Brevet FR3128049A1 — publié le 20230414

Dispositif de simulation de conduite amélioré Un dispositif de simulation de conduite d’un véhicule comprend un ou plusieurs écrans (4), un calculateur (12), et un oculomètre (10), le calculateur (12) étant agencé pour commander l’affichage sur lesdits un ou plusieurs écrans (4) d’une simulation de conduite d’un véhicule, l’oculomètre (10) étant agencé pour mesurer les mouvements oculaires d’un utilisateur pendant ladite simulation et pour transmettre au calculateur (12), pour chaque pas de temps d’exécution de la simulation, d’une part le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et d’autre part la durée moyenne de fixation dans une fenêtre de temps précédent chaque pas de temps d’exécution. Le calculateur (12) est en outre agencé pour un pas de temps d’exécution donné pour déterminer des scores de perception d’objet à partir des données de l’oculomètre, pour les stocker dans une matrice de mémoire opérationnelle, et pour modifier ladite simulation au temps d’exécution immédiatement suivant en fonction de la matrice de mémoire opérationnelle. Fig.1 Dispositif de simulation de conduite amélioré L’invention concerne le domaine de la simulation de conduite d’un véhicule. Par véhicule, on entend tout type de véhicule : voiture, camion, train, avion, bateau, sous-marin, grue, engin de construction, etc. Les simulateurs sont maintenant régulièrement utilisés pour former les opérateurs de voitures, de camions, d'autobus, d'avions, de grues, d'ascenseurs et d'autres machines lourdes. Le terme "opérateur" vise les conducteurs, les pilotes ou toute personne utilisant l'équipement. Par exemple, dans un centre de formation à la conduite, un instructeur surveille les performances d'un ou plusieurs élèves conduisant un véhicule dans un environnement simulé. Lorsqu'ils sont utilisés pour la formation, les simulateurs comprennent généralement l'enregistrement et la reproduction de la simulation après exécution (« replay » en anglais). La reproduction montre l'état du monde simulé (position et vitesse de tous les véhicules et piétons, visibilité, etc.), ainsi que les entrées des élèves dans le simulateur, telles que les mouvements du volant, les changements de vitesse, les pressions sur les pédales, etc. L'instructeur peut utiliser ces enregistrements pour rejouer les actions d'un élève, évaluer ses performances et fournir un retour d'information sur la session de formation. Un simulateur peut comprendre divers moyens pour comparer l'état et les paramètres du véhicule des élèves par rapport aux règles de conduite (limites de vitesse, franchissement de ligne, priorité, etc.), et peut également calculer un score pour quantifier le respect de ces règles. Le déroulement d'une session de formation typique avec un simulateur, tel qu'il est utilisé dans la plupart des centres de formation, est le suivant : l'instructeur définit ou sélectionne un scénario de formation prédéfini, et le charge dans le simulateur ; la simulation est lancée lorsque l’élève est prêt, et celui-ci conduit le véhicule pendant que ses actions sont enregistrées ; puis la session de formation se termine lorsque l'une des conditions de fin est remplie. Ces conditions peuvent être les suivantes : - Le but du scénario est atteint, par exemple lorsque le véhicule atteint un emplacement de destination, - Une erreur disqualifiante se produit, par exemple le véhicule de l’élève entre en collision avec un objet, - Une limite de temps est dépassée pour une tâche ou pour l'ensemble de la session, - etc. Une fois la simulation terminée, l'instructeur peut examiner l'enregistrement et fournir un retour d'information à l’élève pour l'aider à s'améliorer. Il s'agit de l'étape finale d'une session de formation. La qualité de l’interaction entre l’élève et son instructeur est donc primordiale à l’apprentissage, mais est limitée par la capacité de l’instructeur à bien interpréter la simulation et sa reproduction. De plus, cette interaction n’a lieu qu’après la fin de la simulation, et ne permet pas à l’instructeur d’aider l’élève en temps réel, d’autant plus qu’il doit souvent surveiller plusieurs élèves simultanément. Enfin, les moyens d’évaluation des règles de conduite manquent de finesse et ne permettent pas de distinguer entre une conduite risquée et une conduite sûre. Pour cette raison, il existe un besoin de fournir un dispositif de simulation de conduite d’un véhicule qui permette d’analyser de manière fine la simulation de conduite par un élève et qui permette de modifier en conséquence la simulation en temps réel. Par temps réel, on entend le fait de pouvoir modifier la simulation immédiatement, ou à un pas de temps d’exécution très proche du pas de temps d’exécution qui a suscité cette modification. L’invention vient améliorer la situation. À cet effet, elle propose un dispositif de simulation de conduite d’un véhicule, comprenant un ou plusieurs écrans, un calculateur, et un oculomètre, le calculateur étant agencé pour commander l’affichage sur lesdits un ou plusieurs écrans d’une simulation de conduite d’un véhicule, l’oculomètre étant agencé pour mesurer les mouvements oculaires d’un utilisateur pendant ladite simulation et pour transmettre au calculateur, pour chaque pas de temps d’exécution de la