de la perception. L'humain est capable de déduire de nombreuses caractéristiques physiques ou cognitives simplement en percevant des mouvements (Colombel, 2022) : l'identité d'une personne (Cutting & Kozlowski, 1977; Westhoff & Troje, 2007), son genre (Troje, 2002; Mather & Murdoch, 1994), des émotions (Dittrich et al., 1996; Parkinson et al., 2017) ou l'état de santé d'un individu (Sundelin et al., 2015; Kramer et al., 2010).

Cette capacité de distinction ne se limite pas à la perception de mouvements humains mais s'applique aussi pour les mouvements de robots. Il a été montré que des observateurs humains sont capables de reconnaître des gestes d'hésitation d'un robot dans des scénarios de CHR (Moon et al., 2011). Les mouvements d'un robot pourraient être un moyen d'indiquer aux utilisateurs les actions et les interactions possibles (Hoffman & Ju, 2014). Ces indices sont appelés « affordances » (Norman, 1999) et font référence aux possibilités d'action facilement perceptibles par un acteur. Dans l'interaction, les êtres humains utilisent la kinésique pour communiquer des informations, raisonner sur les états mentaux, accompagner le discours, exprimer des émotions et des attitudes, etc. (Argyle, 2013; Ekman & Friesen, 1969). La kinésique se définit comme « la génération et l'interprétation du comportement non verbal exprimé par le mouvement du corps » (Hans & Hans, 2015). Les mouvements et les gestes sont importants pour la coordination et la réalisation d'activités communes, où ils servent à communiquer des intentions et à se référer à des objets communs (Clark, 2005). Il existe un nombre important de travaux concernant l'analyse des indices non verbaux et des perceptions qui en résultent (Knapp et al., 2013; Moore et al., 2010).

Il a été suggéré que les personnes lisent et interprètent les signaux non verbaux d'un robot afin de coordonner leur comportement de manière à améliorer l'efficacité et la robustesse du travail d'équipe (Breazeal et al., 2005). Cependant, ces travaux concernent des interactions avec robots dits sociaux et donc d'aspect et d'utilité différents des robots en milieu industriel. Contrairement à leurs homologues industriels, les robots sociaux sont souvent anthropomorphe ou zoomorphe (Breazeal et al., 2016) ce qui peut faciliter la génération de mouvements de communications et d'indices sociaux, par exemple le regard.

L'efficacité de l'utilisation d'indices sociaux et de communication par le mouvement avec un cobot ont été étudiées du point de vue de l'interaction sociale (Terzioğlu et al., 2020). Les chercheurs soulignent que les indices sociaux ayant des bases biologiques et éthologiques, tels que les regards et les mouvements de respiration, contribuent de manière pertinente à communiquer les états internes et les intentions d'un robot. Bien que les résultats de ces travaux de recherche démontrent la pertinence de ces méthodes de communication pour le côté hédonique de l'interaction, ils n'abordent pas explicitement des notions de sécurité, de performance ou de compréhension de l'intention du robot. Aussi, le robot collaboratif est ici considéré seulement comme un agent social et non plus comme un agent opérant dans l'environnement de travail.

Aussi, il a été montré que les mouvements d'un robot peuvent faciliter la coordination jointe avec un humain et aider sa compréhension des objectifs du robot (Dragan et al., 2013). Les auteurs soutiennent qu'il serait bénéfique de soutenir la lisibilité du mouvement plutôt que sa fonctionnalité ou sa prédictibilité (voir fig 3.1). La lisibilité du mouvement est caractérisée par le fait qu'elle permette à l'observateur de prédire l'objectif ou l'intention exprimée par le mouvement. A l'inverse, la prédictibilité du mouvement est relative à sa similitude avec le mouvement attendu par l'observateur pour un objectif donné. Ces travaux soulignent que les humains en interaction avec un robot tirent des informations sur les objectifs et les actions d'un robot selon la manière dont il se déplace dans l'environnement de travail (Dragan et al., 2015). Ces travaux traitent principalement de la perception du mouvement par l'humain plus que de la
communication explicite du robot vers l'humain.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**FIGURE 3.1** – Mouvements fonctionnel, prévisible et lisible, tiré de Dragan et al. (2013)</figcaption></figure>

Ces derniers travaux (Terzioğlu et al., 2020; Dragan et al., 2013, 2015) ouvrent la perspective d'utilisation des mouvements d'un robot industriel pour communiquer avec des partenaires humains dans la robotique industrielle et la collaboration humain-robot (CHR). De plus, il n'existe pas, à notre connaissance, de travaux montrant un effet bénéfique de mouvements de communication non-verbale de robots sur la conscience de la situation (CS) d'humains en interaction. Néanmoins, il est important de garder à l'esprit que de nombreuses contraintes, notamment de sécurité et de productivité, restreignent cette voie de communication potentielle.

## 3.1.2 Les mouvements de signalisation

En vue d'être en adéquation avec les différentes contraintes inhérentes au milieu industriel, nous proposons d'utiliser le robot en tant que moyen de communication non-verbale, et plus particulièrement, ses mouvements. Ces mouvements de communication, appelés mouvement de signalisation, sont un moyen de donner accès à des informations intangibles importantes ou de renforcer les informations déjà fournies sans surcharger les canaux de communication existants. Cela permet, d'une part, de s'assurer que l'attention de la personne est concentrée vers le robot et, d'autre part, de diminuer le nombre de sources de distractions potentielles dans l'environnement de travail. La finalité attendue de cette méthode de communication est de renforcer la conscience de la situation (CS) des personnes qui partagent leur environnement de travail avec un robot.

Ces mouvements sont superposés aux mouvements générés pour réaliser la tâche principale du robot. Ainsi, ils n'entravent pas cette dernière et permettent au robot de conserver son rôle d'agent opérant en plus d'être un agent de communication. En effet, il est fondamental que la
communication ne se fasse pas au détriment des tâches en cours mais plutôt qu'elle se superpose
à celles-ci pour donner des informations aux partenaires humains.

3.1.2.1 Génération de mouvements de signalisation

Les mouvements de signalisation sont générés grâce à la redondance des robots collabo-
ratifs (Siciliano & Slotine, 1991; Mansard et al., 2009). On parle de redondance lorsqu’un
manipulateur robotique possède plus de degrés de liberté que ceux strictement nécessaires à
l’exécution d’une tâche donnée (Chiaverini, 2021). Lorsqu’une trajectoire est décrite dans l’es-
pace Cartésien, un robot n’a besoin d’au maximum que de six degrés de liberté pour déplacer
son effecteur. Ainsi un robot doté de sept degrés de liberté (voir figure 3.2), sera intrinsèque-
ment redondant par rapport à cette tâche. On pourra noté qu’à l’atteinte d’une singularité, à
savoir la perte d’un degré de liberté due à sa configuration articulaire, ce dernier perdra sa
propriété de redondance. Par ailleurs, même les bras robotisés ayant moins de degrés de li-
berté, comme les manipulateurs industriels conventionnels à six articulations, peuvent devenir
redondants pour des tâches spécifiques, telles que le positionnement de l’effecteur final sans
contrainte sur l’orientation. Souvent, la redondance d’un robot par rapport à sa tâche est utilisé
à des fins de précisions, d’évitement d’obstacles ou de résolution de contraintes (articulaire, de
vitesse ou d’accélération) (Flacco et al., 2012).

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE 3.2 – Robot Panda de Franka Emika et sa configuration articulaire à 7 degré de liberté; tiré de (Lee & Park, 2021).</figcaption></figure>

La présence de degrés de liberté supplémentaires en plus de ceux strictement nécessaires à l'exécution de la tâche permet au manipulateur d'effectuer des mouvements qui ne déplacent pas l'effecteur final (voir figure 3.3). Cela implique que la même tâche au niveau de l'effecteur final peut être exécutée de plusieurs manières au niveau de l'articulation. Ainsi, grâce à se(s) degré(s) de liberté supplémentaire(s), le robot peut effectuer une même tâche dans des configurations
articulaire différentes (Yoshikawa, 1985; Salini et al., 2011; Escande et al., 2014; Joseph et al., 2019).

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**FIGURE 3.3** – Redondance du robot Panda de Franka Emika. Ici, le robot est en compensation de gravité à un point donné dans l'espace (tâche principale). Les trois images montrent trois configurations différentes de compensation de gravité en ce même point de l'espace.</figcaption></figure>

Pour générer les mouvement de signalisation, nous proposons d'utiliser le principe de la redondance articulaire du robot afin de superposer des mouvements de communication à la tâche principale du robot. De cette façon, le robot peut être à la fois un agent opérant, qui réalise une tâche, et un agent de communication, qui interagit avec ses partenaires humains.

Du point de vue de la conscience de la situation (CS), nous considérons les mouvements de signalisation comme un solution saillante de de protéger les opérateurs de situations de mo-dèle mental errant et d'hors de la boucle d'activité du robot. Nous distinguons deux types de mouvements pour soutenir la CS des personnes : les mouvements de signalisation d'état et les mouvements de signalisation d'action.

### 3.1.2.2 Mouvements de signalisation d'état

Ces mouvements informent les opérateurs de l'état du robot. Ils sont indépendants des ap-plications et des tâches du robot. Ils servent notamment à éviter les confusions que les opérateurs pourraient avoir quant à l'état de fonctionnement du robot. Le mouvement choisi doit être suf-fisamment explicite et universel pour éviter toute ambiguïté quel que soit le niveau d'expertise des utilisateurs. Par exemple, la respiration est un mouvement qui peut permettre de signifier à une personne que le robot est actif, même s'il ne réalise pas de tâche à l'instant présent. Il per-met notamment d'éviter la croyance erronée qu'un robot inactif est un robot éteint. En percevant ce mouvement, nous nous attendons à directement influencer la compréhension des personnes vis-à-vis de l'état du robot.

Les mouvements de respirations sont considérés comme des mouvements anthropomor-phique ou bio-inspirés (De Visser et al., 2016; Duffy, 2003; Hoffman & Ju, 2014; Natarajan &
Gombolay, 2020), et ont, par le passé, déjà été étudié dans la littérature. D'abord avec le robot social Nao (Asselborn et al., 2017; Cuijpers & Knops, 2015) et plus récemment avec le robot collaboratif UR3 (Terzioğlu et al., 2020). Néanmoins, dans ces travaux, les effets du mouvement ne sont analysés qu'en fonction du niveau d'acceptation sociale et non pas des bénéfices apportés à la sécurité, la performance ou la CS.

### 3.1.2.3 Mouvements de signalisation d'action

Ces mouvements permettent au robot de communiquer à propos de la tâche qu'il est en train d'effectuer. Ils permettent à l'opérateur d'être informé de l'état de la tâche et de ce qu'est en train de faire le robot. Ils visent à maintenir l'implication de l'humain dans la tâche et de l'aider à prendre des décisions sur les actions qu'il a à réaliser. Le but ici est de rendre le robot transparent vis-à-vis de ses partenaires humains. En percevant ce mouvement, nous nous attendons à directement influencer la compréhension et la projection de la prochaine tâche du robot.

Au niveau cognitif, la transparence fait partie des principes de conception orientés vers la CS (Chen et al., 2018a; Endsley, 2016). Pour un robot, elle peut être définie comme l'observabilité (que fait le robot ?), la compréhensibilité (pourquoi fait-il cela ?) et la prévisibilité (qu'est-ce qu'il fera ensuite ?) de son comportement (Alonso & De La Puente, 2018). D'après la littérature, elle est considérée comme un moyen de parvenir à une CS partagée et à des intentions mutuelles entre des humains et un système (Endsley, 2017).

### 3.1.3 Objectif et hypothèses

Pour répondre à la question 3, nous proposons l'hypothèse suivante à partir de la littérature et du chapitre précédent :

#### Hypothèse 3.1

Les mouvements de signalisation du robot améliorent la conscience de situation de la personne qui interagit avec le cobot.

Cette hypothèse sera par la suite déclinée en deux sous-hypothèses s'intéressant chacune à un des deux types de mouvement de signalisation, à savoir d'état ou d'action.

#### Hypothèse 3.1.1

Les mouvements de signalisation d'état du robot améliorent la conscience de situation de la personne qui interagit avec le cobot.

Il s'agit de vérifier si le fait qu'un robot génère des mouvements de respiration (Asselborn et al., 2017; Cuijpers & Knops, 2015; Terzioğlu et al., 2020) pour témoigner de son activité permet d'améliorer la sécurité des personnes en améliorant leur CS. Ici, il est question de soutenir le modèle mental de l'humain afin de l'éloigner de conditions accidentogènes comme vue dans le 2.
### Hypothèse 3.1.2

Les mouvements de signalisation d'action du robot améliorent la conscience de situation de la personne qui interagit avec le cobot.

Il s'agit d'étudier le lien entre transparence et CS (Endsley, 2016, 2017; Alonso & De La Puente, 2018; Chen et al., 2018a). Notamment, nous souhaitons vérifier que ces mouvements permettent de ré-introduire l'humain dans la boucle d'action d'un robot. Dans ce cas, nous souhaitons empêcher l'humain de se retrouver dans des conditions de CS dégradée comme vue dans le 2.

## 3.2 Méthode expérimentale

### 3.2.1 Contexte de l'expérimentation

Cette expérimentation a été conçue à l'aide du dispositif expérimental utilisé dans le cadre des travaux de recherches de N. Benhabib, et valorisé dans Benhabib et al. (2021). Le but de ce dispositif expérimental était de proposer une évaluation de l'expertise manuelle sur la base de trois critères d'évaluation : la sécurité, l'inconfort et la performance. Les critères étaient évalués à l'aide d'une maquette physiquement réaliste d'une tâche de découpe de bois. Cette dernière est connue pour la vigilance qu'elle implique vis-à-vis de sa propre sécurité dans le domaine de la menuiserie. Cette maquette comprend un robot collaboratif à 7 degrés de liberté utilisé à la fois pour simuler les outils de coupe et pour mesurer le mouvement de la pièce de bois. La tâche nécessite un effort conjoint entre l'humain et le cobot pour pousser une planche de bois le long d'un rail.

Sur la base de ce dispositif expérimental, nous avons ré-imaginé la procédure et les tâches réalisées par les humains et le robot dans le but d'évaluer l'effet de nos deux types de mouvement de signalisation sur la CS des participants. Le robot qui, initialement, simulait les outils de coupe, peut maintenant aussi générer des mouvements de signalisation d'action en lien avec sa tâche.

Nous avons également ajouté un deuxième robot collaboratif dans la salle expérimentale. Celui-ci ne réalise pas de tâche avec l'humain mais partage seulement son environnement de travail. Ce robot génère des mouvements de signalisation d'état, plus précisément de respiration.

### 3.2.2 Participants

Nous avons recruté 17 participants pour notre expérimentation sur un campus universitaire grâce à des listes de mails universitaire et des réseaux sociaux. Ils ont dû s'inscrire au préalable sur un outil de planification d'événements. Ils étaient âgés de 20 à 32 ans (M = 23.06, SD = 2.91) et n'étaient pas familiers avec la tâche. Un participant a été écarté en raison de problèmes techniques et matériels survenus au cours de l'expérience. Les résultats ont été analysés sur les 16 participants restants. En outre, deux pannes de capteur ont entraîné des données manquantes pour 2 essais de 2 participants (2 données sur 90 pour une variable mesurée dans le premier cas, 2 données sur 21 pour une variable mesurée dans le second cas). Étant donné le nombre limité de données manquantes, nous avons choisi de conserver ces deux participants et d'adapter en conséquence l'analyse des données afin que la différence ne soit pas gênante. L'expérience
a été réalisée avec l'accord d'un comité d'éthique (COERLE<fnref n="1" />, autorisation n°2021-02). Tous les participants ont rempli un formulaire de consentement pour prendre part à l'expérience et utiliser leurs données pour l'analyse de ce travail.

### 3.2.3 Tâche de découpe du bois simulée

Les participants devaient participer à une tâche de simulation de découpe de bois. Il leur était demandé de pousser une planche de bois sur une table de travail le long d'un rail à vitesse constante, en tenant des poignées placées à l'extrémité de la planche (voir figure 3.4).

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**FIGURE 3.4** – Dispositif expérimental pour simuler une tâche de découpe de bois en menuiserie à l'aide d'une maquette physiquement réaliste. La pièce de bois est poussée par des poignées incorporant des capteurs de force/couples à 6 axes. Un robot collaboratif à 7 degrés de liberté (Panda de Franka Emika) est attaché à la pièce de bois et reproduit les forces de coupe basées sur un modèle de coupe de bois.</figcaption></figure>

La planche est connectée à un robot collaboratif qui reproduit par simulation les efforts de coupes générés par trois types de bois différents (Benhabib et al., 2020). Autrement dit, le robot applique trois résistances différentes en poussant contre la direction du mouvement du participant. On suppose que plus la planche de bois est dense, plus la résistance à la découpe est importante. Les trois résistances pour le bois sont fixées à 30.41N (30N sur l'axe x et 5N sur l'axe y), 46.10N (45N sur l'axe x et 10N sur l'axe y) et 61.85N (60N sur l'axe x et 15N sur l'axe y). Ces trois résistances sont respectivement désignées par les termes suivants : **Faible**, **Moyenne** et **Haute**.

La tâche est séparée en trois phases, chacune composée de trente essais. Chaque essai est associé aléatoirement (de manière contrôlée) à une des trois résistances, produite par le cobot. Un essai commence lorsque le participant commence à pousser la planche au delà d'une limite marquée sur le rail et se termine lorsqu'il retire la planche derrière cette même limite.

<footnote n="1">1. https://www.inria.fr/fr/comite-operationnel-devaluation-des-risques-legaux-et-et-hiques</footnote>
### 3.2.4 Matériel et dispositif expérimental

La maquette décrite dans la fig 3.4 reproduit le processus d'une tâche de découpe du bois, où un robot collaboratif (Panda de Franka Emika<fnref n="1" />), appelé *Cobot 1*, à 7 degrés de liberté simule les efforts de coupe appliqués par la machine-outil sur la pièce de bois conformément au modèle développé dans (Porankiewicz et al., 2007) et à la mise en œuvre proposée dans (Benhabib et al., 2020, 2021).

Un second robot Panda, appelé *Cobot 2*, est placé dans la salle d'expérimentation pour simuler un environnement de travail industriel. Plus précisément, il est placé sur le chemin menant à un ordinateur utilisé pour répondre aux questionnaires au cours de l'expérimentation. Un capteur de distance laser 2D était installé sous le Cobot 2.

Le questionnaire utilisé est le Situation Awareness Rating Technique (SART) (Taylor, 2017) qui évalue la CS de manière subjective et est rempli après chaque phase de l'expérimentation (voir annexe A). Il est composé de 10 questions qui évaluent trois dimensions de processus cognitif impliqué dans la tâche : la demande attentionnelle, la réserve attentionnelle et la compréhension. Chaque question est évaluée à l'aide d'une échelle de Likert à sept niveaux de précision, et un score global d'CS est ensuite calculé. En plus de ce questionnaire, les participants doivent régulièrement aller répondre à une question qui les interroge à propos de l'effort physique ressenti après une série d'essais.

Deux ordinateurs sont utilisés pour mettre en place l'expérimentation. Le premier sert à lancer l'expérience, à contrôler le robot, à enregistrer les données mesurées et les enregistrements (logs) du robot. Celui-ci est placé derrière la table de travail et sert de bureau à un des expérimentateurs. Le second ordinateur sert uniquement à recueillir les réponses des participants aux questionnaires.

Pour des raisons techniques et pour mener à bien l'expérience, deux expérimentateurs devaient être présent dans la pièce. Un des expérimentateurs était à un bureau pour surveiller les logs du Cobot 1 et gérer le déroulé de l'expérimentation. Le second expérimentateur était assis derrière la table de travail et le participant afin de surveiller tout risque potentiel pour le participant et le Cobot 2. Enfin, pour des raisons de sécurité, un bouton d'arrêt d'urgence par robot était placé près de chaque expérimentateur.

#### 3.2.4.1 Cobot 1 - Mouvement de signalisation d'action

Le Cobot 1 est chargé de mettre en œuvre les résistances lorsque le participant exécute la tâche. Les trois résistances (Faible, Moyenne, Haute) sont présentées dans un ordre aléatoire contrôlé qui est le même pour les trois phases.

