 Page 7

8 manipulation d information symbolique 1. [74] 1986 oppose deux épistémologies principales dans les sciences étudiant le comportement : d un coté la Neurophysiologie du mouvement associée majoritairement à la construction d une «causalité circulaire» et, de l'autre côté la Psychologie de la Cognition dont le fondement relève essentiellement d une «causalité linéaire». En neurophysiologie du mouvement, le comportement est abordé essentiellement sous l angle du geste et du contrôle moteur selon un paradigme de «causalité circulaire» établissant les liens et dépendances entre les différents systèmes et sous systèmes du mouvement. Le comportement y est abordé selon trois aspects privilégiés d étude que sont les postures, les attitudes et le mouvement. L approche est fortement liée au substrat neurophysiologique et à la modélisation des différentes boucles de régulation et niveaux de contrôle. A l inverse, le versant cognitif de ces activités est peu étudié/ intégré dans les modèles et les situations expérimentales du domaine si ce n est à travers les différences liées à la variable «expertise» souvent invoquée dans les travaux du domaine. De façon différente en psychologie, l approche majoritaire analyse le comportement du sujet humain en assimilant ce dernier à un système de traitement de l information (Figure 1) selon un paradigme d étude établissant une causalité linéaire entre les propriétés d une situation ou d un stimulus et les réponses observées (S R). Il s agit d une approche fonctionnelle, dans la mesure où l on cherche à rendre compte de l activité mentale de façon indépendante du substrat neurophysiologique. Les comportements sont étudiés dans le contexte de tâches donnant lieu à une activité symbolique, laquelle est vue essentiellement comme un calcul rationnel (la rationalité considérée pouvant être limitée, par exemple par les connaissances ou les informations dont dispose le sujet). (Stimulus) Environnement extérieur (Comportement observable) Système de Traitement de l Information (STI) CODAGE (Récepteurs) Mémoire de travail (MT) Mémoire à long terme (MT) (Résolveur de problème = STI niveau symbolique ) CODAGE (Effecteurs) Figure 1 La cognition humaine en tant que Système de Traitement de l'information (exemple adapté de Goel & Pirolli, 1992) Les modèles du comportement élaborés en Psychologie et en Ergonomie se répartissent entre deux pôles extrêmes. A une extrémité, on trouve des modèles élémentaires se concentrant sur une relation fonction/objet élémentaire dans une situation très spécifique, généralement assez prédictifs (Leplat, 2003). A l autre extrémité, on trouve des modèles plus larges de l activité qui constituent généralement en fait «de simple analogies ayant pour fonction essentielle de caractériser une situation, de proposer un cadre d étude, une manière de traiter un problème». Quelque soit l approche et l angle disciplinaire privilégiés, il est utile de distinguer, parmi ces modèles, ceux qui portent sur les résultats ou la performance et ceux qui portent sur le processus amenant à ces résultats. L existence d un modèle donné, même validé empiriquement, à un certain moment, ne devrait pas aboutir à figer l analyse psychologique des comportements. Comme le souligne Leplat (2003, p 21), «la réussite à une même tâche peut être obtenue par des activités équivalentes sous l angle de cette réussite (vicariance). ( ) A l adaptabilité de l activité doit donc correspondre l adaptabilité des modèles et la connaissance des conditions de passage d un modèle à l autre.» Dans le cas où la modélisation informatique se place explicitement dans le champ de (et pour) la psychologie, il doit être clair que toute implémentation informatique ne peut être considérée sans précaution comme un modèle. Ainsi, «les programmes informatiques simulant un traitement cognitif 1 Cette distinction nous semble rejoindre l opposition faites par 34. Donikian, S. Modélisation, controle et animation d'agents virtuels autonomes évoluant dans des environnements structurés et informés, Université de Renne 1, Rennes, aout 2004, RNTL 2005 Page 8

9 selon une architecture donnée, par exemple à base de règles, de cas ou encore de réseaux de neurones formels, ne sont pas forcément des modèles, mais ils peuvent l être s ils les implémentent réellement point par point. De même, tout ajustement, même très étroit, d une fonction mathématique (probabiliste par exemple) à des données comportementales n est pas forcément un modèle comportemental» [92]. Pour finir, il nous semble utile de souligner que, en particulier dans un contexte pluridisciplinaire, des modèles différents peuvent être considérés comme autant de manières d aborder et de caractériser un comportement ou une situation. L articulation entre ces différents modèles est un enjeu à la fois pratique et scientifique majeur pour les recherches à venir. 