L activité décisionnelle en situation dynamique et collaborative Application à la contre-attaque au football

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1 L activité décisionnelle en situation dynamique et collaborative Application à la contre-attaque au football Thèse présentée devant l Université de Bretagne Occidentale pour obtenir le grade de : Docteur de l Université Européenne de Bretagne Mention Sciences et Techniques des Activités Physiques et Sportives par Cyril Bossard Équipe d accueil 3883 : Laboratoire d Informatique des Systèmes Complexes (LISyC/UBO-ENIB) Centre Européen de Réalité Virtuelle (CERV) Soutenue le 21 octobre 2008 devant la commission d examen : Carole Sève Professeure, UFR STAPS, Nantes Rapporteure Bernard Thon Professeur, LAPMA-UFR STAPS, Toulouse Rapporteur Bruno Arnaldi Professeur, INRIA, Rennes Examinateur Thierry Morineau Maître de Conférences, UBS, Vannes Examinateur Gilles Kermarrec Maître de Conférences, UBO, Brest Encadrant Jacques Tisseau Professeur, ENIB, Brest Directeur

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3 L activité décisionnelle en situation dynamique et collaborative Application à la contre-attaque au football. Thèse de doctorat Cyril Bossard Version définitive

4 L activité décisionnelle en situation dynamique et collaborative École Nationale d Ingénieurs de Brest Centre Européen de Réalité Virtuelle 25 rue Claude Chappe F Plouzané tel : +33 (0) fax : +33 (0) courriel : contact@cerv.fr internet : http :// Laboratoire d Informatique des Systèmes Complexes EA 3883 UBO-ENIB Bossard Cyril tel : +33 (0) fax : +33 (0) courriel : bossard@enib.fr 4 Cyril Bossard

5 L activité décisionnelle en situation dynamique et collaborative À Anne et Régis Cyril Bossard 5

6 L activité décisionnelle en situation dynamique et collaborative 6 Cyril Bossard

7 Remerciements La conduite d un travail doctoral est une aventure longue et laborieuse, i.e. une succession de situations plus ou moins dynamiques et collaboratives... Je tiens à témoigner ici que cette thèse n aurait jamais aboutit si elle n avait pas bénéficié de multiples collaborations. Mes remerciements vont donc en premier lieu à ceux qui ont apporté la contribution la plus concrète à ce travail, et avec qui j ai eu grand plaisir à collaborer dans un esprit dynamique, constructif, passioné et toujours amical. Un grand merci à tous les participants qui ont bien voulu donner leur «comportement» à mon analyse, au risque de laisser deviner une partie de leur «esprit». Je remercie Carole Sève et Bernard Thon, pour avoir accepté de rapporter ces travaux de thèse ainsi que pour la qualité de leurs critiques. Je remercie Bruno Arnaldi, pour avoir présidé mon jury. Merci d avoir tout mis en œuvre pour le bon déroulement de la soutenance. Je remercie Thierry Morineau pour avoir accepté de participer au jury de ma soutenance de thèse et pour la qualité de ses questions et remarques. Je remercie Jacques Tisseau pour m avoir accueilli au sein de son équipe de recherche, pour m avoir toujours soutenu, et surtout pour son encadrement scientifique et les conditions de travail auxquelles il m a permis d accéder. Je remercie Gilles Kermarrec pour ses précieux conseils, sa disponibilité et pour son investissement dans mon encadrement depuis plusieurs années déjà. Merci pour tout Gilles. Je remercie la société Nexter qui a permis le financement de cette thèse. Cyril Bossard 7

8 Remerciements Je remercie «mes» collègues Romain Bénard et Pierre de Loor pour leur ouverture d esprit et sans qui le projet CoPeFoot n aurait jamais vu le jour. Je remercie les collègues du Centre Européen de Réalité Virtuelle, tout d abord pour avoir eu la patience de répondre à mes innombrables questions, notamment d ordre «informatique», pour les aides multiples dont j ai bénéficié, mais surtout pour la sympathie et la bonne humeur qu ils y font régner. Merci à Jérémy, Denis, Champion, Gobi, Gireg, Patoch, Becy, Cédric, les Mat(t)hieu, Fabrice, Nicole, Fred, etc. Enfin, je tiens à remercier mes parents, ma famille et mes amis de toujours, Pierro, Flo, Lolo, Ingo et les «pélicans» pour leur présence et leur soutien inconditionnel. Merci à toi surtout Cloo, pour avoir supporté et partagé mes humeurs, mes tracas et surtout mes absences parfois même lorsque j étais là. 8 Cyril Bossard

