# Lentille de contact électronique pour IHM : résultats préliminaires

Marion Othéguy, Vincent Nourrit

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Marion Othéguy, Vincent Nourrit. Lentille de contact électronique pour IHM : résultats préliminaires. IHM'25 - 36e Conférence Internationale Francophone sur l'Interaction Humain-Machine, Nov 2025, Toulouse, France. hal-05302499v2

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# Lentille de contact électronique pour IHM : résultats préliminaires

Electronic contact lens for HMI: preliminary results

Marion Othéguy

Vincent Nourrit

vincent.nourrit@imt-atlantique.fr

IMT Atlantique

Brest, France

LaTIM

Brest, France

## ABSTRACT

Malgré les progrès de la technologie en oculométrie, le regard reste une modalité peu utilisée en interaction homme-machine (IHM), en partie à cause de la difficulté de suivre l'œil avec pré- cision et d'interpréter correctement le comportement du regard. Nous avons récemment démontré l'intérêt d'une lentille de con- tact intégrant deux sources lumineuses pour faciliter le suivi par rapport à un video-oculomètre classique. Dans cette étude, nous analysons les avantages de ce dispositif pour la détection de la tra- jectoire oculaire et nous le comparons à un dispositif commercial de suivi de l'œil (Pupil Core, Pupil Labs). Les résultats préliminaires suggèrent que notre dispositif de suivi oculaire pourrait faciliter la reconnaissance de trajectoires visuelles avec une précision plus fine.

## ABSTRACT

Despite advancements in eye-tracking technology, the eye re- mains a less common modality for human-machine interaction (HMI), partly due to the difficulty to track the eye accurately and correctly interpret gaze behavior. We recently demonstrated the interest of a contact lens embedding two light sources to facilitate the tracking compared with a conventional video-based eye tracker. In this study, we investigate the benefit of the device for visual trajectory and compare it with a commercial eye tracker (Pupil Core, Pupil Labs). Preliminary results suggest our contact lens eye tracker could facilitate visual trajectories recognition with greater precision.

## CCS CONCEPTS

* Human-centered computing → Interaction devices.

## KEYWORDS

oculométrie, IHM, poursuite oculaire

## KEYWORDS

eye-tracking, HMI, smooth pursuit

## ACM Reference Format:

Marion Othéguy and Vincent Nourrit. 2025. Lentille de contact électronique pour IHM : résultats préliminaires: Electronic contact lens for HMI: preliminary results. In IHM '25 : Actes étendus de la 36ᵉ conférence Francophone sur

l'Interaction Humain-Machine, Novembre 4-7, 2025, Toulouse, France. ACM, New York, NY, USA, 5 pages. https://doi.org/XXXXXXX.XXXXXXX

## 1 INTRODUCTION

La recherche sur l'interaction homme-machine par le regard (ECHCI : eye-controlled human-computer interaction) vise à trou- ver des modes d'interaction accessibles, intuitifs et reproductibles pour le contrôle des interfaces. Par nature, le regard s'arrête sur les objets d'intérêt, ce qui fait de la fixation une commande oculaire commune, notamment pour le pointage et la sélection. Cependant, les commandes oculaires présentent deux limites majeures. Pre- mièrement, elles sont contraintes par les limites technologiques des vidéo-oculomètres, forme d'oculométrie la plus commune. Deux- ièmement, malgré sa simplicité apparente, la commande oculaire est sujette au problème du Toucher de Midas [10].

Tout d'abord, les limites inhérantes aux vidéo-oculomètres sont la variabilité inter-individuelle des yeux et la dépendance aux con- ditions environnementales [8]. Ces limites dégradent les perfor- mances de précision des vidéo-oculomètres, généralement comprise entre 0,5° et 1° [7]. Ces facteurs peuvent rendre les données non exploitables ou erronées.

La variation inter-individuelle est liée à des facteurs tels que la taille de la pupille, les paupières tombantes, l'humidité oculaire ou encore le port de lentilles de contact et de lunettes. Quant aux conditions environnementales, elles dépendent notamment de la luminosité ambiante : de fortes variations peuvent affecter la taille de la pupille, tandis que la lumière directe du soleil, riche en lumière infrarouge (IR), peut perturber les caméras des vidéo-oculomètres [9].

Toutes ces variables compliquent la détection de la position de l'œil, impactent le calcul du point de regard et, in fine, la précision du système. C'est dans ce contexte que nous avons récemment développé un nouvel oculomètre : l'Oculomètre à Lentille de Con- tact électronique (OLC). Notre dispositif contourne ces limitations en détectant la position de l'œil non pas grâce à ses caractéristiques physiques, mais par deux sources lumineuses émises directement depuis la lentille, sans recourir à l'illumination infrarouge. Ainsi, la variabilité inter-individuelle et les conditions environnementales ne constituent plus une contrainte.