Au-delà de son rôle de simulation de la tâche de découpe de bois, ce robot est également utilisé pour évaluer l'efficacité du mouvement de signalisation d'action. Pour cela, nous proposons de le symboliser comme un mouvement de **fléchissement**. L'idée de ce mouvement de signalisation d'action est qu'il soit associé à la résistance produite par le robot. Plus la résistance est haute, plus le robot sera incliné de manière antagoniste à la personne (voir figure 3.6). Il présente un mouvement antagoniste de résistance à la poussée de l'humain. Métaphoriquement, on pourrait voir ce mouvement postural comme une personne se tenant sur ses appuis afin de résister à la poussée d'un autre individu. Plus l'individu qui résiste est fléchi sur ses appuis, plus

<footnote n="1">1. https://robodk.com/robot/Franka/Emika-Panda</footnote>
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**FIGURE 3.5** – Vue de la salle utilisée pour les expériences. Les participants effectuent leurs essais sur le côté gauche du tableau, près de la table de travail du Cobot 1. Pour atteindre l'ordinateur, ils doivent passer devant le Cobot 2.</figcaption></figure>

il résistera à la poussée de son adversaire. Ici, le fléchissement du robot symbolise cet individu qui résiste à la poussée de adversaire, à savoir son partenaire humain.

Selon la phase expérimentale, le robot peut, ou non, générer ce mouvement en plus des efforts mobilisés pour exercer la résistance sur la planche. De plus, dans le cas où le mouvement est générer au cours d'une phase, sa signification peut être expliquée, ou non, par l'expérimentateur au participant. Nous distinguons alors trois modalités du mouvement de fléchissement : {OFF, ON Non expliqué, ON Expliqué}.

### 3.2.4.2 Cobot 2 - Mouvement de signalisation d'état

Le Cobot 2 agit en autonomie dans la salle tout au long de l'expérimentation. Celui-ci est positionné derrière le dispositif de simulation de découpe de bois (voir figure 3.7). Le participant n'est jamais en interaction avec ce robot, ils partagent seulement tous les deux le même environnement, la salle expérimentale, et nous permet d'observer si les participants prêtent attention, ou non, à leur sécurité.

Même s'il n'est pas impliqué dans la tâche de découpe de bois, le comportement des participants à son égard est observé, notamment du point de vue de leur sécurité. Le cobot est positionné de telle sorte que le participant est obligé de passer devant lui pour aller répondre à des questionnaires. Nous considérons qu'un participant qui s'éloigne du robot est plus vigilant vis-à-vis de sa propre sécurité et dispose donc, d'une meilleure CS.

Le Cobot 2 génère le mouvement de respiration, considéré comme un mouvement de signalisation d'état (voir figure 3.8). Il alterne régulièrement entre trois comportements : {**Immobile**, **Actif** et **Respiration**}. Lorsqu'il est **Actif**, le robot effectue des mouvements vers l'avant. Ce comportement est celui mis en œuvre par défaut tout au long de l'expérimentation. Lorsqu'il
<figure><img src="image_26.png" /></figure>

**FIGURE 3.6** – Mouvement de fléchissement mis en œuvre par le Cobot 1. A gauche le fléchissement pour la résistance Faible, au centre pour la résistance Moyenne et à droite pour la résistance Haute. Plus la résistance est élevée, plus le robot est penché vers la direction opposée à l'individu qui pousse la planche.

est **Immobile**, le robot reste en compensation de gravité en un point précis devant lui. Enfin, lorsqu'il est en **Respiration**, le robot effectue le mouvement de respiration tout en compensant la gravité avec son organe terminal (voir figure 3.8). Le changement de comportement du robot opère toujours avant le dernier essai d'une série et après le premier essai de la série suivante, c'est-à-dire lorsque le participant doit aller répondre à une question sur l'ordinateur. Aller répondre à cette question nécessite de passer devant le Cobot 2 fois (aller et retour).

### 3.2.5 Déroulement de l'expérimentation

L'expérimentation commence par une phase d'entraînement puis est divisée en trois phases de mesures (voir figure 3.9). Au total, l'expérience dure entre 30 et 45 minutes. Chaque phases comporte 30 essais (3 séries de 10 essais) à la tâche de découpe de bois à l'exception de la phase d'entraînement qui n'en compte que 9. Il y a 10 essais avec chaque niveau de résistance par série et ceux-ci sont répartis de façon aléatoire contrôlée. Tous les 10 essais, il est demandé au participant d'aller répondre à une question sur l'ordinateur à propos de son effort physique ressenti. Cette question sert de diversion pour s'assurer que les personnes passent devant le Cobot 2 plusieurs fois au cours de l'expérimentation. Au total, le participant passera 21 fois devant le robot, soit 7 fois par comportement au cours de l'expérience. Le comportement du Cobot 2 change automatiquement au cours des essais de la tâche et est présenté dans un ordre aléatoire contrôlé.

L'expérimentateur commence par présenter le dispositif expérimental au participant et effectue deux essais de démonstration. Ensuite, le participant se rend à l'ordinateur pour répondre à un questionnaire socio-démographique et signer l'accord de participation. Après cette étape, le participant effectue les 9 essais d'entraînement pour se familiariser avec la tâche et les trois résistances. Une fois l'entraînement effectué, le participant répond à une question de diversion sur son effort physique perçu sur un ordinateur afin de passer pour la première fois devant le Cobot 2.
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE 3.7 – Représentation de la zone de danger du Cobot 2.</figcaption></figure>

Une fois que cela est fait, la première phase commence et le participant effectue ses 30 premiers essais pendant que le Cobot 1 est dans la condition **OFF** du mouvement de fléchissement. Tous les dix essais, le participant est invité à répondre à la question de diversion. À la fin de la première série, le participant est invité à remplir un questionnaire SART à propos de sa perception subjective de sa CS.

Dans la deuxième phase, le Cobot 1 est maintenant réglé sur le mouvement de fléchissement **ON** mais le participant n'est pas informé de sa signification (condition **ON Non expliqué**). Comme dans la première série, le participant effectue 3 fois 10 essais et remplit le questionnaire pour passer devant le Cobot 2. Après les 30 essais, il remplit le questionnaire sur sa perception subjective de la CS.

Avant de commencer la troisième série, l'expérimentateur demande au participant s'il a remarqué les trois inclinaisons du Cobot 1 et s'il a une intuition sur leur signification. Après l'explication, si nécessaire, la dernière série commence. Celle-ci se déroule de la même manière que la précédente, sauf que le participant connaît maintenant la signification des mouvements de signalisation du Cobot 1 (condition **ON Expliqué**). L'expérience s'arrête une fois que le participant a rempli un troisième questionnaire sur la perception de la CS.

## 3.2.6 Variables indépendantes étudiées

Trois variables indépendantes intra-participant sont manipulées au cours de l'expérience :

### 3.2.6.1 La modalité du fléchissement

**La modalité du fléchissement** {OFF, ON Non expliqué, ON Expliqué}. Cette variable correspond aux trois phases liées à la tâche de découpe de bois. Elle représente l'état d'activité du mouvement de fléchissement du Cobot 1.

La modalité **OFF** nous permet d'évaluer la performance et la sécurité des participants lorsque le robot n'effectue pas de mouvement de signalisation. Elle nous permet aussi d'avoir des mesures de références pour nos variables dépendantes décrites plus tard dans cette section.
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**FIGURE 3.8** – Exemple du mouvement de respiration généré par le Cobot 2. Le robot effectue des mouvements de balancier de ces articulations en allant de gauche à droite tout en maintenant la position de son effecteur en un point fixe.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>**FIGURE 3.9** – Déroulé de la première expérimentation pour chaque participant.</figcaption></figure>

Les modalités ON Non expliqué et ON Expliqué correspondent aux phases où le robot génère des mouvements de fléchissement. La seule différence entre ces deux modalités réside dans le fait que l'expérimentateur ne précise d'abord pas qu'elle est la signification de ces mouvements puis il l'explique ensuite aux participants avant de commencer la dernière phase. La modalité ON Non expliqué nous permet de vérifier la saillance du mouvement de signalisation. La modalité ON Expliqué permet de vérifier l'efficacité réelle du mouvement sur la performance et la sécurité des personnes lorsqu'elles connaissent la signification du mouvement généré. Cela permet aussi de préciser la saillance du mouvement en comparant les deux modalités ON.

### 3.2.6.2 Résistance générée par le Cobot 1

**La résistance** {Faible, Moyenne, Haute}. Cette variable correspond aux trois résistances que le robot peut produire sur la planche pendant la tâche de découpe de bois.

Ces trois résistances nécessitent des participants qu'ils poussent plus ou moins fort sur la planche. Ces résistances sont produites sans annonce au préalable aux participants. Ils sont
ainsi hors de la boucle des actions du robot. Couplée à la modalité de fléchissement, cette variable nous permet d'observer si le mouvement de signalisation permet bien de ré-introduire les participants dans la boucle. Cela s'observerait notamment dans les mesures réalisées.

### 3.2.6.3 Comportements du Cobot 2

**Le comportement du Cobot 2** {Immobile, Actif et Respiration}. Cette variable correspond aux trois comportements que le Cobot 2 peut adopter pendant l'expérimentation.

Le comportement *Immobile* nous permet de reproduire la croyance qu'un robot inactif est un robot éteint. Nous nous attendons à ce que les participants soient moins vigilants quand ils passent proche du robot.

Les Comportements *Actif* et de *Respiration* nous permettent de comparer l'effet du mouvement de signalisation sur la vigilance des participants quand le robot est en mouvement. Nous nous attendons à ce que les participants soient aussi vigilants quand le robot respire et quand il est Actif.

## 3.2.7 Variables dépendantes mesurées

Des données objectives et subjectives sont enregistrées au cours de l'expérience à partir de la première phase (fléchissement OFF). Les données objectives sont obtenues à l'aide des enregistrements (logs) récupérés par le Cobot 1 à chaque essai, à l'aide des capteurs de force et à l'aide du capteur de distance laser 2D du Cobot 2. Les données subjectives sont recueillies à l'aide de questionnaires remplis après chaque phase.

**Le temps de réalisation d'un essai** - Le temps est exprimé en seconde (s). Un essai plus rapide indique une meilleure performance dans la tâche et donc une meilleure CS. Un participant met plus de temps à terminer l'essai si celui-ci est saccadé en raison de la résistance. Plus sa force initiale est appropriée, plus il exécute la tâche rapidement et sans à-coups. L'ajout d'informations sur la résistance produite par le robot devrait réduire les saccades et le temps nécessaire pour réaliser un essai. Pour faciliter l'analyse des données, les données de temps sont moyennées par modalité de fléchissement et résistance.

**La force moyenne au cours d'un essai** - La force est exprimée en newton (N). Cette mesure se réfère à la force moyenne au cours d'un essai. La production d'une force adéquate le long du rail correspond à une meilleure CS. Sans information a priori sur la résistance, on s'attend à ce que la force du participant soit plus élevée que nécessaire pour les faibles résistances et plus faible que nécessaire pour les fortes résistances. Ainsi, le fait de soutenir la CS du participant en utilisant le mouvement de signalisation devrait lui permettre d'ajuster sa force de départ. Pour faciliter l'analyse des données, les données de force sont moyennées par modalité de fléchissement et résistance.

**La distance de passage par rapport au Cobot 2** - La distance est exprimée en mètre (m). Cette mesure permet de vérifier l'effet du mouvement de Respiration. Un participant qui se sent en sécurité à proximité du robot a tendance à passer près de lui, car c'est le chemin le plus court vers l'ordinateur utilisé pour la question de diversion. Inversement, si le participant voit un risque à passer devant le robot, il l'évite, ce qui allonge le chemin vers l'ordinateur.

**Le score au questionnaire SART** - Il est calculé à partir des réponses des participants en utilisant la méthode proposée par Taylor (2017). Il se concentre sur la demande attentionnelle
(instabilité, variabilité et complexité de la situation), le soutien à la réserve attentionnelle (éveil, capacité mentale de réserve, concentration et division de l'attention) et la compréhension de la situation (quantité et qualité de l'information et familiarité). Les participants doivent évaluer chaque dimension sur une échelle de Likert sept points (1 pour faible et 7 pour élevé).

### 3.2.8 Hypothèses opérationnelles

Conformément aux hypothèses proposées en section 3.1, nous définissons plusieurs hypothèses opérationnelles.

- **H1** : Les participants possèdent une meilleure CS lorsque le Cobot 1 génère des mouvements de fléchissement. Plus précisément, nous nous attendons à ce que les participants aient une meilleure CS pour les modalités de fléchissement **ON Expliqué** et **ON Non expliqué** par rapport à la modalité **OFF**.

Nous utilisons trois de nos quatre mesures pour évaluer la CS des participants par rapport au Cobot 1. Le temps de l'essai, la force produite pendant l'essai et le score obtenu pour chaque phase de la tâche de découpe du bois. Cela nous donne trois sous hypothèses :

- **H1.1** : Les participants sont plus rapides pour accomplir leurs essais dans les modalités **ON Expliqué** et **ON Non expliqué** par rapport à la modalité **OFF**, quelle que soit la résistance du robot.

- **H1.2** : Les participants adaptent mieux leur force à la résistance dans les modalités **ON Expliqué** et **ON Non expliqué** par rapport à la modalité **OFF**.

- **H1.3** : Les participants ont de meilleurs scores au questionnaire SART pour les modalités **ON Expliqué** et **ON Non expliqué** par rapport à la modalité **OFF**.

- **H2** : Les participants possèdent une meilleure CS lorsque le Cobot 2 génère des mouvements de Respiration. Plus précisément, nous nous attendons à ce que les participants aient une meilleure CS pour le comportement **Respiration** que pour le comportement **Immobile** et aussi similaire au comportement **Actif**.

Nous utilisons la mesure de distance pour évaluer la CS des participants par rapport au Cobot 2. Nous déclinons notre hypothèse opérationnelle en deux sous hypothèses :

- **H1.1** : Les participants s'éloignent plus du Cobot 2 lorsqu'il est en **Respiration** par rapport à quand il est **Immobile**.

- **H1.2** : Les participants s'éloignent autant du Cobot 2 lorsqu'il est en **Respiration** par rapport à quand il est **Actif**.

## 3.3 Analyse des résultats

Tous les résultats ont été considérés comme significatifs au niveau de confiance de 95% (c'est-à-dire une valeur *p* < 0.05). Le logiciel Rstudio (version R 4.3.1) a été utilisé pour effectuer l'analyse statistique.

Pour chaque test statistique, nous avons d'abord vérifié la condition de normalité à l'aide d'un test de Shapiro-Wilk. Les distributions suivent une loi normale pour le score au questionnaire SART (*p* = .535), mais pas pour le temps (*p* < .001), la force (*p* < .001) et la distance (*p* < .001). L'homogénéité des variances des scores SART a également été vérifiée à l'aide d'un test de Levene (*p* = .755). Comme les conditions de normalité et d'homogénéité des variances sont respectées, nous avons pu utiliser l'ANOVA pour analyser les résultats du questionnaire
SART. Pour les temps de réalisation d'essai et la force, nous avons effectué nos calculs en utilisant la version paramétrique de l'ANOVA pour analyser les temps et la force en fonction de la Modalité et de la Résistance. Cela nous a aussi permis d'étudier s'il existait un effet d'interaction entre les deux variables. Pour étudier l'effet du comportement du Cobot 2 sur la distance de passage, nous avons réalisé un test de Friedman (version non paramétrique de l'ANOVA)

### 3.3.1 Effet de la modalité de fléchissement et de la résistance du Cobot 1 sur le temps

Une ANOVA à mesures répétées à deux facteurs a été réalisée pour évaluer l'effet du mouvement de fléchissement (OFF, ON Non expliqué et ON Expliqué) et des résistances (Faible, Moyenne et Haute) sur le temps. Comme chacune de nos variables indépendantes est a trois niveaux et que nous sommes dans un cas de mesures répétées, nous devons tester la sphéricité de nos données. Celle-ci a été vérifiée pour la modalité de fléchissement ($p = .473$), la résistance ($p = .630$) et l'interaction des deux variables ($p = .424$). Il n'est donc pas nécessaire d'appliquer une correction avant de calculer l'ANOVA.

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>**FIGURE 3.10** – Diagramme en boîte du temps mesuré pour chaque modalité du mouvement de fléchissement et pour chaque résistance.</figcaption></figure>

#### 3.3.1.1 Effet de la modalité de fléchissement sur le temps

L'ANOVA a mesure répétée montre un effet significatif des modalités de fléchissement sur le temps ($F(2, 30) = 98.845; p < .001$). Des tests post hoc avec correction de Bonferroni ont
révélé que les participants terminaient plus rapidement leurs essais lorsque le fléchissement était ON Expliqué (M = 1.52, SD = 0.369) que ON Non expliqué (M = 1.86, SD = 0.369), $t = -8.89$, $p < .001$ et OFF (M = 2.18, SD = 0.45), $t = 17.6$, $p < .001$. Aussi, les participants étaient plus rapide lorsque le fléchissement était ON Non Expliqué que OFF $t = 7.64$, $p < .001$.

### 3.3.1.2 Effet de la résistance sur le temps

L'ANOVA a mesure répétée montre un effet significatif des résistances sur le temps ($F(2,30) = 36.398$; $p < .001$). Des tests post hoc avec correction de Bonferroni ont révélé que les participants terminaient plus rapidement leurs essais lorsque la résistance était Faible (M = 1.74, SD = 0.44) que Moyenne (M = 1.86, SD = 0.474), $t = -3.34$, $p < .01$ et Haute (M = 1.96, SD = 0.506), $t = -6.70$, $p < .001$. Aussi, les participants étaient plus rapide lorsque la résistance était Moyenne que Haute $t = 3.27$, $p < .01$.

### 3.3.1.3 Effet de l'interaction de la modalité et de la résistance sur le temps

L'ANOVA a mesure répétée montre un effet significatif de l'interaction entre les modalités de fléchissement et les résistances sur le temps ($F(4,60) = 3.329$; $p < .05$). Si nous nous concentrons sur les interactions entre les modalités du mouvement de signalisation pour une même résistance, nous pouvons observer une diminution du temps nécessaire pour réaliser les essais comme illustré dans la figure 3.10.

L'ensemble de ses résultats montrent bien que les participants ont été plus rapides pour terminer leurs essais dans la modalité de fléchissement ON Expliqué puis dans la modalité ON Non Expliqué et ce, qu'elle que soit la résistance, ce qui confirme l'hypothèse H1.1.

## 3.3.2 Effet de la modalité de fléchissement et de la résistance du Cobot 1 sur la force

Une ANOVA à mesures répétées à deux facteurs a été réalisée pour évaluer l'effet du mouvement de fléchissement (OFF, ON Non expliqué et ON Expliqué) et des résistances (Faible, Moyenne et Haute) sur la force. Comme chacune de nos variables indépendantes est a trois niveaux et que nous sommes dans un cas de mesures répétées, nous devons tester la sphéricité de nos données. Celle-ci a été vérifiée pour la modalité de fléchissement ($p = .129$), la résistance ($p = .375$) mais pas pour l'interaction des deux variables ($p < .001$). Il est donc nécessaire d'appliquer une correction avant de calculer l'ANOVA a mesure répétée. Une correction de Greenhouse-Geisser a été appliquée pour l'ANOVA d'interaction.

### 3.3.2.1 Effet de la modalité de fléchissement sur la force

L'ANOVA a mesure répétée montre un effet significatif des modalités de fléchissement sur la force ($F(2,30) = 98.845$; $p < .001$). Des tests post hoc avec correction de Bonferroni ont révélé que les participants avaient besoin de pousser moins fort pour réaliser les essais dans la modalité ON Expliqué (M = 58.8, SD = 18.1) que dans la modalité ON Non expliqué (M = 62.4, SD = 13.0), $t = -2.96$, $p < .05$ et dans la modalité OFF (M = 63.7, SD = 10.0), $t = 3.10$, $p < .01$. Aussi, aucune différence significative n'a été observée entre les modalités de fléchissement ON Non Expliqué que OFF $t = 1.65$, $p = .318$.
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>**FIGURE 3.11** – Diagramme en boîte de la force mesurée pour chaque modalité du mouvement de fléchissement et pour chaque résistance.</figcaption></figure>

### 3.3.2.2 Effet de la résistance sur la force

L'ANOVA a mesure répétée montre un effet significatif des résistances sur la force (F(2, 30) = 36.398; *p* < .001). Des tests post hoc avec correction de Bonferroni ont révélé que les participants devaient pousser avec moins de force lorsque la résistance était Faible (M = 49.6, SD = 8.14) que lorsqu'elle était Moyenne (M = 57.5, SD = 8.27), *t* = -6.55, *p* < .001 ou Haute (M = 77.8, SD = 6.84), *t* = -17.3, *p* < .001. Aussi, les participants ont poussés avec moins de force lorsque la résistance était Moyenne que Haute *t* = -16.0, *p* < .001.