9 Table des matières Remerciements 7 Table des matières 9 Table des figures 15 Liste des tableaux 17 Introduction 21 1 Les variables cognitives et perceptives de la décision tactique en sports collectifs Bases de connaissances et sports collectifs Principes et méthodes Les connaissances sollicitées en contexte de sports collectifs L adaptation à la pression temporelle des sports collectifs L adaptation à la complexité des contextes en sports collectifs Discussion Le fonctionnement mnémonique en sports collectifs Principes et méthodes Les différences experts/novices aux tests de mémoire Cyril Bossard 9

10 Table des matières L adaptation à la pression temporelle et le «traitement perceptif» L adaptation à la complexité des contextes en sports collectifs Discussion La compétence perceptive en sports collectifs Principes et méthodes Les différences experts-novices L adaptation de l activité perceptive à la pression temporelle L adaptation de l activité perceptive à la complexité du contexte Discussion Une approche contextualisée de la décision Le modèle RPD Concepts et Méthodes Une étude en situation de travail Modèle RPD et Sports Collectifs La Conscience de la Situation Concepts et Méthodes Des études en situation de travail Conscience de la Situation et sports collectifs La théorie des schémas Concepts et Méthodes Une étude en situation de travail Le rôle des schémas en situation dynamique Les principaux apports de la NDM pour l étude de l activité individuelle Un cadre théorique Un cadre méthodologique Des pistes de recherches novatrices pour les sports collectifs Cyril Bossard

11 Table des matières 3 Des approches pour l analyse de l activité collective L approche TNDM Objectifs, Concepts et Méthodes Une étude typique des MMP Limites et Discussion de l approche TNDM Une approche holistique de l activité de l équipe Une extension de la cognition partagée à la cognition distribuée L approche écologique et l approche des systèmes dynamiques pour l étude des comportements collectifs Cognition située et activité collective Prolongement et implications pour l étude de l activité décisionnelle dans les sports collectifs Les MMP ou connaissances partagées dans les sports collectifs Des formes typiques d articulation des activités individuelles en sport duel ou collectif L activité décisionnelle en SiDyColl Étude de l activité décisionnelle individuelle Méthode Participants Contexte de l étude Recueil des données Analyse des données La retranscription des données d observation et d autoconfrontation La sélection et le codage des unités significatives : les éléments du schéma Le découpage du déroulement de l activité en situations vécues Le regroupement des situations vécues et l identification a posteriori des schémas typiques Validité de l analyse Résultats Cyril Bossard 11

12 Table des matières Les données verbales et comportementales retenues Les éléments constitutifs des schémas Le découpage du cours d action en situations vécues et l identification des «schémas typiques» La modélisation de l activité décisionnelle contextualisée Discussion Décider vite et bien dans les activités humaines complexes et fluctuantes Des décisions tactiques contextualisées en sports collectifs? Bilan provisoire Étude de l activité collective Méthode Préparation d un protocole en vis-à-vis Le codage des données La description quantitative L identification des formes locales de coordination Le regroupement des formes locales de coordination et l identification a posteriori des formes «typiques» de coordination Validité de l analyse Résultats Les influences interindividuelles Les informations partagées Les différentes relations entre les buts Les formes «locales» de coordination des activités Les formes «typiques» de coordination ou d articulation des activités Discussion Les formes «locales» de coordination Les formes «typiques» de coordination Les conditions d émergence des formes typiques de coordination Cyril Bossard

13 Table des matières 6 Conception et Evaluation d un Environnement Virtuel : CoPeFoot Des analogies simplifiées entre modèles informatiques et modèles de l activité humaine La validation de la crédibilité comportementale de CoPeFoot par la simulation participative Objectifs, Problématique et Hypothèses Méthode Résultats Discussion Discussion générale 207 Bibliographie 215 A Étude de l activité décisionnelle individuelle 235 A.1 Répartition des U.S avant triangulation A.2 Les modélisations A.2.1 La modélisation générale A.2.2 Les modélisations par équipe A.2.3 Les modélisations par joueur A.3 Les 16 schémas typiques A.4 Documents B Étude de l activité collective 265 B.1 Les variantes aux formes typiques de coordination C Évaluation de CoPeFoot 267 Résumé Long 269 Résumé 275 Abstract 277 Cyril Bossard 13