En ce qui concerne le Toucher de Midas, celui-ci est défini comme la difficulté à différencier un mouvement naturel du regard d'une intention d'action sur une interface. Par exemple, il est difficile

IHM '25, Novembre 4-7, 2025, Toulouse, France
2025. ACM ISBN XXX-X-XXXX-XXXX-X/XX/XX
https://doi.org/XXXXXXX.XXXXXXX
de distinguer une fixation volontaire d'une fixation involontaire. L'interaction multimodale peut être une solution pour éviter ce problème : l'utilisation du regard est rapide tandis que la seconde interaction (par exemple un bouton) évite tous les faux positifs. Si l'interaction couplée au regard limite le nombre de fausses activations, elle complique toutefois l'interaction et souvent les architectures matérielle et logicielle.

Dans ce contexte, nous avons donc choisi d'explorer un autre mouvement oculaire que la fixation : la poursuite. Ce type d'interaction a été introduit par Vidal et al. [20]. La poursuite est un mouvement oculaire qui se produit lorsque les yeux suivent une cible en mouvement. Ce mouvement oculaire a la même vitesse que la cible et la vision reste claire [21]. La poursuite s'émancipe du Toucher de Midas car l'action est intentionnelle et difficile à reproduire involontairement puisque reposant sur des objets dynamiques [14]. Deux utilisations sont identifiées pour la poursuite en l'interaction homme-machine :

(1) Calibrage par poursuite : Ce type d'étalonnage s'est avéré aussi précis, voire plus, que la méthode par points statiques classiques (la plupart du temps 5 ou 9 cibles). Il permet de capturer plus de points, une meilleure couverture de l'espace, et donc naturellement l'utilisateur ne se rend pas compte qu'il est en train de calibrer. Cette calibration à faible effort est particulièrement adaptée aux utilisateurs souffrant de troubles de l'attention [2, 5].

(2) Commande oculaire grâce à la corrélation de mouvement : Le concept principal de la corrélation de mouvement est de faire correspondre les mouvements oculaires avec les trajectoires des objets en mouvement sur l'écran en temps réel [12, 19, 20]. Selon Yi-yan et al., la corrélation des mouvements peut résoudre le problème du toucher Midas en raison du découplage entre le déclenchement de la fonction activant la cible et le balayage oculaire sur l'interface [21]. La poursuite a aussi été utilisée comme commande dans des systèmes sans calibration [3, 20].

Dans cet article, nous cherchons à montrer si notre dispositif, l'OLC, permettrait de détecter plus facilement qu'un oculomètre de commerce une trajectoire oculaire. Ici, il s'agit de suivre une cible en mouvement sur une lemniscate (courbe en huit). La lemniscate est choisie comme un mouvement facile à exécuter mais qui ne peut être confondue avec un mouvement naturel de l'œil.

# 2 EXPÉRIENCE

## 2.1 Participants

Les participants ont été recrutés parmi les élèves et personnels d'IMT Atlantique. Deux participants (un homme, une femme) se sont portés volontaires pour participer à l'étude ; ils sont âgés de 26 ans ± 1 an et ont une acuité d'au moins 1/8 en vision binoculaire avec la lentille. La lentille a été portée sur l'œil non dominant. Cette étude a été approuvée par le comité d'éthique institutionnel d'IMT Atlantique et a été conduite en accord avec les tenants de la Déclaration d'Helsinki.

## 2.2 Matériel

Cette étude vise à comparer notre dispositif de suivi oculaire à un dispositif disponible dans le commerce, Pupil Core, de Pupil Labs [11] dans une tâche de poursuite.

Le Pupil Core est un oculomètre open-source développé depuis 2014 par la société Pupil Labs. Il se compose comme la plupart des vidéo-oculomètres de trois caméras : une caméra IR par œil et une caméra dans le spectre visible filmant l'espace d'observation de l'utilisateur. La position du regard est calculée à partir de la détection du centre des pupilles. La caméra fonctionne sous éclairage IR. D'après le constructeur, le Pupil Core présente une précision de 0,6°± 0,02°.

L'Oculomètre à Lentille de Contact électronique (OLC) a été décrit en détail dans [17, 18]. Nous le décrivons à nouveau ici pour une meilleure compréhension. Ce système repose sur une lentille de contact (Figure 1c) qui intègre deux lasers. Contrairement à la plupart des systèmes d'oculométrie, le suivi est réalisé sur des cibles actives (les lasers) et non passives (comme la pupille). Ceci a comme avantage de rendre le suivi du regard moins sensible aux changements de lumière, aux clignements des yeux et facilite le traitement algorithmique du calcul de position de l'œil.