simulation, d’une part le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et d’autre part la durée moyenne de fixation dans une fenêtre de temps précédent chaque pas de temps d’exécution. Le calculateur est agencé pour un pas de temps d’exécution donné : - pour calculer un score cognitif à partir de la durée moyenne de fixation et un score de distribution basé sur une première fonction d’apodisation dont la variable est la différence entre le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et un nombre d’objets à fixer de référence, - pour calculer un score de performance à partir d’une pondération entre le score cognitif et un score de distribution, - pour calculer, pour chaque objet ayant fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur, un score de perception d’objet qui est le produit d’une part d’un taux de baisse d’attention et un score de perception d’objet de cet objet au pas de temps d’exécution immédiatement précédent qui est tiré d’un tableau de scores de perception d’objet et qui est nul si l’objet n’y est pas présent, ce produit étant ajouté au produit du score de performance avec un indice d’importance de cet objet dans la simulation modulé par une deuxième fonction d’apodisation dont la variable est la distance entre l’endroit où l’oculomètre a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et la position réelle d’affichage de l’objet sur le ou les écrans, - pour stocker dans une matrice de mémoire opérationnelle les objets avec leur score de perception d’objet, pour le pas de temps d’exécution donné, par ordre de score de perception d’objet décroissant et jusqu’à ce que la somme des scores de perception d’objet stockés pour le pas de temps d’exécution donné dépasse un score de perception maximal, ou qu’un nombre maximal d’objet ait été stocké, et - pour modifier ladite simulation au temps d’exécution immédiatement suivant en fonction de la matrice de mémoire opérationnelle. Ce dispositif est particulièrement avantageux car il permet de modéliser en temps réel l’attention opérationnelle d’un utilisateur en rapport avec une simulation, et de déterminer si celui-ci s’approprie visuellement son environnement de manière appropriée. Cette analyse peut ensuite être utilisée pour modifier la simulation, automatiser la mesure d’acquisition de compétences, etc. Selon divers modes de réalisation, l’invention peut présenter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : - le calculateur est agencé pour calculer le score cognitif selon la formule où d est la durée moyenne de fixation dans une fenêtre de temps précédent chaque pas de temps d’exécution, - le calculateur est agencé pour calculer le score de performance à partir d’une pondération entre le score cognitif et le score de performance telle que la somme des deux coefficients de pondération vaut 1, - la fonction d’apodisation mise en œuvre par le calculateur pour calculer le score de distribution est une fonction gaussienne, - le calculateur détermine l’indice d’importance d’un objet comme le maximum entre une probabilité de collision du véhicule simulé avec l’objet concerné, et une valeur de criticité de l’objet définie dans la simulation, - le calculateur met en œuvre la deuxième fonction d’apodisation sous la forme d’une fonction gaussienne, et dans lequel la modulation par cette deuxième fonction d’apodisation est basée sur le ratio entre la valeur de cette fonction d’apodisation appliquée la distance entre l’endroit où l’oculomètre a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et la position réelle d’affichage de l’objet sur le ou les écrans, et la somme des valeurs de la deuxième fonction d’apodisation évaluée en utilisant la distance entre chaque autre objet qui se situe à une distance choisie de l’endroit où l’oculomètre a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et cet endroit, - le calculateur est agencé pour mettre en œuvre un affichage fovéal des objets présents dans la matrice de mémoire opérationnelle dans l’enregistrement de la simulation, - le calculateur est agencé pour mettre en avant en temps réel l’affichage de certains objets dans les pas ultérieurs de l’affichage de simulation, - le calculateur est agencé pour mettre en avant des objets importants dans le cadre de la simulation et absence de la matrice de mémoire opérationnelle, et - le calculateur est agencé pour calculer un score d’acquisition de compétence à partir de la matrice de mémoire opérationnelle. L’invention concerne également un procédé de simulation de conduite d’un véhicule, comprenant : a) afficher une simulation de conduite d’un véhicule sur un ou plusieurs écrans, b) mesurer les mouvements oculaires d’un utilisateur pendant ladite simulation avec un oculomètre, et déterminer, pour chaque pas de temps d’exécution de la simulation, d’une part le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et d’autre part la durée moyenne de fixation dans une fenêtre de temps précédent chaque pas de temps d’exécution, c) pour un pas de temps d’exécution donné : c1) calculer un score cognitif à partir de la durée moyenne de fixation et un score de distribution basé sur une première fonction d’apodisation dont la variable est la différence entre le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et un nombre