Évaluation des aspects d’utilisabilité d’une solution de réalité mixte pour l’analyse immersive dans les scénarios de l’industrie 4.0

Les solutions de réalité virtuelle (solutions VR) sont de plus en plus importantes dans différents domaines. Souvent, avec les solutions de RV (y compris la réalité virtuelle, la réalité mixte et la réalité augmentée), l’accomplissement de nombreuses tâches et procédures quotidiennes doit être facilité. Par exemple, dans le domaine automobile, la procédure de configuration d’une voiture peut être prise en charge par l’utilisation de la réalité virtuelle¹ (VR). Les chercheurs et les praticiens ont étudié et développé une multitude d’approches et de solutions dans ce contexte. Cependant, les études qui étudient les aspects de la convivialité sont encore rares. D’une manière générale, ces aspects doivent être examinés à la lumière de deux grandes questions. Tout d’abord, il faut évaluer si une solution de RV surpasse réellement une approche qui n’utilise pas de techniques de RV. Deuxièmement, comme les solutions de RV reposent principalement sur des dispositifs matériels lourds et complexes, des paramètres tels que le confort de port et l’effort mental devraient être étudiés plus en profondeur. En outre, les aspects mentionnés doivent toujours être étudiés par rapport au domaine d’application en question. Bien que de nombreuses approches existantes voient la nécessité d’étudier ces questions², il existe moins d’études qui ont présenté des résultats.

Un sujet de recherche dans le domaine de la RV, qui est actuellement important, est désigné par l’analyse immersive. Il est dérivé du domaine de recherche de l’analyse visuelle, qui tente d’inclure la perception humaine dans les tâches d’analyse. Ce processus est également connu sous le nom d’exploration visuelle^{de données 4}. L’analyse immersive comprend des sujets issus des domaines de la visualisation de données, de l’analyse visuelle, de la réalité virtuelle, de l’infographie et de l’interaction homme-machine⁵. Les avantages récents des casques d’affichage (HMD) ont permis d’améliorer les possibilités d’exploration des données de manière immersive. Le long de ces tendances, de nouveaux défis et questions de recherche émergent, comme le développement de nouveaux systèmes d’interaction, la nécessité d’étudier la fatigue des utilisateurs ou le développement de visualisations 3D sophistiquées⁶. Dans une publication précédente⁶, les principes importants de l’analyse immersive sont discutés. À la lumière du big data, des méthodes telles que l’analyse immersive sont de plus en plus nécessaires pour permettre une meilleure analyse de pools de données complexes. Il n’existe que quelques études qui étudient les aspects d’utilisabilité des solutions d’analyse immersive. En outre, le domaine ou le domaine en question devrait également être pris en compte dans ces études. Dans ce travail, un prototype d’analyse immersive a été développé et, sur cette base, un protocole qui étudie la solution développée pour les scénarios de l’industrie 4.0. Le protocole exploite ainsi la méthode d’expérience², basée sur des aspects subjectifs, performants et physiologiques. Dans le protocole en question, les aspects subjectifs sont mesurés par le stress perçu des utilisateurs de l’étude. La performance, à son tour, est mesurée par le temps requis et les erreurs qui sont faites pour accomplir les tâches d’analyse. Enfin, un capteur de conductance cutanée a mesuré les paramètres physiologiques. Les deux premières mesures seront présentées dans ce travail, tandis que la conductance cutanée mesurée nécessite des efforts supplémentaires pour être évaluée.

L’étude présentée implique plusieurs domaines de recherche, notamment les aspects neurosciences et les systèmes d’information. Il est intéressant de noter que des considérations sur les aspects neurosciences des systèmes d’information ont récemment attiré l’attention de plusieurs groupes de recherche^7,8, montrant la demande d’explorer l’utilisation des systèmes informatiques également d’un point de vue cognitif. Un autre domaine pertinent pour ce travail est l’étude des facteurs humains des systèmes d’information 9,10,11. Dans le domaine de l’interaction homme-machine, il existe des instruments pour étudier la facilité d’utilisation d’une solution. Notez que l’échelle d’utilisabilité du système est principalement utilisée dans ce contexte¹². Thinking Aloud Protocols¹³ est une autre technique d’étude largement utilisée pour en savoir plus sur l’utilisation des systèmes d’information. Bien qu’il existe de nombreuses approches pour mesurer les aspects d’utilisabilité des systèmes d’information, et que certaines d’entre elles aient été présentées il y a longtemps¹⁴, des questions émergent encore qui nécessitent d’étudier de nouvelles mesures ou méthodes d’étude. Par conséquent, la recherche dans ce domaine est très active^12,15,16.