Les lasers sont alimentés par couplage inductif via deux bobines : l'une intégrée dans la lentille, l'autre dans la lunette (figure 1b). Ainsi, le port de la lentille implique le port de lunettes. Celles-ci assurent non seulement l'alimentation de la lentille, mais aussi la détection des lasers à l'aide de caméras infrarouges (une par œil). Enfin, la caméra monde permet de projeter le point de regard dans l'environnement observé. Comme mentionné dans les résultats précédents, le OLC a une précision de 0,83°± 0,59° [17].

Les caméras de notre dispositif d'oculométrie proviennent du Pupil Labs Core. Cette étude est menée avec sur une seule paire de lunettes utilisant le même équipement caméra (figure 1a) et la même fréquence d'images : 60Hz.

## 2.3 Protocole

Le sujet, placé derrière une mentonnière à 2 m des stimuli, suit une trajectoire en lemniscate de 25° × 12° pendant deux boucles, d'abord avec le OLC, puis avec le Pupil Core, après une phase de calibration. La vitesse de déplacement de la cible est fixée à 12°/s, choisie empiriquement pour permettre un suivi stable sans décrochage ni perte de concentration. À cette vitesse, un tour complet de la lemniscate s'effectue en 6 secondes.

# 3 RÉSULTATS

Nous apportons une analyse quantitative (distance euclidienne et corrélation de mouvement) et une analyse qualitative (représentation graphique), afin d'identifier si notre système est comparable à un oculomètre du commerce pour la détection d'une trajectoire oculaire.

## 3.1 Observation quantitative

La distance euclidienne moyenne et le coefficient de corrélation de Pearson sont deux métriques pour mesurer la corrélation de
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>(a) Oculomètre basé sur les caméras Pupil Core</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>(b) Vue de la bobine de l'oculomètre</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>(c) Vue de la lentille</figcaption></figure>

<caption>**Figure 1: Éléments de l'Oculomètre à Lentille de Contact électronique**</caption>

mouvement [3]. La distance euclidienne est la mesure entre la position du regard et la position de la cible en fonction du temps, elle est dépendante de la calibration. Elle mesure la capacité qu'à l'utilisateur à suivre le stimuli et est impacté par la latence du dispositif. Le coefficient de corrélation de Pearson permet de mettre en évidence la similarité entre le parcours du regard et de la cible.

La table 1 présente les résultats en termes de distance euclidienne moyenne et de coefficient de Pearson pour les deux oculomètres : OLC et Pupil Core.

### Distance euclidienne

La précision est donnée par la moyenne des distances euclidianes $E = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \sqrt{(x(g_i) - x(t_i))^2 + (y(g_i) - y(t_i))^2}$ avec n le nombre de points échantillonnés, g les points de position du regard et t les points de position de la cible.

Pour les sujets 1 et 2, la précision donnée par l'OLC est statiquement différente de la précision donnée par le Pupil Core. Un test de normalité de Shapiro-Wilk a d'abord été appliqué à chacun des échantillons, confirmant l'hypothèse de normalité. Dans ces conditions, un test de Student pour échantillons indépendants a été réalisé afin de comparer les moyennes obtenues par les deux oculomètres. Pour un seuil de significativité de $\alpha = 0,05$, les p-values obtenues sont inférieures à 0.001 pour les deux sujets. Dans les deux cas, ces valeurs très inférieures au seuil conduisent au rejet de l'hypothèse nulle. Il existe donc une différence très significative entre les précisions mesurées pour les deux dispositifs chez chacun des deux sujets.

### Coefficient de Pearson

Le coefficient de Pearson est calculé pour l'axe x et y et est donné par [3, 20] :

$$corr_x = \frac{E[(Gaze_x - \overline{Gaze_x})(Target_x - \overline{Target_x})]}{\sigma_{Gaze_x} \sigma_{Target_x}}$$

Plus le coefficient est proche de 1, plus les trajectoires sont similaires.

Pour les deux sujets et les deux oculomètres, les positions du regard épousent les coordonnées de la cible en mouvement, car les coefficients de Pearson sont proches de 1 sur les axes x et y (voir table 1). Les données de chacun des oculomètres, pour chaque sujet, nous permettent de confirmer que la forme réalisée par le regard est bien la même que celle réalisée par la cible.

