Philippe Robert Rue de Lausanne 39 1201 Genève

L’utilisation d’objets comme indicateurs du mouvement propre est nécessaire au wayfinding

lors de trajectoires rectilignes ou courbes.

Cyril Rebetez Rue de Lausanne 391201 Genève

Cours du Prof. M. Flückiger

Assistante : M. Schaub

Cours de Psychogénèse des Perceptions

Université de Genève

1.1.1.1 Session d’été 2002

Résumé

Les recherches sur le wafinding ont mené à deux grands courants théoriques ; les tenants de

l’utilisation de la globalité du flux et les tenants de l’utilisation d’indices dans des zones

spécifiques. En nous inscrivant dans cette dernière perspective, nous tentons de montrer que seules

des objets placés dans des zones informatives peuvent être utilisés judicieusement pour permettre à

un observateur en mouvement d’éviter un obstacle se présentant sur sa trajectoire. De plus, nous

désirons montrer que ces indices restent informatifs quel que soit le type de trajectoire emprunté.

Les sujets auront pour tâche de déterminer si l’obstacle apparaissant devant eux se trouve sur leur

trajectoire et s’il est donc nécessaire de l’éviter. On mesure leur précision grâce à un seuil

différentiel. Les sujets seront confrontés à des trajectoires soit courbes soit rectilignes. Ils

disposeront ou non d’objets placés dans des zones informatives (IM, OD, DDLO), définies par

Cutting et ses collaborateurs. Dans le second cas de figure, les indices non informatifs (par exemple

situés en OA) resteraient porteurs d’informations selon les tenants de la seconde approche.

Nous nous attendons à ce que la condition non informative soit moins bien réussie que la condition

informative ; le type de trajectoire ne devrait avoir une influence que lorsque les indices ne sont pas

informatifs.

(213 mots)

Table des Matières

1 INTRODUCTION................................................................................................................................................... 1

1.1.1 De l’origine de la notion de Flux : ............................................................................................................. 1

1.1.2 Les flux........................................................................................................................................................ 2

1.1.3 Le déplacement de l’observateur et l’information contenue dans le flux ................................................... 2

1.2 A PROPOS DU WAYFINDING................................................................................................................................... 4

1.3 L’INFORMATION TIREE DU MOUVEMENT DES OBJETS ............................................................................................ 5

1.3.1 Principes du heading et de son jugement.................................................................................................... 5

1.3.2 Les indices basés sur le mouvement des objets. .......................................................................................... 7

L’IM et l’OD........................................................................................................................................................ 8

1.3.4 Le DDLO .................................................................................................................................................... 9

1.4 L’INFORMATION EXTRA-RETINIENNE .................................................................................................................. 10

1.4.1 Paradigmes utilisés et résultats ................................................................................................................ 11

1.4.2 L’ambiguïté du trajet ................................................................................................................................ 12

1.4.3 Dernières recherches ................................................................................................................................ 14

1.5 SYNTHESE ET HYPOTHESES ................................................................................................................................. 16

2 METHODOLOGIE .............................................................................................................................................. 17

2.1 POPULATION : ..................................................................................................................................................... 17

2.2 PLAN EXPERIMENTAL.......................................................................................................................................... 17

2.2.1 VI .............................................................................................................................................................. 17

2.2.2 VD............................................................................................................................................................. 17

2.2.3 VC ............................................................................................................................................................. 17

2.2.4 VN ............................................................................................................................................................. 18

2.2.5 Hypothèses opérationnelles ...................................................................................................................... 18

2.3 MATERIEL ........................................................................................................................................................... 19

2.4 PROCEDURE ........................................................................................................................................................ 19

3 RESULTATS ATTENDUS .................................................................................................................................. 20

4 DISCUSSION ET CONCLUSION ...................................................................................................................... 21

5 BIBLIOGRAPHIE................................................................................................................................................ 23

1 Introduction

Les être humains et la plupart des êtres vivants évoluent dans des environnements très encombrés et

propices à l’apparition d’obstacles inattendus. Il est donc vital de pouvoir trouver son chemin, sans

dommages, en évitant les embûches. Il en va de la sorte pour des trajets à la vitesse d’un piéton

mais encore, et à plus forte raison, pour des vitesses supérieures (en véhicule). Nous procédons à

l’identification et à l’évitement des obstacles souvent de façon à peine consciente. Comprendre

comment et par quels mécanismes notre système perceptif peut juger de notre trajectoire et

reconnaître les objets qui constituent des obstacles pour cette trajectoire est l’objectif de notre

recherche. Le système visuel joue évidemment un rôle prédominant ; les chercheurs qui se sont

intéressés aux conséquences du mouvement de l’observateur sur son système perceptif, ont parlé de

flux.

1.1.1 De l’origine de la notion de Flux :

Gibson est l’un des premiers à s’être intéressé à la notion de flux, et ses travaux sont restés très

influents dans ce domaine. Dans le cadre de son travail pour l’US Army Air Forces, ce chercheur

tenta de décrire quel étaient les indices visuels qu’utilisaient les pilotes de l’air pour atterrir. Il

formula ces indices en termes de gradients optiques produits par des configurations d’objets se

déplaçant sur une surface plane. Gibson s’est penché sur un gradient en particulier, celui de

déformation de la scène visuelle durant le mouvement de l’observateur (Gibson, 1950), gradient

qu’il baptisa « flux ». Il avait remarqué que l’image prise depuis le devant d’un avion est déformée

de manière systématique lorsqu’elle est projetée sur un écran plane. En traçant les vecteurs des

déplacements des objets sur l’image, on obtient un pattern du flux. Ce pattern représente le flux

optique comme un champ de vitesse à deux dimensions, dans lequel chaque vecteur correspond à

une vitesse optique et à une direction de déplacement d’un élément de l’environnement.