2.3 Objectifs associés à la modélisation La question de la simulation du comportement humain, et en particulier dans sa composante de mouvement en 3D, a été considérée récemment de façon importante par les développements en réalité virtuelle. Selon la discipline et le contexte dans lequel l élaboration puis l utilisation du modèle sont situées, des objectifs diffèrent. Même si cette classification peut sembler caricaturale, il nous semble utile de distinguer trois grandes familles d objectifs en regard de trois enjeux disciplinaires distincts Pour le développeur dans le domaine de l animation Le but essentiel associé à l utilisation de modèles du comportement, pour le développeur, est de pouvoir programmer directement un but ou un comportement abstrait, plutôt que de devoir spécifier la succession d actions ou d états correspondants [67], p 47) : «le développeur cherche par exemple à donner un ordre concret à son personnage de synthèse «gare toi derrière la pendule de la gare». Cet ordre induit un comportement, qui se traduit par des actions physiques (le déplacement d une voiture)». Il s ensuit des critères propres à cette perspective, pour évaluer la puissance et l intérêt des modèles. Un «bon» modèle permet d engendrer, l objectif étant décrit plutôt que la séquence d actions conduisant à l atteinte du but, i.e. la voiture est garée. Le «modèle» a rempli sa tâche en permettant de «programmer» un certain type de comportement, de façon plus ou moins «abstraite», et en laissant une autonomie plus ou moins grande au personnage de synthèse. Le modèle peut aussi être considéré comme d autant plus satisfaisant que le comportement obtenu est jugé «subjectivement» comme «réaliste» ou «naturel» par un observateur externe de la scène (sans préjuger du paradigme d évaluation utilisé pour évaluer cette dimension naturelle, cf. [18]) Pour le psychologue et l ergonome Le chercheur intéressé par la psychologie du comportement ou les sciences du mouvement ne se satisfera généralement pas des seuls critères de puissance et «programmabilité» du modèle. En effet, l élaboration d un modèle psychologique peut renvoyer à 3 types de finalités [85], chacune impliquant des critères supplémentaires qui lui sont spécifiques pour la simulation du comportement : Décrire. Un modèle peut être utile afin de décrire un objet en insistant sur certains aspects [91]. Dans le contexte de l ergonomie de conception, par exemple, le(s) modèle(s) vise(nt) à mettre en avant les dimensions ou caractéristiques importantes pour une bonne adaptation de l artefact au comportement de la population des futurs utilisateurs. Expliquer. Le modèle vise à expliquer pourquoi les choses se passent d une certaine façon, dés lors qu il existe au moins une alternative. L explication est dépendante des théories et des paradigmes privilégiés par l analyste ou le chercheur. Lorsqu il s agit de l Homme ou de l Animal on peut dégager trois grandes postures qui placent l explication de façon préférentielle au niveau (a) des caractéristiques de l environnement extérieur, (b) des propriétés internes au sujet, ou (c) de l interaction entre des propriétés internes du sujet et externes liées à l environnement. Prédire. La finalité est, à travers l animation du modèle, d anticiper «correctement» i.e. de façon mesurable et valide les comportements ou changements d états de l objet modélisé. La prédiction peut elle même avoir des objectifs variés, allant de la validation empirique du modèle sur le plan des connaissances scientifiques, à l évaluation de certains aspects des facteurs humains en amont de la conception, grâce au prototypage virtuel par exemple. RNTL 2005 Page 9

10 L utilisabilité des programmes permettant la modélisation et la simulation est, dans ce contexte, un enjeu pour un développement dans les recherches en psychologie. L utilisabilité, aujourd hui loin d être acquise, est un axe important pour améliorer et continuer à développer la recherche, comme l argumente une synthèse récente [84] Pour le chercheur en Intelligence Artificielle L un des grands courants de l Intelligence Artificielle (IA) consiste à «développer des techniques dans le but de rendre compte de certains phénomènes observés par les psychologues [48]. Il ne s agit pas de la seule approche possible. Des objectifs d efficacité quant à la résolution d un problème, voir d optimisation dans les implémentations choisies peuvent être considérés comme premiers (voir la discussion dans Kayser, 1992). Dans ces deux cas, la «plausibilité» psychologique des modèles proposés n est plus forcément recherchée. Une perspective complémentaire associant Psychologie, Ergonomie et IA consiste à s intéresser aux modèles psychologiques et informatiques du comportement dans le but d améliorer la puissance de simulation des premiers, en même temps que la validité écologique et l utilisabilité des seconds. Dans le domaine de la Réalité Virtuelle, cette approche a donné lieu à des travaux récents, centrés sur les techniques de génération de comportements [78] [14] ou centrés sur l intégration et l utilisabilité de la simulation informatique des modèles cognitifs [84]. RNTL 2005 Page 10