## 3.2 Observation qualitative

Nous présentons ici les représentations temporelle et spatiale de la position du regard et du stimuli pour chacun des oculomètres (figures 2 et 3). Les deux systèmes d'oculométrie affichent une bonne concordance temporelle (figures 2a et 3a). Les figures 2b et 3b montre la cohérence spatiale du point de regard et de la position de la cible. Les résultats Pupil Core semblent plus bruités bien qu'obtenus pour une confiance >0,98, seuil de confiance suggéré par Pupil Labs [4]. Il s'agit d'une mesure de qualité de détection de la pupille fournie par le logiciel du Pupil Core. Elle correspond à une valeur comprise entre 0 et 1, où 0 signifie que la pupille n'est pas détectée et 1 signifie que la pupille est détectée avec certitude. Nous remarquons que la valeur la plus pauvre du coefficient de corrélation de Pearson a été obtenue pour le sujet 2 dans l'axe y (corr_y = 0.862), en effet sur cet axe le lemniscate "regard" a une amplitude plus petite que celle de la "cible". Enfin, nous soulignons que les participants n'ont ressenti aucune gêne pendant l'expérience.
<table><caption>Table 1: Distance euclidienne et corrélation de Pearson pour les axes horizontaux et verticaux pour les deux conditions de suivi oculaire : OLC et Pupil Core</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">OLC</th><th colspan="3">Pupil Core</th></tr><tr><th>Distance Euclidienne Moyenne</th><th>corr<sub>x</sub></th><th>corr<sub>y</sub></th><th>Distance Euclidienne Moyenne</th><th>corr<sub>x</sub></th><th>corr<sub>y</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>Sujet 1</td><td>0,84°± 0,41°</td><td>0,999</td><td>0,990</td><td>1,58°± 0,75°</td><td>0,995</td><td>0,977</td></tr><tr><td>Sujet 2</td><td>1,29°± 0,61°</td><td>0,998</td><td>0,977</td><td>2,30°± 1,31°</td><td>0,990</td><td>0,862</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>(a) Représentation temporelle des coordonnées du regard et de la cible</figcaption></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>(b) Représentation spatiale des coordonnées du regard et de la cible</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>(a) Représentation temporelle des coordonnées du regard et de la cible</figcaption></figure>

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>(b) Représentation spatiale des coordonnées du regard et de la cible</figcaption></figure>

<caption>Figure 2: Résultats graphiques pour le suivi oculaire par poursuite sur deux boucles avec Pupil Core</caption>

<caption>Figure 3: Résultats graphiques pour le suivi oculaire par poursuite sur deux boucles avec OLC</caption>
# 4 DISCUSSION ET TRAVAUX FUTURS

Les deux oculomètres étudiés reposent sur la même caméra et ont échantillonné à la même fréquence. La différence dans la précision peut s'expliquer par le fait que notre modèle de cartographie est basé sur une homographie alors celui de Pupil Labs est un modèle polynomial [11]. Lorsque la tête de l'utilisateur est fixé par une mentonnière, des études antérieures montrent que les modèles basés sur l'homographie ont une meilleure précision que les solutions polynomiales [13, 16].

Bien que notre système présente une meilleure précision, les résultats en termes de coefficient de Pearson sont comparables. Les deux oculomètres ont produit des résultats suffisants pour reconnaître la forme du lemniscate. Les résultats tendent à montrer que notre système est au moins aussi efficace qu’un outil disponible dans le commerce pour envisager une interaction par poursuite. Ces résultats seront cependant à confirmer sur un plus large échantillon.

Nous émettons l'hypothèse que les performances observées de l'OLC dans la tâche de poursuite pourraient constituer un fondement pour le développement d'interactions reposant sur les gestes oculaires (concept introduit par Møllenbach [15]). Les gestes oculaires correspondent à des séquences de saccades, plus ou moins complexes. Selon Drewes et Schmidt, les gestes oculaires sont sensibles aux problèmes de précision et aux décalages d'étalonnage [6]. Le coefficient de corrélation de Pearson indique la capacité à reconnaître une forme, indépendamment de la calibration. Ainsi une trajectoire oculaire, qu'elle soit guidée par une cible comme dans le cas de poursuite ou libre comme dans le cas des gestes oculaires, peut venir alimenter le vocabulaire de commande oculaire. Là où les poursuites sont contraintes par le stimuli d'activation, les gestes oculaires laissent place à une infinité de possibilités. Cependant une limite a cette implémentation est la robustesse de l'algorithme de reconnaissance de forme.

Enfin, un but ultérieur serait d'intégrer le OLC dans un casque XR. L'oculométrie pourrait être un véritable atout pour la réalité virtuelle, augmentée ou mixte. En plus d'ajouter la possibilité des commandes oculaires, elle permettrait de résoudre les problèmes de confort visuel par un affichage dynamique optimisé pour la position du regard (gaze-contingent rendering) [1]. Outre l'adaptation du matériel nécessaire, les résultats nous montrent que l'étalonnage pourrait être facilité par la calibration basée sur la poursuite.

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