d’objets à fixer de référence, c2) calculer un score de performance à partir d’une pondération entre le score cognitif et un score de distribution, c3) calculer, pour chaque objet ayant fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur, un score de perception d’objet qui est le produit d’une part d’un taux de baisse d’attention et un score de perception d’objet de cet objet au pas de temps d’exécution immédiatement précédent qui est tiré d’un tableau de scores de perception d’objet et qui est nul si l’objet n’y est pas présent, ce produit étant ajouté au produit du score de performance avec un indice d’importance de cet objet dans la simulation modulé par une deuxième fonction d’apodisation dont la variable est la distance entre l’endroit où l’oculomètre a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et la position réelle d’affichage de l’objet sur le ou les écrans, c4) stocker dans une matrice de mémoire opérationnelle les objets avec leur score de perception d’objet, pour le pas de temps d’exécution donné, par ordre de score de perception d’objet décroissant et jusqu’à ce que la somme des scores de perception d’objet stockés pour le pas de temps d’exécution donné dépasse un score de perception maximal, ou qu’un nombre maximal d’objet ait été stocké, et d) modifier ladite simulation au temps d’exécution immédiatement suivant en fonction de la matrice de mémoire opérationnelle. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit, tirée d’exemples donnés à titre illustratif et non limitatif, tirés des dessins sur lesquels : - représente une vue schématique d’un dispositif selon l’invention Les dessins et la description ci-après contiennent, pour l'essentiel, des éléments de caractère certain. Ils pourront donc non seulement servir à mieux faire comprendre la présente invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. La représente une vue schématique d’un dispositif selon l’invention. Le dispositif 2 comprend un affichage 4, un siège 6, une interface 8, un oculomètre 10 et un calculateur 12. Dans l’exemple décrit ici, l’affichage 4 comprend trois écrans 14 de type LCD dont la diagonale mesure 65 pouces. Les écrans 14 sont agencés autour du siège 6 de manière à couvrir un champ visuel de 180° pour un sujet installé dans le siège 6. En variante, l’affichage 4 pourra être réalisé différemment, par exemple avec plus d’écrans ou avec des écrans incurvés, d’une technologie différente (OLED ou autre), ou avec un casque de réalité virtuelle. Dans tous les cas, il faut que le centre du champ visuel d’un sujet qui commence un test soit sensiblement aligné avec un axe central défini par l’affichage 4. Dans le cas où le sujet est reçu dans un siège, celui-ci devra être centré par rapport à l’affichage 4. Dans le cas où l’affichage 4 est réalisé au moyen d’un casque de réalité virtuelle, il faudra que celui-ci soit bien centré par rapport aux yeux du sujet pour obtenir le même effet. Dans l’exemple décrit ici, le siège 6 est un siège de simulation de course automobile. Cela est avantageux car un tel siège est particulièrement adapté à la simulation de la conduite, et car il permet d’intégrer l’interface 8 d’une manière naturelle pour le sujet. En variante, le siège 6 pourrait être réalisé différemment. Pour cela, il conviendrait néanmoins de s’assurer que le sujet garde une liberté de mouvements de la tête et des yeux, et qu’il occupe une position assise comparable à celle d’un conducteur de véhicule. Dans l’exemple décrit ici, l’interface 8 comprend un volant 16 muni de boutons 18 et un pédalier 20 muni de pédales 22. Dans l’exemple décrit ici, l’oculomètre 10 est un oculomètre (« eye-tracker » en anglais) Tobii EyeX Controller (marque déposée). L’oculomètre peut être déporté comme celui mentionné ici, ou intégré, par exemple à des lunettes portées par un utilisateur. En variante, l’oculomètre 10 peut être réalisée au moyen d’une ou plusieurs caméras dirigées vers les yeux de l’utilisateur, couplées à un traitement d’image qui permettent d’en déduire l’emplacement de l’affichage 4 que l’utilisateur fixe avec son regard. Dans l’exemple décrit ici, le calculateur 12 est un ordinateur qui commande l’affichage 4 et reçoit des données d’actionnements de l’interface 8. Le calculateur 12 est ici un ordinateur de type PC muni du système d’exploitation Windows 10, d’une carte graphique capable de gérer les écrans 14, reliée au pad 18 et au pédalier 22, et muni d’un écran de contrôle pour les tests réalisés. Bien sûr, le calculateur 12 pourra être réalisé de manière différente, avec un système d’exploitation différent, avec une communication avec ou sans fil avec l’affichage 4 et l’interface 8. Par exemple, le calculateur 12 pourrait être une tablette ou un smartphone, ou un terminal d’interaction avec un serveur qui est relié à l’affichage 4 et à l’interface 8. En variante, un ou plusieurs des éléments du calculateur 12 pourrait être mis en œuvre de manière différente au moyen d’un processeur dédié. Par processeur, il doit être compris tout processeur adapté aux traitements de données décrits plus bas. Un tel processeur peut être réalisé de toute manière connue, sous la forme d’un microprocesseur pour ordinateur personnel, d’une puce dédiée de type FPGA ou SoC (« system on chip » en anglais), d’une