L’objectif principal de la présente thèse était de déterminer les facteurs susceptibles d’influencer l’efficacité des processus de contrôle en ligne des mouvements d’atteinte manuelle. De nos jours, les mouvements d’atteinte manuelle réalisés dans un  environnement virtuel (déplacer une souris d’ordinateur pour contrôler un curseur à l’écran, par exemple) sont devenus chose commune. Par comparaison aux mouvements réalisés en contexte naturel (appuyer sur le bouton de mise en marche de l’ordinateur), ceux réalisés en contexte virtuel imposent au système nerveux central des contraintes importantes parce que l’information visuelle et proprioceptive définissant la position de l’effecteur n’est pas parfaitement congruente. Par conséquent, la présente thèse s’articule autour des effets d’un contexte virtuel sur le contrôle des mouvements d’atteinte manuelle.  Dans notre premier article, nous avons tenté de déterminer si des facteurs tels que (a) la quantité de pratique, (b) l’orientation du montage virtuel (aligné vs. non-aligné) ou encore (c) l’alternance d’un essai réalisé avec et sans  la vision de l’effecteur pouvaient augmenter l’efficacité des processus de contrôle en ligne de mouvement réalisés en contexte virtuel. Ces facteurs n’ont pas influencé l’efficacité des processus de contrôle de mouvements réalisés en contexte virtuel, suggérant qu’il est difficile d’optimiser le contrôle des mouvements d’atteinte manuelle lorsque ceux-ci sont réalisés dans un contexte virtuel. L’un des résultats les plus surprenants de cette étude est que nous n’avons pas rapporté d’effet concernant l’orientation de l’écran sur la performance des participants, ce qui était en contradiction avec la littérature existante sur ce sujet.  L’article 2 avait pour but de pousser plus en avant notre compréhension du contrôle du mouvement  réalisé en contexte virtuel et naturel. Dans le deuxième article, nous avons mis en évidence les effets néfastes d’un contexte virtuel sur le contrôle en ligne des mouvements d’atteinte manuelle. Plus précisément, nous avons observé que l’utilisation d’un montage non-aligné (écran vertical/mouvement sur un plan horizontal) pour présenter l’information visuelle résultait en une importante diminution de la performance comparativement à un montage virtuel aligné et un montage naturel. Nous avons aussi observé une diminution de la performance lorsque les mouvements étaient réalisés dans un contexte virtuel aligné comparativement à un contexte naturel. La diminution de la performance notée dans les deux conditions virtuelles s’expliquait largement par une réduction de l’efficacité des processus de contrôle en ligne. Nous avons donc suggéré que l’utilisation d’une représentation virtuelle de la main introduisait de l’incertitude relative à sa position dans l’espace. Dans l’article 3, nous avons donc voulu déterminer l’origine de cette incertitude. Dans ce troisième article, deux hypothèses étaient à l’étude. La première suggérait que l’augmentation de l’incertitude rapportée dans le contexte virtuel de la précédente étude était due à une perte d’information visuelle relative à la configuration du bras. La seconde suggérait plutôt que l’incertitude provenait de l’information visuelle et proprioceptive qui n’est pas parfaitement congruente dans un contexte virtuel comparativement à un contexte naturel (le curseur n’est pas directement aligné avec le bout du doigt, par exemple). Les données n’ont pas supporté notre première hypothèse. Plutôt, il semble que l’incertitude soit causée par la dissociation de l’information visuelle et proprioceptive. Nous avons aussi démontré que l’information relative à la position de la main disponible sur la base de départ influence largement les processus de contrôle en ligne, même lorsque la vision de l’effecteur est disponible durant le mouvement. Ce résultat suggère que des boucles de feedback interne utilisent cette information afin de moduler le mouvement en cours d’exécution.

Mots-clés : Mouvement d’atteinte manuelle , Contexte virtuel , Contrôle en ligne , Contexte naturel , Modèle en proaction , Vision , Feedback interne , Vision