Gibson s’aperçut que ce flux était porteur d’informations sur le déplacement propre de

l’observateur. L’image, projetée devant des sujets naïfs, procurait une impression de déplacement

vers un point précis. Ce dernier, d’où semblent provenir tous les vecteurs du flux, est appelé focus

d’expansion (FOE), et spécifie le point vers lequel l’observateur se dirige.

Parmi les remarques émises par Gibson au sujet de ce flux, il mentionne qu’une poursuite oculaire

peut déformer le flux rétinien car celle-ci ajoute une constante au déplacement de chaque point dans

l’image. Cependant le gradient du déplacement rétinien reste inchangé, permettant tout de même à

l’observateur de connaître son mouvement. Ainsi, la direction de déplacement (le heading) peut être

1

déterminée par ce gradient malgré que l’œil effectue une rotation.

Le flux rétinien peut dès lors se révéler des plus utiles, en particulier

dans le contrôle de l’action ; il est l’un des exemples les mieux

décrits de la causalité circulaire entre la perception et l’action : le

flux est utilisé pour guider le mouvement et le mouvement résultant,

en retour, produit des changements dans le flux rétinien.

1.1.2 Les flux

N’importe quel déplacement curvi-linéaire d’un observateur peut

être décrit comme la somme d’une translation et d’une rotation,

depuis un point de référence arbitraire, par exemple l’œil lui-même,

(Whittaker 1944, cité dans Warren, 1998). Le pattern de flux

rétinien peut être représenté dans une projection sphérique qui

bouge avec l’œil. La composante translationnelle est proche du flux

optique, car elle se réfère au changement dans la structure d’une

zone optique depuis un point d’observation en mouvement qui n’est

pas affecté par la rotation de l’œil. A ce flux optique s’ajoute un flux

rotationnel, induit par le mouvement de rotation des yeux et de la tête. Ce qui est perçu sur la rétine

de l’observateur correspond au flux rétinien, somme du flux optique et du flux rotationnel. La figure

1.1 illustre parfaitement Les trois types de flux décrits ici.

Figure 1.1 Les flux A : optique,B : Rotationnel et C : rétinien(tiré de Warren 1998).

1.1.3 Le déplacement de l’observateur et l’information contenue dans le flux

Le heading, en cas de translation pure, est déterminé uniquement par l’excentricité et l’élévation du

FOE. Etant donné que la direction des vecteurs est indépendante de leur distance, le pattern du flux

permet de trouver le heading dans n’importe quel environnement. Comme Gibson (1950)

l’observait, même lorsque le FOE lui-même n’est pas visible, sa localisation est possible par la

triangulation de deux ou trois vecteurs du flux.

Dans le cas de la rotation pure (ce qui serait similaire à une rotation du monde autour de

l’observateur), la direction de mouvement des vecteurs s’effectue de manière parallèle. Dans ce cas,

la direction et la grandeur des vecteurs du flux sont indépendants de la distance du point de

fixation ; de la sorte, la rotation ne contient aucune information sur la structure de l’environnement.

Le pattern de flux rétinien spécifie l’axe et la vitesse de la rotation, qui constituent des informations

sur le déplacement de soi qui ne sont pas fournies dans le flux optique.

2

Lorsque l’observateur ne regarde pas dans la direction de son déplacement, les deux composantes

du flux rétinien sont présentes et rendent plus difficile l’extraction de ces différentes informations.

Deux approches générales ont été proposées pour régler le problème de la rotation : des théories

extra-rétiniennes et des théories liées au flux rétinien. Pour la première approche, la composante

rotationnelle du pattern du flux peut être déterminée à partir d’informations autres que celle

provenant de la rétine, comme des informations sur la rotation de l’œil et de la tête (Royden,

Crowell & Banks, 1994). Parmi ces informations, on pourrait retenir la copie efférente des muscles

extra-oculaires et de la nuque, les informations proprioceptives de la rotation de la tête et des yeux

ainsi que les informations vestibulaires de la rotation de la tête. La composante rotationnelle

pourrait ainsi être soustraite du flux rétinien pour retrouver la composante translationnelle et obtenir

le heading de façon immédiate.

Selon la seconde approche, le heading peut être déterminé directement dans le flux rétinien lui-

même. De nombreux modèles de traitement ont démontré qu’il était possible formellement de

retrouver le heading directement à partir des vecteurs de vitesse (Hildreth & Royden, 1998).

Plusieurs théories sont alors envisageables :

La rotation de l’observateur peut être estimée à partir d’éléments lointains de la scène visuelle, car

ceux-ci sont dominés par la composante rotationnelle (Perrone, 1992, cité dans Warren, 1998).

Cette rotation serait ensuite soustraite du pattern de flux pour retrouver la composante

translationnelle seule pertinente pour retrouver le heading.

Il a été également envisagé que la composante translationnelle soit directement extractible du flux

rétinien. Les modèles postulant cette hypothèse se basent sur la parallaxe de mouvements (les

éléments les plus proches se déplacent plus rapidement que les éléments lointains). La composante

translationnelle du flux dépend de la distance à laquelle se trouve l’objet, ce qui n’est pas le cas de

la composante rotationnelle. Le flux optique étant le seul affecté par la parallaxe de mouvement,

une différence entre deux vecteurs du flux rétinien est due uniquement à la translation. La parallaxe

s’approchant de zéro autour du FOE, il est donc possible d’identifier celui-ci, donc sa direction de

mouvement propre.