ressource de calcul sur une grille, d’un microcontrôleur, ou de toute autre forme propre à fournir la puissance de calcul nécessaire à la réalisation décrite plus bas. Un ou plusieurs de ces éléments peuvent également être réalisés sous la forme de circuits électroniques spécialisés tel un ASIC. Une combinaison de processeur et de circuits électroniques peut également être envisagée. Ces programmes peuvent être des programmes classiques ou des applications, stockées localement sur l’ordinateur ou accessibles par un réseau. Le dispositif 2 fonctionne comme suit : - le calculateur 12 commande l’affichage 4 pour afficher une simulation de conduite à un utilisateur assis dans le siège 6, - pendant cette simulation, l’utilisateur interagit avec l’interface 8 conformément aux besoins de la simulation, - l’oculomètre 10 mesure en permanence les mouvements oculaires de l’utilisateur et en tire des données relatives à un nombre d’objets fixés dans une fenêtre glissante de temps, et la durée moyenne de cette fixation, et - le calculateur 12 reçoit les données de l’oculomètre, en déduit des valeurs permettant de qualifier l’attention de l’utilisateur à son environnement dans la simulation, et modifie la simulation en fonction de ces valeurs et des interactions de l’utilisateur avec l’interface 8. L’utilisation d’un oculomètre dans le dispositif 2 lui permet de se différencier fortement des solutions existantes. En effet, les oculomètres sont des appareils assez peu diffusés et restent principalement utilisés par des spécialistes en ophtalmologie ou en optométrie. Par ailleurs, il n’existe pas d’application efficace des oculomètres dans un cadre de simulation. La Demanderesse a découvert que les données mesurées par un oculomètre pouvaient permettre de quantifier l’attention d’une personne à divers éléments de son environnement, et que cette information pouvait être très utile dans des contextes où la prise de connaissance de l’environnement est essentielle. Ainsi, elle est partie du constat que la conduite d’un véhicule, quel qu’il soit, demande avant tout une bonne appréhension de l’environnement, et a cherché à utiliser les données d’un oculomètre pour les utiliser de manière avantageuse. Parmi ces données, la trajectoire de balayage et la fixation fournissent des informations importantes sur la conscience de la situation par un utilisateur. Le balayage (trajectoire du regard) est un mouvement oculaire saccadé rapide qui déplace le regard entre différentes régions de la scène. De nombreuses compétences opérationnelles nécessitent l'acquisition de schémas réflexes de balayage qui permettent à un utilisateur de surveiller simultanément différentes parties d'un environnement. Il s'agit par exemple de surveiller la trajectoire du véhicule, sa vitesse et le rétroviseur lorsqu'on conduit un véhicule, ou de surveiller l'attitude, l'altitude et le cap d'un avion lorsqu'on le pilote. L'acquisition d'une trajectoire de balayage appropriée est une partie importante de la formation de l'utilisateur. La vérification de l'utilisation appropriée de la trajectoire de balayage est un moyen important d'évaluer la conscience de la situation par un utilisateur. Une fixation est une agrégation des positions du regard dans une petite région d’une scène pendant une période de 200 à 300 millisecondes. Les fixations sont typiquement organisées comme une séquence de microsaccades qui maintiennent le regard sur un objet. La durée de la fixation est un paramètre important dans l'évaluation de l'utilisateur. Une durée insuffisante de fixation peut parfois indiquer un manque de compréhension de la pertinence d'un objet pour la tâche en cours. Une fixation excessivement longue sur un seul objet (telle qu'une jauge d'équipement ou un objet de l’environnement) est un indicateur clé que l'utilisateur néglige d'autres objets pertinents pour la tâche et a possiblement perdu la conscience de la situation. Les recherches de la Demanderesse lui ont permis de confirmer que ces deux paramètres permettent de qualifier de manière pertinente l’attention d’un utilisateur à son environnement : d’une part le nombre d’objets (ci-après désigné par la variable x) sur lesquels il fixe son regard, et d’autre part la durée moyenne de cette fixation (ci-après désignée par la variable d). Pour cela, l’oculomètre 10 opère par pas de temps d’exécution, et observe les mouvements oculaires sur une fenêtre de temps fixe précédent le pas de temps d’exécution. Dans l’exemple décrit ici, cette fenêtre de temps dure entre 5 et 10 secondes, de manière préférée 7 secondes. A partir de ces deux variables, disponibles pour chaque pas de temps d’exécution, le calculateur 4 va calculer plusieurs grandeurs qui permettent d’évaluer l’attention de l’utilisateur en général, et sa répartition particulière en fonction de l’environnement. Dans un premier temps, la Demanderesse a établi que la durée moyenne de fixation sur une fenêtre de temps donnée permet d’établir un score cognitif. [Equation 1] Cette équation traduit trois possibilités : - soit la fixation moyenne est trop courte, et l’utilisateur ne prête suffisamment attention à aucun objet de l’environnement, et le score cognitif est alors pénalisé d’autant plus que la durée moyenne de fixation descend en dessous 250 