### 3.3.2.3 Effet de l'interaction de la modalité et de la résistance sur la force

L'ANOVA a mesure répétée montre un effet significatif de l'interaction entre les modalités de fléchissement et les résistances sur la force (F(2.58, 38.74) = 29.540; *p* < .001). Concernant les interactions entre les modalités des mouvements de signalisation pour une même résistance, les résultats sont variés. Pour la résistance Faible, les participants ont produit plus de force pour pousser la planche dans la modalité OFF (M = 56.3, SD = 5.71) que dans les modalités ON Non expliqué (M = 51.3, SD = 5.14) et ON Expliqué (M = 41.3, SD = 4.92). Une différence supplémentaire est observée entre les modalités ON Non expliqué et ON Expliqué. Pour la résistance Moyenne, les participants ont produit une force similaire entre les modalités OFF (M = 60.0, SD = 7.58) et ON Non Expliqué (M = 58.6, SD = 8.63) et une force plus faible pour la modalité ON Expliqué (M = 54.0, SD = 7.82). De même, les participants ont eu besoin de
moins de force pour la modalité ON Expliqué que pour la modalité ON Non expliqué. Pour la résistance Haute, ils ont appliqué plus de force dans la modalité ON Expliqué (M = 81.2, SD = 7.72) que dans les modalités ON Non expliqué (M = 77.4, SD = 6.77) et OFF (M = 74.9, SD = 4.43). Une force plus faible peut également être observée entre les modalités OFF et ON Non expliqué, comme l'illustre la figure 3.11.

Ces résultats montrent que les participants ont su correctement adapter leur force lorsque le Cobot 1 générait des mouvements de fléchissement, que leur signification soit expliquée (ON Expliquée) ou non (ON Non expliqué). Ainsi, nous considérons que l'hypothèse H1.2 est confirmée.

### 3.3.3 Effet de la modalité de fléchissement sur le questionnaire SART

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>**FIGURE 3.12** – Diagramme en boîte du score SART calculé pour chaque modalité du mouvement de fléchissement.</figcaption></figure>

Nous avons effectué une ANOVA à mesures répétées pour évaluer l'effet du mouvement de fléchissement sur la CS des participants. Nous avons trouvé un effet global du mouvement de fléchissement sur les réponses des participants aux questionnaires SART ($F(2,30) = 8.19; p < .001$). Le test post-hoc utilisant la correction de Bonferroni révèle que le participant avait une moins bonne CS lorsque le mouvement de fléchissement était OFF (M = 13.31, SD = 6.14) que lorsque la modalité était ON Non expliqué (M = 17.62, SD = 5.95), ($t(16) = -4.31, p < .05$), ou ON Expliqué (M = 20.81, SD = 7.35), ($t(16) = -7.5, p < .05$). Enfin, il n'est pas
possible de démontrer que les modalités ON Non expliqué et ON Expliqué sont significative-ment différentes (p = 0.130), (t(16) = 3.19, p = .168). Ces résultats sont illustrés dans la figure 3.12.

Les participants semblent donc avoir eu une meilleure conscience de situation lorsque le Cobot 1 effectué des mouvements de signalisation de fléchissement, qu'ils soient expliqués ou non. Cela confirme l'hypothèse H1.3.

Étant donné que nos trois hypothèses intermédiaires, H1.1, H1.2 et H1.3, ont été confirmées par nos résultats, nous considérons que notre hypothèse H1 a été validée.

### 3.3.4 Effet du comportement du Cobot 2 sur la distance de passage

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>**FIGURE 3.13** – Diagramme en boîte de la distance mesurée pour chaque modalité du mouvement de Respiration.</figcaption></figure>

Pour la distance au Cobot 2, une ANOVA à mesures répétées a été calculée pour évaluer l'effet du mouvement de signalisation d'état (Actif, Respiration, Immobile) sur les comportements humains. L'analyse révèle un effet global statistiquement significatif sur la distance au Cobot 2 ($\chi^2(2) = 9.75, p < .01$). Les comparaisons multiples post hoc utilisant une correction de Bonferroni ont également montré que les participants passaient plus proche du Cobot 2 lorsqu'il était Immobile (Mdn = 0.318) plutôt que lorsqu'il était Actif (Mdn = 0.536), $Z = 0.216, p < .001$ ou qu'il respirait (Mdn = 0.543), $Z = -0.180, p < 0.001$. D'autre part, il n'y avait
pas de différences significatives entre les comportements actifs et de respirations (p = 0.564),
Z = 0.017, p = 0.575. Ces résultats sont illustrés dans la figure 3.13.

Ces résultats vont dans le sens de notre hypothèse H2. En effet, les participants se sont plus éloignés du Cobot 2 lorsque celui-ci générait des mouvements de Respiration par rapport aux moments où il restait Immobile (H1.1). Aussi, les participants se sont autant éloignés du Cobot 2 quand il était Actif qu'en Respiration (H2.2).

**3.4 Discussion**

L'objectif de ce chapitre était d'évaluer les effets des mouvements de signalisation sur la CS des humains partageant des tâches et un environnement de travail avec des robots. Plus précisément, nous avons mis en œuvre deux mouvements de signalisation à l'aide de deux robots collaboratifs ou cobots : l'un effectuait un mouvement de fléchissement (mouvement de signalisation d'action) et l'autre un mouvement de respiration (mouvement de signalisation d'état). Ces mouvements ont pour but de soutenir la CS des opérateurs.

**3.4.1 Mouvement d'action et maintien dans la boucle d'action du robot**

Les résultats objectifs et subjectifs confirment l'hypothèse H1 qui suggère que le mouvement de fléchissement améliore la CS de l'individu interagissant avec le robot. L'activation du mouvement de signalisation d'action réduit le temps de réalisation de la tâche, ce qui indique qu'il a un impact positif sur les performances de l'utilisateur. Cela souligne également sa lisibilité puisque sa signification semble avoir été comprise même sans explication au préalable. Cet impact est plus prononcé lorsque le comportement d'assistance est expliqué. Dans le contexte du cas d'utilisation, cela s'explique par une meilleure connaissance de la tâche (amélioration du modèle mental). Cette amélioration est illustrée par l'évolution de la force appliquée par les sujets selon les trois modalités. Lorsque les participants n'avaient aucune indication sur la résistance, ils n'estimaient pas à l'avance la force nécessaire. A l'inverse, une fois sa signification connue, les participants parviennent mieux à gérer leurs efforts pour réaliser la tâche. Plus précisément, le participant applique globalement plus de force lorsque le robot indique une résistance Haute et, à l'inverse, il applique moins de force lorsqu'une faible résistance est attendue. Ceci illustre l'impact positif de l'assistance proposée, en effet le participant adapte sa stratégie de manipulation en fonction de la résistance ce qui illustre une amélioration du modèle mental de la tâche. Le mouvement de signalisation de fléchissement semble bien avoir ré-introduit l'humain dans la boucle d'action du robot et l'a extrait d'une potentielle CS dégradée comme vu dans le chapitre 2.

Enfin, en ce qui concerne le mouvement de fléchissement, les scores d'CS obtenus à partir du questionnaire SART confirment nos résultats objectifs. Les résultats montrent une amélioration de la CS lorsque les participants connaissent la signification du mouvement de signalisation d'action. Bien que le questionnaire SART soit une mesure subjective, la performance physique semble être cohérente avec les résultats obtenus.

**3.4.2 Mouvement d'état et soutien au modèle mental de l'individu**

Les distances de passage mesurées vers le robot confirment l'hypothèse H2 qui suggère que le mouvement de respiration améliore la CS de l'individu interagissant avec le robot. En effet, le but du mouvement de respiration est de sensibiliser la personne à l'état du robot. Même si un
robot est Immobile, il n'est pas nécessairement éteint et il est donc important d'être attentif et vigilant à sa présence et, éventuellement, à son activation. Grâce au mouvement de respiration, la personne sait que le robot est dans un état d'inactivité mais qu'il peut reprendre sa tâche à tout moment. Cela est d'autant plus important que le robot n'interagit pas directement avec l'humain mais partage seulement son environnement de travail. Le fait qu'il n'y ait pas de différence significative entre la distance de passage des sujets du robot lorsqu'il effectue un mouvement de respiration et un mouvement d'activité suggère que les deux sont perçus et interprétés de manière similaire. Les personnes sont alors plus attentives au robot lorsqu'il effectue un mouvement de signalisation d'état qui signale son état. Bien que dans les deux cas (Immobile et Respiration) le robot soit dans un état d'attente, les sujets ont tendance à entrer dans l'espace de travail du robot lorsqu'il est Immobile, alors qu'ils ont tendance à s'en éloigner lorsqu'il respire, ce qui indique que le mouvement de signalisation d'état transmet des informations d'activité à l'utilisateur et accroît sa vigilance.

Le mouvement de respiration contribue donc à améliorer le modèle mental de l'individu en rendant le robot plus transparent à propos de son état (Bonarini, 2020). Comme pour le mouvement de fléchissement, celui de la respiration agit comme un support de la CS. Plus précisément, le modèle mental est alimenté de telle sorte que la connaissance de l'état du robot n'est plus ambiguë pour la personne. Cela contribue à éviter de placer les personnes dans une situation de modèle mental errant comme vu dans le chapitre 2.

### 3.4.3 Saillance des mouvements de signalisation

Sur la base de la validation des hypothèses **H1** et **H2**, notre hypothèse initiale **H0** est soutenue. En prouvant l'effet positif du fléchissement et des mouvements de respiration, nous démontrons l'effet positif des mouvements de signalisation sur la CS. L'ajout des deux mouvements de signalisation aux robots contribue positivement à l'amélioration du modèle mental de la personne interagissant avec les deux robots. Ces mouvements ont l'avantage de ne pas affecter la tâche principale du robot du fait qu'ils soient exécutés grâce à la redondance du robot. Il s'agit d'une caractéristique essentielle dans l'industrie et d'un avantage évident de l'approche proposée. Ils agissent comme un complément d'information par le biais d'un canal de communication indirect qui n'affecte pas les performances globales du robot.

Dans notre expérimentation, ils semblent avoir été un moyen saillant de partager des informations avec les participants et de soutenir leur CS. Cela souligne la lisibilité des mouvements employés (Dragan et al., 2013, 2015). Ainsi, cela a contribué à rendre les deux cobots plus transparents pour les participants (Lyons, 2013; Bonarini, 2020). D'une part, le mouvement de fléchissement à empêcher les individus d'être hors de la boucle d'action du robot et a ainsi renforcer leur modèle mental en lien avec la tâche de collaboration. Ce mouvement a également soutenu leur projection (niveau 3 de la CS) en les informant de l'action que le robot était en train de réaliser. D'autre part, le mouvement de respiration à permis d'informer les participants d'une potentielle reprise d'action du robot et les a ainsi empêcher d'avoir un modèle mental erroné de son état. Là encore, la projection du participant est soutenue car il perçoit le mouvement du robot, comprend sa potentielle reprise d'activité et projette un danger d'approcher du robot. Ces situations correspondent aux schémas d'accidents n°1 et n°2 mis en évidence dans le chapitre 2.

Cela démontre que des situations accidentogènes peuvent être évitées en utilisant des moyens de communication appropriés. Plus précisément, il semblerait que les mouvements de signalisation ont été efficace parce qu'ils ont soutenu la capacité de projection des participants. Cette
dernière correspond au troisième niveau de la CS et est la dernière étape avant la prise de décision d'action de l'individu. Ainsi, en rendant la communication suffisamment saillante et en communiquant l'information adéquate, nous pouvons influencer la projection de la personne afin qu'elle prenne la bonne décision. Dans le cas où l'information ne soutiendrait pas directement le niveau 3 de la CS, nous ne pourrions pas être assuré que l'opérateur dispose du modèle mental souhaité de l'état, ou de l'action, du robot. Cependant, une étape importante de la communication réside dans sa perception. Dans notre expérimentation, le Cobot 1 était constamment dans le champs visuel du participant pendant la tâche de collaboration. Le Cobot 2 lui était placé derrière le participant mais été dans son champs de vision dès lors que ce dernier se retournait et se dirigeait vers l'ordinateur. Cela nous a assuré que les mouvements étaient toujours perçu lorsque cela était nécessaire. De ce fait, nous nous questionnons à propos de la saillance des mouvements dans le cas où l'humain et le robot ne collaborent pas sur une même tâche et que l'humain est concentré sur une tâche situé dans un espace de travail autre que celui du robot. Cela correspondrait au schéma d'accident n°3 du chapitre 2 dans lequel l'humain tunnélise son attention sur une tâche et se retrouve hors de la boucle d'action du robot.

### 3.4.4 Limites

La limite potentielle de ce travail est que nous avons choisi de ne pas randomiser les essais. Les deux premières modalités auraient pu être randomisées pour s'assurer que les effets d'apprentissage de la tâche n'influençaient pas les résultats pour Cobot 1. En revanche, la dernière modalité ne pouvait pas être randomisée car elle était précédée d'une explication verbale donnée après les deux premières modalités. En pratique, si l'on considère le temps de réalisation de chaque essai, on peut constater un léger effet d'apprentissage intra-modalité. En revanche, si l'on considère les différences entre les modalités, on observe des chutes importantes du temps de réalisation lors du passage d'une modalité à l'autre (voir figure 3.14).

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>**FIGURE 3.14** – Inter-différence du temps pour chaque résistance entre chaque modalité. La ligne pointillée bleue correspond au premier essai des modalités OFF, ON Non expliqué et ON Expliqué. La ligne pointillée orange correspond au dernier essai des modalités OFF, ON Non expliqué et ON Expliqué.</figcaption></figure>

Ces changements abrupts ne semblent pas être un effet de l'apprentissage continu de la tâche uniquement et peuvent être interprétés comme une conséquence du mouvement de flé-
chissement (et des explications associées dans la troisième modalité). Ceci est confirmé par les questionnaires CS remplis par chaque participant.

Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons proposé le concept de mouvement de signalisation en tant que moyen de communication non-verbale dont les robots peuvent être équipés. Ces mouvements sont un moyen de soutenir les interactions avec un humain en renforçant la sécurité et la conscience de la situation (CS) de ce dernier. Un point fort de notre contribution réside dans le fait que les robots peuvent à la fois réaliser des tâches et communiquer grâce à la redondance de leurs articulations. Les mouvements de signalisation se déclinent en deux types : les mouvements dits *d'actions*, liés à la tâche du robot, et les mouvements dits *d'état*, liés aux états du robot. Ce chapitre nous a permis de répondre à la question 3 :

Question 3

La communication d'un robot à l'aide de ses mouvements permet-elle d'améliorer la conscience de situation d'un humain avec qui il interagit ?

Nous avons proposé une expérimentation dans laquelle nous vérifions l'effet de ces mouvements sur la CS. Nous avons utilisé un mouvement de respiration comme un mouvement de signalisation d'état. Ce mouvement permettait d'informer l'opérateur de l'activité du robot et d'une potentielle reprise de tâche. Aussi, nous avons conçu un mouvement de fléchissement comme mouvement de signalisation d'action. Ce mouvement a permis de ré-introduire nos participants dans la boucle d'action du robot. Nos résultats ont montré que ces mouvements pouvaient tous deux contribuer à l'amélioration du modèle mental lié à l'environnement et à la tâche (respectivement). Ils contribuent donc à l'amélioration de la CS. Le mouvement de respiration a rendu les personnes plus conscientes de leur environnement de travail et le mouvement de fléchissement les a informées de l'évolution de leur tâche. Aussi, ces mouvements semblent suffisamment lisibles pour renforcer la transparence du robot et être correctement compris par les individus.

Dans le chapitre 2, nous avions mis en évidence 5 schémas systématiques d'accidents. Ces schémas consistaient en l'apparition d'un ou de plusieurs démons de la CS de manière successives jusqu'à l'accident. Dans ce chapitre, nous avons montré que les mouvements de signalisation était un moyen d'empêcher l'apparition de 3 de ces schémas d'accidents. Le mouvement de signalisation d'état (respiration) a rendu les participants plus vigilant vis-à-vis du robot et de son activité. Ils ont associés ce mouvements au fait que le robot soit actif et ont compris le potentiel risque de s'approcher du robot. Par sa saillance, le mouvement de signalisation d'action nous a permis de ré-introduire les personnes dans la boucle d'action du robot. De ce fait, leur capacité de projection sur la future action du robot était soutenue.

Une première perspective de poursuite de ce travail serait de vérifier si nos résultats sont dues à l'entrave des capacités de projection. Dans le présent chapitre, les participants ne pouvaient pas deviner à l'avance la résistance générée par le robot lorsqu'il ne générait pas de mouvement de signalisation. A l'inverse, la perception du mouvement de signalisation a permis cette projection. Il serait alors intéressant d'étudier l'effet des mouvements de signalisation dans le cas où les participants peuvent anticiper les prochaines tâches du robot. Cela permettrait
notamment de déterminer l'influence réelle des mouvements proposés sur le modèle de la CS.

Une autre perspective comprend la prise en compte des capacités attentionnelles des per-
sonnes. Dans le chapitre 2, nous avons pu montré qu'une dégradation de l'attention, la tunnéli-
sation, pouvait être un facteur menant à des accidents de robotique industrielle. Dans le présent
chapitre, l'agencement du dispositif expérimentale faisait que le Cobot 1, qui générait des mou-
vements de signalisation d'action, était toujours dans le champs visuel des participants tout au
long de sa tâche. Pour le Cobot 2, les participants avaient aussi le robot dans leur champs visuel
lorsqu'ils passaient devant lui. Il serait alors intéressant d'explorer la saillance des mouvements
dans le cas où le robot est en vision périphérique du participant.

Enfin, pour le moment la génération de ces mouvements se fait par défaut, quelle que soit
l'expertise des personnes ou même leur CS au cours de la tâche. Il pourrait être intéressant d'étu-
dier les moyens de générer ces mouvements de manière réactive à des défauts de CS détectés.
Cela nécessiterait d'être capable de détecter une CS défaillante et, également, d'intégrer cette
information à propos de la CS dans le planificateur de tâche du robot. Cela serait un moyen de
corriger, en temps réel, des faiblesses ou des défaillances potentielles des opérateurs en matière
de CS.
# Chapitre 4

## Étude de l'effet des mouvements de signalisation et des capacités de projection sur le partage d'attention

### Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>81</td></tr><tr><td>4.1 Influence des capacités de projection sur le partage d'attention</td><td>82</td></tr><tr><td>4.1.1 Capacité de projection dans le modèle de la conscience de situation</td><td>82</td></tr><tr><td>4.1.2 Capacités attentionnelles dans la coopération humain-robot</td><td>83</td></tr><tr><td>4.1.3 Hypothèses théoriques</td><td>84</td></tr><tr><td>4.2 Méthode expérimentale</td><td>85</td></tr><tr><td>4.2.1 Contexte de l'expérimentation</td><td>85</td></tr><tr><td>4.2.2 Participants</td><td>86</td></tr><tr><td>4.2.3 Tâches accomplies pendant l'expérimentation</td><td>86</td></tr><tr><td>4.2.3.1 Jeu des Tours de Hanoï</td><td>86</td></tr><tr><td>4.2.3.2 Tâche de construction de coopération</td><td>87</td></tr><tr><td>4.2.4 Matériel et dispositif expérimental</td><td>87</td></tr><tr><td>4.2.5 Déroulement de l'expérimentation</td><td>90</td></tr><tr><td>4.2.6 Variables indépendantes étudiées</td><td>92</td></tr><tr><td>4.2.6.1 Ordre de passage</td><td>92</td></tr><tr><td>4.2.6.2 Modalités expérimentale</td><td>92</td></tr><tr><td>4.2.6.3 Actions à effectuer</td><td>92</td></tr><tr><td>4.2.7 Variables dépendantes mesurées</td><td>92</td></tr><tr><td>4.2.8 Hypothèses opérationnelles</td><td>93</td></tr><tr><td>4.3 Analyse des résultats</td><td>93</td></tr><tr><td>4.3.1 Effet de l'ordre de passage de l'expérimentation</td><td>94</td></tr><tr><td>4.3.2 Effet de la capacité de projection sur le temps d'attente du robot</td><td>94</td></tr><tr><td>4.3.3 Effet de l'implication dans les tâches sur la conscience de situation des participants</td><td>94</td></tr><tr><td>4.3.3.1 Effet de l'implication dans les tâches sur le taux de regards</td><td>94</td></tr><tr><td>4.3.3.2 Effet de l'implication dans les tâches sur le score obtenu au questionnaire SART</td><td>95</td></tr></table>
<table><tr><td>4.3.4</td><td>Effet du mouvement de respiration sur la réactivité des participants</td><td>96</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Discussion des résultats obtenus</td><td>97</td></tr><tr><td>4.4.1</td><td>Lien entre la capacité de projection de la conscience de situation et la performance</td><td>98</td></tr><tr><td>4.4.2</td><td>Impact de l'implication dans les tâches sur l'évaluation de la conscience de situation</td><td>99</td></tr><tr><td>4.4.3</td><td>Effet du mouvement de respiration sur l'attention</td><td>101</td></tr><tr><td>4.4.4</td><td>Limites de l'expérimentation mise en place</td><td>101</td></tr><tr><td colspan="2">Conclusion</td><td>102</td></tr></table>

# Introduction

Dans le chapitre précédent, nous avons montré que le robot pouvait améliorer la conscience de la situation (CS) d'un humain en interaction en utilisant des gestes de communication non-verbale pendant qu'il réalise ses tâches dans un mode d'interaction de coopération. Ces gestes sont nommés mouvements de signalisation et se déclinent en deux types : les mouvements dits d'actions, liés à la tâche du robot, et les mouvements dits d'état, liés aux états du robot. Ils ont notamment permis, par leur saillance, de soutenir le modèle mental des participants et de les maintenir dans la boucle d'actions du robot.