14 Table des matières 14 Cyril Bossard

15 Table des figures 2.1 Le modèle RPD (Klein, 1997) Niveau de Conscience de la Situation (Endsley et al., 2003) Modèle de la Conscience de la Situation d après Endsley (1995) C.S et prise de décision (Endsley, 1995), traduit par Bailly (2004) Approche cognitiviste de l activité collective d après Cooke et al. (2007) Approche THEDA de l activité collective d après Cooke et al. (2007) Variétés des connaissances partagées d après Cooke et al. (2007) Synthèse des points de vue sur l activité collective Modélisation 3D de la situation d étude favorisant les contre-attaques Entretien d autoconfrontation Distribution du nombre d U.S Modélisation des schémas typiques activés pour 7 contre-attaques réussies Modélisation des schémas typiques activés par Benoît en contre-attaque Représentation des trois types d influences interindividuelles Modélisation locale des influences (Equipe rouge) - Situation Modélisation locale des influences (Equipe rouge) - Situation Modélisation locale des influences (Equipe rouge) - Situation Proportion d informations partagées par les sujets Cyril Bossard 15

16 Table des figures 6.1 Raisonnement à partir du contexte dans CoPeFoot Capture d écran de la situation d étude (milieu) Point de vue du participant à l expérimentation Manette Répartition des postes «joueur» pour l expérimentation Évolution des novices et des experts au cours des trois mesures Schéma de la démarche de modélisation des agents virtuels ExpeCoPeFoot A.1 Modélisation des schémas typiques activés pour l ensemble des contre-attaques 236 A.2 Modélisation des schémas typiques activés pour l équipe jaune A.3 Modélisation des schémas typiques activés pour l équipe rouge A.4 Modélisation des schémas typiques activés pour l équipe verte A.5 Modélisation des schémas typiques activés pour l équipe violette A.6 Modélisation des schémas typiques activés par Bastien A.7 Modélisation des schémas typiques activés par Benjamin A.8 Modélisation des schémas typiques activés par Charles A.9 Modélisation des schémas typiques activés par Flavien A.10 Modélisation des schémas typiques activés par Gaétan A.11 Modélisation des schémas typiques activés par Gautier A.12 Modélisation des schémas typiques activés par Jordan A.13 Modélisation des schémas typiques activés par Kevin A.14 Modélisation des schémas typiques activés par Michel A.15 Modélisation des schémas typiques activés par Paul A.16 Modélisation des schémas typiques activés par Thibault A.17 Lettre A.18 Formulaire A.19 Formulaire (suite) Cyril Bossard

17 Liste des tableaux 1.1 Méthodologies de recueil des données Les études liées au fonctionnement mnémonique des experts en sports collectifs Les travaux liés à l activité perceptive des experts en sports collectifs Caractéristiques générales des participants Exemple de tableau à trois volets (Benoît) Sélection des Unités Significatives (U.S) Regroupement des U.S Liste des informations significatives utilisées pour la décision tactique en situation de contre-attaque Liste des informations significatives utilisées pour la décision tactique en situation de contre-attaque (suite) Répartition des US en fonction des sujets et des catégories théoriques Enchaînement entre les différents schémas typiques pour l ensemble des participants Illustration du protocole en vis-à-vis : articulation et synchronisation des situations vécues par les membres d une équipe Illustration du codage des informations significatives (spécifiques, communes ou partagées) Illustration des modélisations locales du jeu des influences Illustration des informations partagées Cyril Bossard 17