ms, - soit la fixation moyenne est dans la plage recherchée de 250ms à 300ms, et le score cognitif reçoit une valeur de 1 qui est la valeur la plus favorable comme on le verra plus bas, - soit la fixation moyenne est trop longue, et l’utilisateur risque de rater des objets, ou en tout cas d’analyser trop lentement l’environnement, et le score cognitif est pénalisé de manière croissante avec l’augmentation de la durée de fixation. La Demanderesse a en outre établi que le nombre d’objets permet d’établir un score de distribution. [Equation 2] où N est paramètre représentant le nombre d’objets fixés par des utilisateurs experts pour la simulation considérée et σ est un paramètre d’écart type. Cette équation reflète le fait que l’on cherche à comparer le nombre d’objets que l’utilisateur fixe à un nombre « idéal » d’objets qu’il devrait fixer. Aussi, on utilise une gaussienne centrée sur N pour évaluer le score de distribution, et les valeurs de 7 pour N et 1 pour σ ont donné les meilleurs résultats pour une simulation routière. Ces paramètres pourront varier en fonction de la simulation, et toute autre fonction d’apodisation pourrait être utilisée en variante. Ces deux scores permettent d’évaluer le balayage, et ils sont combinés par pondération pour définir un score de performance. [Equation 3] S est un paramètre choisi entre 0 et 1 qui permet d’équilibrer l’importance du score cognitif par rapport au score de distribution dans le score de performance. Ce score de performance est utile en soi, mais nécessite d’être modifié pour tenir compte du contexte de la simulation. En effet, il est à ce stade exclusivement relié aux paramètres oculaires, sans tenir compte du fait que tous les objets ne sont pas d’importance égale dans l’environnement. Pour cela, la Demanderesse a découvert qu’il était intéressant de définir un score d’objet, qui tient compte du rôle de l’objet dans la simulation. Il peut être défini comme suit. [Equation 4] où P est une probabilité de collision avec l’objet concerné, et I est une valeur de criticité de l’objet dans le cadre de la simulation. La probabilité de collision peut être estimée par l'une des méthodes connues dans l’état de l'art de la robotique et de la commande automatique de véhicules pour détecter les trajectoires convergentes et le temps avant la collision, et s'applique à tous les objets mobiles et statiques. Par exemple, une voiture arrivant sur la trajectoire de collision a une probabilité P de 1, un panneau sur la trajectoire de collision peut également avoir une valeur de criticité de l’objet de 1, tandis qu'un panneau proche, mais pas sur la trajectoire, qui informe le conducteur d'une règle de conduite particulière, peut avoir une valeur de criticité supérieure en fonction de son importance pour la tâche. Ici, il convient de rappeler que ce n’est pas la nature cognitive de l’information qui fait l’intérêt de la valeur de criticité, mais l’effet technique des conséquences que sa prise en compte (ou pas) aurait sur la performance de la simulation. En prenant l’exemple d’un un feu rouge, son importance peut être exprimée en fonction de la vitesse du véhicule et de la distance au feu rouge. Lorsque le véhicule est loin, ou se déplace lentement, la valeur de criticité du feu rouge devrait être faible, et devrait augmenter à mesure que le véhicule s'en approche. La valeur de criticité, telle qu'un panneau de signalisation ou une commande du tableau de bord, peut être fixée arbitrairement dans une plage comprise entre 0 et 1, ou peut être estimée à partir de la probabilité conditionnelle d'échec de la tâche en cours résultant d'un échec de la détection et de l'assimilation de l'entité dans la tâche. Par exemple, un interrupteur pour l'ouverture de la porte peut avoir une valeur de criticité élevée lorsque le bus est à l'arrêt, et peut avoir une valeur faible lorsqu'il roule. La détermination de la valeur de criticité est un indicateur de ce qu’un enseignant considère comme pertinent pour la tâche au sein de la simulation. Sa valeur peut être prédéterminée par un expert ou par une analyse statistique basée sur les réactions de nombreux utilisateurs. En variante, la pondération du score de performance pourrait être basée exclusivement sur la probabilité de collision ou sur le score de criticité. Dans ce qui suit, comme les scores sont évalués à chaque pas de temps d’exécution, le score d’objet sera désigné par C t au pas de temps d’exécution t. A partir du score de criticité et du score de performance, la Demanderesse a été capable de mettre en œuvre un modèle de la mémoire opérationnelle qui permet de déterminer un score de perception d’objet qui tient compte de ceux-ci. Ce modèle est basé sur le concept de la mémoire opérationnelle qui modélise la capacité de l'homme à stocker en mémoire les éléments perçus tout en réalisant une tâche. Les études menées ont montré que la capacité de la mémoire opérationnelle humaine varie entre 5 et 9 éléments selon la capacité des individus et la nature de la tâche. Ces éléments ne peuvent être conservés que pendant une brève période de temps s'ils ne sont pas associés à d'autres concepts ou rafraîchis. La Demanderesse a donc conçu un modèle de la mémoire opérationnelle comme une composition de la mémoire de travail, de la mémoire