Expérimenter les interfaces homme-machine pour accompagner les conducteurs de véhicules automatisés

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Afin de soutenir l’automatisation des véhicules, l’IRT SystemX a réalisé, intégré et mis au point, en collaboration avec ses partenaires Arkamys, Renault Group, Saint-Gobain Sekurit et Valeo, un poste de conduite innovant intégré dans un véhicule de série non roulant équipé de plusieurs modalités d’interactions et d’une simulation de conduite. Cette plateforme d’expérimentation a permis d’évaluer la pertinence de plusieurs modalités et ergonomies d’interaction du système autonome avec le conducteur, dans un environnement de conduite simulée, en le confrontant à des scénarios singuliers.

Le cockpit se compose de différentes briques technologiques : une architecture embarquée générique intégrant
un automate de gestion de quatre niveaux de conduite automatisée, un ensemble de règles avec reconnaissance de contexte et différentes assistances (sons, vibrations, éclairages LED intégrés dans le pare-brise et dans le volant, assistant holographique). Ces briques ont permis de proposer des Interfaces Homme-Machine (IHM) multimodales et synchrones, tout en variant les modalités sollicitées, pour adapter les interactions entre le véhicule et les conducteurs en fonction du contexte de conduite et ainsi faciliter son usage. 

Plus de 150 personnes, représentatives d’un échantillon hétérogène de conducteurs, ont expérimenté les différents scénarios mis au point par les équipes de l’institut afin de valider les configurations IHM lors de différents cas d’usage (reprise du contrôle du véhicule, conditions de conduites dégradées, etc.).

Les résultats obtenus ont permis d’alimenter les feuilles de route des partenaires de l’institut. Renault Group les revalorise actuellement sur les retours haptiques (vibrations ou efforts transmis par le volant au conducteur) en vue d’une industrialisation pour ses futurs véhicules. Valeo a déposé, en partenariat avec Renault Group, un brevet sur l’utilisation des LEDs sur le volant. Enfin, Saint-Gobain Sekurit a prévu de réutiliser la méthode et l’outil de définition de roadmap pour l’innovation produit en se basant sur un processus de prévision des tendances user-experience.

Kahina Amokrane, Ingénieure-chercheuse Architecte Interaction, usages et connaissances, IRT SystemX

Interview

Bruno Albesa

Directeur R&D et Innovation, Valeo

Quels étaient les enjeux de votre implication au sein du projet de R&D CMI (Cockpit Multimodal Interactif) ?

Valeo a intégré le projet CMI au moment de son démarrage en 2018. Notre objectif était d’évaluer la performance des interfaces homme-machine au sein des véhicules autonomes en collaborant avec plusieurs partenaires académiques et industriels de renom. Plus précisément, nous avons œuvré à l’accompagnement des conducteurs dans la compréhension de l’état de leur véhicule (par exemple dans l’activation du mode manuel ou autonome) et des informations transmises (embouteillages à venir sur la route, dégradation des conditions météorologiques, etc.). 
Nous avons établi des personae présentant des comportements très différents face aux technologies du véhicule autonome : certains étant très à l’aise dans leur adoption de celles-ci, et d’autres moins enclins à l’usage d’innovations nouvelles. Nous avons étudié la mise en place de solutions adaptées à chacun de ces profils au travers de différentes modalités sensorielles. 

Comment allez-vous exploiter les résultats obtenus lors des différentes expérimentations menées ?

En fonction de l’évolution des technologies et de leur adoption, Valeo adapte les feuilles de route technologiques de ses produits à destination des constructeurs automobiles et des nouveaux acteurs de la mobilité. Les différentes expérimentations que nous avons réalisées aux côtés de l’IRT SystemX nous permettront de les affiner ou de les conforter pour répondre aux différents besoins d’accompagnement des conducteurs de véhicules autonomes.

Focus

Une réutilisation des résultats dans le programme Confiance.ai
Le programme Confiance.ai a poursuivi les travaux menés dans le cadre du projet CMI, en s’appuyant sur la méthode d’évaluation de la confiance de l’utilisateur pour l’interaction avec un système. L’enjeu sera désormais d’élargir cette méthode aux systèmes composés de briques d’intelligence artificielle et d’améliorer la prise en compte des différentes dimensions d’évaluation de cette confiance.

System engineering and dependability