18 Liste des tableaux 5.5 Illustration des relations entre les buts individuels Liste et nombre d occurrence des informations partagées Nombre d occurrence des relations entre les buts Illustration d une forme locale de coordination (Equipe violette, CA3) Synthèse forme typique de coordination Synthèse forme typique de coordination Synthèse forme typique de coordination Synthèse forme typique de coordination Synthèse forme typique de coordination Exemple de tableau de recueil des données Répartition des réponses des sujets Test de conformité du χ 2 pour l ensemble des réponses Test de conformité du χ 2 pour chaque mesure Résultats test t pour échantillons indépendants pour les 3 mesures Résultats test t pour échantillons appariés pour l ensemble des participants Résultats test t pour échantillons appariés pour les novices Résultats test t pour échantillons appariés pour les experts A.1 Répartition des US en fonction des sujets et des catégories théoriques (avant triangulation) A.2 Schéma n 1 : Intercepter le ballon A.3 Schéma n 2 : Observer, analyser, anticiper l évolution de la situation A.4 Schéma n 3 : S engager vite vers l avant pour profiter de la récupération du ballon A.5 Schéma n 4 : Aller vite vers l avant avec le ballon tout en étant attentif au jeu 247 A.6 Schéma n 5 : Proposer son aide à un partenaire pour conserver le ballon A.7 Schéma n 6 : Créer de l espace pour permettre à des partenaires de s engager vers l avant A.8 Schéma n 7 : Se déplacer par rapport à ses partenaires dans l espace de jeu pour proposer une solution de progression vers la cible Cyril Bossard

19 Liste des tableaux A.9 Schéma n 8 : Choisir une solution de passe pour assurer la continuité du jeu. 251 A.10 Schéma n 9 : Attendre le soutien des partenaires A.11 Schéma n 10 : Se déplacer par rapport au hors-jeu, à l adversaire et rechercher la rupture A.12 Schéma n 11 : Éliminer en dribblant pour progresser vers la cible A.13 Schéma n 12 : Fixer-passer pour progresser vers la cible A.14 Schéma n 13 : Se placer ou se déplacer pour recevoir un centre ou une passe décisive A.15 Schéma n 14 : Passer pour mettre le partenaire en situation favorable de frappe257 A.16 Schéma n 15 : Suivre l action du partenaire pour une reprise A.17 Schéma n 16 : Chercher à tirer/frapper au but B.1 Synthèse forme typique de coordination 4b B.2 Synthèse forme typique de coordination 5b B.3 Synthèse forme typique de coordination 5c C.1 Répartition des réponses des sujets experts C.2 Répartition des réponses des sujets novices Cyril Bossard 19

20 Liste des tableaux 20 Cyril Bossard

21 Introduction L objectif général de cette thèse est de contribuer à la compréhension de l activité décisionnelle en situation dynamique et collaborative. Ces travaux sont effectués au Centre Européen de Réalité Virtuelle (CERV) dans le cadre de recherches sur l introduction de l activité humaine dans des boucles de conception et d usage de simulations participatives en réalité vituelle (équipe SARA 1 ). Bien que le travail que nous présentons se situe dans le champ des Sciences et Techniques des Activités Physiques et Sportives (STAPS), la démarche de recherche a nécessité des articulations avec le champ des sciences de l informatique. Dans cette perspective, nous avons développé, en collaboration avec un doctorant en sciences de l informatique (Romain Bénard), un environnement virtuel simulant des situations de jeu au football : CoPeFoot (Collective Perception Football). Notre projet est double. D une part, il vise à définir un corpus de connaissances qui permet de décrire et d expliquer l activité décisionnelle en situation dynamique collaborative. D autre part, il cherche à fournir une aide à la conception d un environnement virtuel fondé sur l autonomie des agents virtuels. Modéliser la complexité Au sein du LISyC (Laboratoire d Informatique des Systèmes Complexes), l orientation scientifique du CERV est tournée vers la modélisation et la simulation de systèmes complexes par la réalité virtuelle. La complexité de ces systèmes provient essentiellement de la diversité des composants, de la diversité des structures, et de la diversité des interactions mises en jeu (Tisseau, 2001). Ce travail de modélisation devient particulièrement problématique quand il nécessite 1 Simulation, Apprentissage, Représentations, Actions Cyril Bossard 21