à court terme et du réflexe moteur. Empiriquement, la Demanderesse a découvert qu’une formulation du score de perception d’objet doit donc tenir compte du fait que l’attention portée à un objet déjà pris en compte baisse avec le temps, et du fait que ce n’est pas parce que l’utilisateur a fixé son regard dans la zone d’un objet qu’il a bien pris toutes les informations sur cet objet, notamment si son regard s’est fixé à distance de celui-ci. [Equation 5] Dans cette formule : - le premier terme représente la baisse d’attention avec le temps, - le deuxième terme utilise le score de criticité d’objet et le pondère en fonction de la précision de la fixation qui lui est associée, et - le tout est borné à 1 comme valeur maximale. Dans le premier terme, la valeur de A t-1 est le score de perception de l’objet concerné au pas de temps d’exécution immédiatement précédent. Selon l’invention, les scores de perception d’objet sont stockés dans une matrice A dont chaque ligne correspond à un pas de temps d’exécution. Comme on le verra plus bas, tous les objets ne voient cependant pas leur score d’objet être stocké dans le modèle de mémoire opérationnelle pour un pas de temps d’exécution donné. Lorsque la ligne A t-1 ne contient pas un objet donné, sa valeur est considérée comme nulle aux fins du calcul de l’Equation 5. D’une manière générale, le taux D est fixé de sorte qu’un objet qui n’est pas rafraîchi en mémoire (ce qui est assuré dans le score par le deuxième terme) présente un score qui le fasse disparaître de la matrice A au bout de 2 à 20 secondes après qu’il ait été détecté pour la première fois. Dans le deuxième terme, le score d’objet C t a été explicité plus haut. Le facteur E vient moduler ce score pour tenir compte du fait que l’attention portée à l’objet n’était pas forcément parfaite, et également pour tenir compte du fait que la mesure par l’oculomètre n’est pas parfaite. [Equation 6] où les objets voisins sont choisis en traçant un cercle de rayon R correspondant à la précision de l’oculomètre autour d’un point de fixation X mesuré par l’oculomètre, et DST est une fonction d’apodisation du type [Equation 7] où O est la position de l’objet dans l’affichage, et X est la position mesurée par l’oculomètre dans l’affichage pour la fixation. Ici encore, la fonction d’apodisation est une gaussienne, mais elle pourrait être remplacée par une autre fonction d’apodisation. Ainsi, l’Equation 6 calcule le facteur E en faisant correspondre la position du regard à l'emplacement de l'objet, fourni par le simulateur, et en distribuant une probabilité d'être visé en fonction de la proximité de l'objet par rapport à l'emplacement du regard et de la précision connue de l’oculomètre. En effet l’oculomètre a un certain niveau de précision, généralement compris entre 0,5 et 5 degrés. Cela se traduit par des fixations du regard qui peuvent être décalées sur l’affichage par rapport à la position réelle de l'objet fixé. Les équations 5 et 6 traitent ce problème en calculant la probabilité de fixation E sur un objet situé à la position O comme une distribution gaussienne de probabilité normalisée centrée sur l'emplacement de fixation mesuré X avec 2σ égal au rayon R. Ainsi, pour un pas de temps d’exécution donné, le calculateur 4 peut déterminer un score de perception d’objet pour chacun des objets de la simulation pour lequel l’oculomètre indique qu’il a potentiellement fait l’objet d’une fixation (au rayon R près comme vu plus haut). Tous ces scores sont stockés dans la matrice A. Comme le modèle de la mémoire opérationnelle défini par la Demanderesse cherche à reproduire les comportements observés, il est considéré que la mémoire opérationnelle ne peut contenir qu’un nombre restreint d’objets. Pour cela, une deuxième matrice B est prévue, et, pour un pas de temps d’exécution donné, une fois les scores de perception d’objet déterminés, ceux-ci sont classés par valeur décroissante et introduits dans la ligne associée au pas de temps d’exécution donné, jusqu’à ce qu’une des deux conditions suivantes soit remplie : - la ligne contient un nombre maximal d’objet, par exemple 10, avec leur score de perception correspondant, - la somme des scores de perception d’objet déjà présents dans la ligne excède une valeur maximale de perception, par exemple 7 (de manière préférée entre 5 et 9). Ainsi, la Demanderesse a construit un modèle de la mémoire opérationnelle qui est rafraîchi à chaque pas de temps, et indique quels sont les objets auxquels un utilisateur de la simulation fait le plus attention, la mesure de cette attention étant elle-même conditionnée à la simulation et à ses règles. Une fois ce modèle établi, le calculateur 4 peut agir sur la simulation pour l’enrichir aux pas de temps suivants. Ainsi, sur la base des objets les plus pertinents, il est possible de mettre en valeur les objets sur lesquels l’attention est la plus forte, par exemple par un affichage fovéal dans le fichier enregistré pour la relecture de la simulation, ou encore par un affichage en temps réel d’un ou plusieurs scores de perception d’objet pour montrer à l’utilisateur là où son attention se focalise en temps réel, ou encore en mettant en valeur sur l’affichage les objets auxquels l’utilisateur aurait dû faire attention, mais qui ne se