Les investigations dans ce domaine mènent les chercheurs à proposer toujours plus d’expériences

mettant toujours en jeu la capacité du sujet à trouver la direction de son déplacement dans des

environnements plus ou moins structurés et chargés en informations (Crowell & Banks, 1993 ;

Cutting, Springer, Braren & Johnson, 1992 ; Cutting, Vishton, Flückiger, Baumberger & Gerndt,

1997 ; Cutting, Wang, Flückiger & Baumberger, 1999 ; Li & Warren, 2000). Le paradigme le plus

3

souvent utilisé est une tâche dite de wayfinding : le sujet doit trouver quelle est sa direction de

mouvement au cours d’un déplacement simulé par une présentation informatique.

1.2 A Propos du wayfinding.

Se déplacer sans heurter d’éléments de l’environnement n’est une tâche aisée pour l’être humain.

Lorsqu’il se déplace, ce dernier doit changer fréquemment de direction, ce qui requiert à chaque

fois un certain temps. Cutting & al. (1992) montrent que ce temps est divisible en trois parties :

Le temps de réaction : il s’agit du temps nécessaire à l’individu pour remarquer qu’il va heurter un

obstacle et décider de changer de direction. Un temps de 500 ms est observé en laboratoire.

Cependant, dans la vie courante, lorsque l’attention du sujet n’est pas orientée, on parle plutôt de

1.5 voire même de 3 secondes. En fonction de la vitesse de déplacement du sujet cela nous mène à

une distance parcourue de 6 à 30 mètres ! Le temps de modulation du pas : Il s’agit du temps

nécessaire au pied initiant le virage pour être au sol et pouvoir faire pivoter le corps. En moyenne,

on compte un temps de 350 ms pour cette opération. Le temps de négociation du virage : Temps

pour effectivement réaliser le virage, tenant compte des contraintes physiques liées à la vitesse et à

la masse du corps.

Ainsi la distance nécessaire à la prise d’un virage varie entre 7.8 m à une vitesse de 2 m/s (course

lente) et 38.5 m à 10 m/s (sprint olympique). Ce qui veut dire que le sujet doit être capable de dire

38.5 m avant un obstacle s’il va le toucher ou s’il passera à côté. Le sujet doit donc être capable de

différencier deux chemins n’ayant que 0.75° d’écart entre-eux.

La question est alors de comprendre quels sont les mécanismes entrant en jeu pour que l’homme

parvienne à une telle performance. Pour y répondre, des auteurs (Crowell & Banks, 1993 ; Cutting

et al. 1992 ; Cutting et al. 1997 ; Cutting et al. 1999 ; Li & Warren, 2000 et bien d’autres…) ont

utilisé des simulations informatiques de déplacements dans un environnement composé d'objets

(arbres, cercles, forêts de points…). Une méthode de seuils différentiels est utilisée pour déterminer

la précision des sujets à trouver leur chemin dans les différentes conditions.

Nous allons maintenant explorer plus en profondeur les différentes approches théoriques qui se sont

attachées à décrire les informations nécessaires à une bonne performance de wayfinding. Les

différences une fois soulignées, nous pourrons appuyer l’une des approches grâce à une expérience

inédite.

4

1.3 L’information tirée du mouvement des objets

Pour décrire les points importants de cette approche, Cutting et al. (1999) ont formulé sept principes

qui, selon eux, sont à la base de la perception du heading par un observateur. Ces principes se

présentent comme des axiomes et mettent en lumière la base de la compréhension actuelle de ce

phénomène. Ils sont ici résumés et parfois augmentés de quelques autres références ayant permis

d’asseoir cette théorie du wayfinding.

1.3.1 Principes du heading et de son jugement

1. L’homme possède des yeux mobiles dans une tête mobile, en conséquence, les piétons

regardent rarement dans la direction dans laquelle ils se dirigent. Le piéton ne dirige

effectivement son regard dans une fourchette de 5° autour de son heading que pendant 10% du

temps (Wagner, Baird & Barbaresi, 1981, cité dans Cutting et al., 1999). Cependant ce principe

ne tient pas si la vitesse de l’observateur est supérieure à des vitesses atteignables à pied. Dans

ce cas, les sujets ont le regard beaucoup plus centré sur leur direction de mouvement. Les

auteurs expliquent cela par le fait qu’à de telles vitesses, les objets situés de côté se déplacent

trop vite pour que l’on puisse les poursuivre du regard. On pourrait ajouter que la vitesse de

l’observateur est alors telle qu’il doit être plus attentif à une éventuelle collision avec des objets

beaucoup plus lointains que ceux potentiellement « dangereux » à des vitesses normales. En

effet, si l’observateur se déplace à 60 km/h, il parcourra 50m pendant les 3 secondes qu’il lui

faut pour repérer si un obstacle se trouve dans la même direction que son mouvement. On

comprend donc que l’observateur garde le regard plus fixé sur son heading que lorsqu’il va

lentement : la scène visuelle change vite et les obstacles doivent être repérés lorsqu’ils sont

loins.

2. Le pattern de flux présent dans l’œil d’un piéton est un mélange du flux dû à la translation

et du flux dû à la rotation de l’œil (et de la tête) pendant la poursuite visuelle. On retrouve

bien les catégories de flux présentes déjà chez plusieurs auteurs que nous avons déjà décrites

(Gibson, 1979 ; Cutting et al., 1992). A savoir que le flux optique et le flux rotationnel sont

communément présents dans le flux rétinien.

