Mind wandering dynamic in automated environments and its influence on out-of-the-loop situations

par Jonas Gouraud

Thèse de doctorat en Neurosciences, comportement et cognition

Sous la direction de Arnaud Delorme et de Bruno Berberian.

  • Titre traduit

    Dynamique de la divagation attentionnelle dans des environnements automatises et son influence sur les situations de sortie de boucle


  • Résumé

    Des niveaux d'automatisation élevés sont intégrés dans les environnements critiques pour satisfaire la demande croissante de systèmes plus sûrs. Cette philosophie déplace les opérateurs vers un rôle de supervision et crée de nouveaux problèmes appelés problèmes de performance liés à la sortie de boucle (SDB). L'émergence de pensées sans lien avec ici et maintenant, ou divagation attentionnelle (DA), pourrait affecter les opérateurs dans des situations de SDB par le biais du découplage perceptuel induit. Cette thèse a étudié la dynamique de la DA dans les situations de SDB et son influence sur les opérateurs. Nous avons en premier lieu examiné les preuves dans la littérature pointant vers un lien entre le problème de performance lié à la SDB et la DA. Nous avons complété cette analyse théorique en rapportant la tendance des pilotes (collectée avec un questionnaire) à rencontrer plus de problèmes avec leur pilote automatique pour ceux ayant une plus grande propension au MW non lié à la tâche. Nous avons ensuite mené trois expériences dans des conditions de SDB. Nous avons observé une augmentation significative des épisodes de DA dans les situations de SDB quelle que soit la fiabilité du système, par rapport aux conditions manuelles. Les épisodes de DA étaient également accompagnés d'un découplage perceptuel vis-à-vis de la tâche créé par la DA non lié à la tâche. Ce découplage était visible sur des rapports de demande mentale ainsi que les signaux oculométriques et encéphalographiques. Dans l'ensemble, nos résultats démontrent la possibilité d'utiliser des marqueurs physiologiques de la DA dans des environnements de SDB complexes. Nous discutons de nouvelles perspectives d'utilisation des marqueurs de la DA pour caractériser les problèmes de performance liés à la SDB. Sans vouloir arrêter aveuglément l'émergence de la DA, qui pourrait être bénéfique pour les opérateurs, les recherches futures devraient se concentrer sur la conception de systèmes capables de gérer la DA et d'identifier les informations nécessaires pour faciliter la rentrée de l'opérateur dans la boucle de contrôle.


  • Résumé

    Higher levels of automation are progressively integrated in critical environments to satisfy the increasing demand for safer systems. Such philosophy moves operators to a supervisory role, also called out-of-the-loop (OOTL) situations. Unfortunately, OOTL situations also create a new kind of human-machine interaction issues, called OOTL performance problem. The dramatic consequences of OOTL performance problem stress the need to identify which mechanisms could influence their appearance. The emergence of thoughts unrelated to the here and now, labeled mind wandering (MW), could affect operators in OOTL situations through the perceptual decoupling induced. This thesis investigates MW dynamic in OOTL situations and its influence on operators. We firstly reviewed the evidences in the literature underlining a link between OOTL performance problem and MW. We completed theoretical insights by reporting pilots' tendency (collected with a questionnaire) to encounter more problems with autopilots when experiencing more task-unrelated MW. Then, we conducted three experiments in OOTL conditions using an obstacle avoidance task. With non-expert population and sessions longer than 45 minutes, we observed a significant increase of MW in OOTL situations compared to manual conditions, independently of system reliability. MW episodes were also accompanied by a perceptual decoupling from the task induced by task-unrelated MW. This decoupling was visible on reports of mental demand as well as oculometric (pupil size, blinks) and encephalographic (N1 component, alpha activity) signals. Overall, our results demonstrate the possibility to use physiological markers of MW in complex OOTL environments. We discuss new perspectives towards the use of MW markers to characterize the OOTL performance problem. Instead of blindly stopping MW episodes, which could have benefits for operators, future research should focus on designing systems able to cope with MW and identify information needed to facilitate the reentry in the control loop when needed.


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