11 3 ARCHITECTURES COGNITIVES 3.1 Introduction Les architectures cognitives visent à unifier au sein d'un même modèle un ensemble de propriétés communément admises au sein d'une communauté scientifique sur la cognition humaine. Nous allons présenter maintenant quelques principaux modèles d'architecture logicielle élaborés avec l'objectif de permettre la modélisation de certains comportements humains. 3.2 SOAR, State Operator And Result Un des efforts les plus ambitieux pour unifier différents aspects de la cognition est le système SOAR [56] issu des travaux sur une théorie unifiée de la cognition [70]. SOAR peut être décrit comme une architecture pour simuler un raisonnement symbolique intelligent qui intègre des mécanismes de base pour la résolution de problèmes, l'utilisation de connaissances, l'apprentissage et -à un niveau moindre- des comportements sensori-moteurs. SOAR a une architecture unique pour toutes les tâches, sous-tâches, une représentation unique des connaissances permanentes et des connaissances temporaires, un mécanisme pour générer des buts et un mécanisme d'apprentissage. Dans SOAR, toutes les décisions sont faites à partir de l'interprétation des données perçues, du contenu de la mémoire de travail créé pour la résolution de problèmes antérieurs et de toute connaissance retrouvée à partir de la mémoire permanente. SOAR est fondé sur l'hypothèse que tous les comportements délibérés (i.e. orientés buts) peuvent être représentés par la sélection et l'application d'opérateurs à l intérieur d un espace d états. Un état est la représentation de la situation courante du problème à résoudre actuellement en mémoire. L'application d'un opérateur va changer l'état courant en un nouvel état, changeant la représentation de celui-ci dans la mémoire. Un but est une issue désirée de l'activité de résolution de problème. SOAR applique continuellement des opérateurs choisis pour tenter d atteindre le but. Figure 2 Comportement dans le temps représenté comme un mouvement à travers un espace de problème. L espace de problème est représenté par un triangle qui symbolise l expansion de l ensemble des possibilités au cours du temps. Les carrés représentent des états, les caractéristiques et valeurs qui représentent la situation externe et interne. Les états buts, états dans lesquels des caractéristiques possèdent des valeurs indiquant que le but est atteint, sont grisés. Une transformation d état peut correspondre à un comportement interne (conscient ou inconscient) ou à un comportement externe (actions observables dans le monde), ou les deux. RNTL 2005 Page 11

12 SOAR possède deux types de mémoire : la mémoire de travail et la mémoire à long terme. La mémoire de travail contient les descriptions de la situation courante incluant les données provenant des capteurs. La mémoire de travail est organisée en objets eux-mêmes décrits à travers leurs attributs. L'état courant est la somme des objets contenus dans la mémoire de travail avec les valeurs courantes de leurs attributs. La mémoire à long terme (appelée aussi mémoire de production) contient les productions, règles de type conditions-actions. Si les conditions d'une production sont vérifiées au sein de l'état courant contenu dans la mémoire à court terme, alors les actions associées à la production sont exécutées. SOAR a une notion primitive en ce qui concerne l'apprentissage : il s'agit de l'apprentissage par l'expérience qui va permettre de produire de nouvelles règles de production. La coordination entre les tâches et sous-tâches dans SOAR est modélisée sous la forme de trois types de planification : étendue : abstraction et sélection de buts ; hiérarchique : sélection d'opérations pour réaliser les buts en accord avec un plan déterminé au préalable ; réactive : sélection d'actions motrices. Ainsi l'apprentissage déplace de la connaissance du niveau planification étendue vers le niveau intermédiaire de décision d action et aussi vers le niveau inférieur de la mise en œuvre des actions. 3.3 EPIC, Executive-Process/Interactive Control EPIC [49]; [50] est l acronyme de Executive-Process/Interactive Control. L objectif de l architecture EPIC est de fournir une simulation précise du traitement de l information par le sujet humain avec en particulier une description détaillée des activités perceptive, cognitive et motrice impliquées (Figure 3). Une caractéristique importante d EPIC est son orientation vers la simulation de situations de gestion de tâches multiples. RNTL 2005 Page 12