3. Les piétons tirent leur direction de mouvement directement du flux rétinien, sans

décomposition des éléments rotationnels et translationnels. Cutting et al. (1999) soulignent

que beaucoup de littérature soutient l’inverse, à savoir que la décomposition est un fait avéré et

qu’elle est nécessaire pour tirer une information compréhensible du flux rétinien (comme nous

5

le verrons plus loin). Néanmoins Cutting et al. (1992) ont montré qu’une poursuite visuelle par

un piéton génère six patterns différents de flux. Au total on trouve trois flux de translation

(optiques) et trois flux de rotation (rotationnels). Le mouvement propre de l’observateur (et le

déplacement de son regard) crée un flux de chaque type. Il en va de même pour le rebond (le

mouvement régulier de haut en bas généré par le déplacement à pied), et le balancement

(mouvement de droite à gauche, d’un pied sur l’autre pendant le mouvement). En enlevant la

composante translationnelle du rebond ainsi que celle du balancement (les composants

oscillatoires), les résultats des sujets à des tâches de wayfinding sont moins bons. Ainsi les

chercheurs réfutent l’hypothèse de décomposition du flux rétinien, ne voyant pas comment un

tel schème obtiendrait de moins bonnes performances avec moins d’éléments à traiter.

4. Une poursuite oculaire permet au sujet d’avoir une bonne estimation nominale voire

ordinale (mais pas forcément absolue) de leur heading. Des réponses nominales

correspondent à une simple réponse « je me dirige à gauche/droite » par le sujet. Une réponse

nominale exige du sujet de dire s’il passe plus ou moins à gauche/droite d’une cible. Une

réponse absolue est le jugement précis de la distance (et du côté) à laquelle le sujet passe de la

cible. La plupart des approches traitant du Wayfinding ont utilisé un paradigme demandant une

réponse absolue aux sujets (Crowell & Banks 1993 ; Royden, Crowell & Banks, 1994). Une

différence semble cependant exister entre les capacités de réponses nominales et ordinales des

sujets pour des vitesses angulaires de la poursuite oculaire supérieures à 2 °/s (Cutting, Vishton

& Baren, 1995 ; Cutting & al., 1997). Cutting et al. (1997) réanalysent les résultats de Crowell

& Banks (1993), et en ajoutent de nouveaux en variant les angles entre le regard et le heading

(Gaze-Movement Angles, GMA). Ils proposent alors de ne pas interpréter l’information de

heading comme absolue et décroissante avec l’augmentation du GMA, mais plutôt comme

nominale et s’améliorant avec l’augmentation du GMA. De plus, il est possible d’obtenir une

précision ordinale avec une série de jugements nominaux ; il suffit au sujet d’effectuer plusieurs

poursuites oculaires de part et d’autre de la route (Cutting et al. 1999).

5. L’utilisation de l’information provenant du mouvement est complétée par d’autres

informations visuelles et extra-visuelles. Ainsi, des informations sur profondeur (disparité

binoculaire, occlusion…), ou de hauteur peuvent améliorer la perception du mouvement.

Comme on le verra plus loin, des indices de profondeurs peuvent même s’avérer nécessaires. De

même, des indices extra-visuels (mouvements oculaires, informations vestibulaires ou

kinesthésiques) aident la perception à être plus efficiente.

6

6. Les piétons utilisent des patterns de mouvements basés sur le mouvement d’objets bien

particuliers de l’environnement et du flux visuel.. Cutting (1996) a décrit ces patterns comme

des sources d’informations « locales » qu’il oppose au traitement « global », correspondant à de

larges parties du champ visuel. Ce principe est également controversé par la plupart des

approches « computationnelles » qui utilisent justement les mouvements du champ entier. Bien

que les travaux de Gibson aillent dans cette direction théorique (Gibson, 1979), celui-ci

travaillait à des vitesses rétiniennes très rapides. Un humain se déplaçant à une vitesse de piéton

se focalise sur des objets particuliers, sur leur mouvement relatif et sur leur profondeur ordinale,

et ce, à tout moment.

7. Les piétons utilisent plusieurs types de mouvements basés sur des objets pour trouver leur

direction de mouvement. On compte trois sources d’informations pertinentes provenant de tels

mouvements : le DDLO (direction de déplacement de l’objet le plus grand), l’IM (objets

s’approchant de la ligne du regard), et enfin l’OD (objets s’éloignant de la ligne de regard en

ralentissant) (Cutting, 1996) Nous reviendrons plus précisément sur ces différents indices.

Certains de ces principes sont très discutés, le n°3 par exemple est loin d’être accepté par

l’ensemble de la communauté scientifique (Warren, 1995; Warren, 1998; Li & Warren, 2000). Les

principes 4, 6 et 7 sont également controversés principalement par les mêmes auteurs pour des

raisons que nous verrons plus loin.

1.3.2 Les indices basés sur le mouvement des objets.

Cutting et al. (1992), évoquent le mouvement parallactique différentiel (Differential Motion

Parallax, DMP) comme indice pertinent pour déterminer la direction du mouvement propre. La

DMP reflète la particularité qu’ont les objets de se déplacer les uns par rapport aux autres lorsque le

sujet ne regarde pas dans la direction dans laquelle il se meut. En effet, dans ce cas, les objets plus

proches du sujet par rapport à son point de fixation se déplaceront dans le sens contraire de son

mouvement propre. Inversement, les objets plus lointains que le point de fixation se déplacent sur la

rétine du sujet dans le même sens que lui. De plus, et de manière générale, les objets proches se

déplacent plus vite que les objets lointains (c’est la parallaxe de mouvement). Un observateur en

mouvement pourrait ainsi déterminer son heading, toujours situé dans le sens opposé du flux le plus

rapide sur sa rétine.

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Cutting et al. (1992) montrent que dans des situations où les règles de la DMP sont violées, on

observe une chute des performances par rapport aux items où ces règles sont respectées. Il considère

donc que les observateurs en déplacement utilisent la DMP et que cette dernière est un bon

prédicteur des performances dans une tâche de wayfinding. L’auteur s’oppose à la décomposition

du flux rétinien et clame que l’information pertinente au wayfinding est contenue dans le flux

rétinien et non dans le flux optique.