Dans ce qui suit, les raisons pour lesquelles deux méthodes couramment utilisées n’ont pas été prises en compte dans le présent travail seront discutées. Premièrement, l’échelle de convivialité du système n’a pas été utilisée. L’échelle est basée sur dix questions¹⁷ et son utilisation peut également être trouvée dans plusieurs autres études VR¹⁸. Comme cette étude vise principalement la mesure du stress¹⁹, un questionnaire lié au stress était plus approprié. Deuxièmement, aucun protocole²⁰ de réflexion à voix haute n’a été utilisé. Bien que ce type de protocole ait montré son utilité en général¹³, il n’a pas été utilisé ici car le niveau de stress des utilisateurs de l’étude pourrait augmenter uniquement en raison du fait que la session de réflexion à voix haute doit être réalisée parallèlement à l’utilisation d’un appareil de RV lourd et complexe. Bien que ces deux techniques n’aient pas été utilisées, les résultats d’autres études récentes ont été incorporés dans l’étude en question. Par exemple, dans les travaux précédents^21,22, les auteurs font la distinction entre novices et experts dans leurs études. Sur la base des résultats positifs de ces études, le protocole en question utilise cette séparation présentée des utilisateurs de l’étude. La mesure des contraintes, à son tour, est basée sur les idées des travaux suivants 15,19,21,22.

Dans un premier temps, pour mener l’étude, un scénario Industrie 4.0 approprié doit être trouvé pour accomplir les tâches analytiques. Inspirés par un autre travail des auteurs²³, deux scénarios (c’est-à-dire les tâches d’analyse) ont été identifiés, (1) Détection des valeurs aberrantes et (2) Reconnaissance des clusters. Les deux scénarios sont difficiles et sont très pertinents dans le contexte de la maintenance des machines de production à haut débit. Sur la base de cette décision, six considérations majeures ont guidé le protocole d’étude présenté dans ce travail :

1. La solution développée pour l’étude sera techniquement basée sur des lunettes intelligentes de réalité mixte (voir Tableau des matériaux) et sera développée en tant qu’application de réalité mixte.
2. Un test approprié doit être développé, capable de distinguer les novices des utilisateurs avancés.
3. Les mesures du rendement devraient tenir compte du temps et des erreurs.
4. Une application de bureau doit être développée, qui peut être comparée à la solution d’analyse immersive.
5. Une mesure doit être appliquée pour évaluer le niveau de stress perçu.
6. En plus de ce dernier point, des caractéristiques doivent être développées pour atténuer le niveau de contrainte pendant qu’un utilisateur accomplit la procédure des deux tâches d’analyse mentionnées (c’est-à-dire (1) Détection des valeurs aberrantes et (2) Reconnaissance des clusters).

Sur la base des six points mentionnés, le protocole de l’étude intègre la procédure suivante. Les tâches de détection des valeurs aberrantes et d’analyse de reconnaissance de cluster doivent être accomplies de manière immersive à l’aide de lunettes intelligentes de réalité mixte (voir Tableau des matériaux). Par conséquent, une nouvelle application a été développée. Les sons spatiaux doivent faciliter l’exécution des tâches d’analyse sans augmenter l’effort mental. Une fonction vocale doit faciliter la navigation utilisée pour l’application développée des lunettes intelligentes de réalité mixte (voir Tableau des matériaux). Un test de rotation mentale doit servir de base pour distinguer les novices des utilisateurs avancés. Le niveau de stress est mesuré à l’aide d’un questionnaire. Les performances, à leur tour, sont évaluées en fonction du (1) temps dont un utilisateur a besoin pour les tâches d’analyse et en fonction des (2) erreurs commises par un utilisateur pour les tâches d’analyse. Les performances dans le smartglass de réalité mixte sont comparées à l’accomplissement des mêmes tâches dans une application de bureau 2D nouvellement développée et comparable. En outre, un dispositif de conductance cutanée est utilisé pour mesurer le niveau de conductance cutanée comme indicateur possible de stress. Les résultats de cette mesure font l’objet d’une analyse plus approfondie et ne seront pas abordés dans le cadre de ce travail. Les auteurs ont révélé dans une autre étude avec le même appareil que des considérations supplémentaires sont nécessaires²⁴.

