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# Impact of Primary Tasks on Soft Shape-Change Perception on a Smartwatch

Fouad Gasmi, Zhuzhi Fan, Céline Coutrix

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## ► To cite this version:

Fouad Gasmi, Zhuzhi Fan, Céline Coutrix. Impact of Primary Tasks on Soft Shape-Change Perception on a Smartwatch. IHM'25 - 36e Conférence Internationale Francophone sur l'Interaction Humain-Machine, Nov 2025, Toulouse, France. 10.1145/3765712.3765729. hal-05294809

HAL Id: hal-05294809

https://hal.science/hal-05294809v1

Submitted on 2 Oct 2025

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Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# Impact of Primary Tasks on Soft Shape-Change Perception on a Smartwatch

Fouad Gasmi

Université Grenoble Alpes

Saint-Martin-d'Hères, France

fouad.gasmi@univ-grenoble-alpes.fr

Zhuzhi Fan

CNRS/Université Grenoble-Alpes

Grenoble, France

zhuzhi.fan@bristol.ac.uk

Céline Coutrix

CNRS

Grenoble, France

Université Grenoble Alpes

Grenoble, France

celine coutrix@cnrs.fr

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 1: La montre à changement de forme que nous avons reproduite à partir de [23] (gauche), portée de manière lâche à des fins d'illustration, ainsi que les deux activités réalisées par les participants lors de la mesure expérimentale du seuil de détection absolu (ADT) : la marche (centre) et la tâche de rappel différé de chiffres en 3-back (droite).</figcaption></figure>

## Résumé

Smartwatches have become integral to receiving notifications during everyday tasks, helping users stay connected, reduce anxiety about missing important information, and support their well-being. While emerging technologies offer novel notification experiences, how effectively they perform when users are engaged in primary tasks remains unclear. This study examines the notification performance of a recently developed pneumatic soft curvature-changing smartwatch. Through an experimental investigation, we measured users' absolute detection threshold (ADT) for notifications while they performed cognitive and physical tasks. Results show an ADT of 5.70 psi (round curvature) and 6.22 psi (pointy curvature) during a cognitive task and an ADT of 8.07 psi (round curvature) and 10 psi (pointy curvature) during a physical task. These findings provide valuable insights for designing future shape-changing notification smartwatches to improve user experience and enhance task compatibility.

## Résumé

Les notifications via les montres connectées sont de plus en plus plébiscitées, ce qui permet aux utilisateurs-ices de rester connectés, réduire la peur de manquer quelque chose d'important et favoriser leur bien-être. Les technologies émergentes permettent d'étoffer

l'expérience des utilisateurs. Il est important de s'assurer de leur efficacité lorsque les utilisateurs-ices sont concentrés sur une autre tâche. Cet article étudie la détectabilité d'une modalité de notification récente, via le changement de courbure d'une surface souple sous une montre connectée. Nous avons mesuré son seuil de détection absolu (ADT) pendant que les utilisateurs-ices effectuaient des tâches cognitives et physiques. Nos résultats montrent un ADT de 5,70 Psi (courbure ronde) et de 6,22 Psi (courbure pointue) pendant une tâche cognitive et un ADT de 8,07 psi (courbure ronde) et de 10 psi (courbure pointue) pendant une tâche physique. Ces résultats informent la conception de futures montres changeant de forme.

## CCS Concepts

* Interaction humain-machine → Études empiriques en IHM; dispositifs haptiques; études empiriques en informatique ubiquitaire et mobile; dispositifs mobiles;

## Mots clés

Human-computer interaction, Tangible interaction, Shape-changing interfaces, Curvature-changing interfaces, Contact area, Wearable interfaces, Soft interfaces, Pneumatic actuation, Smartwatch, Notification, Haptic feedback, Primary Task, Walking, N-back delayed digit recall task.

## Mots clés

Interaction humain-machine, Interaction tangible, Interfaces reconfigurables, Interfaces changeant de courbure, Surface de contact, Interfaces portées sur le corps, Interfaces molles, Actionnement pneumatique, Montre, Notification, Retour d'information haptique,

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<footnote>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
IHM '25, Toulouse, France</footnote>

<footnote>© 2025 Copyright held by the owner/author(s).
ACM ISBN 979-8-4007-1522-8/25/11
https://doi.org/10.1145/3765712.3765729</footnote>
## Tâche primaire, Marche, tâche de rappel différé de chiffres en N-back

### ACM Reference Format:

Fouad Gasmi, Zhuzhi Fan, and Céline Coutrix. 2025. Impact of Primary Tasks on Soft Shape-Change Perception on a Smartwatch. In *The 36th Conference on l'Interaction Humain-Machine (IHM '25), November 03-07, 2025, Toulouse, France*. ACM, New York, NY, USA, 14 pages. https://doi.org/10.1145/3765712.3765729

# 1 Introduction

Avec la popularité croissante des dispositifs mobiles tels que les smartphones et les montres connectées, les utilisateurs reçoivent un nombre croissant de notifications [29, 75, 76, 93]. Les notifications sont l'une des principales raisons pour lesquelles les utilisateurs choisissent de porter des montres connectées [1], et la lecture des notifications est la deuxième activité la plus fréquente des utilisateurs avec ces dispositifs [76]. Lorsque les utilisateurs interagissent avec des montres connectées pour recevoir et lire des notifications, ils sont souvent déjà en train de faire autre chose, comme lire, cuisiner ou faire de l'exercice [76].

Dans ce contexte, les notifications sont souvent considérées comme perturbantes, en particulier lorsqu'elles interfèrent avec des tâches cognitives exigeantes [7]. Cependant, les recherches récentes montrent que les notifications peuvent également aider les utilisateurs lorsqu'elles sont envoyées au bon moment et qu'elles tiennent compte du contexte. Par exemple, les notifications peuvent soutenir l'autorégulation et aider les utilisateurs à rester orientés vers leurs objectifs. Elles aident les utilisateurs à gérer leur temps et à ne pas perdre de vue leurs priorités [6]. Les notifications peuvent également améliorer le bien-être en permettant de brèves pauses reposantes ou en maintenant le lien social [11]. À l'inverse, ne pas consulter régulièrement ses notifications, notamment sur smartphone pendant de longues périodes, peut induire du stress et de l'anxiété à l'idée de manquer des informations importantes. Cela entraîne souvent des interruptions volontaires pour vérifier de manière répétée son smartphone [68]. Ces auto-interruptions s'avèrent plus perturbantes que les interruptions exterieures, telles que les sonneries de téléphone [50]. Dans ce contexte, il est essentiel de développer des montres connectées avec des modalités de notification moins perturbantes et facilement détectables lorsqu'elles sont souhaitées, même pendant la réalisation d'autres tâches, afin de réduire le besoin de vérifications auto-initiées.

Au-delà des modalités de notification traditionnelles des montres connectées commercials, telles que les alertes audio, les vibrations et les notifications visuelles, les technologies émergentes ont exploré de nouvelles modalités de notification, telles que la lumière [79], ou des modalités haptiques telles que la temperature [73], la compression [36, 77, 87], le toucher en cisaillement *ou shear touch* [63], le flux d'air [56], ou le contact avec une surface molle [23, 42]. Parmi ces exemples, le retour d'information basé sur la pression dans le dispositif est celui qui a été le plus exploré [23, 36, 42, 77, 87], car il est très prometteur pour réduire les perturbations des notifications sonores et vibratoires dans les environnements partagés. Comme le notent Chang and Tang [12], les utilisateurs désactivent fréquemment les notifications dans divers contextes sociaux pour éviter de déranger leur entourage ou dans des situations où la vérification des notifications n'est pas socialement acceptable. La pression offre une

alternative discrète dans de tels contextes, permettant à l'utilisateur de remarquer la notification même lorsque le dispositif est en mode silencieux et qu'une interaction directe n'est pas possible.