Un peu plus tard, les tenants de cette approche (Vishton & Cutting, 1995) découvrent que

l’information proviendrait des vecteurs de déplacement des objets du champ et non de leur vecteur

de vitesse. En effet la distance parcourue et le temps de déplacement semblent plus importants que

la vitesse à laquelle le mouvement est effectué pour obtenir une bonne performance. Néanmoins la

vitesse a son importance (peut être parce qu’elle cause indirectement un plus grand déplacement des

objets). De plus, la connaissance des positions relatives des objets en profondeur (à l’aide d’une

carte mentale) améliore les performances des sujets.

1.3.3 L’IM et l’OD

Cutting (1996), reprend des indices déjà présentés

auparavant (Cutting et al. 1992) lors de

l’investigation de la DMP et les remet sur le

devant de la scène. Ces indices : “l’Inward

Motion” (IM), “l’Outward Deceleration” (OD) et

“l’Outward Acceleration” (OA), sont en fait

diverses régions de l’espace, dans lesquelles le

déplacement dans le flux rétinien des objets y

étant disposés est particulier. La figure 1.2 (tirée

de Cutting, 1996) illustre les emplacements

relatifs de ces différentes zones. Les objets en IM

se déplacent dans la direction de la ligne du

Figure 1.2 Les zones décrites par Cutting (1996)

regard, ils peuvent être situés devant ou derrière le point de fixation. Les objets en OD, s’éloignent

de la ligne du regard en ralentissant et peuvent également se trouver au-delà ou en deçà du point de

fixation. Enfin, les objets en OA qui s’éloignent de la ligne du regard en accélérant peuvent

également se situer à plusieurs profondeurs.

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Cutting et al. (1992), Cutting (1996) montrent que certains de ces indices : l’IM et l’OD sont très

pertinents pour la réussite nominale au wayfinding. En effet, un objet en OD ou en IM situé au-delà

du point de fixation du sujet indiquera à coup sûr et avec précision la direction de heading de

l’observateur. Inversement, un objet en OD ou en IM situé moins loin que le point de fixation

signalera toujours le sens inverse du heading. L’avantage de ces deux indices est qu’ils sont d’une

part orthogonaux (un même objet ne peut se situer dans deux zones à la fois) et d’autre part,

parfaitement corrélés au heading : ils indiquent toujours la bonne direction (soit celle du heading

soit l’inverse selon que l’objet est situé derrière ou devant le point de fixation). C’est pourquoi on

parle d’invariants (Cutting et al. 1999; Cutting, Alliprandini & Wang, 2000). Cependant, pour

pouvoir utiliser ces indices, il est nécessaire d’avoir des connaissances sur les objets du champ

visuel, en particulier sur leur profondeur relative. En effet, il faut savoir si l’objet repéré comme se

déplaçant en IM est situé devant ou derrière le point de fixation pour savoir si le heading est dans le

sens inverse ou dans le même sens que celui de l’objet en question. Il en va de même pour les objets

en OD. Signalons encore que l’OD souffre de quelques restrictions quant à son utilisation, mais ces

circonstances ne semblent pas très fréquentes (Vishton & Cutting 1995; Cutting et al. 1999). Enfin,

accélérations et décélérations sont difficiles à détecter (par rapport à la vitesse) ; l’IM est donc plus

informatif, car il ne faut pas confondre les objets en OA de ceux en OD.

1.3.4 Le DDLO

Un autre indice explique encore mieux les capacités des sujets à trouver leur direction de

mouvement. Il s’agit de la direction de déplacement de l’objet le plus grand (Direction of

Displacement of the Largest Object, DDLO). On a pu montrer (Cutting 1996; Cutting et al. 1997;

Cutting et al. 1999), que la direction de mouvement se trouvait la plupart du temps dans la direction

inverse du DDLO. En effet, lorsqu’on regarde où l’on va (direction de heading), le mouvement

relatif des objets environnants varie selon 3 facteurs : le côté du chemin sur lequel ils se trouvent

(un objet situé à droite s’approche sur la droite, et inversement), la distance de l’obstacle (Un objet

deux fois plus lointain a une vitesse deux fois moindre), et l’angle entre la direction de l’objet et la

direction de mouvement (plus l’objet est écarté, plus il se déplace à l’horizontale).

Lorsqu’on regarde où l’on se dirige, le DDLO ne donne pas vraiment d’information car 50% des

objets viennent par la droite et 50% par la gauche (ceux-ci sont répartis aléatoirement). Par contre,

si on ne regarde pas où l’on va mais sur un point de fixation ex-centré (avec une poursuite oculaire

pendant le déplacement), il y a alors une plus grande probabilité que le DDLO soit à l’opposé du

heading. Plus l’angle GMA est grand, plus la probabilité que le DDLO se déplace ainsi est grande.

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Cependant, le déplacement du DDLO n’est pas parfaitement corrélé avec le heading, c’est pourquoi

on parle d’un indice heuristique, dans le sens qu’il n’est pas fiable et précis dans tous les cas.

Cutting et al. (1999) comparent l’efficience théorique des sources d’informations basées sur les

objets (DDLO, IM, OD) par rapport à celles basées sur le champ. Il semble que celles basées sur les

objets soient plus performantes. Par contre, dans les 5° autour du vecteur de heading, ce sont les

informations basées sur le champ qui sont généralement les meilleures (mais le DDLO est toujours

supérieur). On observe néanmoins une forte corrélation entre les différents indices. Ce fait

s’explique car les environnements utilisés étaient très chargés en objets. L’abondance de source

d’information satisfaisait la majorité des indices, et tous donnaient une assez bonne réponse. Les

auteurs proposent alors d’utiliser des environnements plus épars pour mieux différentier les

résultats. De plus cette étude propose des résultats calculés (simulation), on connaît ainsi l’efficacité

propre des différents indices mais pas si l’homme les utilise réellement.

