Qualité de l'évaluation ergonomique à distance et asynchrone

Quality of ergonomic test, remote and asynchronous

• Auteur / Autrice : Marie Vian
• Direction : Charles Tijus
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Psychologie
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Paris 8

Mots clés

Mots clés contrôlés

Évaluation

Fiabilité

Méthodologie

Tests

Ergonomie

Résumé

La pratique du chercheur et du praticien se trouve modifiée avec l’apport des technologies de l’information et de la communication (TIC) : d’une pratique où l’ergonome est le plus souvent proche de l’utilisateur en étant présent, vers une ergonomie où il en est le plus souvent distant et/ou absent. Dans la lignée des travaux de Brunswik (1947), Leplat (1978, 1997), Loiselet, Hoc et Denecker (1999 et 2000), et Hoc (2008), le travail de thèse porte sur les données recueillies avec ces technologies lors de test utiliateurs, en définissant d’abord la fiabilité et qualité de la donnée selon les trois dimensions que sont l’adéquation à la finalité de leur recueil (A), la validité interne (VI) et la validité externe (VE). Ce travail théorique nous a permis d’élaborer AVIVE, une méthode d’estimation de la fiabilité et la qualité des données. La méthode AVIVE, a été employée dans trois expériences servant à évaluer ces dimensions de la qualité sur les situations de test à distance. La première expérience compare l’utilisation des dispositifs, papier ou ordinateur, pour un questionnaire post-test. Les résultats montrent un degré de qualité supérieur avec l’utilisation de l’ordinateur qui favorise, par exemple, la complétude des réponses. La deuxième expérience compare la passation en laboratoire à la passation à distance selon la présence ou l’absence d’une supervision, ceci pour un test de labels, un test par scenarii, et un questionnaire post-test. Les résultats montrent que, pour le test de labels qui requiert des réponses spontanées, le plus fort degré de qualité est trouvé avec la situation à distance supervisée. Pour le test par scenarii et pour le questionnaire post-test, le plus faible degré de qualité est trouvé avec la situation à distance non supervisée. La troisième expérience, exploratoire, concerne l’utilisation du Bulletin Board et son adaptation à l’évaluation ergonomique. Les résultats montrent que cette méthode est moins adaptée à l’évaluation des prototypes (fin de cycle de conception) qu’à celle des maquettes non finalisées (début de cycle de conception). La discussion porte (i) sur l’intérêt de la méthode AVIVE, (ii) sur les améliorations à y apporter, (iii) sur son application systématique aux nouveaux dispositifs d’observation pour évaluer le degré de qualité apporté aux données et (iv) sur l’utilisation systématique des résultats pour choisir la méthode et la situation de test qui correspondent le mieux aux dimensions de la qualité (A, VI, VE) recherchées.

With the contribution of information and communication technologies, the practice of the researcher and the ergonomist has been modified. The ergonomist has traditionally been close to the user, being physically present, and now can operate remotely and / or be absent. Extending the previous works of Brunswik (1947), Leplat (1978, 1997), Loiselet, Hoc and Denecker (1999, 2000) and Hoc (2008), this thesis focuses on data collected with these technologies during user tests, by first defining the purpose of their collection, internal validity and external validity. This theoretical work has allowed us to develop AVIVE [Adéquation Validité Interne Validité Externe], a method to estimate the reliability of data quality. AVIVE method was used in three experiments to assess the dimensions of quality on the remote testing situations. The first experiment compares the use of the devices, paper or computer, to a post-test questionnaire. The third experiment, which is exploratory, is focused on the use of Bulletin Board and its adaptation to the ergonomic assessment. The discussion focuses on 1) te interest of the AVIVE method, 2) the improvements to be made, 3) on systematic use to new observation mechanisms in order to assess the degree of data quality and 4) on the systematic use of results to choose the method and test situation that best fit with the quality dimensions.