Dans ce chapitre, nous proposons d'étudier, d'une part, le lien entre la capacité de projection (niveau 3 de la conscience de la situation (CS)) et le partage d'attention d'un humain et d'autre part, l'influence des mouvements de signalisation sur l'attention d'un humain pendant qu'il réalise des tâches seul et en coopération avec un robot. Nous souhaitons ici vérifier si les mouvements de signalisation permettent d'empêcher les individus de se trouver dans le schéma d'accident n°3 décrit dans la section 2.4.2 du chapitre 2. Pour rappel, ce schéma comportait l'ap- parition de trois démons de la conscience de la situation (CS) : la tunnélisation attentionnelle, le syndrome hors de la boucle et le modèle mental errant. Également, nous souhaitons vérifier l'hypothèse émise à la fin du chapitre 3 concernant l'effet des mouvements de signalisation dans le cas où les personnes peuvent anticiper les prochaines actions du robot.

Ce chapitre répond à la question 4 présentée en Introduction de ce manuscrit.

## Question 4

Les mouvements de signalisation d'un robot permettent-ils d'extraire un humain d'un état de tunnélisation attentionnelle et d'atténuer son manque de capacité de projection dans un scénario de coopération humain-robot ?

Nous débutons ce chapitre en présentant une courte revue de la littérature qui nous a menée à notre question de recherche en section 4.1. Nous discuterons de la capacité de projection du modèle de la CS de Endsley (1995b) et de l'importance de soutenir les capacités attentionnelles dans un scénario de coopération humain-robot. Nous terminons cette section en présentant nos hypothèses théoriques. Ensuite, en section 4.2, nous détaillons la méthode expérimentale mise en place afin de vérifier nos hypothèses. Dans notre protocole expérimental, l'humain participe ponctuellement à des tâches d'assemblage faites en coopération avec un cobot situé dans le même espace de travail. En plus de cela, il est demandé aux participants de jouer au jeu des
tours de Hanoï. Cette deuxième tâche a pour but de tunnéliser leur attention sur une tâche externe au robot. Cet état a pour but de les rendre hors de la boucle des actions du robot et dégrade ainsi leur modèle mental afin de reproduire le schéma d'accident n°3 du chapitre 2. Pour attirer l'attention de l'humain, le robot génère des mouvements de respiration (*mouvements de signalisation d'état*). Ce mouvement, tel que défini dans le précédent chapitre (chapitre 3), permet au robot de donner des informations à propos de son état courant. Dans le cas présent, il permet au robot d'exprimer un état d'attente d'une action de l'humain et de l'extraire d'une potentielle situation de tunnélisation attentionnelle. L'analyse de nos résultats décrite en section 4.3 montre un effet des capacités de projection sur le comportement des participants vis-à-vis du robot ainsi que des effets de la communication non-verbale sur l'attention des participants dans un scénario de coopération. Nous discutons des résultats obtenus en section 4.4 et concluons ce chapitre en rappelant les contributions de ce travail et les perspectives qu'il propose.

# 4.1 Influence des capacités de projection sur le partage d'attention

## 4.1.1 Capacité de projection dans le modèle de la conscience de situation

Comme nous avons pu le voir dans la section 1.3 du chapitre 1 de ce manuscrit, la CS se défini comme « *la perception des éléments de l'environnement dans un volume de temps et d'espace, la compréhension de leur signification, et la projection de leur statut dans un futur proche* » (Endsley, 1995b). C'est un processus cognitif qui permet une prise de décision adéquate dans des environnements dynamique (voir figure 4.1).

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>**FIGURE 4.1** – Modèle simplifié de la CS à 3 niveaux de Endsley (1995b).</figcaption></figure>

D'après Endsley (2016), la première étape de la construction d'une bonne CS est la perception (niveau 1 de la CS) de l'état, des attributs et de la dynamique des éléments pertinents dans l'environnement. Cette phase de perception est rendue possible grâce aux différentes modalités sensorielles de l'individu. La deuxième étape correspond à la compréhension (niveau 2 de la CS) des données et de la signification des indices pertinents perçus par rapport aux buts et objectifs prédéfinis. Elle repose sur une synthèse des éléments désordonnés du niveau 1 et une comparaison de ces informations avec les objectifs de l'individu. La dernière étape concerne la projection (niveau 3 de la CS) des états futurs des différents éléments de l'environnement. L'individu doit être capable de prévoir, au moins à court terme, l'évolution des éléments après connaissance et détermination de leur signification par rapport à l'objectif actuel. Pour atteindre le niveau 3 de la CS, un individu doit avoir une bonne compréhension de la situation et de la
dynamique du système avec lequel il interagit. Ce niveau permet une prise de décision proactive (voir figure 4.1). En se projetant constamment dans l'avenir, un expert est capable de développer un ensemble de stratégies et de réponses aux événements (Endsley, 2016). Il est important de retenir que la CS est un processus dynamique tout au long de la réalisation d'une tâche. Ainsi, améliorer la projection de l'état futur d'un élément de l'environnement de travail au temps *t* renforcera l'attention portée à ce même élément au temps *t+1* si cela est nécessaire. Par exemple, si l'on projette qu'un robot va se déplacer dans un futur relativement proche, on y portera attention quand il initiera son mouvement.

La prévisibilité d'un robot, et plus généralement d'un système, est une notion que l'on retrouve dans le concept de transparence (Lyons, 2013). La transparence peut être considérée comme un moyen de parvenir à une CS partagée et à des intentions mutuelles entre des humains et un système (Alonso & De La Puente, 2018). Dans le cadre de l'IHR, la transparence est définie comme l'observabilité et la prévisibilité du comportement du système : la compréhension de ce que le système fait, pourquoi et ce qu'il fera ensuite (Endsley, 2017). On retrouve dans sa définition de nombreux points communs avec la définition de la CS :

1. la première étape correspond à la perception de l'action du robot;

2. la seconde étape correspond à la compréhension de l'effet de l'action;

3. la troisième étape correspond à la projection des futurs actions du robot.

Les travaux présentés dans le chapitre 3 de ce manuscrit ont montré des effets bénéfiques de la communication non-verbale sur les capacités de projection des participants. Plus généralement, ils ont contribués à ce que le robot soit plus transparent à l'égard de son partenaire humain. Des mouvements *d'actions*, en lien direct avec la tâche, ont permis au robot de communiquer avec des humains à propos de la tâche en cours. Ils ont aussi informés de l'état de la tâche et maintenu les personnes en interaction avec le robot dans sa boucle d'action. Ainsi, ces derniers se sont vu plus impliqués dans la tâche de collaboration et leurs décisions sur les actions à réaliser ont été soutenues. Cela a notamment maintenu les humains dans la boucle d'actions du robot. Également, des mouvements *d'état*, en lien avec les états du robot, ont rendu les individus vigilants vis-à-vis d'un potentiel danger à s'approcher du robot. Le robot, en générant des mouvements de signalisation d'état, a alerté les participants de sa potentielle reprise d'activité. Ainsi, ces derniers ce sont éloignés du robot afin d'éviter une potentielle collision en passant trop proche. Cela a notamment contribué à soutenir le modèle mental de l'humain vis-à-vis du robot.

## 4.1.2 Capacités attentionnelles dans la coopération humain-robot

La CS est un processus cognitif interne qui intervient dans la prise de décision et avant l'exécution d'une action dans un environnement dynamique (Endsley, 2016). De manière inhérente, la CS dépend principalement des représentations mentales de la situation perçue par l'individu (Endsley, 1995b). La prise de décision et l'exécution d'une action dans des conditions de sécurité dégradées ont souvent des conséquences négatives en termes de sécurité et de performance. Dans la plupart des cas, cela est dû à un problème de perception et, plus précisément, à une mauvaise répartition de l'attention au cours de la tâche. L'attention est définie comme « la prise de possession par l'esprit, sous une forme claire et vivante, d'un seul objet parmi ce qui semble être plusieurs objets ou courants d'idées simultanés. La focalisation, la concentration de la conscience sont de son essence. Elle implique le retrait de certaines choses
afin d'en traiter d'autres de manière efficace. » (traduit de James (2007)). Quatre types d'attentions sont distingués dans la littérature : l'attention sélective, l'attention focalisée, l'attention divisée et l'attention soutenue (Wickens, 2007). Ici, nous nous intéresserons principalement à l'attention divisée (ou attention partagée). Elle caractérise les efforts déployés pour traiter plusieurs canaux d'information ou effectuer plusieurs tâches en parallèle (Wickens, 2007, 2021).

Dans le cadre d'une coopération entre un humain et un robot, l'humain et le robot partagent le même espace de travail, au même moment et sur des tâches séparées (Bauer et al., 2016; Müller et al., 2017; Matheson et al., 2019; Kumar et al., 2020). Les deux partenaires ne travaillent pas simultanément sur le même produit ou composant. En revanche, les deux agents peuvent partager temporairement certaines de leurs ressources physiques, cognitives ou informatiques. Ce mode d'interaction implique que l'humain peut se retrouver dans des situations où il est concentré sur ses propres tâches et ne pas partager ses ressources avec le robot aux moments attendus. Également, cela implique que le robot soit autonome et dispose d'un certain degré d'automatisation pour réaliser ces actions.

Des études ont indiqué que l'automatisation intermédiaire facilite l'augmentation de la CS sans nécessairement améliorer les performances ou diminuer la charge de travail (Kaber & Endsley, 2004). Il a également été soutenu que l'augmentation du degré d'automatisation aurait aussi pour effet de diminuer la conscience qu'ont les participants humains des actions de leur équipe (Endsley, 2016; Gombolay et al., 2017). En termes de métriques physiologiques, il a été observé par des mesures de variabilité du rythme cardiaque que l'augmentation de l'assistance du robot réduisait l'approvisionnement attentionnel et l'engagement dans la tâche des participants (Hopko et al., 2021). Cela pourrait notamment amener les personnes à un état de tunnélisation attentionnelle et de situation hors de la boucle des actions du robot qui travaille indépendamment de son partenaire humain.

### 4.1.3 Hypothèses théoriques

Pour répondre à la question 4, nous proposons les trois hypothèses suivantes à partir de la littérature et du chapitre précédent :

**Hypothèse 4.1**

La capacité de projeter l'action ultérieure d'un robot améliore la réactivité des individus dans les tâches faites en coopération.

Cette hypothèse se base sur nos travaux présentés dans le chapitre 3. Il avait été montré que la performance à une tâche de collaboration était meilleure lorsque le robot soutenait la capacité du participant à projeter les prochaines actions du robot. Nous supposons que si un humain est capable de projeter les prochaines actions du robot, alors il aura tendance à y porter plus régulièrement son attention et ainsi à être plus réactif s'il doit intervenir dans l'action.

**Hypothèse 4.2**

Les individus possèdent une meilleure conscience de situation lorsqu'ils sont impliqués dans un plus grand nombre de tâches en coopération avec un robot.
Cette hypothèse est basée sur les travaux de Hopko et al. (2021), qui ont montré que l'aug-
mentation de l'assistance robotique réduisait la CS d'une personne. Dans le présent travail, il a
été supposé que l'implication de l'humain dans un plus grand nombre de tâches le réintroduirait
dans la boucle, et que sa CS serait donc meilleure. Notamment, nous nous attendons à ce que
le modèle mental du participant soit correctement soutenu pour qu'il puisse convenablement
réaliser ses tâches.

Hypothèse 4.3

Les individus portent plus rapidement leur attention vers le robot lorsqu'il génère un mou-
vement d'attente plutôt que lorsqu'il reste immobile.

Cette hypothèse est également liée aux travaux du chapitre 3, dans lesquels les mouve-
ments de communication non-verbale liées à la tâche ont amélioré la CS des participants. Ici,
il s'agit de vérifier la saillance du mouvements de signalisation de respiration dans le but de
dé-tunnéliser les participants.

4.2 Méthode expérimentale

4.2.1 Contexte de l'expérimentation

Cette expérimentation a été conçue conformément aux contraintes liées au cas d'usage du projet ANR Pacbot qui finance le travail de cette thèse. Comme expliqué en Introduction du manuscrit, le cas d'usage de l'ANR concerne l'introduction de robots collaboratifs dans des boîtes à gants de chimie dans le but d'assister les chimistes dans leurs tâches. Une boîte à gants est un environnement particulièrement contraint dans lequel l'interaction entre un humain et un robot peut y être difficile.

Nous avons imaginé un type de tâche dans lequel l'humain procède à des manipulations
seul, sans interaction avec le robot. Cette tâche nécessite une forte demande au niveau des res-
sources cognitives et attentionnelles de la personne. Cela nous permet de plonger le participant
dans une situation de tunnélisation attentionnelle. En plus de cela, il doit ponctuellement porter
son attention vers le robot collaboratif pour l'assister dans une tâche réalisée en coopération.
Quand il participe à cette tâche, l'humain peut effectuer des actions prévisibles et d'autres qui
ne le sont pas. Ces actions qu'il ne peut pas prévoir le conduisent à être dans une situation hors
de la boucle.

Afin d'alerter sur son besoin d'assistance, le robot effectue un mouvement de respiration.
Le choix de ce mouvement est fait en prenant en compte que le robot pourrait tenir dans sa pince
un procédé chimique ne devant pas être déplacé afin d'éviter de le renverser, par exemple. La
respiration est conçue de manière à ce que l'organe terminale du robot reste géométriquement
fixé dans l'espace. En utilisant le principe de la redondance articulaire (voir section 3.1.2),
le robot peut maintenir la position de son organe terminal tout en déplaçant les articulations
nécessaires à la génération du mouvement de respiration.
## 4.2.2 Participants

Vingt-huit volontaires (10 femmes et 18 hommes) ont été recrutés pour l'expérience sur un campus universitaire à l'aide de listes de courrier électronique et de réseaux sociaux. Ils étaient âgés de 18 à 38 ans (M = 22.77, SD = 3.89) et n'étaient pas familiarisés avec la tâche. Deux participants n'ont pas pu terminer l'expérience en raison de problèmes techniques. Les résultats ont été analysés sur les 26 participants restants. L'expérience a été réalisée avec l'accord d'un comité d'éthique (COERLE<fnref n="1" />, autorisation n°2023-05). Tous les participants ont rempli un formulaire de consentement pour prendre part à l'expérience et utiliser leurs données pour l'analyse de ce travail. Deux ordres de passage ont été mis en place pour éviter tout biais potentiel et les participants ont reçu un numéro aléatoire, chacun associé à l'un des deux ordres.

## 4.2.3 Tâches accomplies pendant l'expérimentation

Deux tâches principales doivent être accomplies par l'équipe humain-robot au cours de l'expérience. Le but de notre expérience est d'amener l'humain et le robot à coopérer sur une tâche à des moments pouvant ou ne pouvant pas être anticipés, pendant que l'humain effectue une tâche à forte intensité cognitive. Ces tâches sont conçues de manière à être fidèles à des tâches rencontrées dans des environnements industriels. Les différentes tâches de chacun des individus et leurs conditions de réalisation sont représentées dans la figure 4.2.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>**FIGURE 4.2** – Diagramme des tâches de l'humain et du robot au cours de chaque phase. L'humain doit terminer les jeu de la Tour de Hanoï, sauf si le robot a besoin d'assistance. Si c'est le cas, l'humain doit soit donner une pièce, soit retirer les constructions, selon que le robot a terminé ou non sa tâche. Le robot doit empiler des Duplo en continu jusqu'à ce qu'il ait besoin de l'assistance d'un humain. Le robot reste en attente jusqu'à ce que l'humain ait apporté son aide. Le robot peut alors reprendre sa tâche.</figcaption></figure>

### 4.2.3.1 Jeu des Tours de Hanoï

La première tâche consiste à terminer le plus de fois possible le jeu des Tour de Hanoï. Ce jeu est reconnu comme un test des fonctions exécutives, en particulier la capacité de résolution de problèmes (Simon, 1975). De par sa nature, cette tâche requiert un niveau élevé de concentration et d'attention pour être accomplie. Elle consiste à déplacer des disques de différentes tailles d'une tour de départ à une tour d'arrivée, en respectant deux règles : (i) un seul disque peut être déplacé à la fois et (ii) un disque plus grand ne peut pas être empilé sur un plus petit.

<footnote n="1">1. https://www.inria.fr/fr/comite-operationnel-devaluation-des-risques-legaux-et-et-hiques</footnote>
Cette tâche est exclusivement réalisée par le participant et lui est présentée comme sa tâche principale. Elle a pour but de détourner l'attention du participant de l'environnement de travail et de le tunnéliser. À cette fin, les participants sont invités à s'engager dans le jeu des Tours de Hanoï de manière répétée, afin de garantir un engagement continu tout au long de chaque phase expérimentale. Cette approche est adoptée pour éviter un scénario dans lequel les participants acquièrent rapidement l'algorithme de résolution ou se familiarisent avec la tâche, ce qui leur laisse un temps d'inactivité une fois la tâche terminée. Ainsi, il est garanti que la majeure partie de l'attention des participants se concentre sur le jeu des Tours de Hanoï.

### 4.2.3.2 Tâche de construction de coopération

La deuxième tâche consiste à construire trois piles de quatre Duplo chacune. Cette tâche est réalisée conjointement par le robot et le participant. Le rôle du robot est de construire les piles et le participant doit assister le robot. L'assistance du robot peut se faire de deux manières, soit par un don d'un Duplo, soit par un retrait des Duplo de la plaque.

**Don** - S'il n'y a plus de Duplo de la couleur souhaitée dans la réserve du robot, le participant doit lui en donner un - rangé dans une boîte de stockage - en le plaçant dans le carré de la zone de partage (voir figure 4.3). L'action de remise ne peut pas être anticipée, car la personne n'a pas accès au modèle des piles que le robot doit faire. Par conséquent, l'humain est exclu de la boucle de la tâche du robot et sa capacité de projection (niveau 3 de la CS) est entravée. Les dons sont répartis de manière aléatoires contrôlés et différents entre les phases.

**Retrait** - Une fois que le robot a fini de construire trois piles de quatre Duplo, un message d'écran informant le participant s'affiche (voir figure 4.4). Il doit ensuite retirer les piles du plateau et ranger les Duplo dans la réserve du robot en suivant le modèle affiché à l'écran. Les Duplo qui ne sont pas rangés dans la réserve du robot doivent être rangés dans la boîte de stock de l'humain. L'action de retrait peut être anticipée car le nombre et la taille des piles sont toujours les mêmes tout au long des phases et sont connus du participant. Dans ce cas, la boucle de CS n'est pas entravée.