Parmi les approches basées sur la pression, les surfaces à changement de forme se sont révélées prometteuses en offrant des modalités de notification persistantes que les utilisateurs ont tendance à préférer [60], tout en réduisant également la probabilité de manquer une notification [19]. Bien que les changements de forme soient largement adoptés comme un nouveau retour d'information pour diverses applications (par exemple [14, 58, 65, 71]), nous manquons de connaissances psychophysiques de base pour savoir quels changements de forme les utilisateurs perçoivent mieux [2]. En s'appuyant sur des travaux psychophysiques antérieurs, notre étude étend les connaissances sur la perception des formes à l'aide d'un dispositif de changement de forme souple, ample, continu et anisotrope<fnref n="1" /> [23]. Les travaux antérieurs ont étudié son seuil de détection dans des situations de perception isolée [23]. Cependant, ces résultats pourraient ne pas s'appliquer à des contextes où les utilisateurs sont engagés dans une tâche principale exigeante sur le plan cognitif ou physique. Cette limitation a été observée avec la vibration [97]. Notre travail s'inscrit dans cette continuité : il étudie la capacité des utilisateurs à percevoir les changements de forme utilisés comme notifications, y compris lors de la réalisation simultanée de deux tâches s'apparentant à des tâches quotidiennes, parmi la diversité d'activités susceptibles d'être interrompues par une notification [76]. Plus précisément, nous avons sélectionné deux tâches représentatives : une tâche cognitive (rappel différé de chiffres), et une tâche physique (marche sur tapis roulant à vitesse moyenne). Notre étude vise à répondre aux questions de recherche suivantes :

**RQ1** Quels profils de courbure sont les plus facilement perceptibles lorsqu'une surface molle se déforme sous une montre portée pendant une tâche principale ?

**RQ2** Quel type de tâche principale (cognitive ou physique) perturbe le moins la perception de cette déformation ?

Cet article apporte les contributions suivantes :

(1) Nous montrons que, par rapport à une surface plate-pointue, **la surface plate-ronde présente un seuil de détection absolue (ADT) moins affecté par la tâche principale, et est détectée plus rapidement par les utilisateurs.**

(2) Nous mesurons le seuil de détection absolue (ADT) pour **la surface plate-ronde à 8,07 psi (IC 95 % [6,93; 9,01]) lors de la marche**, sur la face postérieure du poignet.

(3) Nous mesurons le seuil de détection absolue (ADT) pour **la surface plate-ronde à 5,70 psi (IC 95 % [4,45; 6,81]) lors d'une tâche cognitive**, sur la face postérieure du poignet.

# 2 Travaux précédents

Pour chaque nouvelle modalité haptique (Figure 2), les chercheurs doivent d'abord étudier sa perception psychophysique [30]. Cela revient à analyser les liens entre les sensations perçues par les utilisateurs et les stimuli générés par le dispositif. Ces données sont essentielles pour guider la conception d'interfaces utilisateurs

<footnote n="1">1. Une déformation qui n'est pas uniforme dans toutes les directions, contrairement, par exemple, au gonflement *isotrope* d'un ballon.</footnote>
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 2 : Démarche de recherche pour une nouvelle modalité haptique, prenant exemple sur celle de Pohl et al. [78] et Wilson et al. [96].</figcaption></figure>

exploitant une nouvelle modalité. La première information clé est le seuil de détection absolue (Absolute Detection Threshold ou ADT). Il constitue la base nécessaire à la réalisation d'études plus avancées [30]. Par exemple, il est logique d'explorer les différences à peine perceptibles (Just Noticeable Differences ou JND), c'est-à-dire la variation minimale qu'un utilisateur peut détecter, au-dessus de l'ADT [30]. De même, les motifs temporels exploitant une nouvelle technologie sont généralement conçus dans la plage perceptible définie par l'ADT et le JND. Cette démarche de recherche a déjà été appliquée à des retours d'information par compression [78], à des retours vibrotactiles [30] ou encore a des retours thermiques [96].

Ces études psychophysiques, faites les unes après les autres (ADT, puis JND, puis motifs temporels), doivent aussi équilibrer les besoins opposés de validité interne et externe (Figure 2). La validité interne repose sur un environnement strictement contrôlé, en laboratoire. La validité externe repose sur des contextes réalistes, en situation naturelle. Conformément à ce cadre, notre étude mesure l'ADT dans un contexte intermédiaire, où nous introduisons une perturbation via des tâches effectuées par les participants, tout en les controllant pour assurer la validité interne. Pour cela, notre étude s'appuie sur les études précédentes sur les notifications pendant une tâche principale.

## 2.1 Notification pendant une tâche principale

Grâce aux progrès technologiques, les dispositifs mobiles comme les smartphones et les montres connectées concrétisent la promesse d'un accès « toujours allumé, toujours connecté » [74]. Ils permettent aux utilisateurs de recevoir des notifications dans presque toutes les situations. En analysant les enregistrements d'écran de l'usage quotidien d'un smartphone, Brown et al. [8] ont observé que les utilisateurs initient fréquemment des micro-pauses. Ces pauses consistent à consulter de courts messages ou des contenus sur les réseaux sociaux, tout en étant engagés dans d'autres tâches. Ces interruptions apparaissent aussi bien en réponse à des notifications qu'à l'initiative des utilisateurs eux-mêmes. Dans une étude complémentaire, Pizza et al. [76] ont utilisé un système de capation vidéo à double caméra. Ce protocole permettait de filtrer à la fois l'usage de la montre connectée et l'environnement de l'utilisateur. Leurs résultats montrent que la lecture des notifications est la seconde activité la plus fréquente sur une montre connectée,

après la consultation de l'heure. Ils soulignent également que les utilisateurs consultent leur montre tout en réalisant des activités variées, à dominante physique (comme cuisiner ou marcher) ou cognitive (comme lire).

Les micro-pauses impliquant l'usage d'un smartphone ou d'une montre connectée peuvent être perçues comme des distractions [49]. Elles peuvent aussi être vues comme de courts changements d'attention bénéfiques à la concentration à long terme [76]. Pizza et al. [76] ont observé que les pauses liées à la consultation de notifications nuisent peu à l'activité principale en cours. Dans le même temps, il a été montré que les micro-pauses d'au moins trois secondes peuvent améliorer les performances dans des tâches exigeantes. C'est notamment le cas pour la saisie de données [4] ou encore la collecte d'informations [82].

Chang et al. [11] ont mené une étude où les participants ont documenté leurs expériences de gestion des notifications en situation réelle, tout en étant engagés dans d'autres tâches. Leurs entretiens ont permis d'analyser comment les utilisateurs ignorent, consultent brièvement, traitent ou répondent aux notifications selon le contexte. L'étude montre que les utilisateurs peuvent porter attention aux notifications à différents moments (avant, pendant ou après une tâche principale) suivant des motivations variées. Par exemple, consulter une notification pendant une tâche peut offrir une pause mentale, renforcer les liens sociaux, ou renforcer le sentiment de responsabilité. C'est particulièrement vrai lorsque des réponses rapides ont un impact sur le travail d'autrui. À l'inverse, les notifications manquées génèrent du stress et de l'anxiété. Cela pousse les utilisateurs à interrompre leur activité pour vérifier manuellement les mises à jour [68]. Katidioti et al. [50] a également montré que les interruptions auto-initiées, comme consulter son téléphone par crainte d'avoir manqué une notification, sont plus perturbantes que les interruptions externes. Plutôt que de simples sources de distraction, les notifications jouent un rôle important dans l'exécution des tâches, la gestion du temps, et même le bien-être personnel [11]. Papachristos et al. [69] ont comparé différents types de notification (son, lumière, vibration, odeur, et changement de forme) lors d'une tâche de copie de texte. Ils ont montré que la notification par changement de forme permet une transmission rapide de l'information (juste après le son et la vibration) tout en générant un niveau de stress perçu plus faible que le son et la vibration. Pourtant, la majorité des travaux sur les notifications pendant les tâches principales se sont concentrés sur des modalités traditionnelles : alertes sonores, vibrations, ou éléments visuels à l'écran [10, 12, 26, 66, 67, 75]. Les technologies émergentes comme les interfaces à changement de forme restent peu explorées dans ce contexte [19].