13 Figure 3. L architecture EPIC (Executive-Process/Interactive Control) d après Kieras & Meyer (1997) EPIC implémente une synthèse entre, d une part, un système de production représentant les connaissances manipulées et, d autre part, la simulation de systèmes parallèles de traitement de l information à travers les différents «circuits» sensori-moteurs. EPIC admet deux catégories de paramètres [19] : Les paramètres standards, peuvent être considérées comme des paramètres du système stable dans toutes les tâches, les paramètres spécifiques sont libre de varier dans les différentes situations, mais ont plus ou moins des valeurs conventionnelles. Un exemple de paramètre standard dans EPIC est la durée d un cycle de production dans le processeur cognitif dont la valeur est 50 ms. Un exemple de paramètre spécifique est le temps que le processeur visuel met pour reconnaître qu une forme particulière représente une flèche droite, dont la valeur est 250 ms. Cependant, EPIC ne simule pas les processus sensoriels et moteurs en tant que tels, il en simule plutôt l ordonnancement temporel et les durées, en tenant compte des contraintes de coordination et de partage de ressources entre les différents étages des traitements sensoriels et moteurs. Par exemple, en ce qui concerne la simulation de la réalisation de gestes et d actions, les phases de préparation et de réalisation sont distinguées. Dans EPIC un seul mouvement à la fois peut être en cours de préparation, en même temps qu une seule action peut être en cours de réalisation [19]. Le temps pour préparer un mouvement dépend du nombre de déterminants du mouvement qui doivent être préparés pour chaque mouvement et des caractéristiques du dernier mouvement préparé. Ce qui a été préparé pour le mouvement précédent peut parfois être réutilisé, ce qui fait alors gagner du temps. EPIC peut ainsi réaliser rapidement la répétition de mouvements équivalents car la préparation de caractéristiques n est pas nécessaire si les mouvements sont identiques. S ils ne sont pas identiques, le temps gagné est fonction de l ampleur de la différence avec le mouvement précédent. Le temps d exécution d un mouvement correspond grossièrement au temps qu il faut pour le réaliser physiquement ; le temps d exécution pour des mouvements volontaires des mains et des doigts est calculé selon les paramètres de la loi de Fitts. Comparativement à SOAR, le système de production présente 2 différences importantes: d une part, il n y a pas de limitation du nombre de règles de production pouvant être déclenchées au cours d un RNTL 2005 Page 13

14 cycle du processeur cognitif et, d autre part le niveau de granularité des règles est beaucoup plus élevé, autorisant [19] un parallélisme à tous les niveaux de l architecture, y compris à l étage cognitif. De ce fait, EPIC est fortement orienté vers l élaboration de modèles prédictifs des performances de sujets ayant à gérer plusieurs tâches en parallèle. Pour cela, à côté des connaissances sur la tâche, un autre ensemble de règles dites d exécution (executive knowledge) est également mobilisé dans la simulation [19]. En effet, il s agit de rendre compte des résultats suivants : lorsque plus d une tâche sont réalisées en même temps, elles peuvent s exécuter en parallèle. Cependant, de nombreux processeurs perceptivo-moteurs sont en réalité sériels. Les gens n ont qu une seule paire d yeux ne pouvant être dirigées que vers un seul endroit à la fois, donc si des nombreuses tâches sont en cours et qu elles nécessitent toutes deux l observation d espace différents, quelque chose doit arbitrer. Dans EPIC, cette connaissance additionnelle sur la manière de gérer de nombreuses tâches est appelé règles d exécution (executive knowledge), et les productions implémentant cette connaissance s exécutent en parallèle avec la mémoire de production implémentant la connaissance sur la tâche. 3.4 ACT-R, Adaptative Control of Tought - Rational ACT-R (Anderson, 1993; [6] est issu du modèle ACT* (Adaptative Control of Thought, [4]) dont l objectif ambitieux est de proposer une théorie générale de la cognition. Cette théorie a vu plusieurs versions implémentées dans le but de simuler les performances observées dans des tâches expérimentales concernant l apprentissage et la mémoire, ACT-R peut être utilisé pour développer des simulations d'un grand nombre de phénomènes cognitifs ayant trait à la mémoire, à la résolution de problèmes et à l'acquisition de capacités. Dans sa version originelle, l'architecture d ACT-R décrit fonctionnellement les composants du système cognitif et leurs relations (Figure 4) : les connaissances déclaratives formalisées sous la forme d'un réseau comprenant des nœuds (concepts) et des arcs (associations entre concepts) ; les connaissances procédurales, stockées dans une mémoire spécifique, traduisent le savoir associé à l action, i.e. la connaissance propre à l action sur «comment on fait». La spécificité des productions est que, à l'inverse des connaissances en mémoire déclarative qui peuvent être ajoutées, les composants procéduraux ne peuvent être intégrés dans la mémoire procédurale que par l action, c est à dire en «faisant» ; la mémoire de travail (de l anglo-saxon working memory), représente le