Travail, vieillissement, fatigue mentale et dynamique des mouvements oculaires

par Ramtin Zargari Marandi

Thèse de doctorat en Mouvement et comportement pour la santé et l'autonomie

Sous la direction de Nicolas Vuillerme et de Afshin Samani.

Le président du jury était Edmund Washer.

Le jury était composé de Nicolas Vuillerme, Afshin Samani, Dan Witzner Hansen, Pascal Madeleine, Hendrik Knoche.

Les rapporteurs étaient Edmund Washer, Dan Witzner Hansen.


  • Résumé

    Nous sommes de plus en plus nombreux, jeunes ou âgés, à travailler devant un écran en milieu professionnel. Cette activité de travail peut induire une charge mentale et une fatigue importante, qui peuvent à leur tour générer, chez les personnes âgées notamment, des problèmes de santé. Dans ce contexte, il est donc important de développer et de déployer des solutions de surveillance de l’état psychophysiologique et d’alerte du travailleur sur écran.La charge mentale et la fatigue sont des phénomènes psychophysiologiques multidimensionnels. Des routines de travail inappropriées sont susceptibles d’accélèrr le développement de la fatigue, qui peut s’accompagner d’une diminution des ressources cognitives disponibles et d’une augmentation des erreurs. Les micro-pauses font partie des solutions possibles pour retarder, si elles sont mises en place de manière appropriée, l’apparition de la fatigue et de ses effets corollaires. L'oculométrie est une technologie prometteuse permettant la quantification de la charge mentale et des niveaux de fatigue. Ce travail doctoral avait pour objectif principal d’évaluer si, et dans quelle mesure, l'oculométrie, en association avec la charge mentale et la fatigue, peut être utilisée comme outil de détection précoce de la fatigue, et comme moyen de paramétrage de micro-pauses à mettre en œuvre afin de ralentir et/retarder le développement de la fatigue durant l’exécution d’un travail sur ordinateur.Pour répondre à cet objectif, trois études (I-III) portant sur 58 individus jeunes et âgés ont été conduites. Une tâche expérimentale, se rapprochant de celle qu’uin travailleur peut réaliser sur ordinateur, a été développée pour induire une charge mentale de trois niveaux d’intensités croissantes. Les positions du regard et les réponses pupillaires ont été enregistrées pendant l'exécution de cette tâche afin de détecter les événements oculaires et de calculer ainsi les paramètres oculomoteurs tels que la durée de fixation par exemple.Dans l'étude I, cette tâche a été effectuée à deux jours d’intervalle et dans un ordre contrebalancé. Les performances à la tâche et la charge de travail ont d’une part été mesurées. Dix-neuf paramètres oculomoteurs ont, d’autre part, été calculés pour évaluer leur sensibilité à la charge mentale, et leur fiabilité sur plusieurs jours.Dans l'étude II, le développement de la fatigue a été étudié au moyen des mesures oculométriques au cours de l'exécution de la tâche pendant 40 minutes, alors que les mesures de la fatigue subjective et de la performance ont été acquises. Un modèle prédictif du développement de la fatigue a été conçu sur la base des données d’oculomotricité recueillies dans l'étude II. Un système de biofeedback en temps réel basé sur l'oculométrie a été mis en œuvre. Son principe de fonctionnement repose sur la détection de la fatigue à l'aide du modèle développé, et le déclenchement de micro-pauses dès lors qu’un état de fatigue est détecté, afin de ralentir sa progression durant l’exécution de la tâche. L'efficacité et la robustesse de ce système de contrôle en boucle fermée ont été comparées à des micro-pauses déclenchées de manière automatique en termes de charge de travail perçue et de précision de la détection de la fatigue sur toute la journée.Nos résultats ont mis en évidence la fiabilité et la sensibilité d’un ensemble de paramètres oculomoteurs permettant d’estimer la charge mentale et la fatigue chez les personnes jeunes et âgées. Le biofeedback basé sur l’oculométrie a permis la planification des micro-pauses, qui, en comparaison à des micro-pauses déclenchées de manière automatique, ont réduit de manière significative la charge de travail perçue et le développement de la fatigue.Dans leur ensemble, les résultats suggèrent que le système de biofeedback oculométrique développé dans le cadre de ce travail doctoral peut représenter une solution prometteuse pouvant contribuer à un travail sur ordinateur productif et sain.

  • Titre traduit

    Work, aging, mental fatigue, and Eye movement dynamics


  • Résumé

    Computer work, as a prevalent occupation, involves different levels of mental load and fatigue with possible negative health effects. The population aging has also led to increased elderly workers highlighting the need for protective measures.Mental load and fatigue are multidimensional psychophysiological phenomena. Inefficient work routines accelerate fatigue development, associated with declined cognitive resources and increased errors. Micro-breaks are strategic solutions to counteract fatigue subject to design constraints, e.g. timing plan. Eye tracking is a promising technology for the quantification of mental load and fatigue levels. The oculometrics were aimed to be studied in association with age, mental load and fatigue, allowing early detection of fatigue, and thereby applying biologically-valid micro-breaks to decelerate fatigue development.Upon this, three Studies (I-III) involving 58 young and elderly individuals were conducted. A task, resembling computer work, was developed to induce mental load. Gaze positions and pupillary responses were recorded during the task execution to detect ocular events (saccades, fixations, and blinks), and thereby computing oculometrics e.g. fixation duration. In Study I, the task was performed on three load levels in a counterbalanced order across two days. Between-day reliability and mental-load sensitivity of 19 oculometrics were assessed, besides measuring performance and perceived workload. In Study II, fatigue development was explored in oculometrics during 40-min performance of the task while subjective fatigue and performance metrics were obtained. A predictive model of fatigue was developed in Study III based on the ocular data collected in Study II. An oculometrics-based biofeedback system was implemented in real time to detect fatigue using the developed model, which triggered micro-breaks upon fatigue detections to counteract it during the task. The optimality of the system was compared with self-triggering micro-breaks in terms of fatigue trends and workload.A group of oculometrics was sensitive and reliable to reflect mental load and fatigue in the young and elderly individuals. Similar trends in the oculometrics were observed with increased mental load and fatigue levels, implying shared neural systems for both conditions. Although age-related differences were exhibited in some oculometrics, age did not directly contribute to the predictive model of fatigue. The oculometrics-based biofeedback provided an improved solution for timing plan of micro-breaks in reducing workload and fatigue development compared with self-triggering micro-breaks. The oculometrics-biofeedback system made a benchmark towards productive and healthy computer work.


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