Projet ANR-06-BLAN-0053 – EYE-LSA : EYE-LSA: A Computational Model of Augmented Information Seeking on the Web
Programme : Programme blanc (BLANC) 2006
Année de financement : 2006
Coordinateur du projet : UNIVERSITE DE NICE - SOPHIA ANTIPOLIS (UNIVERSITE DE NICE - SOPHIA ANTIPOLIS)
Partenaires : Université Nice - Sophia-Antipolis; Université de Grenoble Alpes
Montant : 82000.0 euros
Date de début : 2006
Durée : 36 mois
Résumé : Durant la dernière décennie, les utilisateurs du web ont pu accéder à une quantité incroyable de contenus. Néanmoins peu d'avancées significatives ont été réalisées quant à la compréhension des mécanismes cognitifs impliqués dans la recherche d'informations (RI), activité la plus fréquente sur le web. Ce projet vise à concevoir un modèle cognitif computationnel (EYE-LSA) simulant la recherche d'information sur le web (en combinant les traitements visuels et sémantiques) à partir de tâches réalistes et de buts mal définis. L'objectif est de concevoir un programme informatique qui simule le comportement visuel d'un utilisateur engagé dans une RI avec une validité psychologique satisfaisante. Plusieurs modèles cognitifs ont tenté de rendre compte de la RI sur le web. Cependant, le traitement de l'information visuelle est rarement pris en compte et encore moins intégré à l'information sémantique. Le rôle du modèle EYE-LSA sera de montrer comment la RI est élaborée en mêlant étroitement des processus bottom-up (visuels) et top-down (sémantique) notamment lorsque le but de la recherche est mal défini. Cette approche forcément interdisciplinaire s'inscrit dans le champ de la modélisation cognitive computationnelle ce qui explique la collaboration entre un laboratoire de psychologie cognitive (LPEQ, Nice) et deux laboratoires d'informatique (Leibniz-IMAG, Grenoble et CogWorks, Troy-USA).   Description du projet, méthodologie  La première étape du projet consistera à construire deux architectures de modélisation et à les combiner: l'une décrivant les processus visuels et l'autre les processus sémantiques. L'architecture visuelle sera basée sur un modèle informatique autonome, EMMA (Salvucci, 2001) qui rend compte des mouvements oculaires, des mécanismes d'encodage visuel. Intégré dans un modèle cognitif, EMMA prédit de manière quantitative les positions et les durées des fixations oculaires en décrivant finement comment des processus cognitifs de haut-niveau interagissent avec les mécanismes perceptifs. Néanmoins, EMMA ne traite pas le sens des informations. L'architecture sémantique sera basée sur deux modèles cognitifs éprouvés: 1) Une représentation vectorielle des connaissances en MLT décrite par LSA (Landauer & Dumais, 1997; Lemaire, 2001), 2) Un modèle de compréhension, le modèle C/I (Kintsch, 1998). La combinaison entre ces deux modèles déjà réalisée pour simuler l'apprentissage (Lemaire, in press) permettra de l'adapter à l'activité de RI sachant qu'une part importante des pages est constituée de textes. Etant donné un but décrit par un ensemble de mots, le système simulera le décours temporel d'un utilisateur moyen en termes de fixations oculaires (positions et durées) et d'actions réalisées pour rechercher une information textuelle sur une page web. La seconde étape du projet sera de développer une méthodologie de pistage cognitif, capable d'enregistrer en temps réel les comportements (perceptions et actions) de l'utilisateur au cours de la RI : notamment l'enregistrement des mouvements oculaires, les événements souris (déplacements et actions) et l'analyse des logs. Les données comportementales seront ainsi confrontées aux simulations issues du modèle EYE-LSA et par des ajustements successifs permettront d'affiner le modèle. Le fait de disposer d'une palette d'outils de pistage cognitif et d'un modèle de RI plausible psychologiquement serait d'un intérêt considérable pour l'ergonomie cognitive et notamment l'évaluation de l'utilisabilité des interfaces.  La troisième étape consistera à générer des cartes d'interprétation qui soient des visualisations de l'activité de RI en tenant compte des traitements visuels et sémantiques élaborés. Il s'agira de rassembler les informations comportementales de l'utilisateur (fixations, actions, ...) et les données sémantiques des pages (extraites par C/I-LSA) sur une même représentation graphique bidimensionnelle. En d'autres termes, les cartes d'interprétation représenteront les fixations