1.4 L’information extra-rétinienne

Dans sa présentation des différents modèles s’intéressant au heading, Warren (1998) distingue

plusieurs théories, notamment une approche « décompositionnelle » ; cette approche estime

nécessaire de discriminer composante rotationnelle et composante translationnelle, puisque seule

cette dernière contient réellement de l’information sur le heading. Le système visuel estimerait la

rotation, puis supprimerait celle-ci du champ de flux rétinien afin de ne garder que la composante

translationnelle (Perrone, 1992, cité dans Warren, 1998). Warren (1995 et 1998) classe l’approche

de Cutting et al. (1992), dans les modèles de ce type. Pour lui, cette approche trouve le heading en

déterminant la composante translationnelle directement du flux rétinien, mais cela suppose tout de

même une décomposition dans le sens que la composante rotationnelle est éliminée (sans toutefois

être clairement identifiée au préalable).

Le modèle de Warren, qu’il classe dans sa nomenclature sous le nom de « Extraretinal Model »

(Warren, 1998) prend également le parti d’une décomposition des deux sources de flux : selon lui,

l’humain pourrait estimer la rotation de l’œil en utilisant des informations extra-rétiniennes, comme

une copie efférente ou un feedback proprioceptif des muscles extra-oculaires ; cette rotation

pourrait être alors soustraite du flux rétinien. Un des avantages de cette approche est qu’elle

situerait le heading dans un système de référence centré sur le corps. En effet, Warren (1998) et Li

& Warren (2000) relèvent que la plupart des modèles procurent une direction de heading dans un

cadre de référence oculocentré (c’est-à-dire rétinien), et non dans un système de référence centré sur

10

le corps ou la tête. Gibson (1950) mentionnait que cela était suffisant pour percevoir un heading

relatif à des objets de la scène visuelle, défini comme l’angle visuel entre le heading et l’objet de

référence. D’un autre côté, ce système de référence est inadéquat pour percevoir un heading absolu

et par conséquent pour accomplir certaines tâches comme le pointage avec une main qui n’est pas

dans le champ visuel (Li & Warren, 2000). Les informations extra-rétiniennes sur la position de la

tête et des yeux pourraient alors être utilisées pour transformer une estimation de heading dans un

système oculo-centré à un heading dans un système de référence basé sur la totalité du corps.

1.4.1 Paradigmes utilisés et résultats

Le système visuel peut-il décomposer composante rotationnelle et translationnelle sans avoir

recours à des informations extra-rétiniennes ? On pouvait investiguer le rôle et l’importance de ces

informations grâce à un paradigme qui selon la condition fournissait des informations extra-

rétiniennes ou au contraire n’en procurait aucune. Deux conditions sont donc distinguées ; dans la

première (« actual rotation condition ») un pattern de flux est présenté et le point de fixation est

mouvant, donc induit un réel déplacement des yeux : ainsi le pattern de flux qui se projette sur la

rétine est produit par la somme de la translation et de la rotation réelle de l’œil. Dans la deuxième

(« simulated rotation condition »), le pattern de flux sur l’écran simule la somme des composantes

rotationnelle et translationnelle, mais le point de fixation reste stationnaire. Le pattern de flux sur la

rétine est donc le même dans les deux cas et seule l’information extra-rétiniennee est manipulée. Si

les jugements du trajet sont aussi précis dans une condition que dans l’autre, cela signifie que le

heading peut être perçu sur la base seule du flux rétinien. Warren & Hannon (1988) ne trouvent

aucune différence entre ces deux types de conditions, ce qui laisserait à penser que l’information est

directement extractible du flux rétinien sans passer par de l’information extra-rétiniennee. Il est

possible que cette absence de résultats soit imputable à la faible vitesse de rotation de l’œil (moins

de 1° /s). En effet, avec un paradigme similaire, l’étude de Royden, Banks & Crowell (1992)

montrent que les sujets font plus d’erreurs de heading en fonction de la vitesse de rotation de l’œil ;

pour une rotation de 5°/s, l’erreur de heading monte à 15°. Conformément à l’hypothèse de Warren

sur le rôle des informations extra-rétiniennes, ceci ne s’observe que dans la condition de rotation

simulée ; en rotation réelle, les jugements des sujets demeurent précis.

Van den Berg & Brenner (1994) ont quant à eux amené des preuves empiriques en faveur de

l’approche rétinienne ; les sujets obtiennent des headings relativement précis (2° d’erreur), même en

condition simulée. En outre, ils observent que la présence d’informations de profondeur semble

donner lieu à des jugements plus robustes au bruit..

11

Cutting et ses collègues (Cutting, 1996 ; Cutting & al. 1992 ; Vishton & Cutting, 1995) apportent

des résultats qui vont dans le sens de l’approche rétinienne. Toutefois, ceux-ci utilisent des tâches

de heading nominales, dans lesquelles les sujets doivent décider s’ils se dirigent à droite ou à

gauche de l’objet fixé (Warren, 1998). Une de leurs expériences (Cutting et al., 1997) montre des

erreurs significativement plus petites pour un dispositif avec des arbres que pour un dispositif

contenant des nuages de points. Ce résultat suggère qu’une structure plus complexe de la scène peut

permettre des jugements plus précis avec le flux rétinien.

