Apprentissage et évaluation des compétences de conduite de haut niveau en réalité virtuelle : utilisation des simulateurs de conduite pour mesurer et développer les compétences perceptives et cognitives des conducteurs novices

par Valentin Corneloup

Thèse de doctorat en Psychologie

Sous la direction de Jean-Marie Burkhardt.

Soutenue le 04-06-2019

à Sorbonne Paris Cité , dans le cadre de École doctorale Cognition, comportements, conduites humaines (Boulogne-Billancourt) , en partenariat avec Université Paris Descartes (1970-2019) (établissement de préparation) et de Institut de psychiatrie et neurosciences / U894 / UMS 1266 (laboratoire) .


  • Résumé

    Cette thèse a pour objectif de contribuer aux connaissances sur les compétences de conduite de haut niveau acquises lors des premiers mois de la conduite en autonomie, et sur l'utilisation des outils de simulation pour l'évaluation et l'acquisition de ces dernières par les conducteurs novices. L'accès à la conduite automobile autonome est une étape importante pour l'émancipation et l'indépendance de l'adolescent et du jeune adulte. Dans les pays développés, les jeunes conducteurs sont cependant 3 à 4 fois plus susceptibles d'avoir un accident mortel que les conducteurs plus âgés (McCartt, Shabanova, & Leaf, 2003). Ce sur-risque décroit fortement durant les 6 à 8 premiers mois ou les 1500 premiers kilomètres de conduite en autonomie, et ce de manière indépendante de l'age du conducteur (Gregersen et al., 2000; McCartt et al., 2003). Durant ces premiers temps, les novices développeraient ainsi des habiletés fondamentales pour conduire efficacement et en sécurité. Ces habiletés concerneraient en particulier les compétences de conduite de haut niveau (Hatakka et al., 2002). Ces dernières incluent des mécanismes perceptifs et cognitifs d'évaluation (perception, compréhension et projection) et de prise de décision pour gérer les situations routières normales ou à risque (Deery, 1999). Or, ces compétences sont les plus impliquées dans le sur-risque des novices (Braitman et al., 2008). De plus, elles sont aussi peu abordées dans la formation (Assailly, 2013, 2016). Dans ce cadre, trois études ont été menées. Des entretiens semi-dirigé avec des conducteurs novices (étude 1) montrent que les compétences perceptives et cognitives font l'objet d'un apprentissage "sur le tas" durant les premiers temps de la conduite autonome. Notamment, ces apprentissages sont issus de l'expérience de situations de conduite dynamiques, complexes et inattendues. Un paradigme utilisant un simulateur pleine-échelle et l'oculométrie (étude 2) utilise ces situations pour identifier des indicateurs d¿acquisition des compétences perceptives et cognitives. Il montre en premier lieu l'importance de la contextualisation de l'évaluation. En effet, chaque situation sollicite de façon différente les compétences, qui doivent donc y être mesurées de façon appropriée. Il identifie également des indicateurs novateurs, permettant d'évaluer finement les compétences de prise de décision des conducteurs. Un dernier paradigme en simulateur moyenne-fidélité effectue une comparaison de protocoles d'apprentissage de ces compétences (étude 3). Il montre qu'un approche utilisant des rétroactions immédiates et simples, sous la forme de messages textuels explicatifs, est efficace pour l'amélioration des compétences perceptives et cognitives, au moins à court terme. Du point de vue pratique, ces résultats permettent de proposer des recommandations pour le développement de programmes d'entrainement aux compétences perceptives et cognitives en simulateur de conduite. Du point de vue théorique, ils permettent d'une part d'approfondir les connaissances concernant les mécanismes d'apprentissage des compétences perceptives et cognitives. D'autre part, ils proposent une actualisation des modèles théoriques décrivant ces compétences.

  • Titre traduit

    Evaluation and learning of higher order driving skills in virtual reality : using driving simulators to assess and promote learning of percetive and cognitive driving skills in novice drivers


  • Résumé

    The main objective of this work is to gather knowledge about how higher order driving skills are acquired during first times of autonomous driving, as well as of how virtual reality and simulation tools can be used for assessment and learning of those skills fornovice drivers. Access to driving is an important step toward emancipation for young adults. However, young drivers are 3 to 4 times more likely to die in a car accident compared to older drivers (McCartt, Shabanova, & Leaf, 2003). This higher risk decreases rapidly during the first 6 to 8 months, or thousand of miles of autonomous driving (Gregersen et al., 2000; McCartt et al., 2003). During those first times, novice drivers would acquire safety and efficiency crucial higher order driving skills (Hatakka et al., 2002). Higher Order Driving skills include perceptive and cognitive skills that are necessary for assessment of (perception, comprehension, projection) and decision making in, normal and/or risky driving situations (Deery, 1999). Those skills are by far the most involved in novice drivers' higher risk (Braitman et al., 2008). Plus, they are quite overlooked during driver training (Assailly, 2013, 2016). Three studies have been conducted for our objective. A first paradigme uses semi-directed interviews with novice drivers (study 1) to show that perceptive and cognitive skills are acquired through a "learning by doing" process during the first moments of autonomous driving. Characteristics of involved situations include dynamic, complex and somewhat unexpected events. A second paradigm including a full-scale simulator and oculometry (study 2), uses this kind of situations to assess drivers perceptive and cognitive skills. Results show the importance of context in skills measurements. Indeed, different types of situations involve different types of perceptive and cognitive skills. Results also identify novel indicators of skills acquisition that permits precise measurements of decision-making driving skills. A last paradigm uses a medium-fidelity simulator to compare two learning protocols of perceptive and cognitive skills. Results show that simple, immediate retroactions, using textual explanations of learning situations, are effective for skills improvement. Based on these results, recommendations will be produced to improve driving simulator's efficiency for training. On a theoretical standpoint, this work first increases knowledge about learning mechanisms of higher order driving skills. Second, this work also suggests several updates of perceptive and cognitive skills models.


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