fait que seule une petite partie de la mémoire déclarative est active à un moment donné. Figure 4. ACT (Adaptative Control of Thought), d après Anderson (1990) L'architecture d'act-r 5.0 [5], la version la plus récente, est une architecture modulaire, chaque module étant dédié au traitement d'un type d'information. La coordination des comportements est effectuée au sein d'un système de production central. Ce processeur central n'a pas un accès direct aux données des modules et ne peut répondre qu'à un minimum d'informations déposées dans les buffers des différents modules. Ainsi un individu ne sera pas réceptif à l'ensemble de l'information se trouvant dans son champ visuel mais seulement à celle des objets auxquels il est attentif. De la même manière, il n'a pas conscience instantanément de tout le contenu de la mémoire à long terme, mais seulement des faits récupérés (contenu en mémoire de travail). La Figure 5 présente l'architecture modulaire d'act-r en relation avec son implantation physiologique possible dans le cerveau humain. Dans ce schéma, on peut remarquer une association entre les boîtes et les régions corticales dans lesquelles sont supposés avoir lieu ces traitements. Par exemple, DLPFC veut dire Dorso-Lateral RNTL 2005 Page 14

15 PreFrontal Cortex et VLPFC VentroLateral PreFrontal Cortex. On distingue aussi deux types de mémoire à long terme : la mémoire déclarative et la mémoire procédurale. L'architecture suppose un mélange de traitements effectués en séquence et en parallèle. A l'intérieur d'un module, il y a un fort parallélisme. Par exemple, le système visuel traite simultanément l'ensemble du champ visuel et le système déclaratif exécute des recherches parallèles au travers de la mémoire en réponse à une requête de récupération d'information. Les traitements effectués au sein des différents modules sont exécutés en parallèle de manière asynchrone et il n'y a que deux goulets d'étranglement dans le système. Le premier est la limitation du contenu d'un buffer à une seule unité de connaissance, appelé chunk dans ACT-R. De cette manière, seul un élément peut être récupéré de la mémoire à long terme à chaque cycle et de la même manière un seul objet peut être encodé à partir du champ visuel. Le second goulet est la sélection d'une seule production à chaque cycle, se différenciant ici de SOAR. Nous donnons une description succincte de chacun des modules d'act-r et renvoyons le lecteur intéressé à [5] : Le système sensori-moteur : la vision est décomposée en deux modules ayant chacun un buffer associé : un module dédié à la localisation (where) et un autre à la dénomination (what). Une requête au module what va provoquer un déplacement de l'attention visuelle à cet emplacement, traiter l'objet s'y trouvant et générer un bloc dans la mémoire déclarative décrivant cet objet. Le module but : il a juste pour objet de garder une trace des intentions afin que le comportement serve ce but. Le module mémoire déclarative : Plusieurs éléments contrôlent la récupération d'information dans la mémoire déclarative (les équations d'activation et d'apprentissage de bloc, la probabilité et le délai de récupération). Le module mémoire procédurale : il contient des règles de production qui possèdent chacune une évaluation de son utilité, donnée qui servira dans le processus de sélection de production. L'utilité intègre dans son calcul la notion de probabilité de succès. Dans ACT-R, le processus d apprentissage est formalisé de la façon suivante : les connaissances se présentent d abord au sujet sous une forme déclarative (en général un exemple, une consigne). Si, dans une nouvelle situation cette connaissance est activée, elle doit être interprétée pour pouvoir prédire une action compatible avec les données (stratégies faibles de type essais erreur, fin et moyen, voire analogie). Lorsque cette étape d interprétation se répète, la connaissance devient progressivement compilée sous la forme d une règle de production. Cette compilation est obtenue par suppression des détails des procédures intermédiaires relatifs au processus d interprétation. Les règles compilées sont ensuite renforcées suivant les principes de l automatisation (e.g. plus une règle est générale, plus son seuil d activation est bas.) RNTL 2005 Page 15