Pour combler cette lacune, nous étudions dans cet article la manière dont les utilisateurs perçoivent des notifications à changement de forme lorsqu'ils sont engagés dans des tâches principales.

## 2.2 Notifications sur dispositifs mobiles et leur évaluation au cours de tâches primaires

Les modalités classiques ont été largement étudiées à des fins diverses. Par exemple, les vibrations sont utilisées pour la communication non visuelle dans des contextes privés ou intimes [35, 89], et les alertes sonores pour l'accessibilité [45]. Au-delà de ces
approches, des formes de notification plus récentes ont enrichi les interactions sur ou autour du corps. Plusieurs modalités ont été explorées comme l'illumination du poignet [79], un souffle d'air dirigé vers la peau [56], la variation de température d'un jet d'eau au bout du doigt [39], la compression autour du bras ou du poignet [36, 42, 79], une force de cisaillement appliquée au poignet [36, 87], et des surfaces qui changent de forme directement sur le corps [13, 16, 23, 42, 44, 72]. Parmi ces innovations, les interfaces à changement de forme présentent plusieurs avantages. Elles sont plus difficiles à ignorer [19] et offrent des notifications persistantes souvent préférées par les utilisateurs [60]. Pour explorer leur potentiel pour un usage porté, Fan et al. [23] ont développé une montre à changement de forme basée sur de nouveaux matériaux [86]. Cette montre se distingue par sa capacité à produire des déformations anisotropes (coniques et sphériques) là où d'autres approches reposent sur des gonflements sphériques simples, de type ballon [42]. Elle permet une surface fine (environ 3 mm), souple et continue, tout en atteignant une amplitude de déformation importante (> 15 mm) avec une tension relativement faible (12 V, contre 120 V dans [72]). Ces propriétés offrent une expérience plus riche pour l'utilisateur, tout en conservant une bonne portabilité [28]. Cependant, comme souvent avec les prototypes en recherche [32, 43, 47], l'évaluation perceptive menée par Fan et al. s'est limitée à la perception de la modalité de façon isolée : les utilisateurs devaient se concentrer pleinement sur la montre, en attendant les notifications. Or, cette configuration reflète peu un usage réel. Dans la pratique, les notifications sont perçues alors que l'attention est déjà mobilisée par une autre tâche [48, 76]. Notre article s'appuie sur des travaux antérieurs qui ont étudié la perception des notifications pendant l'exécution de tâches principales. Par exemple, Roumen et al. [81] ont comparé plusieurs modalités (lumière, son, vibration, pression et chaleur) dans différents contextes d'activité physique : allongé, assis, debout, en marchant et en courant. De façon similaire, nous proposons l'évaluation de la perception d'une modalité déjà existante lorsque les utilisateurs effectuent une autre tâche principale.

Dimitriadis and Alexander [19] ont étudié des notifications par changement de forme dans une poche, en demandant aux participants d'effectuer un parcours en huit. Ces travaux reposaient sur des éléments rigides : tiges mécaniques appliquant une pression sur le doigt [81], ou fines lamelles de bois pliées à l'aide de moteurs [19]. Notre étude, à l'inverse, s'intéresse à des surfaces souples et continues, changeant de forme au niveau du poignet pour transmettre une information haptique. De plus, alors que la plupart de ces études portaient sur des tâches principales à dominante physique [19, 81], nous considérons à la fois des tâches principales à dominante cognitive et physique. Cela permet d'évaluer la perception des notifications dans des situations variées.

Pohl et al. [77] ont exploré une autre approche : un brassard de type tensiomètre produisant une compression du poignet, testé lors de déplacements à pied et en transports en commun. De manière similaire, Gupta et al. [37] ont mesuré le seuil de perception de notifications générées par des fils en alliage à mémoire de forme inclus dans un bracelet, capable de comprimer le poignet. L'évaluation a été conduite dans deux conditions : perception isolée sans tâche principale, et pendant la réalisation d'une tâche à dominante cognitive (jeu mobile Candy Crush). Cependant, ces travaux portent

exclusivement sur des retours haptiques par compression. Ils ne considèrent pas des modalités comme celle étudiée ici.

Nous étudions notamment une interfaces à courbure dynamique [22]. Ces interfaces sont bien établies dans la recherche en interaction humain-machine, en montrant un fort potentiel pour les futures solutions de notification à changement de forme [31, 41, 54, 64, 88, 92].

## 3 Méthodologie

Notre étude examine comment la courbure maximale de la surface, un élément essentiel propre au changement de forme, ainsi que le type de tâche principale, influencent la détectabilité par l'utilisateur. La détectabilité correspond au *seuil de détection absolue* (Absolute Detection Threshold, ou ADT) [30]. Dans notre contexte, l'ADT désigne la pression minimale appliquée sur le dessus du poignet, que les participants peuvent percevoir, tout en étant engagés dans une autre activité. Nous estimons ce seuil en livres par pouce carré (*pound per square inch* ou psi), afin de déterminer la pression nécessaire pour que deux configurations d'une même surface — l'une à courbure maximale pointue, l'autre arrondie — soient perçues pendant l'exécution de tâches cognitives ou physiques.

Nous mesurons le seuil de détection absolue (ADT) selon la méthode décrite dans [23], en utilisant une procédure en escalier fondée sur la règle classique *two down one up* : « deux bonnes réponses consécutives → diminution du stimulus ; une mauvaise réponse → augmentation » [57].

Afin d'éviter toute inflation involontaire des faux positifs dans nos résultats [27], nous avons enregistré notre protocole expérimental avant la collecte des données [3].

*Choix des tâches principales.* Nous avons sélectionné les tâches principales en nous appuyant sur la littérature en IHM. Pour la tâche cognitive, plusieurs options ont été identifiées. D'un côté, Asplund et al. [5] ont étudié comment des distracteurs inattendus (une vibration au poignet ou un stimulus sonore) influencent la performance dans une tâche de reconnaissance de motifs vibrotactiles temporels. Les participants devaient identifier quel doigt avait été stimulé, en présence ou non de ces distracteurs, présentés juste avant le stimulus cible. D'un autre côté, Yoshida et al. [97] ont utilisé une tâche de type *n-back*. Celle-ci consiste à mémoriser et restituer des formes après un court délai, afin d'évaluer l'impact de la charge cognitive sur la perception des vibrations d'un smartphone. D'autre part, Gupta et al. [37] ont utilisé un jeu mobile (Candy Crush) pour estimer le seuil de perception d'une compression exercée sur le poignet. Nous avons également envisagé d'autres alternatives : saisie de texte, lecture, écriture, ou recherche d'information. Chaque option présente des avantages et des limites, en termes de contrôlabilité expérimentale, de charge cognitive induite, et de reproductibilité :

Bien que les stimuli vibrotactiles aient été utilisés avec succès comme distracteurs dans des tâches de détection de motifs temporels ou de doigts ciblés [5], ce protocole ne semble pas encore adapté à la modalité que nous étudions, en raison des délais liés à l'actionnement pneumatique, et à la mesure de l'ADT. En effect, le distracteur, quelle que soit sa durée, risque de servir d'indice temporel : il signalerait l'imminence du stimulus principal, introduisant un biais dans la tâche de détection. De plus, la tâche pour mesurer
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**FIGURE 3** : Courbures maximales, reproduites à partir des instructions et du matériel complémentaire de Fan et al. [23], comparées dans cette expérience : la courbure maximale ronde (R, en haut) se déforme en une forme à courbure plus faible (en haut à droite), tandis que la courbure maximale pointue (P, en bas) se transforme en une forme à courbure plus marquée (en bas à droite).</figcaption></figure>

l'ADT ne consiste pas à discriminer plusieurs motifs temporels ou quel doigt a été ciblé, mais à détecter un stimulus haptique unique, à un emplacement fixe.