Le robot adopte une position d'attente au-dessus du plateau de Duplo pendant qu'il attend une intervention de l'humain. Lorsque le robot attend une assistance, il se tient au-dessus de la planche avec sa pince légèrement tournée vers l'humain. Lorsqu'il atteint sa position d'attente, le robot commence à communiquer non verbalement son état d'attente. Il peut soit rester immobile, soit effectuer un mouvement de signalisation. Ce mouvement symbolise la respiration et a été testé pour indiquer aux participants que le robot était actif et pouvait reprendre son activité à tout moment (voir chapitre 3). Dans le cas présent, il indique que le robot est en attente d'une action de l'humain.

La consigne générale donnée est de réaliser le plus grand nombre possible de Tour de Hanoï, tout en faisant en sorte que le robot attende le moins longtemps possible. Ceci est présenté comme une contrainte de performance pour l'accomplissement de la tâche, telle qu'elle peut être rencontrée dans un environnement écologique.

### 4.2.4 Matériel et dispositif expérimental

Les deux tâches sont réalisées sur une même table de travail. Un jeu des Tour de Hanoï composé de trois piquets et de cinq disques est placé sur le côté gauche de la table.
<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>**FIGURE 4.3** – Exemple d'une séquence de don. (1) Le robot attend une assistance pendant que l'humain joue au jeu des tours de Hanoï; (2) l'humain prend un Duplo de la couleur désirée (verte) dans la boîte de rangement; (3) l'humain place le Duplo dans la case de partage; (4) le robot attrape le Duplo; (5) le robot empile le Duplo sur la construction en cours; (6) le robot n'a plus besoin d'assistance.</figcaption></figure>

Un cobot Panda (Franka Emika <fnref n="1" />) et le plateau sur lequel il construit les tours de Duplo se trouvent sur le côté droit de la table. La réserve des Duplo manipulés par le robot sont placés au centre droit de la table, regroupés par couleur. Une zone carrée pour le don est située au centre de la réserve. Une boîte de rangement est également placée au centre de la table pour stocker les Duplo supplémentaires après un retrait (voir figure 4.6).

Des lunettes Pupil Core (Pupil Labs <fnref n="2" />). C'est un outil de suivi oculaire composé d'une suite logicielle libre et de lunettes de suivi oculaire portables. (voir figure 4.5). Elles ont été utilisées pour collecter des données de suivi oculaire et fournir des données objectives relatives à la CS des participants.

Un écran permet d'afficher des informations sur l'expérience et de calibrer le Pupil Core. Tout au long de l'expérience, l'écran affiche le Duplo que le robot souhaite empiler. L'écran a été placé de manière à ce que l'opérateur doive lever les yeux pour le voir. En outre, la luminosité et l'affichage de l'image ont été réduits au minimum, afin d'éviter que les participants ne soient

<footnote n="1">1. https://robodk.com/robot/Franka/Emika-Panda</footnote>

<footnote n="2">2. https://pupil-labs.com/products/core/</footnote>
<figure><img src="image_38.png" /></figure>

**FIGURE 4.4** – Exemple d'une séquence de retrait. (1) Le robot attend un retrait pendant que l'humain joue au jeu de Hanoï; (2) l'humain retire les Duplo de la plaque; (3) l'humain range les Duplo dans la réserve du robot; (4) l'humain range les Duplo restants dans sa boîte de rangement.

flashés pendant leur tâche. L'écran change à chaque fois que le robot place un Duplo, annonçant
le prochain Duplo souhaité (voir figure 4.3).

Un casque anti-bruit est utilisé pour s'assurer que les participants n'entendent pas et n'uti-
lisent pas le bruit des moteurs du robot comme source d'information. Cela nous permet no-
tamment de nous assurer que ce sont bien les mouvements du robot qui attirent l'attention des
participants et non le bruit, ou l'absence de bruit, du robot. Les participants ont porté le casque
antibruit pendant toute la durée des phases, ne l'enlevant qu'après le deuxième retrait de chaque
phase (c'est-à-dire à la fin de la phase). Cela permettait à l'expérimentateur de présenter les
instructions pour la phase suivante et de demander au participant de remplir des questionnaires.

Deux questionnaires doivent être remplis par les participants à la fin de chaque phase de
l'expérience :

— Le Situation Awareness Rating Technique (SART) (Taylor, 2017) qui évalue la CS de manière subjective (voir annexe A). Il est composé de 10 questions qui évaluent trois dimensions de processus cognitif impliqué dans la tâche : la demande attentionnelle, la réserve attentionnelle et la compréhension. Chaque question est évaluée à l'aide d'une échelle de Likert à sept niveaux de précision, et un score global d'CS est ensuite calculé.

— Le RAW-TLX (Hart, 2006) qui mesure la charge de travail perçue des participants (voir annexe B). Il se compose de six échelles de Likert à 21 niveaux de précision. Les trois premières questions évaluent les contraintes de la tâche : demande mentale, demande physique et pression temporelle. Les trois dernières se concentrent sur les capacités de l'utilisateur : performance, effort et frustration. L'utilisation du RAW-TLX est une autre source d'aide pour tromper le participant sur la véritable nature de l'expérience.

Deux ordinateurs sont utilisés pour la mise en place de l'expérience. Le premier sert à lancer
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 4.5 – Lunettes Pupil Core de Pupil Labs.</figcaption></figure>

l'expérience, à administrer les questionnaires et à enregistrer les données de suivi oculaire et les enregistrements du robot. Le second ordinateur est relié au premier et sert à contrôler le robot. Ces ordinateurs sont placés derrière le sujet sur le bureau de l'expérimentateur. Pour des raisons techniques et pour mener à bien l'expérience, l'expérimentateur doit être présent dans la pièce. Enfin, pour des raisons de sécurité, un bouton d'arrêt d'urgence du robot est placé sur le bureau de l'expérimentateur.

### 4.2.5 Déroulement de l'expérimentation

L'expérimentateur accueille le participant et lui présente le déroulement de la session expérimentale. Les phases sont expliquées de manière à ce que le participant croie que l'expérimentateur va évaluer sa capacité à réaliser le jeu des Tours de Hanoï dans différentes conditions de charge de travail. Après cela, le participant remplit un formulaire de consentement. Ensuite, l'expérimentateur ajuste le système de suivi oculaire au visage du participant et règle les caméras pupillaires. Les participants ne savent pas que le système de suivi oculaire mesure leur CS. L'expérimentateur leur dit seulement qu'il permet de mesurer physiologiquement leur charge de travail (dilatation de la pupille).

L'expérience est divisée en trois phases distinctes et une phase d'entraînement (voir figure 4.7). Chaque phase commence par une explication des instructions afin de s'assurer que le participant a bien compris les tâches à effectuer. L'expérimentateur calibre le système de suivi oculaire après les explications et l'évaluation commence alors.

Pendant la phase d'entraînement, les participants doivent compléter autant de tours de Hanoï que possible en 7 minutes. Cette phase dure autant que chacune des phases suivantes et a été déterminée lors d'un pré-test de l'expérience. Elle nous permet d'entraîner les participants à jouer au jeu des tours de Hanoï et de vérifier la qualité des mesures de le système de suivi oculaire. Le robot reste inactif pendant toute cette phase. Au cours des phases suivantes, les participants doivent toujours compléter le plus grand nombre possible de tours de Hanoï.

A partir de la première phase, le robot effectue la tâche de construction. Au cours de cette
<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>**FIGURE 4.6** – Dispositif expérimental. (a) Zone des participants et du jeu de Hanoï en rouge ; (b) zone de l'écran en cyan ; (c) zone du cobot en blanc ; (d) zone du plateau de Duplo en bleu ; (e) zone de la réserve et du carré de partage en gris ; (f) zone de la boite de stock en vert.</figcaption></figure>

phase, les participants doivent à la fois superviser et assister le robot tout en jouant au jeu des Tour de Hanoï. Au total, pour cette phase et les suivantes, le robot construit deux fois trois tours de quatre Duplo chacune. À la fin de cette phase et des suivantes, les participants sont invités à remplir les questionnaires SART et RAW-TLX. **Superviser** le robot consiste à vérifier que le robot attrape une Duplo de la couleur affichée à l'écran. Pour s'assurer qu'il supervise correctement le robot, le participant est invité à communiquer verbalement la couleur affichée à l'écran et la couleur attrapée par le robot (exemple : vert - vert).

Au cours des deuxième et troisième phases, les participants doivent uniquement assister le robot. La différence entre ces deux phases réside dans la manière dont le robot attend l'assistance de l'humain. Le cobot peut attendre l'intervention de l'humain en restant immobile ou en effectuant un mouvement de respiration. L'ordre de ces deux phases dépend de l'ordre initiallement attribué au participant : s'il appartient à l'ordre n°1, le robot effectue le mouvement de respiration dans la phase n°2 et reste immobile dans la phase n°3, et vice versa pour l'ordre n°2.

Il y a deux dons et deux retraits par phase. Les mesures sont interrompues entre le premier retrait et la reprise du robot une fois que les participants ont correctement replacé tous les Duplo.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>**FIGURE 4.7** – Déroulé de la deuxième expérimentation pour chaque participant.</figcaption></figure>
### 4.2.6 Variables indépendantes étudiées

Trois variables indépendantes sont manipulées au cours de l'expérience. L'ordre, qui est une variable inter-participants, et la modalité et l'action, qui sont des variables intra-participants.

#### 4.2.6.1 Ordre de passage

**Ordre** {Ordre n°1, Ordre n°2}. Cette variable est utilisée pour atténuer les effets de l'ordre. Le contrebalancement a été effectué avant les essais expérimentaux en associant des numéros aléatoires à l'un des deux ordres. Un numéro aléatoire est alors tiré par le participant au début de son passage.

#### 4.2.6.2 Modalités expérimentale

**La Modalité** {Surveillance, Respiration, Immobile}. Cette variable correspond au nom des trois phases selon l'ordre des participants présenté dans la section Procédure expérimentale.

La modalité Surveillance nous permet d'évaluer l'attention des participants dans une situation où la consigne était de prêter attention à davantage d'élément de l'environnement de travail. Cela nous a permis d'avoir un niveau de référence pour chaque participant dans le cas où ils seraient efficaces et attentifs dans les phases suivantes.

La modalité Respiration nous permet de vérifier si l'utilisation d'un mouvement de communication non-verbale a une influence positive sur la CS et l'attention des participants. La modalité Immobile sert de référence à la modalité Respiration pour évaluer l'effet du mouvement.

#### 4.2.6.3 Actions à effectuer

**L'action** {Don, Retrait}. Cette variable correspond à l'action que le participant doit effectuer lorsque le robot attend une intervention. Pour chaque phase, il y a deux prises en charge et deux retraits.

L'action de don nous permet d'évaluer le cas où le participant ne peut pas prévoir l'action suivante du robot. L'action de retrait est utilisée comme référence pour évaluer l'effet de la projection car elle peut être prédite par le participant.

### 4.2.7 Variables dépendantes mesurées

Des données objectives et subjectives sont enregistrées au cours de l'expérience à partir de la phase de suivi. Les données objectives sont obtenues à l'aide des logs récupérés par le robot au cours de chaque phase et à l'aide du dispositif de suivi oculaire. Les données subjectives sont recueillies à l'aide des questionnaires remplis après chaque phase.

**Le temps d'attente du robot** - Cette mesure peut être exprimée de deux manières, soit comme le temps d'attente pour un don, soit comme le temps d'attente pour un retrait. Elle est calculée en prenant la différence entre le moment où le robot passe en mode d'attente et le moment où l'humain intervient. Étant donné qu'il y a deux dons et deux retraits par phase, les temps d'attente pour les deux ont été additionnés indépendamment. Un temps d'attente du robot élevé est synonyme d'une moins bonne performance et d'une moins bonne performance et d'une potentielle tunnélisation attentionnelle.
**Le taux de regard dans chaque surface** - L'espace de travail a été divisé en deux surfaces d'intérêt. La première comprenait tout le côté gauche de la table de travail (a et b) de la figure 4.6. La seconde comprenait tout le côté droit de la table de travail (c à f). Le taux de regard est obtenu en calculant la fréquence d'observation dans chacune des deux surfaces d'intérêt. Le taux de regard mesure la division de l'attention des participants. Les deux valeurs sont complémentaires et leurs sommes sont égales à 1. Ainsi, un taux de regard trop faible dans la surface du robot peut-être lié à une concentration trop forte sur le jeu des tours de Hanoï et peut impliqué une performance moindre pour donner ou retirer les Duplos.

**Le score SART** - Il est calculé à partir des réponses des participants en utilisant la méthode proposée par Taylor (2017). Un score élevé indique que le participant s'auto-évalue d'une haute CS au cours de la tâche. Cela requiert qu'il évalue avoir une haute compréhension de la situation, une haute réserve attentionnelle CS et une faible demande attentionnelle.

### 4.2.8 Hypothèses opérationnelles

Conformément aux hypothèses théoriques définies en section 4.1, nous définissons quatre hypothèses opérationnelles. L'hypothèse H2 est divisée en deux sous-hypothèses (H2.1 et H2.2). La première est testée à l'aide de la mesure du taux de regard et la seconde à l'aide des scores SART. De cette manière, l'hypothèse H2 est testée d'un point de vue à la fois objectif et subjectif.

- **H1** : Le temps d'attente du robot sera plus court lorsque le participant doit effectuer un Retrait que lorsqu'il doit effectuer un Don, quelle que soit la phase.

- **H2.1** : Les participants auront un taux de regard plus élevé dans la surface du Robot pendant la phase de Surveillance que pendant les phases Immobile et Respiration.

- **H2.2** : Les participants obtiendront un score plus élevé au questionnaire SART après la phase de Surveillance par rapport aux phases Respiration et Immobile. En outre, nous nous attendons à ce que les participants obtiennent un score plus élevé au questionnaire SART pendant la phase Respiration que pendant la phase Immobile.

- **H3** : Le temps d'attente du robot sera plus court s'il attend en respirant plutôt qu'en restant immobile. Plus précisément, les temps d'attente devraient être plus courts dans la phase Respiration que dans la phase Immobile.

## 4.3 Analyse des résultats

Tous les résultats ont été considérés comme significatifs au niveau de confiance de 95% (c'est-à-dire une valeur *p* < 0.05). Le logiciel Rstudio (version R 4.3.1) a été utilisé pour effectuer l'analyse statistique.

Pour chaque test statistique, nous avons d'abord vérifié la condition de normalité à l'aide d'un test de Shapiro-Wilk. Les distributions suivent une loi normale pour le score au questionnaire SART (*p* = .535), mais pas pour les temps d'attente du robot (*p* < .001) ni pour le taux de regard (*p* < .001). L'homogénéité des variances des scores SART a également été vérifiée à l'aide d'un test de Levene (*p* = .988). Comme les conditions de normalité et d'homogénéité des variances sont respectées, nous avons pu utiliser l'ANOVA pour analyser les résultats du questionnaire SART. Pour les temps d'attente des robots et les taux de regard, des tests de Friedman en fonction de l'action ou de la modalité ont été effectués pour analyser les résultats. Comme il n'existe pas d'alternative non paramétrique à l'ANOVA avec au moins deux facteurs, nous
avons effectué nos calculs en utilisant la version paramétrique de l'ANOVA pour analyser les temps d'attente en fonction de la Modalité et de l'Action. Cela nous a aussi permis d'étudier s'il existait un effet d'interaction entre les deux variables.

### 4.3.1 Effet de l'ordre de passage de l'expérimentation

L'effet de l'ordre a été examiné malgré le contrebalancement. Pour ce faire, des ANOVA mixtes 2 x 3 ont été réalisées avec l'ordre (variable inter-participant) et la modalité (variable intra-participant). La sphéricité a été testée pour chacune de nos variables dépendantes. Tous les tests de sphéricité étaient significatifs (*p* < .05), ce qui signifie que la condition n'était pas remplie. Une correction de Greenhouse-Geisser a été appliquée pour chaque ANOVA. Aucun effet d'ordre n'a été trouvé pour le temps d'attente du robot (F(1.17, 27.97) = 0.155, *p* = .735), le taux de regard pour la surface de l'humain (F(1.2, 28.77) = 0.310, *p* = .623), le taux de regard pour la surface du robot (F(1.2, 28.77) = 0.310, *p* = .623), et le score SART (F(1.56, 37.54) = 1.955, *p* = .164). L'hypothèse d'un effet de l'Ordre sur nos différentes mesures n'est donc pas confirmée. Dans la suite du chapitre, les données seront comparées sans tenir compte de la variable Ordre.

### 4.3.2 Effet de la capacité de projection sur le temps d'attente du robot

Nous avons calculé un test de Wilcoxon pour mesurer l'effet du type d'action sur le temps d'attente du robot. Ce test a révélé que les temps d'attente pour un don étaient plus longs (Mdn = 16.91) que pour un retrait (Mdn = 4.29), $Z = 14.2, p < 0.001$. Ces résultats confirment l'hy- pothèse H1. Indépendamment de la modalité expérimentale, les participants ont généralement fait moins attendre le robot lorsqu'ils devaient retirer les Duplo (voir figure 4.8).

### 4.3.3 Effet de l'implication dans les tâches sur la conscience de situation des participants

#### 4.3.3.1 Effet de l'implication dans les tâches sur le taux de regards

Nous avons effectué un test de Wilcoxon pour évaluer les différences entre les taux de regard sur la surface de l'humain et sur la surface du robot. Le test a révélé des différences significatives ($Z = 3081, p < .001$) entre les deux taux de regards. Plus précisément, les parti- cipants ont eu tendance à regarder plus souvent leur surface (Mdn = 0.939) que la surface du robot (Mdn = 0.061).

Par la suite, un test de Friedman a été effectué pour évaluer l'effet de la modalité sur les taux de regard dans la surface de l'humain et du robot. Le test a révélé un effet significatif ($\chi^2(2) = 21, p < .001$) du taux de regards des participants dans la surface de l'humain par rapport à la surface du robot.

Les comparaisons multiples post hoc utilisant une correction de Bonferroni ont montré que les taux de regard des participants étaient plus élevés dans leur surface dans les phases Respiration (Mdn = 0.953) et Immobile (Mdn = 0.958) que dans la phase Surveillance (Mdn = 0.898), respectivement $Z = 0.048, p < .001$ et $Z = -0.053, p < .001$.

Par ailleurs, les taux de regard étaient plus élevés sur la surface du robot dans la phase Surveillance (Mdn = 0.102) que dans les phases Respiration (Mdn = 0.047) et Immobile (Mdn = 0.042), respectivement $Z = -0.048, p < .001$ et $Z = 0.053, p < .001$.
<figure><img src="image_42.png" /></figure>

**FIGURE 4.8** – Diagramme en boîte des temps d'attente mesurés pour chaque action. Le don est en gris à gauche et l'enlèvement en orange à droite. Le temps d'attente moyen pour les dons était de 21.84 secondes (écart-type = 15.48) et de 6.68 secondes (écart-type = 10.58) pour les retraits. La médiane des prises en charge était de 16.91 secondes et de 4.29 secondes pour les retraits. Les temps d'attente pour les dons étaient compris entre 7.45s et 98.78s et entre 2.54s et 92.37s pour les retraits.

Enfin, il n'y a pas d'effet d'interaction significatif sur le taux de regards entre les modalités Respiration et Immobile pour la surface de l'humain, $Z = -0.004, p = 1.00$, et la surface du robot, $Z = 0.004, p = 1.00$.

L'ensemble de ces résultats soutiennent la validation de l'hypothèse H2.1.

#### 4.3.3.2 Effet de l'implication dans les tâches sur le score obtenu au questionnaire SART

Pour tester l'hypothèse H2.2, nous avons effectué une ANOVA à mesures répétées et n'avons trouvé aucune différence statistiquement significative entre les modalités sur le score SART ($F(2,50) = 1.825, p = 0.172$). Ces résultats ne confirment pas l'hypothèse d'une meilleure CS dans la phase Surveillance (M = 20.9, SD = 6.43) plutôt que dans la phase Immobile (M = 23.3, SD = 6.55) ou la phase Respiration (M = 22.6, SD = 6.48) et même entre les deux dernières.

Un test de corrélation a aussi été calculé afin de vérifier si il y avait un lien entre nos mesures objectives et nos mesures subjectives. Le test n'a pas mis en évidence de corrélation significative entre le score SART et les temps de don ($p > 0.05$), les temps de retrait ($p > 0.05$) et les taux de regard ($p > 0.05$) (voir le tableau 4.1).