1.4.2 L’ambiguïté du trajet

Les tenants des modèles du flux rétinien se sont généralement peu intéressés au type de trajet que le

sujet suivait, alors que celui-ci peut amener une nouvelle ambiguïté à résoudre pour le système

visuel. Comme énoncé précédemment, les mouvements des yeux et de la tête induisent une

composante rotationnelle et complexifient la perception de notre déplacement, mais le type de trajet

emprunté peut également rendre cette composante plus riche et plus complexe (Warren, 1998 ; Li &

Warren 2000). En effet, le pattern de flux est ambigu suivant la trajectoire que l’on considère: le

même champ vectoriel peut être généré par un

trajet droit (T) avec rotation des yeux (R), ou par

un trajet courbe avec un radius ρ = T/R (en

considérant que la direction du regard demeure à

un angle constant par rapport à la tangente du

trajet), ou par diverses combinaisons de rapport

de rotation et de courbures de trajet. De la sorte,

le champ de flux de premier ordre (rétinien)

n’est pas suffisant pour désambiguïser des trajets

droits et courbes. De plus, les observateurs

rapportent souvent avoir vu des trajets courbes

dans des conditions qui simulaient une

composante rotationnelle ajouté à une rotation

translationnelle. Les schémas en figure 1.3 illustrent bien l’ambiguïté de ces deux types de

trajectoires au niveau de leurs patterns de flux rétinien.

Figure 1.3 (tirée de Warren, 1998) :l’ambiguïté de la trajectoire ; 1°) fluxgénéré par une courbe. 2°) Flux généré partranslation + rotation

12

L’approche extra-rétinienne peut résoudre cette ambiguïté de manière efficace : le système visuel

peut estimer la rotation de la tête et des yeux et ainsi la soustraire du champ de flux rétinien. Si le

flux rétinien restant ne contient qu’une composante translationnelle, l’observateur se trouve alors

sur un trajet droit, tandis que s’il subsiste une composante rotationnelle, cela signifie qu’il parcourt

un trajet courbe.

Un examen plus approfondi du pattern des flux peut toutefois produire en principe suffisamment

d’informations pour régler ce problème. Rieger (1983) et Tsai & Huang (1984) (cités dans Li &

Warren, 2000) ont montré que les trajets droits et courbes pouvaient être distingués par les

composantes accélératoires du flux. Cependant, la sensibilité humaine pour ces accélérations est

relativement faible, ce qui rend cette proposition peu plausible. Une deuxième solution utilise le fait

que les champs de vecteurs divergent en fonction du temps, de sorte qu’un trajet courbe génère un

champ de vecteur stationnaire (inchangé) tandis qu’une composante rotationnelle additionnée à une

composante translationnelle génèrent un champ déformé. Ces différences de vitesse restent par

ailleurs relativement faibles et seraient difficiles à discriminer lors de courts laps de temps.

Enfin, l’ambiguïté du trajet peut être résolue par des objets de référence qui sont attachés à la scène

et qui peuvent être suivi à travers le temps. On observe que notre propre déplacement est spécifié

par le changement de la structure de la perspective, la vue changeante d’objets, lorsque quelque l’on

se meut à travers un environnement. Cela peut être formalisé en termes de triangulation : une

configuration de trois repères peut déterminer la position de l’observateur et, à travers le temps, le

trajet de son déplacement propre. L’une des propositions vient de Vishton & Cutting (1995) qui

suggèrent que le système visuel utilise de l’information de profondeur pour créer une carte mentale

tridimensionnelle de la scène et connaître son déplacement à partir des distances et des

déplacements des repères.

En outre, la trajectoire peut induire des problèmes de mesure : on demande au sujet d’évaluer leur

heading mais le problème reste que, en cas de trajectoires courbes, le heading « tangentiel »

(relativement à la courbure) varie au cours du temps ; la réponse dépend donc du moment où le

sujet donne sa réponse. Royden (1994) montre que les erreurs de heading sont consistantes avec la

perception de la courbe perçue ; c’est pourquoi dans les études récentes de Li & Warren (2000), on

demande expressément aux sujets d’indiquer leur type de trajet futur.

Dans le cas de la rotation simulée, il est important de noter qu’il s’agit d’une situation de conflit.

D’un côté, le flux rétinien au cours du temps spécifie que l’observateur se trouve sur une trajectoire

directe par rapport à des objets de référence dans la scène visuelle, et que ses yeux ou sa tête sont

13

en train de bouger. D’un autre côté, l’information extra-rétinienne spécifie que le degré de rotation

des yeux et de la tête est de 0°. Puisque le point de heading se déplace en travers de l’écran,

l’observateur doit être sur une trajectoire courbe (dans un système de référence centré sur le corps).

1.4.3 Dernières recherches

Dans les recherches précédentes, l’information extra-rétinienne était dominante (c’est-à-dire que les

conditions de rotation réelle étaient mieux réussies que les conditions de rotation simulée) et le sujet

avait donc une impression de trajectoire courbe (en condition de rotation simulée). Cependant, il est

possible que le type de dispositif utilisé jusqu’alors n’ait pas fourni suffisamment d’informations au

système visuel pour déterminer le heading ou la trajectoire à partir du seul flux rétinien. Les

dispositifs précédents étaient relativement pauvres, et le nombre d’éléments en avant de la scène est

relativement réduit ; ainsi, la densité de parallaxe de mouvement n’était pas très importante.

C’est pourquoi dans leurs dernières expériences, Li & Warren (2000) manipulent le nombre et le

type d’éléments présents dans la scène visuelle. Dans une première expérience, ils créent deux

conditions de complexité de la scène, croisées avec les deux types de rotation étudiés (réelle et

simulée). Ils remarquent que, en cas de grande complexité structurale de la scène, on n’observe pas

de différences significatives entre les conditions de rotation simulée et réelle même pour des

rotations rapides des yeux. Selon ces auteurs, cela est essentiellement dû à la texture de sol très bien

structurée et à la profondeur virtuelle (120m de profondeur). Cependant lorsque les points

décomposant l’environnement étaient placés au hasard, on pouvait remarquer que lors de rotations

des yeux élevées (5°/s), les sujets font de plus grandes erreurs dans la condition simulée alors que

leurs jugements demeurent précis dans la condition de rotation réelle.