Certaines activités comme la saisie de texte, l'écriture, ou la recherche d'information permettent une forte validité externe. Nous les avons toutefois écartées pour des raisons pratiques. La saisie de texte aurait exposé le bracelet au champ visuel du participant. L'écriture ou la recherche d'information rendaient difficile le contrôle précis de la charge cognitive (validité interne moindre). Après élimination de ces options, plusieurs tâches cognitivement exigeantes restaient possibles : jeu mobile, n-back et recherche d'information. Nous avons retenu celle qui s'adaptait le mieux à notre protocole expérimental. Nous avons ainsi retenu la tâche n-back, un paradigme largement utilisé dans les études sur le retour haptique et l'interaction humain-machine [38, 55, 97]. Plus précisément, nous avons adopté la version auditive du rappel différé de chiffres, développée par Mehler et al. [61]. Cette variante permet de maintenir un flux continu de stimuli et d'assurer un engagement attentionnel soutenu pendant toute la durée de la tâche. Les participants devaient écouter une séquence de chiffres, mémoriser leur ordre, puis restituer le chiffre entendu trois positions auparavant, tout en continuant à entendre de nouveaux chiffres. Contrairement à des distracteurs auditifs aléatoires [5], la tâche n-back sollicite activement plusieurs ressources cognitives. Elle engage l'attention auditive, la mémoire de travail et la production verbale. Ces ressources sont comparables à celles mobilisées lors d'une conversation [61].

Concernant la tâche physique, plusieurs options ont été envisagées : marche en extérieur, en intérieur, ou sur tapis roulant. Les deux premières se sont révélées incompatibles avec les contraintes actuelles du système, notamment en termes de portabilité. Nous avons donc retenu la marche sur tapis roulant, comme dans l'étude de Yoshida et al. [97]. Cette solution ne reproduit pas entièrement les conditions réelles, mais elle reste une activité familière et réalisté. Elle permet également de contrôler les variations du contexte, comme la nécessité d'éviter des obstacles ou d'interagir avec l'environnement, pour une meilleure validité interne. Les tâches de type n-back et la marche sur tapis roulant offrent un cadre structuré. Elles permettent de comparer l'impact d'une tâche à dominante cognitive à celui d'une tâche à dominante physique. Ce cadre nous permet également d'identifier quels profils de courbure sont les plus facilement perçus quand l'utilisateur est engagé dans une autre activité.

Nous utilisons un plan factoriel intra-sujets. Chaque participant expérimente les quatre combinaisons possibles des deux variables indépendantes :

**Variables indépendantes.** Nous comparons deux types de COURBURE maximale de surface (Figure 3), reproduits à partir de [23] :

R : Courbure maximale ronde sous la montre, illustrée en haut de la Figure 3.

P : Courbure maximale pointue sous la montre, illustrée en bas de la Figure 3.

Nous comparons également deux types de TÂCHE principale :

**Cognitive** : La tâche cognitive consiste en un rappel différé de chiffres auditifs de type 3-back [52, 61]. Les participants entendent une séquence de 10 chiffres (de 0 à 9) présentés dans un ordre aléatoire. Leur tâche consiste à rappeler oralement le chiffre énoncé trois positions avant le chiffre actuel. Les chiffres sont présentés dans la langue maternelle de chaque participant [91]. Des tests préliminaires ont montré qu'elle surcharge plus efficacement la mémoire de travail des participants que la version 2-back, rendant ainsi la mesure du seuil de détection (ADT) du retour haptique plus représentative de contextes réalistes.

**Physique** : La tâche physique consiste à marcher à 4,8 km/h sur un tapis roulant, représentant une vitesse de marche moyenne selon [85].

La moitié des participants commence par la tâche cognitive, tandis que l'autre moitié débute par la tâche physique. Pour chaque tâche, la moitié des participants commence avec la courbure maximale pointue, et l'autre moitié avec la courbure maximale ronde. Cela conduit à huit ordres de présentation uniques des conditions expérimentales [3], chacun étant attribué aléatoirement à deux participants.

**Variables dépendantes.** Nous mesurons le seuil de détection absolue (ADT) exprimé en psi. Cette mesure indique la pression nécessaire pour que les participants perçoivent le retour haptique. L'ADT ainsi obtenu peut être facilement converti dans d'autres unités de pression ou encore en valeur de courbure, comme le décrit [23]. Nous avons également recueilli les préférences des participants ainsi que leur perception subjective de la détectabilité des courbures maximales, sous forme de classements. Des entretiens semi-structurés ont permis de compléter ces données par des retours qualitatifs. Par ailleurs, nous avons enregistré le pourcentage de bonnes réponses à la tâche cognitive de rappel différé de chiffres (3-back), afin de vérifier que les participants étaient bien engagés dans cette tâche en tant qu'activité principale. Nous avons également mesuré le temps de réaction (en millisecondes), dans le but d'identifier à quelle phase du stimulus (gonflage, plateau, dégonflage) les participants percevaient le retour haptique (Figure 6 (a)).

## 3.1 Participants

Nous avons recruté seize participants sur notre campus. Cette taille d'échantillon est cohérente avec les pratiques usuelles en interaction humain-machine [9]. L'âge moyen des participants était de 22 ans (min. 20 ans, max 26 ans). Nous avons restreint la participation aux personnes âgées de moins de 30 ans, afin de limiter
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**FIGURE 4 :** Bracelet équipé d'un capteur de force, utilisé pour mesurer la pression du bracelet exercée sur le poignet du participant.</figcaption></figure>

la variabilité interindividuelle de la vitesse de marche [85]. Élargir le recrutement à des participants plus âgés aurait nécessité l'adaptation de la vitesse de marche, ce qui aurait potentiellement introduit une variable confondante avec l'âge. Huit participants se sont identifiés comme femmes, et huit comme hommes. Trois participants étaient gauchers. Tous présentaient une sensibilité normale au niveau du poignet. Ils étaient également capables d'effectuer la tâche cognitive 3-back et de marcher à une vitesse moyenne sur tapis roulant. Quatre participants portaient régulièrement, voire quotidiennement, une montre connectée avec retour vibrotactile. Quatre autres avaient déjà utilisé un tel dispositif, mais avaient arrêté. Enfin, les huit participants restants n'avaient jamais porté de montre connectée.

## 3.2 Dispositif expérimental

Bien que nous ayons suivi les instructions pour reproduire le dispositif expérimental proposé dans les travaux précédents [23], nous détaillons ci-dessous les améliorations spécifiques que nous introduisons dans le cadre de cette étude. Nous avons amélioré légèrement le modèle du bracelet en y ajoutant une encoche de serrage, afin de faciliter le recrutement de participants ayant un poignet de petite taille. Pour contrôler le mécanisme de changement de forme de la montre, nous avons réutilisé le script Python fourni par [23]. Ce script contrôle, comme dans l'étude originale, trois pompes péristaltiques bidirectionnelles 12V fonctionnant en parallèle [34], permettant le gonflage et le dégonflage de la surface à changement de forme. Les pompes sont reliées directement à cette surface via un tube souple en PVC [90] (longueur : 1,5 mètre, diamètre interne : 0,8 mm, diamètre externe : 2,4 mm). Comme dans l'étude précédente, l'expérimentateur maintenait le bracelet fermement en place à l'aide d'un ruban adhésif pendant toute la durée de l'expérience. Afin d'améliorer le protocole proposé par Fan et al. [23], nous avons également conçu un prototype de détection de serrage intégrant un capteur de force résistif [20], placé à l'arrière de la montre (Figure 4). Enfin, pour éviter que les participants n'entendent les pompes pendant l'expérience, nous leur avons fait porter un casque diffusant un bruit brun continu.