Ces résultats infirment l'hypothèse H2.2 selon laquelle les participants s'attribuent une meilleure CS lorsqu'ils sont plus impliqués dans la tâche.
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>FIGURE 4.9 – Diagramme en boîte des taux de regard mesurés à l’intérieur de la surface d’intérêt humaine pour chaque modalité. Surveillance à gauche en orange, Immobile au centre en bleu et respiration à droite en gris.</figcaption></figure>

### 4.3.4 Effet du mouvement de respiration sur la réactivité des participants

Une ANOVA (3 x 2) à mesures répétées a été calculée pour étudier l’effet de l’action et de la modalité sur le temps d’attente du robot. L’ANOVA n’a pas montré d’interaction entre la Modalité et l’Action sur le temps ($F(2,50) = 2.426, p = .0987$). Comme il n’y avait pas d’effet d’interaction entre la Modalité et l’Action, les résultats ont été analysés séparément à l’aide de tests non paramétriques.

Un test de Friedman a été calculé pour évaluer l’effet de la modalité sur le temps d’attente du robot pour un don et a révélé des différences significatives ($\chi^2(2) = 10.2, p < .01$). Les comparaisons multiples post hoc utilisant une correction de Bonferroni ont également montré que les temps d’attente du robot étaient plus courts pour le don pendant la phase Immobile (Mdn = 13.9) que pendant la phase Surveillance (Mdn = 19.0), $Z = 2.95, p < 0.01$ et la phase Respiration (Mdn = 18.6), $Z = 4.51, p < 0.01$. D’autre part, les modalités Surveillance et Respiration ne diffèrent pas significativement, $Z = 1.02, p = 1.00$ (voir figure 4.12).

<table><caption>TABLE 4.1 – Corrélation entre le SART et les autres mesures objectives.</caption><thead><tr><th></th><th>Don</th><th>Retrait</th><th>Taux</th><th>SART</th></tr></thead><tbody><tr><td>Don</td><td>1.00</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Retrait</td><td>0.40 ***</td><td>1.00</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Taux</td><td>0.03</td><td>0.07</td><td>1.00</td><td></td></tr><tr><td><strong>SART</strong></td><td><strong>-0.14</strong></td><td><strong>-0.07</strong></td><td><strong>-0.04</strong></td><td><strong>1.00</strong></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>**FIGURE 4.10** – Diagramme en boîte des taux de regard mesurés à l’intérieur de la surface d’intérêt de Robot pour chaque modalité. Surveillance à gauche en orange, Immobile au centre en bleu et respiration à droite en gris.</figcaption></figure>

Un test de Friedman pour évaluer l’effet de la modalité sur le temps d’attente du robot pour un retrait a également été calculé. Les résultats des tests n’ont pas montré de différences significatives entre les modalités pour les temps d’attentes des retraits ($\chi^2(2) = 1.46, p = .482$) (voir figure 4.13).

Ces deux résultats concernant l’effet de la modalité sur le temps d’attente du robot, que l’action soit un don ou un retrait, contredisent notre hypothèse H3.

**4.4 Discussion des résultats obtenus**

L’objectif de ce chapitre était d’étudier, d’une part, le lien entre la capacité de projection (niveau 3 de la CS) et le partage d’attention d’un humain et d’autre part, l’influence des mouvements de signalisation sur l’attention d’un humain pendant qu’il réalise des tâches seul et en coopération avec un robot. Sur la base de ces deux objectifs scientifiques, trois hypothèses ont été proposées :

— **H1** : La capacité de projeter l’action ultérieure d’un robot améliore la réactivité des individus dans les tâches faites en coopération.

— **H2** : Les individus possèdent une meilleure conscience de situation lorsqu’ils sont impliqué dans un plus grand nombre de tâches en coopération avec un robot.

— **H3** : Les individus portent plus rapidement leur attention vers le robot lorsqu’il génère un mouvement d’attente plutôt que lorsqu’il reste immobile.
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 4.11 – Diagramme en boîte des scores SART calculés pour chaque modalité. Surveillance à gauche en orange, Immobile au centre en bleu et respiration à droite en gris.</figcaption></figure>

Une fois opérationnalisée, l'hypothèse H2 a été divisée en deux sous-hypothèses (H2.1 et H2.2). La première a été testée à l'aide de mesures objectives et la seconde à l'aide de mesures subjectives.

L'analyse des résultats confirme les hypothèses H1 et H2.1. En revanche, nos résultats ne confirment pas les hypothèses H2.2 et H3. Plus important encore, nos résultats soutiennent le contraire de H3 : le robot capterait l'attention des participants plus rapidement en restant immobile plutôt qu'en bougeant lorsqu'il attend de l'aide. Dans cette section, nos résultats sont discutés pour chacune de ces hypothèses.

## 4.4.1 Lien entre la capacité de projection de la conscience de situation et la performance

Conformément à H1, les résultats ont montré un effet du type d'action sur le temps d'attente du robot. En général, les participants ont fait attendre le robot plus longtemps lorsqu'il devait effectuer un don plutôt qu'un retrait. Nous pensons que la raison réside dans la capacité à anticiper ou non les deux actions. D'une manière générale, les participants ont fait attendre le robot presque trois fois plus longtemps lorsqu'ils devaient effectuer un don (3.34 s pour le retrait et 10.92 s pour le don), quelle que soit la modalité.

Cela peut s'expliquer par le fait que le don ne pouvait être que partiellement anticipé. Le participant pouvait s'attendre à devoir donner un Duplo au robot (c'est-à-dire que l'un des stocks d'une couleur est vide), mais cela n'était pas garanti. En effet, il n'y a aucun moyen de savoir si la première couleur manquante sera celle demandée par le robot, ni quand le robot en aura
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>**FIGURE 4.12** – Diagramme en boîte des temps d'attente mesurés pour le don pour chaque modalité. Surveillance à gauche en orange, Immobile au centre en bleu et respiration à droite en gris.</figcaption></figure>

besoin. Pour ces raisons, on s'est assuré que la projection des participants serait entravée.

Inversement, l'action de retrait pouvait être anticipée à n'importe quel moment de la phase. Quoi qu'il arrive, cette action n'était demandée qu'une fois que le robot avait terminé sa tâche. Le déterminisme de cette action signifiait que le participant n'avait besoin que d'un coup d'œil pour vérifier la progression de la tâche du robot.

Le fait qu'il n'y ait eu que des différences dans les temps de réaction entre les modalités pour l'action de don a renforcé l'importance de la capacité des participants à se projeter. Indépendamment de la modalité de communication et de l'attention portée au robot (phase Surveillance), les participants ont toujours pris très peu de temps pour retirer les constructions robotiques. Inversement, pour le don, la méthode de communication ne semble pas avoir influencé le temps d'attente et donc le manque de projection. Cela souligne l'importance de soutenir le processus complet de la CS des personnes en coopération avec un robot.

### 4.4.2 Impact de l'implication dans les tâches sur l'évaluation de la conscience de situation

En ce qui concerne les données sur les taux de regard, elles sont cohérentes avec le fait que les participants ont respecté les instructions. Nos résultats ont montré une validation de H2.1 et indépendamment du temps d'attente du robot, un comportement général approprié des participants. Un indicateur intéressant pour l'évaluation de la CS aurait été de trouver une corrélation entre la distribution du regard des participants et le temps d'attente du robot. On pourrait s'attendre à ce qu'un participant qui prête souvent attention au robot ait des temps de réaction
<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 4.13 – Diagramme en boîte des temps d'attente mesurés pour le retrait pour chaque modalité. Surveillance à gauche en orange, Immobile au centre en bleu et respiration à droite en gris.</figcaption></figure>

plus courts et fasse donc moins attendre le robot. Néanmoins, les résultats présentés dans le tableau 4.1 semblent suggérer qu’il n’y a pas de corrélation entre les taux de regard et les temps d’attente.

Contrairement à l'hypothèse H2.2, les participants n'ont pas estimé avoir une meilleure CS dans la première phase de l'expérience. Ce résultat peut sembler surprenant selon la littérature (Kaber & Endsley, 2004; Gombolay et al., 2017; Hopko et al., 2021; Roy et al., 2023), étant donné que l'instruction supplémentaire dans la modalité Surveillance était de regarder le robot et de lui prêter autant d'attention que possible. Cela leur a demandé de partager leur attention de manière significative. Ce faisant, ils devraient bénéficier d'une plus grande CS, puisque l'étape de perception de la boucle de la CS a été améliorée. Ce résultat est également étayé par le fait qu'aucune corrélation significative n'a été trouvée entre le SART et nos mesures objectives.

Ce résultat pourrait donc être lié à une évaluation incorrecte de la CS. Le SART est un questionnaire souvent critiqué pour l'évaluation de la CS. Le SAGAT est plus souvent recommandé comme mesure de la CS (Endsley et al., 1998). Sa nature en fait une mesure objective plutôt que subjective. D'autre part, l'un des points négatifs de ce questionnaire est qu'il exige de figer la tâche. Cela va à l'encontre de l'objectif de capter l'attention des participants. En effet, même si l'énigme de la Tour de Hanoï était une tâche distrayante, il était souhaitable d'absorber l'attention des participants autant que possible sur la tâche de la Tour de Hanoï. Le fait d'interrompre la tâche quatre fois (deux passages et deux retraits) par phase pouvait déjà fausser la concentration des participants sur la Tour de Hanoï. De ce fait, l'ajout de l'évaluation SAGAT aurait pu également compromettre la qualité de l'expérience.
### 4.4.3 Effet du mouvement de respiration sur l'attention

Alors que dans le chapitre précédent (chapitre 3), le mouvement de respiration améliorait la vigilance des personnes et donc leur sécurité, ce n'était pas le cas dans ce chapitre. Dans le travail présent, l'hypothèse H3 a été rejetée. Ce résultat peut s'expliquer de plusieurs manières. Tout d'abord, les participants n'avaient pas été informés de la signification du mouvement, ni même de son occurrence. Par opposition, le chapitre précédent montrait un effet positif des mouvements de signalisation en termes de performance dans un contexte de CHR, à la fois avec et sans information sur le mouvement.

Dans la présente expérience, le robot était en mouvement constant à proximité de l'opérateur humain. Par conséquent, le fait que le robot respire pour montrer qu'il est en attente n'a pas eu l'effet saillant escompté. Pendant cette phase, les participants ont vu le robot dans leur vision périphérique, actif et en mouvement permanent. Contrairement à la vision centrale, la capacité à discriminer les caractéristiques chute drastiquement en vision périphérique (Rosenholtz, 2016). Au vu des résultats, il semble que les participants n'aient pas été en mesure de faire la différence entre les mouvements du robot pour accomplir sa tâche et ses mouvements de respiration. Cependant, lorsque le robot restait immobile, les participants semblent avoir été interpellés par le changement d'état soudain du robot. L'arrêt du robot aurait donc été plus facilement remarqué. Nous pensons que ce problème se situe au niveau 1 de la CS, c'est-à-dire au niveau de la perception. Cette explication est d'autant plus plausible que le robot restait parfois immobile quelques secondes pendant les passations pour des raisons techniques. Bien que nous ne soyons pas en mesure d'en fournir une preuve concrète à partir des données, les participants étaient très souvent alertés par ces arrêts soudains du robot et tournaient leur regard vers lui.

Les résultats suggèrent que le fait de rendre le robot immobile peut également être considéré comme un geste de communication non-verbale. Dans le présent contexte de coopération, le robot effectuait une tâche continue. L'utilisation du mouvement pour communiquer n'a pas fait de différence. En revanche, le fait d'arrêter le mouvement du robot et de le maintenir immobile a provoqué une rupture dans l'activité du robot et de l'espace de travail, et donc dans la perception de l'humain.

### 4.4.4 Limites de l'expérimentation mise en place

Notre expérience a révélé un biais potentiel en ce qui concerne l'achèvement des tours de Hanoï. L'achèvement du jeu peut être divisé en plusieurs sous-problèmes, correspondant à des étapes intermédiaires à atteindre avant de terminer le jeu. Les ressources attentionnelles ont été mobilisées en fonction de ces étapes intermédiaires. Par exemple, l'une des étapes intermédiaires de l'achèvement correspond au placement du plus grand disque sur le piquet final, c'est-à-dire à la moitié de la résolution. Ainsi, lorsqu'un participant était proche d'une de ces étapes facilement identifiables, ses ressources cognitives et son attention étaient moins sollicitées, lui offrant l'opportunité de focaliser son attention sur le robot pendant quelques instants. Si cette fin d'étape était temporellement corrélée avec le moment d'attente du robot, la probabilité d'une intervention humaine serait plus élevée. Les expérimentateurs ont observé que les participants avaient tendance à jeter un coup d'œil au robot chaque fois qu'ils terminaient un jeu. Cela était particulièrement vrai pour ceux qui réussissaient à faire le jeu plusieurs fois. Certains participants n'ont terminé le jeu qu'une seule fois par phase, cette limite ne s'appliquant donc pas dans ce cas. Pour ceux qui ne parvenaient pas à résoudre le problème, la frustration de l'échec pouvait être une raison de regarder le robot plus souvent.
# Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons étudier le lien entre la capacité de projection des prochaines actions d'un robot et le partage de l'attention d'un humain dans un scénario de coopération. Ce chapitre nous a permis de répondre à la question 4 :

## Question 4

Les mouvements de signalisation d'un robot permettent-ils d'extraire un humain d'un état de tunnélisation attentionnelle et d'atténuer son manque de capacité de projection dans un scénario de coopération humain-robot ?

Dans un premier temps, les résultats expérimentaux ont montrés un engagement attentionnel des participants plus important sur leur propre tâche lorsqu'ils étaient incapables de prédire que le robot allait avoir besoin d'une assistance de leur part (i.e. un don). Cela souligne la nécessité de prendre en compte les capacités attentionnelles humaines dans les scénarios d'action conjointe impliquant un partenaire robotique. En effet, les participants semblent s'être retrouvé dans des situations de tunnélisation attentionnelle sur leur tâche lorsque leur capacité de projection était dégradée. Dans le cas où ils pouvaient prévoir l'attente du robot (i.e. pour un retrait), les participants n'étaient pas en dehors de la boucle de fonctionnement du robot. À l'aide de leur modèle mental de la tâche, ils pouvaient ainsi correctement prédire à court terme que le robot aurait besoin d'assistance.

Ce chapitre nous a aussi permis de vérifier si les mouvements de signalisation d'un robot pouvait permettre d'extraire les personnes d'un état de tunnélisation attentionnelle. L'expérimentation a révélé que les arrêts du robot étaient plus saillants pour attirer l'attention d'un partenaire humain que des mouvements de signalisation de respiration dans le contexte d'une tâche de coopération. Cela a été vérifié seulement dans le cas où les personnes ne pouvaient pas prévoir l'attente prochaine du robot. Ces résultats nous amène à considérer l'immobilité, ou l'arrêt, du mouvement du robot comme un moyen de communication non-verbale du robot et, par extension, comme un mouvement de signalisation supplémentaire.

Dans le chapitre 3, la tâche principale du robot consistait à rester inactif. Ainsi, les participants étaient directement alerté par le fait que le robot se déplaçait, car le fait de bouger rompait la dynamique de l'environnement. Dans le présent chapitre, c'est l'inverse qui s'est produit. Les participants sont habitués à voir le robot bouger dans leur vision périphérique. Ainsi, le fait qu'il génère un mouvement de respiration n'attire pas leur attention et ne les sort pas de leur état de tunnélisation. En revanche, le fait qu'il soit soudainement immobile va être plus saillant pour eux et ainsi attirer leur attention. Il semble donc que le contexte et la dynamique de l'environnement de travail soient des caractéristiques majeures à prendre en compte dans l'utilisation des mouvements de signalisation.

Une autre perspective de travaux futur réside dans la capacité à estimer la CS en temps réel dans un contexte de coopération à l'aide de mesures oculométriques. Notamment, il pourrait s'avérer fortement intéressant de détecter, en temps réel, une tunnélisation potentielle du partenaire humain. Le robot pourrait ainsi adapter son comportement et communiquer à son partenaire humain un besoin imminent d'intervention ou utiliser une mesure de dé-tunnélisation. Cela suppose que le partage d'attention d'une personne reflète sa CS et les modèles mentaux associés à la tâche. Dans le présent travail, les actions du robot ont été exécutées par défaut et
n'ont pas été conditionnées par le partage d'attention réel des participants.
# Chapitre 5

## La saillance des mouvements de signalisation

### Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>104</td></tr><tr><td>5.1 Synthèse comparative des deux expérimentations</td><td>105</td></tr><tr><td>5.2 Influence du mode d'interaction entre l'humain et le robot</td><td>107</td></tr><tr><td>5.3 Influence de la dynamique de l'environnement de travail</td><td>108</td></tr><tr><td>5.4 Influence du choix du mouvement</td><td>110</td></tr><tr><td>5.5 Recommandations pour la conception de mouvements de signalisation</td><td>112</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>113</td></tr></table>

### Introduction

Dans ce manuscrit, nous avons proposé d'utiliser les mouvements d'un robot collaboratif comme moyen de communication non-verbale avec un partenaire humain. Ces mouvements, nommés mouvements de signalisation, sont générés grâce à la redondance articulaire des robots et sont superposés à leur tâche principale. Ils permettent de rajouter une dimension de communication aux mouvements effectués par le robot pour accomplir ses tâches. Ces mouvements ont contribué à rendre les robots collaboratifs plus transparents pour leurs partenaires humains et ont ainsi amélioré l'interaction.

Dans le présent chapitre, nous proposons d'étudier la saillance des mouvements de signalisation pour améliorer la conscience de la situation de partenaires humains en robotique collaborative. Pour cela, nous discuterons d'abord des deux expérimentations et de leurs différences conceptuelles. Nous analyserons ensuite les différents facteurs qui ont contribués à la saillance des mouvements de signalisation proposés dans cette thèse. Sur la base de ces facteurs, nous proposerons des recommandations pour l'utilisation des mouvements de robot en tant que vecteur de communication saillant dans la robotique collaborative.

Ce chapitre répond à la question 5 présentée en Introduction de ce manuscrit.
### Question 5

Quels sont les facteurs qui contribuent à rendre les mouvements de signalisation saillants et porteur de la signification prescrite ?

Nous débutons ce chapitre en faisant la synthèse des deux expérimentations menées dans les chapitres 3 et 4 en section 5.1. Ensuite, nous discuterons des différents facteurs qui ont une influence sur la saillance des mouvements de signalisation dans les sections 5.2 à 5.4. Nous y aborderons les modes d'interaction (section 5.2), la dynamique de la tâche (section 5.3) et le choix du mouvement (section 5.4). Enfin, nous terminerons ce chapitre par des recommandations pour la conception des mouvements de signalisation en section 5.5.

## 5.1 Synthèse comparative des deux expérimentations

Deux expérimentations ont été mises en place pendant ces travaux de thèse (chapitre 3 et 4). Dans chacune d'elle, nous avons montré un effet positif des mouvements de signalisation sur la CS des participants. Les mouvements de signalisation ont également contribués à éviter les trois schémas d'accidents exposés dans la section 2.4.2 du chapitre 2.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>**FIGURE 5.1** – Mouvement de fléchissement mis en œuvre dans la première expérimentation.</figcaption></figure>

Dans la première expérience (chapitre 3), nous avons mis en place deux mouvements de signalisation. Le premier était un mouvement de signalisation d'état, la respiration, permettant au robot d'informer les participants que le robot était actif et pouvait reprendre son activité à tout moment (voir figure 5.2). Le second était un mouvement de signalisation d'action, le fléchissement, permettant au robot de communiquer à l'humain à propos de la tâche qu'il réalise (voir figure 5.1).

Dans la deuxième expérience (chapitre 4), nous avons ré-utilisé le mouvement de respiration pour informer les participants que le robot était dans un état d'attente d'une action de leur part (voir figure 5.2). Les résultats de l'expérimentation ont révélés que le mouvement de respiration était moins saillant que l'arrêt des mouvements du robot pour attirer l'attention des personnes vers le robot. Cela nous a amené à considérer l'arrêt des mouvements du robot, ou
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>**FIGURE 5.2** – Exemple du mouvement de respiration mis en œuvre dans les deux expérimentations.</figcaption></figure>

l'immobilité, comme un mouvement de signalisation supplémentaire.