16 Figure 5 - Architecture d'act-r 3.5 ACT-R/PM, Adaptative Control of Tought Rational / Perceptual Module ACT-R/PM (Perceptual Modules) est un développement d ACT-R [20] qui étend ce modèle, initialement orienté vers la seule simulation de l activité cognitive, en lui adjoignant une capacité à paralléliser ainsi que des composants analogues à EPIC. Le système ACT-R au cœur de ACT-R/PM est, comme EPIC et SOAR, un système de production avec une activité centrée autour du cycle de production qui a une durée fixe de 50 ms. Plusieurs points importants diffèrent par rapport aux autres architectures telles SOAR ou EPIC (Byrne, 2003). Premièrement, ACT-R ne peut déclencher qu une seule règle de production par cycle. Lorsque plusieurs règles de production sont possibles pour un même cycle, une procédure d arbitrage appelée résolution de conflit entre en jeu. Deuxièmement, ACT-R formalise une théorie de la mémoire déclarative. Contrairement à EPIC et SOAR, les éléments de la mémoire déclarative de ACT-R ne sont pas de simples symboles. Chaque élément déclaratif est associé avec une règle d activation, qui détermine si oui ou non il va être activé et avec quelle vitesse. Troisièmement, ACT-R contient des mécanismes d apprentissage, mais ce n est pas un système d apprentissage omniprésent comme dans SOAR. Ces mécanismes sont basés sur une «analyse rationnelle» des besoins d information d un système cognitif adaptatif. 3.6 CoLiDeS, Comprehension-based Linked model of Deliberate Search CoLiDeS vise à modéliser la façon dont un utilisateur explore une nouvelle interface. Contrairement aux trois systèmes précédents, il n est pas fondé sur des règles de production mais sur le modèle de construction - intégration développé par [51]. CoLiDes est fondé sur un processus dont les composants et la logique diffèrent grandement des cycles des systèmes de production. Chaque cycle comprend deux phases distinctes : la phase de construction et la phase d intégration. [19] résume les propriétés des deux phases de la façon suivante : dans la phase de construction, une entrée initiale (e.g. le contenu du dispositif d affichage actuel) est introduite dans un processus faiblement contraint RNTL 2005 Page 16

17 et basé sur des règles qui produit un réseau de proposition. Les items du réseau sont liés sur la base de recouvrements d arguments (argument overlap). Une fois la phase de construction finie, le système est laissé avec un réseau de proposition. Ce qui suit est la phase d intégration, dans laquelle l activation se propage à travers le réseau à la manière d un réseau de neurones. Cette phase est essentiellement une phase de satisfaction contrainte utilisée pour sélectionner une proposition du réseau en tant que proposition préférée. Une autre différence réside dans le degré de connaissances dont le modèle est doté initialement ; alors que dans les systèmes de production, les connaissances sont celles qui caractérisent la tâche à réaliser, CoLiDeS modélise un niveau minima de connaissances associé à des instructions minimales [19]. Ainsi, un apport important du modèle est de simuler la façon dont l utilisateur engendre des buts appropriés en tentant de mener à bien la tâche indiquée par la consigne. Récemment, des mécanismes de régulation de l attention ainsi que l intégration de LSA (Latent Semantic Analysis) ont été mis en place {Landauer, 1997, Dumais1997}. 3.7 Conclusion Hormis CoLiDes, les modèles examinés sont tous fondés sur une modélisation de la cognition s'appuyant sur un mécanisme de traitement d informations symboliques et de création de règles de production. En particulier ACT-R et SOAR ont des architectures relativement proches. Les règles de production de la mémoire procédurale d ACT-R correspondent aux règles de production de la mémoire à long terme de SOAR. Les faits contenus dans la mémoire déclarative d'act-r correspondent aux objets de la mémoire de travail de SOAR. Les buts d'act-r correspondent aux opérateurs de SOAR. Dans SOAR et ACT-R, la délibération est opposée et disjointe de la coordination perception/action immédiate. La délibération est vue comme un état du système existant pour quelques cycles temporels au moins dans l'espace se trouvant entre la perception et le mouvement indépendamment de l'activité. Clancey [24] leur oppose que la délibération n'est pas une sorte de pause pour l'action (time-out for action). La délibération se produit comme une expérience sensori-motrice et n'a pas lieu avant ou entre la perception et l'action. RNTL 2005 Page 17

18 4 MODELISATION ERGONOMIQUE DES TACHES ET FORMALISMES EXPLOITES La modélisation de l activité humaine tient une place importante en ergonomie [61] et des ouvrages conséquents témoignent de cet aspect de la discipline comme de ses évolutions historiques (pour les plus récents, voir [28] ; [92]. En ergonomie, on parlera généralement de modèle des tâches. Ces modèles, obtenus à partir des analyses ergonomiques de l activité, ont une triple fonction : exprimer simplement et résumer des données recueillies ; stocker les connaissances d un domaine et permettre l intégration de nouvelles données ; guider l analyse et le recueil d observables sur le terrain. Ils visent à retenir des traits pertinents du système modélisé, mais aussi à définir leurs relations afin de mieux faire comprendre le fonctionnement de ce système afin de le modifier, notamment pour améliorer les conditions et l efficacité du travail. L idée est de fonder le développement du langage de modélisation en partie sur les acquis développés dans le domaine de la modélisation ergonomique des tâches et des formalismes exploités depuis de nombreuses années, afin d instrumenter la programmation/la génération des comportements dans un environnement virtuel. Deux aspects sont ciblés en particulier : la description de la tâche, d une part, l élaboration d un modèle du ou des opérateurs, d autre part. En complément, les contraintes et formalismes liés à la modélisation des objets et de l environnement sont traités dans le lot 2.2 et présentés dans le livrable «Spécifications du modèle méréo-topologique 2D1/2 de l environnement informé». 