En complément du logiciel expérimental issu des travaux précédents [23], nous avons développé un logiciel dédié à la tâche cognitive de rappel différé de chiffres (3-back) ainsi qu'à la tâche physique. Ce nouveau logiciel énonce les chiffres à un intervalle régulier de 2,25 secondes, et déclenche automatiquement les stimuli haptiques au cours de la séquence. Trois stimuli haptiques sont

générés aléatoirement au sein de chaque séquence de 10 chiffres, à des intervalles compris entre 8 et 11 secondes. L'expérimentateur peut saisir, via une interface dédiée, les réponses orales du participant, et déclencher la séquence suivante à l'aide d'un bouton. Par ailleurs, un autre logiciel a été développé pour la tâche physique, permettant cette fois une gestion automatique des stimuli à intervalles aléatoires (entre 8 et 11 secondes), contrairement au logiciel expérimental précédent qui nécessitait une activation manuelle. Nous avons également conçu un script de traitement des données issues du capteur de serrage présenté en Figure 4, connecté à un microcontrôleur Arduino pour la collecte des mesures. Les tests pilotes ont montré que des valeurs comprises entre 8,30 g et 10,41 g sur ce capteur correspondent à une pression confortable pour les participants, tout en garantissant que le bracelet reste bien en place pendant toute la durée de l'expérience. Tous les fichiers logiciels introduits dans cet article sont fournis en matériel complémentaire, afin de permettre la reproduction complète de notre dispositif expérimental. Enfin, nous avons utilisé un tapis de course DECATHLON DOMYOS RUN100E B [17] (voir Figure 1) pour permettre aux participants de marcher à une vitesse de déplacement moyenne.

## 3.3 Procédure

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**FIGURE 5 :** Procédure expérimentale</figcaption></figure>

La Figure 5 illustre la procédure expérimentale suivie pour chaque participant. Dans un premier temps, les participants ont signé un formulaire de consentement éclairé<fnref n="2" />. Nous avons ensuite vérifié que les participants présentaient une sensibilité tactile normale au niveau du poignet non dominant [46], et qu'ils étaient capables de réaliser la tâche de rappel différé de chiffres (3-back). Pour ce faire, nous avons débuté par une tâche en 0-back, puis augmenté progressivement jusqu'à ce qu'ils réussissent la tâche en 3-back. Nous avons également vérifié que les participants étaient à l'aise pour marcher sur un tapis roulant.

Les participants devaient retirer tous leurs bijoux portés sur leur main non dominante, y compris bracelets, montres et autres accessoires. Afin de garantir un ajustement du bracelet à la fois ferme et confortable pour l'ensemble des participants, nous avons positionné le dispositif illustré en Figure 4 sur le poignet, à une distance de 15 mm du processus styloïde ulnaire. Pour assurer une mesure cohérente du serrage du bracelet, les participants étaient invités à s'asseoir, le dos droit, et les avant-bras posés à plat sur une table, formant un angle de 90 degrés, tout en relâchant les muscles des bras. Lorsque la valeur mesurée était inférieure à 8,30

<footnote n="2">2. Le formulaire de consentement utilisé pour l'étude est fourni dans les fichiers additionnels.</footnote>
g, le bracelet était resserré. Lorsque la valeur dépassait 10,41 g, il était desserré. Ce processus était répété jusqu'à obtenir une valeur comprise entre 8,30 g et 10,41 g. Un serrage trop important réduit la déformation du baromorphe, tandis qu'un serrage trop lâche altère le contact avec la peau. Ce paramètre ayant été contrôlé pour tous les participants, son influence n'a pas pu être analysée dans cette étude.

Nous avons divisé le reste de l'expérience en deux sessions, en raison de sa durée. Chaque session durait entre 1 et 2 heures. L'une des sessions portait sur la tâche cognitive, l'autre sur la tâche physique. La seconde session avait lieu en moyenne 40 heures après la première, avec un intervalle minimal de 11 heures et maximal de 5 jours. Cette organisation garantissait qu'une nuit au minimum séparait les deux sessions, permettant ainsi aux participants de se reposer et de limiter les effets de mémoire liés à la session précédente. L'expérimentateur installait le prototype de montre sur le poignet non dominant du participant, en ajustant le serrage conformément à la procédure décrite précédemment. Au début de chaque session, les participants étaient formés à la reconnaissance des stimuli générés par le dispositif. Cette phase d'entraînement consistait à détecter deux occurrences du retour haptique à 10 psi, en portant uniquement le prototype équipé de la première surface à changement de forme qu'ils allaient rencontrer au cours de la session. Les participants portaient ensuite un casque diffusant un bruit brun continu, et disposaient d'un bouton leur permettant d'indiquer la détection d'un stimulus. Ils étaient entraînés à réaliser la tâche principale de la session (cognitive ou physique) tout en identifiant de manière simultanée la présence d'un retour haptique aléatoire à 10 psi (en appuyant sur le bouton), ou l'absence de stimulus (0 psi) (en ne réagissant pas). L'expérience commençait lorsque le participant reconnaissait correctement la présence ou l'absence de retour haptique au cours de 10 essais consécutifs. Pendant la tâche cognitive, les participants plaçaient leur main non dominante dans une boîte, afin d'éviter de voir la montre (voir Figure 1, droite), et se concentraient uniquement sur les instructions auditives. Dès qu'un participant commettait au moins quatre erreurs au cours de deux séquences consécutives de chiffres, l'expérimentateur lui rappelait, à la fin de la séquence en cours, de se concentrer davantage sur la tâche principale. Pour la tâche physique, les participants marchaient sur un tapis roulant à une vitesse constante de 4,8 km/h, tout en regardant droit devant eux (voir Figure 1, centre).

Nous avons mesuré le seuil de détection absolue (ADT) à l'aide d'une procédure en escalier reposant sur une règle dite *two-down, one-up* [57] (voir Figure 6 (a)). Cette technique permet d'ajuster l'intensité du stimulus en fonction de la capacité du participant à le percevoir. Chaque présentation d'un stimulus constitue un essai, comme illustré en Figure 6 (b). Chaque fois que le participant détectait correctement le stimulus lors de deux essais consécutifs, l'intensité était diminuée (points verts dans la Figure 6 (a)). Inversement, lorsqu'il manquait un stimulus, l'intensité était augmentée (points rouges dans la Figure 6 (a)). Nous avons mesuré l'ADT avec précision en suivant un total de neuf inversions de direction de l'intensité (*reversals*) [57]. La procédure commençait à une pression nulle (0 psi), avec un pas initial de 3 psi. Ce pas plus large permettait d'atteindre rapidement la zone du seuil. Dès la troisième inversion de direction, des ajustements plus fins de 1 psi étaient appliqués afin d'affiner la mesure de l'ADT. Afin d'obtenir une mesure fiable,

nous avons répété l'ensemble de la procédure en escalier trois fois pour chaque condition. Pour chacune de ces trois répétitions, l'ADT a été calculé comme la moyenne des intensités correspondant aux cinq dernières inversions de direction. Enfin, nous avons calculé la moyenne des trois valeurs d'ADT obtenues pour chaque participant, dans chacune des combinaisons de conditions expérimentales.

À la fin de chaque session, les participants ont rempli un questionnaire concernant leurs préférences et leur perception de la détectabilité, puis nous avons mené un entretien semi-directif pour recueillir leur retour d'expérience sur les deux courbures dans le cadre de la tâche principale concernée.

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

(a) Exemple de procédure en escalier : les points rouges indiquent les essais non détectés, tandis que les points verts représentent les essais détectés. La ligne pointillée violette indique le seuil de détection absolue, calculé comme la moyenne des cinq derniers points de retournement.

(b) Profil d'un essai ciblant un stimulus à 10 psi : départ en (T0, P0), gonflage jusqu'à la pression de plateau (P1) à (T1), maintien jusqu'à (T2), puis dégonflage vers la pression de base (P0) à (T3).

<caption>FIGURE 6: (Gauche) Exemple de procédure en escalier (première procédure du participant P12, surface pointue (P) dans la tâche 3-back) et (droite) essai individuel utilisé pour mesurer le seuil de détection absolue (ADT).</caption>

## 3.4 Analyse

Nous analysons nos résultats en utilisant des intervalles de confiance. Cette méthode permet d'éviter une interprétation dicho-tomique des résultats (comme c'est souvent le cas avec l'utilisation exclusive de valeurs p), et offre une analyse plus nuancée à la fois de la direction et de l'amplitude des effets observés. Si nécessaire, la comparaison de l'espacement des intervalles de confiance (IC) avec les espacements usuels des valeurs p, comme illustré dans la Figure 3 de [53], permet une lecture complémentaire des résultats selon une approche plus traditionnelle fondée sur les valeurs p. Les différences entre paires de moyennes géométriques constituent une mesure intra-sujets. Nous avons adapté les scripts d'analyse proposés dans [23]. Les scripts d'analyse complémentaires dévloppés spécifiquement pour cette étude sont fournis en matériel supplémentaire, afin de permettre la reproduction complète de nos résultats.