retrouvent pas dans la matrice B. Un autre exemple de modification particulièrement utile est la détermination d’un score d’acquisition de compétence. Des systèmes de notation des performances d’un conducteur sont connus (voir par exemple US2019/0236971). De tels systèmes mesurent si l’élève a respecté un ensemble de règles applicables dans le contexte d’une tâche. On peut également mesurer l'acquisition des compétences de conduite sensori-motrice en mesurant l'écart par rapport à une trajectoire idéale par rapport à la trajectoire du véhicule simulé résultant de la saisie de l’élève. L'utilisation du score de performance et du modèle de mémoire opérationnelle permet d'étendre les techniques mentionnées ci-dessus à des compétences et des situations plus complexes où le simple fait d'accomplir la tâche sans enfreindre aucune règle n'est pas suffisant pour conclure que l’élève l'a maîtrisée. Par exemple, si l’on considère la compétence consistant à faire monter les passagers d'un bus, lorsque des passagers entrent dans le bus, il est crucial pour le conducteur d'attendre que les nouveaux passagers soient assis avant de démarrer. Il faut quelques secondes pour que les passagers s'assoient en toute sécurité, et le conducteur doit les surveiller dans le rétroviseur de la cabine. Cependant, un conducteur novice peut laisser le temps nécessaire aux passagers de s'asseoir en passant un certain temps à chercher le bon bouton pour fermer les portes et repartir sans jamais regarder dans le rétroviseur de la cabine. Le résultat enregistré par les systèmes de notation existants serait le même, même si le conducteur novice a commis une erreur potentiellement grave pour les passagers. Afin d'évaluer plus précisément la performance du conducteur, la Demanderesse a déterminé qu’il faut prendre en compte trois facteurs : 1. Le respect des règles et procédures applicables (ce que propose l’art antérieur), 2. Le score de performance doit rester au-dessus d'un seuil défini pendant la réalisation de la tâche, et 3. Les objets clés de l'environnement doivent être perçus. Le seuil de score de performance et les objets clés peuvent être identifiés en enregistrant la performance et la mémoire opérationnelle de conducteurs expérimentés exécutant la tâche. La mémoire opérationnelle de référence peut également être générée par un agent virtuel formé à l'aide de techniques telles que l'apprentissage par renforcement pour exécuter la tâche. Sur cette base, la Demanderesse a établi qu’une compétence peut être considérée comme acquise si le score suivant est inférieur à un seuil T pendant toute l'exécution d’une tâche. [Equation 8] où p est le nombre d’objets clés à un pas de temps d’exécution courant, C k est le score d’objet de l’objet k, A k est le score de perception de l’objet k, et g(t-t k0 ) est une fonction de gain qui dépend du temps t0 de rafraîchissement le plus récent auquel l’objet k est apparu pour la première fois dans la mémoire opérationnelle depuis. L’idée poursuivie est de détecter si des objets importants, ayant donc un score d’objet élevé, ne pas perçus (ce qui ressort du facteur 1-A k ), ou perçus trop tardivement (facteur g(t-t k0 )). Les travaux de la Demanderesse ont montré qu’un choix empirique du seuil T est de la fonction de gain g(t-t k0 ) permettent d’automatiser l’évaluation de l’élève, sans que l’instructeur fasse autre chose qu’une vérification de forme lors de la relecture. Dispositif de simulation de conduite d’un véhicule, comprenant un ou plusieurs écrans (4), un calculateur (12), et un oculomètre (10), le calculateur (12) étant agencé pour commander l’affichage sur lesdits un ou plusieurs écrans (4) d’une simulation de conduite d’un véhicule, l’oculomètre (10) étant agencé pour mesurer les mouvements oculaires d’un utilisateur pendant ladite simulation et pour transmettre au calculateur (12), pour chaque pas de temps d’exécution de la simulation, d’une part le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et d’autre part la durée moyenne de fixation dans une fenêtre de temps précédent chaque pas de temps d’exécution, et le calculateur (12) étant agencé pour un pas de temps d’exécution donné : - pour calculer un score cognitif à partir de la durée moyenne de fixation et un score de distribution basé sur une première fonction d’apodisation dont la variable est la différence entre le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et un nombre d’objets à fixer de référence, - pour calculer un score de performance à partir d’une pondération entre le score cognitif et un score de distribution, - pour calculer, pour chaque objet ayant fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur, un score de perception d’objet qui est le produit d’une part d’un taux de baisse d’attention et un score de perception d’objet de cet objet au pas de temps d’exécution immédiatement précédent qui est tiré d’un tableau de scores de perception d’objet et qui est nul si l’objet n’y est pas présent, ce produit étant ajouté au produit du score de performance avec un indice d’importance de cet objet dans la simulation modulé par une deuxième fonction d’apodisation dont la variable est la distance entre l’endroit où l’oculomètre (10) a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et la position réelle d’affichage de l’objet sur le ou les écrans (4), - pour stocker dans une matrice de mémoire opérationnelle les objets avec leur score de perception d’objet, pour le pas de temps d’exécution donné, par ordre de score de perception d’objet décroissant et jusqu’à ce que la somme des scores de perception d’objet stockés pour le pas de temps d’exécution donné dépasse un score de perception maximal, ou qu’un nombre maximal d’objet ait été stocké, et - pour modifier ladite simulation au temps d’exécution immédiatement suivant en fonction de la matrice de mémoire opérationnelle. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel le calculateur (12) est agencé pour calculer le score cognitif (f(d)) selon la formule où d est la durée moyenne de fixation dans une fenêtre de temps précédent chaque pas de temps d’exécution. Dispositif selon la revendication 2, dans lequel le calculateur (12) est agencé pour calculer le score de performance à partir d’une pondération entre le score cognitif et le score de distribution telle que la somme des deux coefficients de pondération vaut 1. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la fonction d’apodisation mise en œuvre par le calculateur (12) pour calculer le score de distribution est une fonction gaussienne. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (12) détermine l’indice d’importance d’un objet comme le maximum entre une probabilité de collision du véhicule simulé avec l’objet concerné, et une valeur de criticité de l’objet définie dans la simulation. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (12) met en œuvre la deuxième fonction d’apodisation sous la forme d’une fonction gaussienne, et dans lequel la modulation par cette deuxième fonction d’apodisation est basée sur le ratio entre la valeur de cette fonction d’apodisation appliquée la distance entre l’endroit où l’oculomètre (10) a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et la position réelle d’affichage de l’objet sur le ou les écrans (4), et la somme des valeurs de la deuxième fonction d’apodisation évaluée en utilisant la distance entre chaque autre objet qui se situe à une distance choisie de l’endroit où l’oculomètre (10) a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et cet endroit. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (12) est agencé pour mettre en œuvre un affichage fovéal des objets présents dans la matrice de mémoire opérationnelle dans l’enregistrement de la simulation. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (12) est agencé pour mettre en avant en temps réel l’affichage de certains objets dans les pas ultérieurs de l’affichage de simulation. Dispositif selon la revendication 8, dans lequel le calculateur (12) est agencé pour mettre en avant des objets importants dans le cadre de la simulation et absents de la matrice de mémoire opérationnelle. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le calculateur (12) est agencé pour calculer un score d’acquisition de compétence à partir de la matrice de mémoire opérationnelle. Procédé de simulation de conduite d’un véhicule, comprenant : a) afficher une simulation de conduite d’un véhicule sur un ou plusieurs écrans (4), b) mesurer les mouvements oculaires d’un utilisateur pendant ladite simulation avec un oculomètre (10), et déterminer, pour chaque pas de temps d’exécution de la simulation, d’une part le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et d’autre part la durée moyenne de fixation dans une fenêtre de temps précédent chaque pas de temps d’exécution, c) pour un pas de temps d’exécution donné : c1) calculer un score cognitif à partir de la durée moyenne de fixation et un score de distribution basé sur une première fonction d’apodisation dont la variable est la différence entre le nombre d’objets qui ont fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur et un nombre d’objets à fixer de référence, c2) calculer un score de performance à partir d’une pondération entre le score cognitif et un score de distribution, c3) calculer, pour chaque objet ayant fait l’objet d’une fixation du regard par l’utilisateur, un score de perception d’objet qui est le produit d’une part d’un taux de baisse d’attention et un score de perception d’objet de cet objet au pas de temps d’exécution immédiatement précédent qui est tiré d’un tableau de scores de perception d’objet et qui est nul si l’objet n’y est pas présent, ce produit étant ajouté au produit du score de performance avec un indice d’importance de cet objet dans la simulation modulé par une deuxième fonction d’apodisation dont la variable est la distance entre l’endroit où l’oculomètre (10) a déterminé que l’utilisateur a fixé son regard et la position réelle d’affichage de l’objet sur le ou les écrans (4), c4) stocker dans une matrice de mémoire opérationnelle les objets avec leur score de perception d’objet, pour le pas de temps d’exécution donné, par ordre de score de perception d’objet décroissant et jusqu’à ce que la somme des scores de perception d’objet stockés pour le pas de temps d’exécution donné dépasse un score de perception maximal, ou qu’un nombre maximal d’objet ait été stocké, et d) modifier ladite simulation au temps d’exécution immédiatement suivant en fonction de la matrice de mémoire opérationnelle.