22 Introduction d introduire l activité humaine au cœur du dispositif de réalité virtuelle. Les modèles de l humain présents dans la simulation doivent être capables de percevoir et d adapter leurs comportements au cours de l action. La simulation implique alors la notion d autonomie (Tisseau, 2001). Cette autonomie des modèles est d autant plus nécessaire quand l homme est présent dans le système par l intermédiaire de son avatar 2 où il provoque des modifications imprévisibles. L autonomie des modèles doit pouvoir contribuer à peupler les environnements virtuels d une vie artificielle mais avec une impression de réalité. Autrement dit, chaque entité virtuelle doit être capable de faire des choix selon son histoire, son état, ses possibilités d actions et ses perceptions de sorte qu elle paraisse crédible aux yeux de l utilisateur. Cependant, la crédibilité des environnements virtuels est mise à mal quand la tâche de modélisation de l activité est laissée à la seule appréciation du concepteur informaticien (Tchounikine et al., 2004). Pour remédier à cet écueil, notre travail de thèse nourrit l ambition de décrire et de modéliser la complexité de l activité décisionnelle humaine en situation naturelle (réelle), afin de proposer une aide à la conception d un environnement virtuel. Jusqu à présent, les travaux sur les simulations participatives se focalisent sur la mise en place d environnements virtuels pour l apprentissage de procédures (Querrec, 2002; Buche, 2005). Generic Virtual Training (GVT), par exemple, est un environnement qui produit des situations d apprentissage en contraignant l activité individuelle afin de favoriser l acquisition de procédures de maintenance de char (Gerbaud et al., 2008). Cet environnement permet, pour l instant, de former des mécaniciens individuellement et dans un contexte standardisé. Or le travail de maintenance d un char nécessite également de travailler en équipe et sous contraintes temporelles (en situation d urgence et critique). Notre étude des situations dynamiques et collaboratives réelles s accompagne donc d un enjeu technologique important : contribuer à l élargissement des environnements virtuels pour l apprentissage humain en relevant le défi de leur évolution par la simulation crédible de situations dynamiques et collaboratives virtuelles. Plus particulièrement, nous défendons la thèse que le choix des modèles informatiques nécessite, en amont, une réflexion théorique qui tienne compte de l activité humaine dans toute sa globalité (complexe, autonome, interactive, contextualisée). Le champ de l ergonomie cognitive est particulièrement fécond en théories et modèles qui permettent justement d appréhender la complexité humaine pour la décrire, l expliquer, et in fine la modéliser. Cependant, si les modèles obtenus permettent d envisager en conséquence des axes de formation, peu d entre eux ont été mis à l épreuve de la simulation en réalité virtuelle. Dans notre démarche, nous chercherons a posteriori à tester la résistance du modèle implémenté. Notre travail de recherche est appliqué à l étude de l activité décisionnelle de joueurs en sports collectifs. Le choix de ce type d activité sportive comme terrain d investigation 2 Avatar, du Sanskrit avatara désigne les multiples incarnations du dieu Vishnou dans la religion hindoue. Le terme a été ensuite repris dans le domaine des jeux et en informatique pour désigner la représentation apparente d un utilisateur dans un monde virtuel (Burkhardt, 2007). 22 Cyril Bossard

23 Introduction est particulièrement intéressant car ce dernier constitue un «catalyseur» de la complexité humaine. L activité qui y est déployée, et plus particulièrement l activité décisionnelle, est singulièrement dynamique et collaborative. Une situation dynamique et collaborative (SiDyColl) est une situation où : a) le problème et les buts sont mal définis, décalés ou compétitifs ; b) l environnement est dynamique, c est-à-dire incertain et sous fortes contraintes temporelles ; c) les enjeux sont forts ; d) se constitue une boucle ininterrompue entre action et retour sur l action ; f) les multiples acteurs sont en interaction ; g) l influence des buts et des normes organisationnelles persiste (Cannon-Bowers et al., 1996; Lipshitz et al., 2001). Elle se caractérise ainsi par leur évolutivité, l incertitude et la pression temporelle (Hoc, 2001; Tiberghien, 2002) qu elle impose à un groupe de sujets qui interagissent en vue d atteindre un objectif commun identifié (Gutwin et Greenberg, 2004). Le parallèle entre les situations sociales, professionnelles ou de formation répondant à ces critères et les situations de sports collectifs a déjà été réalisé (Fiore et Salas, 2006; Ward et Eccles, 2006). Les situations de sports collectifs sont des SiDyColl par excellence. Dans une équipe, les rôles sont évolutifs notamment dans les situations telles que les contre-attaques qui imposent à l humain de prendre des décisions pertinentes sous fortes contraintes temporelles. L incertitude de ces situations est renforcée car il s agit de prendre des décisions avec/contre des partenaires et des adversaires. Les sports collectifs comme le football constituent ainsi un bon prototype des SiDyColl. Un phénomène complexe : la décision tactique en sports collectifs L activité décisionnelle dans le cadre des sports collectifs est un objet d étude d actualité. Dans la littérature consacrée dans le champ des STAPS, les conduites décisionnelles des joueurs de sports collectifs sont souvent répertoriées soit sous la notion de «décision tactique» (Mouchet et Bouthier, 2006), soit sous la notion de décision stratégique (Garbarino et al., 2001). La notion de décision tactique met en avant le fait que le joueur décide en action, dans un contexte «fluctuant à évolution rapide» (Garbarino et al., 2001). En sports collectifs, la notion de décision tactique se différencie de la notion de décision stratégique, réalisée en dehors de l action (préparation du match), ou lors de phases de jeu peu contraignantes temporellement (remise en jeu, phase arrêtée, coup-franc, etc.). La pertinence de cette distinction professionnelle ou empirique (le vocabulaire des entraîneurs) a été confirmée scientifiquement (Vom Hofe, 1991; Poplu et al., 2003). Cyril Bossard 23