Pour analyser les transcriptions des entretiens, nous avons utilisé une analyse thématique [83]. Cette méthode permet de mieux comprendre l'expérience vécue par les participants avec la montre à
changement de courbure. Pour analyser les données, nous avons com-
biné des approches inductive et déductive. Par exemple, certaines
questions posées explicitement lors des entretiens concernaient
la localisation et la sensation perçue (approche déductive). Cepen-
dant, les sous-thèmes associés ont émergé de manière inductive,
c'est-à-dire de façon ascendante, à partir des propos mêmes des
participants. Nous avons analysé le contenu explicite des transcrip-
tions, sans poser d'hypothèses a priori sur les données (approche
sémantique). L'analyse a suivi les six étapes suivantes :

(1) **Familiarisation** : Transcription des enregistrements audio et lecture attentive des verbatim.

(2) **Codage** : Codage intégral des transcriptions à l'aide de l'outil Taguette [80]. Nous avons notamment codé tout élément de discours lié à l'expérience des participants avec la montre à changement de courbure. Cette étape a abouti à l'identification de 55 codes uniques.

(3) **Génération des thèmes** : Analyse des codes issus de l'étape précédente et regroupement en thèmes. Lors de cette phase, nous avons fusionné deux codes, et affiné quatre autres que nous avions jugés trop larges. Les codes ont ensuite été regroupés en trois thèmes.

(4) **Révision des thèmes** : Relecture des transcriptions pour évaluer si les thèmes identifiés représentent fidèlement les données. Certains codes ont été réajustés à cette étape.

(5) **Nommage des thèmes** : Revue des intitulés des thèmes pour s'assurer de leur adéquation avec le contenu analysé.

4 Résultats

4.1 Seuil de détection absolue

La Figure 7 présente les résultats relatifs au seuil de détection absolue (ADT) pour chaque combinaison de conditions expérimentales. La Figure 7 (a) montre que la surface passant de plate à ronde (R) a un ADT de 5,70 psi ([4,45; 6,81]) lors de la tâche cognitive, contre 8,07 psi ([6,93; 9,01]) lors de la tâche physique. La même figure montre également que la surface passant de plate à pointue (P) présente un ADT de 6,22 psi ([4,95; 7,62]) pendant la tâche cognitive, contre 10,00 psi ([8,88; 11,22]) lors de la tâche physique. La Figure 3 (centre) illustre visuellement les deux surfaces R et P gonflées à leur pression respective correspondant à l'ADT, selon les deux types de tâche. La Figure 7 (b) présente les différences par paires entre conditions. On observe que la tâche de rappel différé 3-back aboutit à un seuil de détection plus bas que la marche, avec M = -3,78 ([4,77; -2,71]) pour la surface P, et M = -2,40 ([3,76; -0,95]) pour la surface R. La surface R est celle qui présente la plus faible différence entre les deux activités quotidiennes testées. Lors de la tâche cognitive, la surface P présente un seuil de détection plus élevé que la surface R (M = +0,71 ([0,50; 1,74]), Figure 7 (b)). Cependant, l'intervalle de confiance à 95 % recouvre 0, ce qui indique que cette différence pourrait être inversée. En revanche, lors de la marche, la surface P montre un seuil significativement plus élevé que la surface R (M = +1,90 ([0,62; 2,87]), Figure 7 (b)). Cela signifie que la surface R est détectée à un niveau de pression interne plus faible que la surface P dans cette condition.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>(a) Seuil de détection absolue (ADT), en psi, selon les surfaces et les tâches.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>(b) Différences par paires des seuils de détection absolue (ADT), en psi.</figcaption></figure>

Haut : selon les tâches. Bas : selon les surfaces.

FIGURE 7 : Analyse des seuils de détection absolue (ADT). Les barres d'erreur représentent les intervalles de confiance à 95 % (bootstrap).

4.2 Puissance statistique

Alors que la Figure 7 présente les résultats sur les seuils de détec-
tion, nous vérifions ici la puissance statistique associée aux effets
principaux et à l'interaction testés dans une analyse de variance.

L'analyse de puissance, fondée sur les tailles d'effet η² issues de l'ANOVA à mesures répétées, révèle une puissance élevée pour l'effet de la tâche (η² = .772, f = 1,839, puissance > 0,99) ainsi que pour l'effet de la courbure (η² = .448, f = 0,901, puissance = 0,998). En revanche, la puissance pour détecter une interaction entre les deux facteurs est modérée (η² = .126, f = 0,380, puissance = 0,548), ce qui invite à la prudence dans l'interprétation de ce résultat.

Bien que l'interaction subtile entre tâche et courbure manque de
puissance statistique, l'analyse de la puissance statistiques suggère
que notre étude est bien dimensionnée pour identifier de façon
robustes les effets principaux, liés à nos questions de recherche.

4.3 Temps de détection

La Figure 8 présente la répartition des moments où les partici-
pants ont détecté le stimulus, en fonction des différentes phases du
retour haptique (gonflage, plateau, dégonflage, après le stimulus).
Lorsque les participants réalisaiten la tâche cognitive 3-back, ils
détectaient majoritairement le stimulus entre la fin de la phase de
gonflage et le début de la phase de plateau. En revanche, lorsqu'ils
marchaient, la détection survenait le plus souvent pendant la phase
de plateau. Dans les deux types de tâche principale, la différence
entre les surfaces P et R reste marginale.
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 8 : Distribution du moment de détection du stimulus, en temps normalisé.</figcaption></figure>

## 4.4 Classement

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 9 : Nombre de participants ayant classé chaque courbure maximale comme la plus détectable (à gauche) et la plus appréciée (à droite), selon la tâche principale.</figcaption></figure>

La Figure 9 présente les classements établis par les participants. Lors de la tâche de marche, 9 participants sur 14 ont estimé que la surface R était plus détectable que la surface P, et 9 sur 14 ont exprimé une préférence pour la surface R<fnref n="3" />. À l'inverse, lors de la tâche de rappel différé 3-back, 8 participants sur 14 ont classé la surface P comme plus détectable que la surface R, et 10 sur 14 ont indiqué préférer la surface P.

## 4.5 Retour qualitatif

Notre analyse qualitative des transcriptions d'entretiens a permis d'identifier les 3 thèmes principaux suivants. Alors que les thèmes sensation et comparaison étaient prévus dans notre guide d'entretien semi-directif (approche déductive), les sous-thèmes associés ont émergé à partir des propos des participants (approche inductive). Le thème apprentissage, quant à lui, a émergé de manière non anticipée à partir des retours des participants (approche inductive).

**Sensation.** Les participants ont utilisé 41 concepts différents pour décrire leurs sensations. Les plus fréquents étaient : pression (22 occurrences, mentionnée par 10 participants), poussée (21 occurrences, 9 participants), compression/serrement (18 occurrences, 9 participants), contact humain (10 occurrences, 5 participants), douceur (7 occurrences, 6 participants) et sensations liées aux poils (7 occurrences, 4 participants). Dix participants ont mentionné une « pression sur le poignet » (P2), neuf ont évoqué une sensation de poussée (par exemple : « un objet qui pousse » – P4), et neuf ont parlé de compression (ex. : « comme si le bracelet se resserrait » –

P10). Cinq participants ont comparé la sensation à celle d'un tensio-mètre, tandis que d'autres ont évoqué des ressentis plus nuancés, tels que « quelqu'un qui appuie avec son pouce » (P1) ou « une chose fine qui appuie sur la peau » (P10). Un contact de type humain a été évoqué par cinq participants, comme « quelqu'un qui vous tient la main » (P16). Six participants ont décrit la sensation comme « douce ». Globalement, le retour perçu partage certaines caractéristiques avec les dispositifs à compression [78], tout en étant jugé plus subtil. Quatre participants ont également mentionné des sensations liées aux poils du poignet, comme le fait qu'ils soient poussés ou tirés. Les participants ont décrit leurs sensations en lien avec l'évolution temporelle du stimulus (49 occurrences). Tous, à l'exception d'un seul, ont perçu l'augmentation et/ou la diminution du stimulus au fil du temps. Seul P14 a déclaré l'avoir « ressenti comme instantané ». Sept participants ont également mentionné la perception d'un plateau : « ça n'a pas duré très longtemps, mais il y avait une sorte de petit plateau, puis ça a redescendu » (P3). Ces retours ouvrent des perspectives intéressantes pour de futurs travaux sur la détectabilité de motifs temporels avec ce dispositif.