4.1 Objectifs et approches de la modélisation ergonomiques Le terme de modèle des tâches (souvent la traduction de l anglo-saxon task-model) de même que la procédure d analyse ergonomique des tâches (task analysis) doivent être compris dans une acception plus large que la seule «tâche» au sens de «prescription» ou de «procédure à mettre en œuvre». La traduction littérale vers le français tend à lui donner un sens restreint qui n est pas celui adopté, en général, dans la littérature anglo-saxonne (pour quelques exemples, voir par exemple dans [92]). Une définition plus spécifique au champ de l ergonomie francophone existe [62] Modélisation des tâches La tâche peut se définir de façon générale comme la formalisation a) d un objectif à atteindre, b) des moyens à mettre (ou mis) en œuvre pour y parvenir, et enfin de c) l environnement dans lequel cette activité/tâche prend place. Quels que soient l approche et le formalisme de description utilisés, les aspects suivants sont généralement compris comme faisant partie des points importants devant être explicités lors de l analyse et la définition d une tâche 2 : la structure (généralement hiérarchique) de buts ou d objectifs 3. C est un résultat assez classique, en psychologie, de montrer que l activité humaine peut être efficacement expliquée par une décomposition de l objectif général de la tâche en un ensemble de sous-buts à atteindre. Par exemple, si l objectif d un touriste écossais est de découvrir Paris, la tâche correspondante pourrait se décliner à travers quatre sous-objectifs encore généraux (voir Figure 6) : 1) planifier le voyage, 2) se rendre à Paris, 3) se promener dans la ville, et 4) rentrer à Glasgow. Chacun de ces sous-buts peut, à son tour, être décomposé selon le même principe, jusqu à atteindre un niveau considéré par l analyste comme élémentaire (comme par exemple lever le pied pour monter la première des 1665 marches de l escalier de la tour Eiffel). Lorsqu il s agit de décrire une situation «naturelle», un objectif ou un sous-objectif considéré peut souvent être atteint de plusieurs façons, ce dont la description doit rendre compte explicitement. Dans l exemple précédent, se rendre à Paris est une tâche qui peut donner lieu à plusieurs sous-tâches alternatives : 2.1) par train, 2.2) par bateau, 2.3) par avion, etc. 2 Pour un exposé plus complet, le lecteur pourra voir 104. van Welie, M., van der Veer, G.C. and Eliëns, A., An ontology for task world models. in DSV- IS98, (Abington, UK, 1998). 3 En psychologie et en Ergonomie, le terme de but est généralement privilégié. Toutefois, dans le cadre de l exposé simplifié qui est fait ici, le lecteur voudra bien considérer le terme d objectif comme l équivalent le plus proche dans le langage courant. RNTL 2005 Page 18

19 Le déroulement chronologique des opérations/actions associées à la tâche. Il s agit, à un niveau très élémentaire, de l ordre dans lequel les opérations sont réalisées, et à un niveau plus complexe, de l ordre dans lequel est parcouru la décomposition en but et sous-buts, selon les alternatives possibles et les contraintes respectives des différentes tâches sur l ordonnancement. Classiquement en effet, des tâches peuvent être ordonnées strictement à l intérieur d une séquence, être parallèles voire indépendantes, avoir différents niveaux de priorité, etc. Les objets (matières, outils, produits, information, etc.), les propriétés et le comportement de ces objets, et les évènements impliqués dans la tâche ; les objets sont ceux présents, utilisés, modifiés, supprimés ou créés par la tâche. Les rôles, lorsque plusieurs personnes sont impliquées dans la tâche. Cette dimension collective des tâches est reconnue de plus en plus comme une variable importante pour la sécurité et l efficacité dans les systèmes de travail. Sa prise en compte dans le contexte de la formation peut apporter un bénéfice considérable en temps, en résultat et en coût. Visiter Paris SEQUENCE Planifier le voyage Se rendre à Paris OU Prendre le train SEQUENCE Se rendre à la gare Monter dans le train Prendre l avion Prendre le bateau Se promener dans la ville ET Monter sur la tour Eiffel Aller à Saint- Michel Rentrer à Glasgow Figure 6. Exemple de décomposition hiérarchique en buts et sous-buts. On soulignera que suivant les auteurs, la finalité du recueil, et la nature des tâches observées (par exemple tâche mentale vs tâche manuelle), plusieurs façons