Agentivité dans les systèmes fortement automatisés

par Kevin Le Goff

Thèse de doctorat en Neurosciences

Sous la direction de Arnaud Rey et de Bruno Berberian.

Le président du jury était Elisabeth Pacherie.

Le jury était composé de Valerian Chambon, Franck Mars.

Les rapporteurs étaient Patrice Terrier.


  • Résumé

    Les bénéfices engendrés par l’utilisation croissante de l’automatisation masquent un problème fondamental. En cas de pannes ou de situations imprévues, les opérateurs présentent souvent des difficultés dans la reprise en main de tels systèmes. Le but de cette thèse était d’étudier comment le cadre théorique de l’agentivité pouvait nous aider à identifier et évaluer les informations requises pour rendre la supervision de systèmes fortement automatisés plus efficace, pour restaurer un sentiment de contrôle approprié et pour augmenter l’acceptabilité du système par les opérateurs. Pour y parvenir, nous avons réalisé quatre expériences lors desquelles les participants devaient superviser le vol d’un avion sous pilote automatique. Dans un premier temps, nous avons montré que fournir des informations sur les intentions du système augmentait le sentiment de contrôle des participants. Cependant, ce gain d’information ne nous a pas permis d’observer le phénomène de liage intentionnel. Nous avons également trouvé que cette information entraînait de meilleures performances pour détecter des décisions non-optimales du système, conduisait à un changement dans la façon dont les participants allouaient leurs ressources attentionnelles et aussi augmentait le niveau d’acceptabilité du système. De façon intéressante, nous avons également montré dans la dernière expérience que le délai entre l’apparition de l’information sur les intentions du système et l’implémentation de son action impactait différemment la performance et les sentiments de contrôle et d’acceptabilité des opérateurs.

  • Titre traduit

    Sense of agency in supervision tasks of automated systems


  • Résumé

    Human operators seem often helpless to takeover an automated system in case of failure. This "out-of-the-loop” problem occurs when an operator is unable to understand the intentions and to predict the outcome of actions of the system. The goal of this thesis was to study how the theoretical framework of agency can help identifying and evaluating the information required to make supervision of fully automated systems more efficient, to restore an appropriate sense of control and to increase the user acceptance of what the system is doing. To achieve this goal, we tested participants in four aircraft supervision tasks. We first showed that providing greater information about the system’s intentions increased the participants' sense of control. However, this condition did not produce any change in a frequently-used implicit marker of the sense of agency, the so-called “intentional binding effect”. We also found that this information led to better performances in detecting when the system’s decisions were non-optimal, to a change in the way participants allocated their attentional resources and also to increase the level of user acceptance. Interestingly, we also showed in the last experiment that the delay between prime messages providing information about the system's intentions and the system's actions impacted differently the performance and the operator's levels of control and acceptance. In the last section, we discuss the implications of our results for the field of human-machine interaction. We claim that the science of agency may be useful to elaborate concrete recommendations for designing automatic systems in which operators remain "in the loop" of control.


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