Il semblerait que les mouvements de signalisation ont bien permis d'atténuer, voir même d'éviter, la succession d'apparition des démons de la CS, tels que présentés dans le chapitre 2 (voir figure 5.3), au cours de nos expérimentations. Le mouvement de respiration, dans le chapitre 3, a empêché les participants de se retrouver dans le schéma d'accident n°1 (page 50). Ce mouvement a contribué à soutenir le modèle mental des participants et à renforcer leur vigilance lorsqu'ils passaient proche du robot. Lorsque le robot effectuait un mouvement de fléchissement, il permettait d'éviter la manifestation du schéma n°2 (page 50). Ce mouvement a permis de ré-introduire l'humain dans la boucle d'action du robot et a ainsi amélioré leur performance et renforcé leur CS. Enfin, dans le cas du chapitre 4, l'arrêt des mouvements du robot a été plus saillant que le mouvement de respiration pour extraire les participants d'un état de tunnélisation et donc pour prévenir du schéma n°3 (page 50).

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>**FIGURE 5.3** – Schémas des séquences d'apparition de démons de la CS présentés en chapitre 2.</figcaption></figure>

Dans la suite de ce chapitre, nous discuterons des différents facteurs qui ont pu rendre inef-
ficace le mouvement de respiration pour dé-tunnéliser les participants dans la deuxième expé-
rimentation. Ces facteurs représentent les différences conceptuelles entre les deux expériences
présentées dans le manuscrit de cette thèse. D'abord, il se peut que le mode d'interaction entre l'humain et le robot ait eu une influence dans la perception du mouvement de signalisation. La deuxième différence concerne la dynamique générale de l'environnement de travail dans les deux expérimentations. Enfin, le troisième facteur concerne le choix du mouvement tout en tenant compte de ses propriétés physiques : la position, la vitesse et l'accélération.

## 5.2 Influence du mode d'interaction entre l'humain et le robot

Il semble que le mode d'interaction entre l'humain et le robot ait eu une influence sur la perception des mouvements de signalisation dans nos deux expérimentations. Dans le chapitre 3, la tâche de simulation de découpe de bois est faite en collaboration avec le robot (Cobot 1). Aussi, ils sont en coexistence avec le deuxième robot (Cobot 2) puisqu'ils partagent le même environnement de travail. En revanche, dans le chapitre 4, les tâches sont réalisées en coopération. Ces différents modes d'interaction ont également influencés la disposition des agents dans l'environnement de travail. De ce fait, les participants portaient différemment leur attention vers leurs partenaires robotiques.

Pendant la tâche de simulation cobotisée de découpe de bois (chapitre 3), l'humain ne réalise aucune autre tâche que celle en collaboration avec le robot (Cobot 1). Ils partagent le même espace de travail, au même moment et travaillent simultanément sur le même produit ou composant (Bauer et al., 2016; Müller et al., 2017; Matheson et al., 2019; Kumar et al., 2020). De ce fait, le nombre de distractions potentielles de la tâche est réduit et les participants peuvent pleinement se concentrer sur leurs actions. Aussi, le fait que la tâche soit faite en collaboration implique que les participants avaient toujours le robot dans leur champs visuel, face à eux, pendant qu'ils poussent la planche en bois (voir figure 5.4). Pendant la tâche de collaboration, le mouvement de signalisation généré concerne la tâche effectuée par le robot et permet à l'opérateur de comprendre et projeter les actions de son partenaire.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>**FIGURE 5.4** – Placement des participant par rapport au robot dans la première expérience. Le robot est placé dans le champs visuel du participant.</figcaption></figure>

Pour le robot (Cobot 2) effectuant des mouvements de signalisation de respiration, la co-
existence suscite deux particularités. L'humain et le robot partagent le même environnement mais ne partagent pas leur espace de travail respectif (Bauer et al., 2016; Müller et al., 2017; Matheson et al., 2019; Kumar et al., 2020). D'abord, la disposition de la salle fait que le robot est dans le dos des participants et qu'ils ne le perçoivent pas la majeure partie du temps. Ainsi, ils ne prêtent pas attention à son activité. Cela ne provoque pas de danger physique pour les personnes puisque le robot est suffisamment éloigné d'eux. En revanche, dès lors qu'ils devaient se déplacer dans la salle expérimentale, le robot était dans leur champs visuel. Par conséquent, l'attention visuelle des participants était dirigée vers le robot. Comme il n'y a ni partage d'espace de travail ni partage de tâche, le mouvement de signalisation réalisé par le robot a seulement besoin de communiquer à propos de son état.

Dans le chapitre 4, les participants participent à une tâche de coopération. Ils partagent le même espace de travail, au même moment et sur des tâches séparées (Bauer et al., 2016; Müller et al., 2017; Matheson et al., 2019; Kumar et al., 2020). L'humain, de son côté, a pour rôle de terminer le plus de fois le jeu des tours de Hanoï. Le robot, lui, doit réaliser une tâche de construction de pile de Duplo. Occasionnellement, l'humain doit coopérer avec son partenaire robotique et l'assister dans sa tâche de construction. Cette répartition des tâches induit que les participants n'ont porté que très peu leur attention vers le robot, typiquement seulement lorsque nécessaire. Il convient cependant de garder en tête que le robot se situait dans leur vision périphérique (voir figure 5.5). Un autre élément qui peut affecter la saillance du mouvement de signalisation concerne la nature de la tâche des tours de Hanoï. Cette dernière requiert un niveau élevé de concentration et d'attention pour être accomplie Simon (1975). Elle engendre ainsi une charge cognitive élevée pour le participant, ce qui mène à dégrader les capacités de perception du mouvement dans la vision périphérique (Vater et al., 2022). Il est aussi important de prendre en compte la disponibilité cognitive de l'opérateur (Gateau et al., 2016). Dans le cas où ce dernier est concentré sur sa tâche, les chances qu'il s'aperçoive que le robot cherche à communiquer avec lui sont amoindries. Dans le cas de la coopération, le robot doit communiquer à propos de son état mais aussi à propos de sa tâche pour maintenir l'humain dans sa boucle d'action ou l'empêcher de tunnéliser son attention sur sa propre tâche et ce, au bon moment.

De par leur nature, les modes d'interaction impliquent donc différents besoins de communication. En effet, nous avons pu voir que selon la configuration de l'environnement de travail, les mouvements de signalisation générés par un robot collaboratif n'ont pas pour rôle de communiquer les mêmes informations à leur partenaire humain. Notamment, nous avons vu que l'attention que l'opérateur porte sur le robot peut différer selon s'il y a coexistence, coopération ou collaboration. Un autre facteur qui pourrait influencer l'attention portée vers un mouvement de signalisation relève de la perception de ce mouvement dans l'environnement de travail.

## 5.3 Influence de la dynamique de l'environnement de travail

Bien que, dans le chapitre 3, le mouvement de respiration améliorait la vigilance des personnes, ce n'était pas le cas dans le chapitre 4. En effet, l'attention des participants étaient plus rapidement attiré par les arrêts du robot. Cela peut s'expliquer du fait que le contexte de la tâche et l'utilisation du mouvement étaient différents. Dans le chapitre 3, le geste avait été utilisé pour indiquer un état de passivité et d'inactivité temporaire. Cette fois, l'indication de l'attente d'une intervention humaine lors de l'exécution d'une tâche a été ajoutée.

Une première différence dans la saillance du mouvement de signalisation de respiration réside dans l'activité du robot qui précède l'état d'attente. Dans l'expérience du chapitre 4, le
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>**FIGURE 5.5** – Placement du robot par rapport au participant dans la deuxième expérience. Le robot est placé sur la droite du participant, dans sa vision périphérique.</figcaption></figure>

robot était en mouvement constant à proximité de l'opérateur humain. Par conséquent, le fait que le robot respire pour montrer qu'il attend n'a pas eu l'effet saillant escompté. Le robot était actif et en mouvement permanent dans la vision périphérique des participants (voir figure 5.5). Contrairement à la vision centrale, la capacité à discriminer les caractéristiques chute drastiquement en vision périphérique (Rosenholtz, 2016). Cela est d'autant plus le cas dans des situations visuellement bruitées où il a été suggérer que la vision périphérique ne parvient pas à séparer le signal (dans notre cas le mouvement de signalisation) du bruit visuel (les autres mouvements du robot) (Thompson et al., 2007). De plus, au vu des résultats, il semble que les participants n'aient pas été en mesure de faire la différence entre les mouvements du robot pour accomplir sa tâche et ses mouvements de respiration. Le fait qu'ils aient été concentrés à jouer au jeu des tours de Hanoï les a rendus aveugles au changement de mouvement du robot dans l'espace de travail. Aussi, un signal trop faible, lent ou semblable au signal précédent, n'attire pas suffisamment l'attention et résulte en une cécité au changement (Rensink, 2002).

A l'inverse, dans le chapitre 3, le Cobot 1, qui générait des mouvements de signalisation d'action n'effectuait aucun mouvement de ses articulations lorsqu'il reproduisait les résistances de bois. Ainsi, le fait qu'il superpose à sa tâche de poussée des mouvements de communication interpellait les participants. Là encore, c'est le changement d'état soudain du robot qui attire l'attention des participants et rend le mouvement saillant. Cette hypothèse est renforcée par les résultats du chapitre 4. Lorsque le robot restait immobile, les participants semblent avoir été interpellés par le changement d'état soudain du robot. Cela est d'autant plus plausible que le robot pouvait parfois s'arrêter entre ses sous-tâches pendant les expériences pour des raisons techniques. Bien que nous ne soyons pas en mesure d'en fournir une preuve concrète à partir des données, les participants étaient très souvent alertés par ces arrêts soudains du robot et tournaient leur regard vers lui.

Une partie de la saillance des mouvements de signalisation résiderait donc dans le fait que ce dernier doit rompre avec la dynamique actuelle de mouvement du robot. Par exemple, si le
robot est constamment en mouvement, alors une signalisation adaptée pour attirer l'attention de
la personne consiste à arrêter les mouvements du robot. En revanche, si le robot est principale-
ment statique, alors il convient de le mettre en mouvement pour attirer l'attention de l'opérateur.
Cela est cohérent avec les limites des capacités humaines à la détection des changements (Ren-
sink, 2002). Un moyen supplémentaire de rompre avec la dynamique actuelle consisterait à
changer le mouvement du robot ou à manipuler la dynamique du robot : sa position, sa vitesse
ou son accélération.

5.4 Influence du choix du mouvement

Un autre aspect à prendre en compte dans la saillance d'un mouvement de signalisation réside dans le choix du mouvement lui même et de la signification qu'il doit porter. Cela peut être rendu difficile du fait de la méthode de génération de ce type de mouvements de communication. En effet, comme expliqué dans la section 3.1 du chapitre 3, les mouvements de signalisation sont superposés aux mouvements réalisés pour effectuer la tâche du robot grâce à sa redondance articulaire. Les mouvements de communication ne doivent donc pas interférer avec la tâche principale du robot. Cela est d'autant plus important dans le contexte de la robotique industrielle puisque le robot doit avant tout être un agent opérant et non pas un agent de communication.

Comme nous l'avons vu dans la section 3.1.1 du chapitre 3, le mouvement peut être considéré comme un sens à part entière, à la fois comme un objet d'action et de perception (Berthoz, 1997). D'après la théorie de Berthoz (1997), le mouvement doit être vu comme une boucle fermée rétroactivee, qui s'ajuste au cours du temps en fonction de la perception. Les études sur la perception du mouvement soulignent la capacité humaine à en distinguer des caractéristiques physiques ou cognitives (Colombel, 2022) comme l'identité d'une personne (Cutting & Kozlowski, 1977; Westhoff & Troje, 2007), son genre (Troje, 2002; Mather & Murdoch, 1994), des émotions (Dittrich et al., 1996; Parkinson et al., 2017) ou l'état de santé d'un individu (Sundelin et al., 2015; Kramer et al., 2010). Cette capacité de distinction ne se limite pas à la perception de mouvements humains mais s'applique aussi pour les mouvements de robots. Il a été montré que des observateurs humains sont capables de reconnaître des gestes d'hésitation d'un robot dans des scénarios de CHR (Moon et al., 2011). Les mouvements d'un robot pourraient être un moyen d'indiquer aux utilisateurs les actions et les interactions possibles (Hoffman & Ju, 2014). Ces indices sont appelés « affordances » (Norman, 1999) et font référence aux possibilités d'action facilement perceptibles par un acteur.

Dans le chapitre 3, le mouvement de fléchissement représentait un mouvement antagoniste de résistance à la poussée de l'humain. Métaphoriquement, on pourrait voir ce mouvement postural comme une personne se tenant sur ses appuis afin de résister à la poussée d'un autre individu. Plus l'individu qui résiste est fléchi sur ses appuis, plus il résistera à la poussée de son adversaire. Ici, le fléchissement du robot symbolise cet individu qui résiste à la poussée de adversaire, à savoir son partenaire humain (voir figure 5.1). Le mouvement de respiration symbolisait que le robot était actif, ou « en vie » (Terzioğlu et al., 2020; Cuijpers & Knops, 2015). Dans le chapitre 3, il indiquait une potentielle reprise d'activité soudaine et donc, un danger. Dans le chapitre 4, il signifiait l'attente du robot d'une action de l'humain. Dans cet état, le robot tournait légèrement sa pince vers son partenaire humain (voir figure 5.6), comme s'il le regardait, et restait statique, tout en respirant, comme un être vivant. Ces deux types de mouvements font écho aux travaux qui portent sur les caractéristiques anthropomorphiques du mouvement
des robots (Duffy, 2003; Terzioğlu et al., 2020; Kuz et al., 2015; Petruck et al., 2016). L'anthropomorphisme correspond à l'attribution de propriétés ou de caractéristiques semblables à celles d'humains à des objets (Duffy, 2003). D'après ces travaux, doter les mouvements des robots de propriétés anthropomorphiques favoriserait leur acceptabilité et soutiendrait également la compréhension de l'intention du robot par l'opérateur (Kuz et al., 2015; Terzioğlu et al., 2020). Ainsi, cela rendrait les robots plus transparents vis-à-vis de leurs partenaires (Alonso & De La Puente, 2018).

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>**FIGURE 5.6** – Posture d'attente du robot dans la deuxième expérience. Le robot est placé au dessus de la plaque de Duplo, la pince légèrement tournée vers le partenaire humain.</figcaption></figure>

Le choix du mouvement doit aussi se faire en considérant la dynamique du robot : la position, la vitesse et l'accélération. Pour la position, il a été recommandé de limiter la zone de déplacement du robot et d'informer préalablement les opérateurs humains des mouvements du robot de manière à ce qu'ils disposent d'une faible charge cognitive (Arai et al., 2010). D'après les auteurs, la vitesse d'un robot peut aussi impacter négativement la charge cognitive des opérateurs. D'autres travaux ont montrés qu'une vitesse plus élevée des mouvements d'un robot couplée à une faible prévisibilité augmentent la perception du risque, l'anxiété et la charge de travail des opérateurs tout en diminuant la performance à la tâche (Koppenborg et al., 2017). Les auteurs soutiennent l'idée que les mouvements erratiques du robot avec des directions de mouvement ambiguës peuvent empêcher l'opérateur de développer un modèle mental approprié des fonctions et des mouvements du robot. Aussi, un robot qui se déplace rapidement peut perturber la réalisation d'une tâche en détournant l'attention visuelle de l'opérateur. Enfin, il a été mis en avant qu'une vitesse élevée d'un robot dans son espace de travail augmente le temps d'attente d'un opérateur avant d'entrer dans ce même espace (Or et al., 2009).
Des travaux en physiologie ont montrés que des mouvements rapide et perçus menaçants provoquent une conductance cutanée plus élevée (Takahashi et al., 2001; Kulić & Croft, 2007; Dehais et al., 2011). Cette hausse correspond à une augmentation du stress (Handri et al., 2010) ou de la charge cognitive (Shi et al., 2007). Aussi, il a été mis en évidence qu'une vitesse élevée du robot augmente le temps de fixation vers ce dernier (Dehais et al., 2011). Cette augmentation du temps de fixation est due à la caractéristique menaçante du robot conduisant l'opérateur à être vigilant vis-à-vis de son partenaire. A l'inverse, les auteurs ont montrés que des mouvements trop lents augmentent le nombre de saccades oculaires vers le robot et contribuent à rendre difficile la compréhension de son intention et la décision d'action du partenaire humain (Dehais et al., 2011).

Même si le choix du mouvement en tant que tel semble être un facteur déterminant dans la saillance d'un mouvement de signalisation, nous avons vu que les composantes du mouvement qui le définissent ont aussi une influence. Nous avons vu que la position, la vitesse et l'accélération du mouvement d'un robot avaient des effets impactant tant psychologiquement que physiologiquement sur les partenaires humains.

## 5.5 Recommandations pour la conception de mouvements de signalisation

Sur la base de ces facteurs, nous proposons une liste de recommandations pour la conception de mouvement de signalisation. Cette dernière s'adresse aux roboticiens et à toutes les personnes souhaitant exploiter les mouvements d'un robot comme canal de communication non-verbale pendant qu'il réalise une tâche. L'objectif de ces recommandations est d'assurer la saillance des mouvements de signalisation et ainsi renforcer la sécurité d'opérateurs en interaction avec des robots collaboratifs.

1. **Le mode d'interaction** : c'est le premier élément à prendre en compte lorsqu'on souhaite communiquer de manière saillante avec les mouvements d'un robot. Un même mouvement sera perçu différemment selon la disposition de l'espace de travail et la nature de l'interaction.

(a) Dans le cas d'une coexistence, c'est-à-dire seulement le partage de l'environnement de travail, le robot n'a pas besoin de communiquer à propos de sa tâche mais uniquement à propos de son état avec l'humain. Ici, les mouvements de signalisation doivent avant tout favoriser la sécurité de l'opérateur et l'empêcher de se mettre en danger. L'objectif est de soutenir le modèle mental de l'opérateur et ainsi de favoriser sa sécurité en empêchant toute prise de risque. Idéalement, le mouvement de signalisation ne doit être mis que lorsque c'est nécessaire et non pas par défaut au risque de provoquer le démon de la saillance inappropriée (section 1.3.3).

(b) Dans le cas d'une coopération, l'humain et le robot partagent leur espace de travail et peuvent être amenés à coopérer sur une même tâche de manière séquentielle. Les mouvements de signalisation du robot doivent communiquer à propos de son état et des actions qu'il partage avec l'opérateur. Ils ont pour rôle de maintenir l'humain dans la boucle d'action du robot en l'empêchant notamment de tunnéliser son attention sur sa propre tâche. En cela, ils maintiennent son niveau de sécurité et soutiennent sa performance à la tâche. Cependant, le robot ne doit pas gêner l'opérateur dans la réalisation de sa tâche. Les moments de communication doivent donc être correctement choisis en accord avec les moments de disponibilités cognitive de l'opérateur.
(c) Dans le cas d'une collaboration, l'humain et le robot partagent un même espace de travail et une même tâche. Les mouvements de signalisation du robot doivent principalement concerné la tâche partagée par l'humain et le robot. L'opérateur doit pouvoir comprendre et projeter les actions de son partenaire robotique pendant la tâche. Il convient ici de s'inspirer de la théorie de l'action jointe (section 1.2) afin de coordonner le travail d'équipe et favoriser les prédictions d'actions des partenaires.

2. **La dynamique de la tâche** : il s'agit du deuxième élément dont il faut tenir compte dans la conception d'un mouvement de signalisation. Ce dernier doit, dans la mesure du possible, rompre avec la dynamique courante des mouvements du robot. Afin d'être saillant, il est important que le mouvement de communication ne puisse pas être confondu avec un mouvement que le robot pourrait effectuer pour réaliser une de ses tâches. Cela peut être fait de plusieurs manières en jouant sur les différentes composantes du mouvement du robot afin de les différencier de ceux réalisés pour la tâche.

3. **Le choix du mouvement et de sa dynamique** : c'est le troisième élément à considérer pour s'assurer d'une communication saillante. D'abord le choix du mouvement doit être en accord avec la signification du message à transmettre. Ce mouvement peut être doté de caractéristiques anthropomorphique afin de favoriser la compréhension de son sens. Ce choix peut aussi être appuyé par le positionnement ou la vitesse du robot. Par le positionnement, le robot peut communiquer une intention d'action ou une demande d'assistance à son partenaire. Un mouvement rapide aura tendance a être perçu plus rapidement par le partenaire humain et occasionnera une réponse plus rapide. Pour autant, il faut tenir compte des effets de la perception d'un mouvement rapide sur le stress ou la charge cognitive et ne pas sur-exploiter cette composante.

Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons analysé les différents facteurs qui peuvent influencer la saillance
d'un mouvement de signalisation généré par un robot collaboratif. Pour cela, nous nous sommes
inspirés de la littérature et des différences conceptuelles entre les expérimentations présentées
dans les chapitres 3 et 4 de ce manuscrit. L'objectif de ce chapitre était de mettre en évidence
des recommandations pour guider les roboticiens et les communautés d'IHR et de CHR à implé-
menter des mouvements de signalisation sur des robots. Ce chapitre nous a permis de répondre
à la question 5 :

Question 5

Quels sont les facteurs qui contribuent à rendre les mouvements de signalisation saillants et porteur de la signification prescrite ?

Nous avons commencé par rappeler les mouvements de signalisation mis en œuvre dans les deux expérimentations et l'influence qu'ils ont eu sur la CS des participants en section 5.1. Nous avons discuté de l'influence du mode d'interaction et de la disposition des agents dans l'environnement de travail sur la saillance des mouvements de signalisation dans la section 5.2. L'influence de la dynamique de l'environnement de travail, et notamment du robot, a ensuite été explorée dans la section 5.3. Ensuite, dans la section 5.4, nous nous sommes intéressés à l'influence du choix du mouvement et de sa signification ainsi que sa dynamique : la position, la vitesse et l'accélération. Enfin, dans la section 5.5, nous avons proposé des recommandations
de conception des mouvements de signalisation.

Pour l'heure, ce type de communication a été exploité avec des robots collaboratifs mais pourrait tout à fait s'exporter avec d'autre types de robots : industriels, sociaux, médicaux, etc. Il pourrait être intéressant d'étudier l'impact de ces mouvements de communication sur la CS de personnes dans d'autres contextes ou avec des robots d'aspect différent.

Une autre perspective a explorer serait de reproduire nos expérimentations en jouant sur les différentes composantes du mouvement, notamment la vitesse. En effet, il est possible que le mouvement de respiration du chapitre 4 eut été plus saillant si le robot avait déplacé plus rapidement ses articulations. Nous aurions pu alors observer des résultats expérimentaux autre que ceux obtenus dans notre étude. Aussi, dans le chapitre 3, il aurait convenu d'étudier l'influence de la vitesse du robot sur la distance de passage. Un robot plus rapide aurait peut-être renforcer nos résultats. A l'inverse, un mouvement de respiration plus lent aurait probablement diminuer la vigilance des participants et les auraient conduits à prendre plus de risque en passant proche du robot.
# Conclusion et perspectives

## Table des matières

<table><tr><td>Conclusion</td><td>115</td></tr><tr><td>Perspectives</td><td>119</td></tr></table>

## Conclusion

Au cours de ce manuscrit, intitulé « Exploitation du mouvement du robot pour améliorer la conscience de situation dans la collaboration humain-robot », nous avons essayé de répondre à plusieurs objectifs. La contribution principale de nos travaux de recherche réside dans la proposition des mouvements de signalisation en tant que moyen de communication non-verbale des robots. Ces mouvements sont une opportunité de fournir à des cobots un canal de communication supplémentaire sans pour autant entraver leur tâche principale. Dans le cadre de cette thèse, les mouvements de signalisation ont été mis en œuvre pour étudier leur influence sur la conscience de la situation (CS) dans la collaboration humain-robot (CHR).

Dans le chapitre 1, nous avons présenté un état de l'art des différentes thématiques nécessaire à la prise en compte de la conscience de la situation (CS) dans le cadre de la collaboration humain-robot (CHR). Cela nous a permis, d'une part, de poser le contexte théorique en lien avec les travaux du manuscrit et, d'autre part, de proposer une réponse à la question 1 :

### Question 1

Comment modéliser la conscience de situation d'un humain afin qu'elle puisse être soutenue par les actions d'un robot dans le cadre de la collaboration humain-robot ?

Nous avons d'abord discuté de l'apport de la robotique collaborative dans les milieux industriels et de la volonté de faire travailler des robots aux cotés des humains. Cela nécessite de sécuriser les interactions tant du point de vue cognitif que physique tout en gardant à l'esprit des contraintes de performances à la tâche. Un moyen de concilier sécurité et performance est de s'inspirer de la théorie de l'action jointe. Le concept repose sur les capacités des individus à partager des représentations, prédire les actions et intégrer les effets prévus des actions de chaque individu. Dans le contexte de la CHR cela nécessite de donner aux robots collaboratifs des capacités sociales d'interaction, notamment de communication, pour partager des informations avec leur partenaires humains pendant des actions jointes. Nous avons ensuite présenté la CS en nous concentrant sur le modèle de Endsley (1995b) qui a guidé nos travaux de recherche. Il
nous parait nécessaire pour un humain de disposer d'une bonne CS en vue de réaliser une action jointe. En effet, posséder une bonne CS implique que l'individu possède la capacité d'orienter ses prises de décisions en fonction de ses buts prédéfinis et de ses modèles mentaux construits à partir des informations perçues dans l'environnement. Pour finir, nous avons discuté des apports de la prise en compte de la CS dans l'IHR et la CHR. A l'aide de ces connaissances, et afin de répondre à la question 1, nous avons proposé un modèle de prise en compte de la conscience de situation par un robot dans le contexte de la CHR (voir figure 6.1).

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>**FIGURE 6.1** – Modèle de prise en compte de la conscience de situation par un robot proposé dans le chapitre 1.</figcaption></figure>

Dans ce modèle, l'humain et le robot partagent un environnement de travail et participent conjointement à une tâche. La contribution principale réside dans le bloc « **Estimation de la conscience de situation de l'humain** ».

Celle-ci peut se faire à partir des informations perçues : l'état de l'environnement, l'action de l'humain sur la tâche ou l'état courant de la tâche. Ces informations permettent au système robotique d'estimer la CS de l'humain. Cette estimation peut-être qualitative ou quantitative selon les méthodes de mesures à disposition. Une fois estimée, la CS est traitée comme une information supplémentaire fournie à la machine à état du système robotique. Elle vient ainsi influencer l'action réalisée par le robot afin de soutenir la CS de l'humain. Cette estimation permet d'une part d'évaluer la sécurité de l'opérateur et aussi de la soutenir si cela est nécessaire. Ce modèle soulève de nombreux questionnements à propos de la prise en compte de la CS dans le contexte de la CHR. Nous avons ainsi tentés d'y apporter des réponses dans les chapitres suivants.

Dans le chapitre 2, nous avons cherché à mettre en évidence les problèmes relatifs à la CS des opérateurs en interaction avec des robots dans les milieux industriels. Pour cela, nous avons analysé des rapports d'accidents de robotique industrielle issus de la base de données EPICEA de l'INRS. Ce travail a été valorisé par une publication dans un journal (Camblor et al., 2022b). A l'aide de cette analyse, nous avons souhaité répondre à la question 2 :
### Question 2

Quels sont les facteurs de risques qui peuvent participer à la dégradation de la conscience de situation d'un opérateur en milieu industriel ?

Cette analyse suggère que les démons de la CS sont les principaux responsables de la dégradation de la CS des opérateurs dans les accidents de robotique industrielle. Nous avons proposé d'analyser les rapports d'accidents de robotique industrielle en utilisant les démons de la conscience de la situation (CS) comme grille de lecture. Cette analyse a mis en évidence qu'un manque de CS des opérateurs était responsable des erreurs menant aux accidents. Nos résultats ont montrés l'apparition de quatre des huit démons de la CS avant les accidents : le modèle mental errant, le syndrome hors de la boucle, la tunnélisation attentionnelle et la saillance inappropriée. Nous avons mis en évidence trois schémas systématiques d'accidents. Chacun de ces schémas est caractérisé par la manifestation d'un ou plusieurs des quatre démons de la CS. Un point important des schémas d'accidents exposés concernait le manque de saillance de l'information. Nous avons alors fait l'hypothèse que la principale raison du manque de CS des opérateurs et de l'apparition des démons de la CS est une mauvaise utilisation des moyens de communication dans l'environnement de travail.

Cette analyse nous a mené à considérer l'utilisation du robot en tant que moyen de communication à l'aide de ses mouvements dans le chapitre 3. Ce choix a été motivé par le fait que le robot est souvent la source principale de danger dans l'environnement de travail. En cela, l'opérateur serait alors plus vigilant vis-à-vis du robot et son attention ne serait pas détournée vers un système ou une interface supplémentaire destinée à la communication. Cela contribuerait à rendre les robots collaboratifs plus transparents vis-à-vis de leurs partenaires d'interaction. Ce travail a été valorisé par une publication et une communication orale dans une conférence (Camblor et al., 2022a). Ce chapitre répond à la question 3 :

### Question 3

La communication d'un robot à l'aide de ses mouvements permet-elle d'améliorer la conscience de situation d'un humain avec qui il interagit ?

Nous avons répondu positivement à cette question en introduisant le concept de mouvement de signalisation en tant que moyen de communication non-verbale du robot. Ces mouvements sont considérés comme un moyen de soutenir les interactions d'un robot collaboratif avec un humain en renforçant sa CS. Le point fort de ce type de mouvements réside dans le fait qu'ils permettent au robot de réaliser des tâches tout en communiquant grâce à la redondance de leurs articulations. Nous les avons déclinés en deux types : les mouvements de signalisation d'actions, qui informent à propos de la tâche du robot, et les mouvements de signalisation d'états, qui informent à propos de l'état courant du robot. Nous avons proposé une expérimentation dans laquelle nous avons vérifié l'effet de deux de ces mouvements sur la CS de participants. Dans cette expérimentation, les participants devaient collaborer avec un cobot (Cobot 1) pour réaliser une tâche de simulation cobotisée de découpe de bois. Pendant la tâche, le robot générait un mouvement de fléchissement (mouvement de signalisation d'action) informant l'opérateur de la résistance générée par le robot. Un deuxième cobot (Cobot 2) était présent dans l'environnement de travail. Ce dernier pouvait être actif (en mouvement) ou en attente. Lorsqu'il était en attente, le robot restait immobile ou il faisait un mouvement de respiration (mouvement de signalisation
d'état). Ce mouvement de signalisation avait pour but d'informer l'opérateur de l'activité du robot et d'une potentielle reprise des mouvements. Les deux mouvements de signalisation mis en place ont permis d'éviter deux des trois schémas systématiques d'accidents obtenus dans le chapitre 2. Nos résultats ont montré que les deux mouvements de signalisation ont contribué à soutenir le modèle mental des participants au cours de la tâche et dans l'environnement de travail. Aussi, le mouvement de fléchissement a permis de les maintenir dans la boucle d'action du robot. Plus précisément, le mouvement a permis aux opérateurs de projeter l'action du robot avant de réaliser leur propre action.

Pendant l'expérimentation du chapitre 3, il n'était pas possible d'anticiper la résistance produite par le robot sans qu'il ne génère un mouvement de signalisation. Cela nous a conduit a nous interroger sur le rôle de la capacité de projection (niveau 3 de la CS) sur l'effet des mouvements de signalisation dans le chapitre 4. Aussi, l'humain et le robot générant le mouvement de signalisation de fléchissement était en situation de collaboration : ils partageaient le même espace de travail et une tâche commune en se trouvant l'un en face de l'autre. Ainsi, dans le chapitre 4, nous nous sommes aussi intéressés à l'effet des mouvements de signalisation dans le cas où le partenaire humain concentre son attention sur une tâche et doit occasionnellement coopérer avec un robot collaboratif sur une autre tâche. Ce travail a été valorisé par une publication dans un journal (Camblor et al., 2024). Cela nous a permis de répondre à la question 4 :

## Question 4

Les mouvements de signalisation d'un robot permettent-ils d'extraire un humain d'un état de tunnélisation attentionnelle et d'atténuer son manque de capacité de projection dans un scénario de coopération humain-robot ?

La réponse apportée à la question 4 est plus nuancée. Nous avons proposé un protocole expérimental dans lequel les participants devaient jouer au jeu des tours de Hanoï et assister un robot dans une tâche d'assemblage. Le jeu des tours de Hanoï avait pour but de tunnéliser l'attention des participants sur une tâche autre que celle faite en coopération avec le robot. Le protocole permettait également d'étudier l'influence des capacités de projection sur le partage d'attention des personnes. L'assistance pouvait se faire de deux manières : donner au robot une pièce à assembler ou retirer les assemblages terminés par le robot. L'action de don ne pouvait pas être anticipée par les participants contrairement à celle de retrait. Cela nous a permis de vérifier l'effet d'un mouvement de signalisation, la respiration, lorsque la capacité de projection des participants était entravée ou non. Dans ce chapitre, le mouvement de respiration indiquait aux participants que le robot était en état d'attente d'une action d'assistance de leur part. Les résultats expérimentaux ont montrés des temps de réaction plus court pour assister le robot lorsqu'ils pouvaient projeter sa prochaine action (retrait). En revanche, nos résultats ne nous ont pas permis de conclure quant à la capacité du mouvement de respiration à dé-tunnéliser les participants de la tâche de Hanoï. D'après nos données, il semblerait que l'arrêt des mouvements du robot a été plus saillant que la respiration pour attirer l'attention du participant vers le robot lorsque ce dernier nécessitait une assistance dans sa tâche. Ces résultats nous ont amenés à considérer l'immobilité, ou l'arrêt, du mouvement du robot comme un moyen de communication non-verbale du robot et, par extension, comme un mouvement de signalisation supplémentaire.

Suite à ce résultat, dans le chapitre 5, nous nous sommes questionnés sur les facteurs qui ont eu une influence sur la saillance des mouvements de signalisation. A l'aide de la littérature et des
différences conceptuelles entre nos deux expérimentations, nous avons répondu à la question 5.

### Question 5

Quels sont les facteurs qui contribuent à rendre les mouvements de signalisation saillants et porteur de la signification prescrite ?

L'objectif du chapitre 5 était d'étudier les différents facteurs qui ont contribués, ou non, à rendre les mouvements de signalisation saillants. Nous avons d'abord rappelé les mouvements de signalisation mis en œuvre dans les deux expérimentations présentées dans le manuscrit et l'influence qu'ils ont eu sur la CS des participants. Nous avons notamment discuté de l'influence du mode d'interaction sur la saillance des mouvements de signalisation. Nous nous sommes rendus compte que les différents modes d'interaction avaient une influence sur l'attention portée par les personnes envers le cobot. Aussi, l'influence de la dynamique de l'environnement de travail, et notamment du robot, a par la suite été questionnée. Il semblerait que les mouvements de signalisation soient mieux perçus et compris lorsque ces derniers rompent avec la dynamique habituelle du robot. Enfin, nous nous sommes intéressés à l'influence du choix du mouvement et de sa signification en tant que dernier facteur influençant la saillance. En particulier, les différents paramètres cinématiques, à savoir la position, la vitesse et l'accélération, semblent eux aussi participer à rendre les mouvements de signalisation plus saillants. Pour finir, nous avons proposé des recommandations pour guider les roboticiens et les communautés d'IHR et de CHR afin d'implémenter des mouvements de signalisation appropriés.

## Perspectives

L'exploitation des mouvements d'un robot comme moyen de communication et la prise en compte de la conscience de la situation (CS) dans la collaboration humain-robot (CHR) sont des thématiques de recherches dans lesquelles il reste de nombreux axes à développer. Les travaux présentés dans ce manuscrit sont un premier pas vers de nombreuses possibilités et questions à explorer.

Une première perspective de travail futur concerne la proposition de protocoles expérimentaux qui étudieraient de nouveaux mouvements de signalisation ou les effets de la dynamique du robot sur la perception d'un mouvement de signalisation. Comme nous avons pu le voir dans le chapitre 5, les différentes composantes de la dynamique du robot (position, vitesse et accélération) contribuent à la saillance des mouvements de signalisation. Le protocole expérimental présenté dans le chapitre 4 pourrait servir de base à ce nouveau protocole. En modifiant les profils de vitesse ou d'accélération, nous pourrions ainsi évaluer leur influence sur la rapidité de perception du mouvement de signalisation mais aussi sur le ressenti des individus à propos du mouvement du robot. Modifier l'amplitude de mouvement du robot pourrait aussi être un moyen de soutenir la perception du robot. Ces expérimentations permettraient de connaître plus précisément dans quelles circonstances modifier la vitesse ou l'accélération du robot pour correctement communiquer avec le partenaire humain et favoriser son confort. Cela pourrait se faire en quantifiant la vitesse de manière à en déduire une plage de valeurs adaptée à la perception et la bonne compréhension des mouvements de signalisation. Une contribution de ce travail serait de renforcer les recommandations de conception des mouvements de signalisation comme présentées dans le chapitre 5. À plus long terme, ces travaux mèneraient à la création d'un lexique de mouvements de signalisation. Ce dernier pourrait fournir des types de mouvements adaptés
à des situations ou des informations à transmettre. Ce lexique pourrait s'inspirer des travaux de recherches existants sur les mouvements (anthropomorphiques ou non), la transparence des robots, etc.

Une seconde perspective en lien avec les travaux de cette thèse serait de comparer l'efficacité des mouvements de signalisation avec d'autres modalités de communication du robot vers l'humain. Comme nous l'avons vu dans le chapitre 1 et 3, les robots disposent de plusieurs caux de communication comme des signaux visuels (textes ou lumière) ou sonores (alarmes). Il serait alors intéressant de confronter différents modes de communication du robot dans un protocole expérimental. Là encore, le protocole expérimental du chapitre 4 pourrait être ré-utilisé dans ce but. Le protocole du chapitre 3 s'avérerait lui aussi approprié, notamment dans le cas de la coexistence avec le Cobot 2 qui effectuait un mouvement de respiration. Les résultats de ces travaux apporteraient des précisions à propos de la pertinence des mouvements de signalisation pour communiquer des informations et soutenir la CS des partenaires humains. L'interaction pourrait aussi être évaluée d'un point de vue hédonique afin de tenir compte des préférences de communication des utilisateurs. Il ne s'agit pas de vérifier l'efficacité des mouvements de signalisation en comparaison avec d'autres moyens de communication mais plutôt leur efficience pour transmettre un message approprié.

Une troisième perspective concerne l'estimation de la conscience de la situation en temps réel. Cependant, il est important de garder à l'esprit qu'il est compliqué d'évaluer précisément la CS d'un individu. En effet, cette dernière est un processus cognitif complexe qui dépend elle-même d'autres processus cognitifs comme les représentations mentales, la mémoire, l'attention, l'expertise, etc. C'est pourquoi nous préférons parler d'une estimation et non pas d'une évaluation. Les données oculométriques (fixations, saccades, taille de la pupille, zone d'intérets, rotation de la tête, etc.) obtenues lors des travaux du chapitre 4 pourraient nous permettre une évaluation en temps réel. A l'aide de ces données, il serait par exemple possible de détecter une potentielle tunnélisation de l'attention du partenaire humain. Le robot pourrait ainsi adapter son comportement et communiquer à son partenaire humain un besoin imminent d'intervention ou utiliser une mesure de dé-tunnélisation. Un autre moyen de faire cette estimation serait de considérer que l'action faite par un individu est le résultat de sa CS et donc, comparer cette action à l'action attendue à un instant *t* serait un autre moyen d'estimer sa CS.

Pour finir, une dernière perspective concerne le fait de générer les mouvements de signalisation de manière réactive à des défauts de CS détectés. Jusqu'à présent, nos travaux ne tenaient pas compte de la CS réelle des participants au cours des expériences. Ainsi, les mouvements de signalisation étaient générés arbitrairement quelle que soit la CS des individus. Cela reviendrait à intégrer les mouvements de signalisation comme des actions possibles du robot lors d'une tâche jointe. L'avantage de leur conception fait qu'il serait possible de les superposer à l'action du robot sur la tâche. Cette solution réactive pourrait se faire grâce à des processus de décision markovien et plus particulièrement des processus de décision markovien partiellement observable (Partially Observable Markov Decision Process - POMDP) (Kurniawati, 2022; Spaan, 2012). Ce type de processus permet une prise de décision optimale dans des environnements qui ne sont que partiellement observables pour l'agent (Spaan, 2012). Ils ont récemment été utilisé pour la planification de tâche d'un robot selon la confiance, estimée, accordée à un robot par un humain dans des scénarios de CHR (Chen et al., 2018b, 2020). Dans notre cas, l'information partiellement observable de l'état courant correspondrait à la CS des individus. Cette proposition pourrait être renforcée à l'aide de la perspective précédente à propos de l'estimation de la CS en temps réel.
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