de catégoriser, décomposer ou regrouper ces différentes informations existent quant à la description de la tâche/activité d un opérateur (pour ces aspects voir la section Erreur! Source du renvoi introuvable.). De même, des indicateurs variés peuvent être utilisés comme bases empiriques justifiant la description de la tâche/activité considérée : comportements enregistrés, variables de performance (telles que le temps, le nombre d erreur, etc.) verbalisations spontanées ou provoquées, avis d experts, etc Analyse des tâches/du travail L analyse des tâches 4 regroupe l ensemble des procédures et des techniques mises en œuvre en ergonomie pour étudier l activité et l expertise d opérateurs en situation de travail. Les résultats 4 Des synonymes sont : analyse du travail, analyse de l activité. RNTL 2005 Page 19

20 obtenus au moyen de ces techniques fondent la construction d un modèle de la tâche et de l opérateur. Deux objectifs principaux de l analyse du travail conduisent à l étude puis la formalisation précise des différents éléments intervenant dans l activité et la réalisation de tâches : la formation, d une part, et la conception des systèmes interactifs, d autre part Analyse du travail/des tâches pour la formation L analyse du travail est une contribution ancienne de l ergonomie aux questions de formation et d apprentissage (e.g. [60] ; [73]). La littérature anglo-saxonne parle plutôt d analyse de la tâche 5 : le terme d analyse de la tâche ( ) réfère généralement à des analyses ayant des implications en formation [75]. L idée est d exploiter les données issues de l analyse du travail pour fonder la conception et la modification de la formation. Cette analyse peut porter sur le travail des opérateurs expérimentés (e.g. [10] ; [13] ; [22]) et/ou sur les apprenants et la situation de formation (e.g. [38] ; [42] ; [105]). Patrick (1992, p. 141) souligne deux aspects complémentaires associés à l analyse de la tâche pour la formation : le premier concerne la description du but du comportement ( ) le dernier est une spécification des exigences psychologiques que la tâche impose à la personne en train de l exécuter. Aujourd hui, la majeure part des analyses réalisées dans un objectif de formation sont centrées sur la tâche [75]. Ces analyses centrées sur la tâche «concernent le but de la réalisation, l équipement et les conditions dans la situation de travail ou les activités observables associés à une tâche ( ) [Elles sont] nécessaires pour dériver les besoins, les objectifs et le contenu d un programme de formation.» [76] Historiquement, la méthode d analyse centrée sur la tâche la plus utilisée pour la conception de la formation est probablement Hierarchical Task Analysis - HTA - [7] Analyse du travail et conception des systèmes interactifs Durant ces dernières années, l analyse ergonomique des tâches et les méthodes et formalismes associés ont aussi été fortement développés dans le cadre de la conception des systèmes interactifs (e.g. [107] ; [31] ; [46] ; [43] ; [53]). Le terme de tâche, dans ce contexte, a une fois encore des sémantiques très variées. Au delà des tâches non directement réalisées par les utilisateurs du système, deux grandes catégories de tâches sont classiquement distinguées dans ce contexte de la conception : (a) la tâche actuelle et (b) la tâche future/possible/imaginée avec le système conçu. Les méthodes d analyse et les formalismes utilisés sont eux-mêmes assez divers, pouvant se regrouper dans trois grandes familles selon l origine [86]: les formalismes initialement issus de modèles linguistiques, e.g. grammaire de type BNF (Backus-Naur-Form), permettent d effectuer des comparaisons entre interfaces à un niveau demeurant essentiellement au niveau des actions. Des exemples sont TAG (Task-Action Grammar), ETAG (Extended Task-Action Grammar), ETIT (External Task Internal Task). les formalismes issus de modèles hiérarchiques orientés tâche (notamment à la suite de HTA) «dont le principe consiste à décomposer hiérarchiquement la tâche globale en sous-tâches élémentaires pour mettre en évidence les informations nécessaires à l utilisateur pour chaque but et sous-but». Des exemples sont CLG (Command Language Grammar), GOMS (Goals, Operators, Methods, Selection rules), KLM (Keystroke-Level Model), CCT (Cognitive Complexity Theory), UAN (Use Action Notation), GTA (Groupware Task Analysis) et MAD* (Méthode Analytique de Description des tâches utilisateur orienté spécification d interface). les formalismes issus de modèles de la connaissance, dont l objectif est d expliciter la connaissance utilisée dans une tâche. Des exemples sont TAKD (Task Analysis for Knowledge Description) ou TKS (Task Knowledge Structure). 5 Les termes de «job analysis» ou de «skill analysis» en sont aussi des synonymes, le premier étant probablement le plus utilisé dans l industrie (Patrick, 1992, p 138). RNTL 2005 Page 20

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