Sur la base de ce protocole, les cinq questions de recherche (QR) suivantes sont abordées :

QR1 : Les capacités d’imagination spatiale des participants affectent-elles l’exécution des tâches de manière significative?
QR2 : Y a-t-il un changement important dans l’exécution des tâches au fil du temps?
QR3 : Y a-t-il un changement significatif dans les performances des tâches lors de l’utilisation de sons spatiaux dans la solution d’analyse immersive ?
QR4 : L’analytique immersive développée est-elle perçue comme stressante par les utilisateurs ?
QR5 : Les utilisateurs sont-ils plus performants lorsqu’ils utilisent une solution d’analyse immersive qu’une approche 2D ?

La figure 1 résume le protocole présenté par rapport à deux échelles. Il montre les mesures développées et utilisées et leur nouveauté par rapport au niveau d’interaction. Comme le niveau d’interaction constitue un aspect important lors du développement de fonctionnalités pour un paramètre VR, la figure 1 montrera mieux la nouveauté de l’ensemble du protocole développé dans ce travail. Bien que l’évaluation des aspects dans les deux échelles utilisées soit subjective, leur évaluation globale est basée sur les travaux connexes actuels et les considérations majeures suivantes: Un principe important consiste à utiliser des abstractions d’un environnement pour une interaction naturelle, dans laquelle l’utilisateur s’est familiarisé. En ce qui concerne le protocole en question, la visualisation des nuages de points semble être intuitive pour les utilisateurs et la reconnaissance des modèles dans ces nuages a été reconnue comme une tâche gérable en général. Un autre principe important consiste à superposer les affordances. Ainsi, l’utilisation de sons spatiaux tels qu’utilisés dans le protocole en question est un exemple, car ils sont en corrélation avec la proximité d’un objet recherché. Les auteurs recommandent d’ajuster les représentations de manière à ce que la plupart des informations soient situées dans la zone intermédiaire, ce qui est le plus important pour la perception humaine. La raison pour laquelle les auteurs n’ont pas inclus ce principe était d’encourager l’utilisateur à trouver le meilleur endroit par lui-même ainsi que d’essayer de s’orienter dans un espace de visualisation de données, trop grand pour être montré immédiatement. Dans l’approche présentée, aucune autre considération des caractéristiques des données 3D à montrer n’a été faite. Par exemple, si une dimension est supposée temporelle, des nuages de points auraient pu être affichés. Les auteurs considèrent ce type de visualisation généralement intéressant dans le contexte de l’industrie 4.0. Cependant, il doit se concentrer sur un ensemble raisonnablement petit de visualisations. De plus, une publication précédente portait déjà sur l’analyse collaborative des données. Dans ce travail, cette question de recherche a été exclue en raison de la complexité des autres questions abordées dans cette étude. Dans la configuration présentée ici, l’utilisateur peut explorer l’espace immersif en se promenant. D’autres approches proposent aux contrôleurs d’explorer l’espace virtuel. Dans cette étude, l’accent est mis sur la convivialité à l’aide de l’échelle d’utilisabilité du système (SUS). Une autre publication précédente a mené une étude pour des experts économiques, mais avec des casques VR. En général, et surtout, cette étude se plaint du champ de vision limité pour d’autres appareils comme les lunettes intelligentes de réalité mixte utilisées dans ce travail (voir Tableau des matériaux). Leurs résultats montrent que les débutants dans le domaine de la RV ont pu utiliser efficacement l’outil analytique. Cela correspond aux expériences de cette étude, bien que dans ce travail, les débutants n’aient pas été classés pour avoir des expériences de réalité virtuelle ou de jeu. Contrairement à la plupart des solutions VR, la réalité mixte n’est pas figée sur une position car elle permet de suivre l’environnement réel. Les approches VR telles que mentionnent l’utilisation de chaises spéciales pour une expérience à 360° afin de libérer l’utilisateur de son bureau. Les auteurs de indiquent que les problèmes de perception influencent la performance de l’analyse immersive; par exemple, en utilisant des ombres. Pour l’étude en cours, ce n’est pas faisable, car les lunettes intelligentes de réalité mixte utilisées (voir tableau des matériaux) ne sont pas en mesure d’afficher des ombres. Une solution de contournement pourrait être un plancher virtuel, mais une telle configuration n’entrait pas dans le cadre de cette étude. Une étude d’enquête dans le domaine de l’analyse immersive a identifié les nuages de points 3D comme l’une des représentations les plus courantes de données multidimensionnelles. Dans l’ensemble, les aspects présentés à la figure 1 ne peuvent pas être trouvés actuellement compilés dans un protocole qui étudie les aspects d’utilisabilité de l’analyse immersive pour les scénarios de l’industrie 4.0.