**Comparaison.** Bien que dix participants aient mentionné que les deux surfaces leur semblaient similaires, ils étaient néanmoins capables de distinguer certaines différences entre elles.

**Sensations :** P7 a décrit la surface [R] comme « une légère pression suivie d'un relâchement », tandis que la surface [P] évoquait « vraiment plus une ventouse ». P10 a précisé que le bracelet ne se resserrait que dans le cas de [P].

**Temporalité :** P10 a rapporté une sensation de plateau ou de stabilisation avec [R]. P16 a déclaré ressentir à la fois le gonflage et le dégonflage avec [R], mais principalement la phase de compression avec [P].

**Localisation :** P13 a senti la surface [R] tout autour du poignet, alors que la surface [P] était perçue uniquement à certains endroits. P15 a ressenti [R] sur le dessus et les côtés du poignet pendant la tâche 3-back, mais uniquement sur le dessus avec [P] pendant la tâche de marche.

**Détectabilité :** P3, P6 à P8, et P19 ont jugé la surface [R] plus facile à détecter. P6 a indiqué que [R] donnait une sensation « plus grande » et plus binaire (« oui ou non »). Après la tâche 3-back, P1 a noté qu'il ressentait à peine certains stimuli, principalement ceux associés à la surface [P].

Douze participants ont rapporté des différences entre les deux tâches principales.

**Sensations :** P1 a indiqué ressentir « plus de pression » sur le tapis roulant, mais « moins de sensation de contact » ; P8 a décrit la sensation comme « plus une pression [en marchant] qu'un souffle [pendant le 3-back] », ce qui est cohérent avec l'ADT plus élevé observé lors de la marche (Figure 7).

**Détectabilité :** P6 a déclaré avoir « mieux ressenti les stimuli en marchant », mais « beaucoup moins pendant le 3-back ». P7 et P12 ont également signalé une difficulté accrue à percevoir les stimuli durant la tâche cognitive. Ces témoignages confirment la perception du seuil de détection plus faible en position assise que pendant la marche. **Localisation :** P3 a ressenti la sensation « plutôt sur le dessus [pendant le 3-back] » et « sur tout le bracelet » lorsqu'il marchait.

<footnote n="3">3. Deux participants ont été exclus en raison de données manquantes ou absurdes dans leur questionnaire.</footnote>
**Temporalité** : P12 a rapporté une perception « plus marquée lors du gonflage » et « moins pendant le dégonflage » durant la tâche 3-back, avec une sensation « plus proche d'un plateau que d'un pic ».

*Apprentissage*. Ce thème a émergé chez 5 participants, pour un total de 9 occurrences, notamment lorsqu'ils étaient interrogés sur leur processus de prise de décision pour appuyer sur le bouton. Par exemple, « [P7] avait l'impression qu'avec le temps, [...] il devenait plus facile de reconnaître [les stimuli] » ; « vers la fin, [P1] parvenait mieux à identifier s'il s'agissait d'une décompression ou d'un autre mouvement » ; et « [P2] s'y est habitué ». Ces retours suggèrent que l'interface à changement de forme peut faire l'objet d'un apprentissage progressif. Des travaux futurs pourraient explorer plus en détail la capacité des utilisateurs à apprendre cette modalité haptique.

# 5 Discussion et perspectives

Les seuils de détection dépendent davantage de l'activité que de la forme. Nos résultats montrent que les courbures de type plate-ronde (R) sont détectées à des pressions internes légèrement plus faibles que les courbures plate-pointue (P), et ce, dans les deux types de tâches (cognitive et physique). Cela suggère qu'une pression plus répartie sur une surface plus large est légèrement plus facile à percevoir qu'une pression localisée et concentrée. Ces résultats sont cohérents avec les travaux antérieurs sur la discrimination de courbures, où une surface de contact plus étendue induit des seuils de détection plus faibles pour le toucher passif au niveau du doigt [33].

Nous avons également observé que la tâche principale influence fortement la détection. La charge cognitive (dans la tâche 3-back) conduit à des seuils de détection absolue plus faibles que l'activité physique (marche sur tapis roulant). Cela met en évidence le fait que le mouvement du corps entier et le balancement des bras affectent la perception haptique passive au poignet, en cohérence avec les travaux antérieurs sur la réduction de la détection de vibrations lors de la marche ou de la course [81]. Ces résultats suggèrent que les futurs dispositifs portables reposant sur cette modalité devraient adapter l'intensité du retour haptique en fonction de l'activité de l'utilisateur. Les systèmes actuels permettent déjà de détecter automatiquement si l'utilisateur est en train de marcher, par exemple. Le retour pourrait ainsi être délivré à des pressions plus faibles lorsque l'utilisateur est sédentaire ou engagé dans une tâche cognitive, et augmenté pendant une activité physique afin de maintenir sa détectabilité. Maintenant que les seuils de détection sont établis pour les tâches cognitives et physiques, des travaux futurs devraient examiner plus précisément comment cette modalité est perçue lors de tâches manuelles. Cela inclut des contextes où les mains sont activement mobilisées, tels que la saisie au clavier, l'utilisation d'outils ou la manipulation d'objets. Les travaux futurs pourraient également ajouter le serrage du bracelet comme variable indépendante pour évaluer son impact, puisqu'un fort serrage limite la déformation du prototype, tandis qu'un faible serrage compromet le contact avec la peau.

Les préférences subjectives influencées par l'intensité du stimulus. Lors des tâches cognitives, les participants (10/14) ont majoritairement préféré la surface plate-pointue (P), bien qu'elle nécessite une pression interne plus élevée pour être détectée. En revanche, lors des tâches physiques, les participants (9/14) ont plutôt préféré la surface plate-ronde (R). Étant donné que les pressions nécessaires à la détection sont en moyenne plus faibles pour les tâches cognitives que pour les tâches physiques (5,96 psi contre 9,04 psi), il est possible que les préférences des utilisateurs soient influencées par l'intensité du stimulus (pression de gonflage). Lorsque l'ADT est faible, comme dans les tâches cognitives, les utilisateurs semblent préférer les stimuli plus intenses : les surfaces P génèrent des sensations plus marquées, du fait de leur pression de gonflage plus élevée. À l'inverse, les surfaces R étant détectables à des pressions plus faibles (probablement en raison d'une surface de contact plus grande), elles peuvent paraître moins saillantes sur le plan sensoriel. Cela suggère que la préférence subjective pour les surfaces P ne résulte pas uniquement de leur forme, mais également de l'intensité de la sensation physique produite. Lorsque l'ADT est élevé, comme dans les tâches physiques, les deux types de surface nécessitent des pressions de gonflage plus importantes. Dans ce contexte, les surfaces R, étant détectées à des pressions plus faibles, ont été classées comme les plus détectables et les plus appréciées par la majorité des participants (9/14). Cela suggère que les préférences des utilisateurs varient selon la pression de gonflage, avec une préférence pour les formes pointues à faible pression, et pour les formes rondes à pression plus élevée. Pour mieux comprendre ces résultats, des travaux futurs pourraient comparer les préférences des utilisateurs lorsque les deux courbures sont présentées à intensité égale. Cela permettrait de mieux isoler les effets de la saillance perçue et de la forme sur les préférences pour les retours haptiques mous via le changement de forme. Cette évaluation pourrait également inclure une analyse du stress induit par différentes modalités de notification, à l'instar de l'étude comparative entre compression et vibration menée par Kettner et al. [51]. Comparer les modalités existantes, notamment vibrotactile, avec la modalité évaluée ici permettrait de mieux la situer par rapport aux modalités haptiques plus établies. Toutefois, la durée de l'étude (1 à 2 h par participant) ne permettait pas d'ajouter de nouvelles conditions sans risque de fatigue. Cette comparaison reste donc une perspective pour de futurs travaux. Elle s'accompagne toutefois de défis méthodologiques, notamment le choix d'échelles adaptées pour comparer des modalités dont les unités physiques sont différentes, telles que la pression et la vibration.