24 Introduction Pour étudier la prise de décision, la majorité des études en psychologie du sport se sont focalisées sur les variables individuelles, cognitives et perceptives, de l expertise (Tenenbaum et Bar-Eli, 1993). Les avancées de la recherche en sciences du sport sont nombreuses et variées mais la décision tactique reste un objet d étude difficile à appréhender, notamment en sports collectifs car les joueurs sont confrontés à des contextes à la fois complexes et à forte pression temporelle. La décision tactique en sport collectif est non seulement une décision rapide, mais encore une décision sous influences : les joueurs reçoivent des informations (ou des leurres) de leurs partenaires et de leurs adversaires, et doivent prendre en compte leur propres capacités d action (McMorris et MacGillivary, 1988), pour prendre des décisions dont l efficacité se mesure instantanément (perte de balle, score...). La prise en compte des effets du contexte (Rulence-Pâques et al., 2005a) est nécessaire si l on veut appréhender la complexité de la décision tactique en sport collectif. Parmi ces effets, l influence des partenaires ne devrait pas être négligée : les décisions au sein d une équipe ne peuvent se réduire à une juxtaposition de décisions individuelles. Une équipe experte n est pas la somme de joueurs experts (Eccles et Tenenbaum, 2004). Or l équipe a souvent été considérée en psychologie du sport comme une simple variable sociale environnementale intervenant sur l activité individuelle. Nous proposons de la considérer plutôt comme une variable de premier ordre. L activité décisionnelle nécessite la prise en compte du contexte que constitue l équipe. Si la compréhension de la décision tactique des experts en sports collectifs a intéressé et intéresse de nombreux chercheurs, cet objectif reste également pertinent pour les praticiens (McPherson et Kernodle, 2003). En effet, pour préparer une équipe aux décisions stratégiques, le formateur ou l entraîneur peut proposer un plan de jeu, «un référentiel commun» (Grehaigne et al., 2001) en fonction duquel les joueurs décident et agissent. Ainsi, les décisions sont pré-établies, les rôles et les actions définis à l avance. Le jeu ainsi «programmé» peut être répété systématiquement à l entraînement pour augmenter la performance en match. Par contre, le développement des capacités des joueurs de sports collectifs à décider vite et bien en cours d action (décision tactique) est plus problématique (Vickers et al., 2004). Problématique de recherche Si l on souhaite considérer l activité humaine dans sa complexité (i.e. point de vue épistémologique privilégié au laboratoire), la décision tactique en sports collectifs peut être abordée d une part comme une articulation de variables perceptives et cognitives, d autre part comme particulièrement dépendante des contraintes contextuelles (pression temporelle, multiplicité des informations, fluctuation ou évolution rapide de la situation). Parmi les contraintes contextuelles, la dimension collective de l activité ne peut être négligée. Au contraire, si par hypothèse, la décision tactique en situation collective ne se réduit pas à la 24 Cyril Bossard