*Perception fine du changement de courbure d'une surface molle.* Les participants ont indiqué être capables de distinguer les différentes phases du stimulus : gonflage, plateau et dégonflage. Cela ouvre des perspectives pour la conception de retours haptiques plus élaborés, en exploitant des motifs temporels qui s'appuient sur la dynamique de ces trois phases distinctes. Des stratégies similaires ont déjà été explorées dans le domaine du retour haptique, où des variations de temporalité sont utilisées pour transmettre des informations telles que l'urgence ou la nature d'une alerte [78, 84, 98]. Une approche comparable pourrait être appliquée à ce dispositif afin d'enrichir son expressivité. Cependant, faire varier l'intensité
au cours du temps n'est pertinent que si les utilisateurs sont effectivement capables de percevoir ces variations. Ainsi, avant de pouvoir concevoir des motifs temporels de manière fiable, il est nécessaire d'évaluer les différences justes perceptibles (*Just Noticeable Differences* ou JND) [30], c'est-à-dire de mesurer la plus petite variation de pression d'air permettant à un utilisateur de distinguer deux formes produites par des pressions différentes. Une compréhension fine de la résolution perceptive de ce système sera essentielle pour permettre la conception de retours haptiques mous modulés dans le temps.

*Habituation, apprentissage et usage à long terme.* Bien que l'usage à long terme dépasse le cadre de cette étude, notamment en raison de l'encombrement actuel de l'actionnement pneumatique, certains participants ont rapporté une familiarisation progressive avec le retour haptique au fil du temps. Par exemple, P7 a indiqué qu'il devenait plus facile de reconnaître les stimuli. P1 a déclaré mieux différencier les phases du stimulus, notamment la décompression. P2 a également affirmé « s'y être habitué ». D'un côté, ces témoignages suggèrent que les utilisateurs peuvent apprendre à mieux discriminer le retour haptique. De l'autre, une exposition prolongée à des stimuli répétés pourrait conduire à une habituation, comme cela a été observé pour les alertes sonores [95]. Cela pourrait réduire la saillance du retour et donc sa détectabilité au fil du temps. Des études futures devront explorer cet équilibre : la sensibilité diminue-t-elle avec l'exposition prolongée, ou bien la capacité de discrimination s'améliore-t-elle ? Comprendre cette dynamique sera essentiel pour concevoir des systèmes de notification haptiques efficaces à long terme. Par ailleurs, des avancées récentes en matière d'actionnement — comme le gonflage par ultrasons [24], les micropompes [25], ou encore l'actionnement par changement de phase liquide-gaz [62] — ouvrent la voie à une miniaturisation de notre dispositif. Cela rend envisageable la conduite d'études écologiques à long terme, comme celles menées par Cauchard et al. [10].

*Implications pour les interfaces molles à changement de forme.* Les retours haptiques à changement de forme molles peuvent évoquer des expériences tactiles que les participants décrivent en termes affectifs. Dans notre étude, plusieurs participants ont qualifié les sensations comme étant « pressé-e » (P1), « touché-e » (P9), ou encore « tenu-e » par quelqu'un (P16). Cela suggère que l'interaction est parfois perçue comme sociale ou émotionnellement chargée. Des interprétations similaires ont été observées dans les recherches en IHM sur les interfaces molles portables, comme des ballons au gonflement isotrope [15, 70]. Ces dispositifs ne visent généralement pas uniquement à transmettre des alertes, mais cherchent à exprimer des émotions ou à réguler le stress via un contact corporel. Bien que notre étude se soit centrée sur la détectabilité, le ton affectif des réponses des participants souligne un potentiel de communication émotionnelle. Bien que cette dimension ait déjà été explorée dans des systèmes conçus pour simuler la respiration ou le contact personnel via le gonflage [15, 70], les sensations subtiles permises par le système étudié ici, pourraient enrichir la palette expressive des interactions mobiles. Cela rejoint les objectifs des dispositifs mobiles affectifs (*affective wearables*), dans lesquels le retour haptique ne sert pas uniquement à notifier, mais également à transmettre une émotion, une intention ou une humeur. Par exemple, le projet PNEU-SKIN [94] a exploré comment des vêtements gonflables

peuvent exprimer des limites personnelles ou des signaux sociaux. Des pièces de mode pneumatiques, comme la collection "WIND" d'Anrealage [59], utilisent l'air pour remodeler des vêtements à des fins expressives. De même, Dejene ont passé en revue les technologies textiles mobiles émergentes qui pourraient contribuer à la régulation de l'humeur en combinant capteurs physiologiques et retour haptique [18]. Leurs travaux soulignent l'impact psychologique potentiel de ces technologies et appellent à davantage de recherches sur leur rôle dans l'expérience affective du quotidien. Nos résultats contribuent à ce champ de recherche, en montrant que les mouvements du corps entier, comme la marche, peuvent altérer la perception de stimuli pneumatiques mous. Cette observation est particulièrement pertinente pour les dispositifs de régulation émotionnelle portés au quotidien. Les concepteurs de ces systèmes devraient prendre en compte l'influence de l'activité physique sur la perception haptique et envisager un ajustement dynamique de l'intensité du retour en fonction du contexte de mouvement, afin d'en contrôler l'impact émotionnel.

## 6 Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré la perception d'une montre capable de notifier l'utilisateur par des changements de courbure situés à l'arrière du cadran. Nous avons mené une étude expérimentale visant à déterminer le seuil de détection absolue (ADT) de cette nouvelle forme de retour haptique, lorsque les utilisateurs sont engagés dans une tâche cognitive (rappel différé de chiffres en 3-back) ou une tâche physique (marche à vitesse moyenne). Nos résultats montrent qu'un ADT de 5,70 psi (respectivement 6,22 psi) est nécessaire pour que les participants détectent le stimulus durant la tâche cognitive avec la surface à courbure maximale ronde (respectivement pointue). Ce seuil s'élève à 8,07 psi (respectivement 10 psi) durant la tâche physique avec la surface ronde (respectivement pointue). Les mesures d'ADT révèlent que les surfaces rondes sont à la fois les moins affectées par l'activité principale et les plus facilement détectables. Cependant, lors de la tâche cognitive 3-back, les participants ont jugé la surface pointue plus détectable (et plus agréable) que la surface ronde, en raison d'un niveau de déformation perçu plus élevé. Contrairement à cette étude, qui s'est concentrée sur le seuil minimal de courbure détectable au dos de la montre, des travaux futurs pourraient explorer des niveaux de déformation plus importants, afin de concevoir des notifications perceptibles dans des contextes variés. En particulier, il serait pertinent d'examiner le compromis entre degré de changement de forme et confort d'usage. D'autres zones du corps ainsi que des motifs temporels complexes mériteraient également d'être étudiés pour élargir les possibilités d'interaction. Il serait également pertinent d'inclure l'âge comme variable indépendante, via des participants plus âgés, afin de mesurer l'impact de ce facteur sur nos résultats. Une autre voie importante pour les travaux à venir est la miniaturisation et la portabilité du matériel, objectif poursuivi par des recherches récentes sur les actionneurs souples portables [21]. Toutefois, les études utilisateurs doivent être menées en parallèle [40], indépendamment des avancées technologiques.
Remerciements

Nous remercions le FabMASTIC. Cette recherche a été financée par le CNRS (80 Prime MeMorI) et l'Agence Nationale de la Recherche (ANR-21-CE33-0018).

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