La perception du heading peut donc être influencée par des informations extra-rétiniennes. Cette

poursuite oculaire active permet au système visuel de compenser la rotation et de retrouver la

trajectoire dans un espace centré sur le corps. Cependant, les observateurs parviennent tout de

même à percevoir leur trajectoire sur la seule base du flux rétinien à condition qu’ils aient

suffisamment d’éléments informatifs. D’après Li & Warren (2000), les jugements de heading sont

précis en condition simulée s’il y a une parallaxe de mouvement importante et qu’il y a des objets

de référence.

Dans une autre expérience, les mêmes chercheurs se demandent si le sujet a besoin d’un point de

référence constant. On peut imaginer qu’il intègre une série de headings dans son déplacement

propre, lui permettant alors de résoudre l’ambiguïté de la trajectoire. Les résultats montrent qu’au

14

moins un objet de référence est nécessaire pour obtenir de bons jugements. L’ambiguïté du chemin

est résolue par rapport à des objets de référence ; On aurait donc bien affaire à une mise à jour des

différents headings perçus à travers le temps. Cela élimine la possibilité d’une solution par

triangulation à l’aide de trois repères (comme proposé par Vishton & Cutting, 1995).

Finalement, comme nous l’avons vu, le problème de la rotation ainsi que de l’ambiguïté de la

trajectoire peuvent être résolus sur la base du seul flux rétinien. Toutefois, ce modèle n’est pas

complètement en accord avec la théorie utilisant la DMP et les divers indices basés sur les objets.

Car bien qu’elle utilise également la parallaxe de mouvement (comme la plupart des modèles),

celle-ci se base plutôt sur des parallaxes de mouvement locales entre quelques objets de référence et

ne parlent pas de champs globaux de parallaxe de mouvement. Li & Warren (2000) proposent que

les observateurs font de leur mieux dans un dispositif où ne sont présents que quelques objets, mais

ils tireraient un meilleur parti d’une importante parallaxe de mouvement si elle était disponible.

En outre, Cutting et al. (1999) promeuvent des variables particulières de mouvement relativement à

un objet fixé (IM, OD, DDLO). D’après leurs opposants, ce sont des variables de second ordre,

pour lesquelles le système visuel a peu de sensibilité ; de plus, l’un de ces indices est

« probabiliste » (le DDLO) et tous dépendent d’informations auxiliaires sur la profondeur. En

outre, un point de fixation fixe n’est pas nécessaire ; on trouve des performances précises avec un

point de fixation mobile, tant que d’autres objets de référence restent présents. Enfin, alors que

Cutting et ses collègues attribuent les jugements de heading à un dispositif réaliste, il est fort

possible que les surfaces texturées qu’ils utilisent procurent suffisamment de parallaxe de

mouvement et que les objets de référence ne servent que de repères fixes dans l’environnement, ce

qui permet une mise à jour du heading au cours du temps.

En résumé, selon Li & Warren (2000), deux sortes d’informations optiques sont requises pour

déterminer le déplacement propre lorsqu’il y a rotation : la parallaxe de mouvement est utilisée pour

résoudre le problème de la rotation, et des objets de référence sont utilisés pour résoudre le

problème de l’ambiguïté de la trajectoire. L’information du flux rétinien et l’information extra-

rétinienne sont suffisantes pour percevoir le heading lors de rotation des yeux. Le premier fournit

une trajectoire relativement aux objets de la scène et le deuxième la trajectoire absolue par rapport à

un système de référence égocentré. Dans des circonstances normales, les deux sources sont

congruentes mais en cas de conflit, le flux rétinien tend à dominer.

15

1.5 Synthèse et hypothèses

Depuis Gibson, deux approches principales sont apparues pour expliquer les capacités de l’humain

à trouver son heading. La première, menée principalement par Cutting et ses collaborateurs, soutient

que l’information pertinente est contenue dans le mouvement de quelques objets précis du flux

visuel ; le DDLO est l’indice qui d’une part explique le plus de variance et d’autre part semble

utilisable dans le plus de situations. La connaissance de la profondeur relative des objets semble

importante et permet l’utilisation des deux autres indices, IM et OD (invariants).

Quant à la seconde approche, menée par Warren et ses collègues, elle a tout d’abord mis en avant le

rôle non négligeable des informations extra-rétiniennes. Bien qu’ils ne réfutent pas cette hypothèse,

leurs derniers travaux montrent que l’indice le plus important est la densité globale de la parallaxe

de mouvement de même que la présence de repères fixes dans l’environnement.

L’opposition principale réside donc dans la définition des indices utilisés : indices locaux (objets)

pour la première approche et indices globaux pour la seconde. Dans ce travail, nous adoptons une

perspective basée sur le mouvement des objets dans le champ visuel. On remarque, dans la revue de

la littérature, que les trajectoires courbes ont été peu étudiées par les tenants de cette approche. En

théorie, si les indices développés par ces chercheurs sont suffisamment riches en information, le

type de trajectoire ne devrait pas avoir une influence sur des performances de heading. De plus, si

des objets, toujours dans l’optique de cette approche, n’apportent aucune information (ne sont ni en

IM, ni en OD, et ne peuvent constituer des DDLO pertinents), la trajectoire aura un effet sur ces

performances. D’après les tenants de l’approche basée sur la densité globale de parallaxe de

mouvement, ces indices devraient tous constituer une source suffisante d’information pour

permettre une performance optimale dans toutes les conditions.

Notre expérience se propose donc de manipuler ces différents indices et trajectoires pour apporter

un coup de projecteur sur cette problématique encore très controversée.

16

2 Méthodologie

2.1 Population :

Pour cette expérience, nous préconisons de prendre une vingtaine de sujets. Des étudiants, ou des

« tout-venants » des deux sexes, âgés entre 20 et 40 ans. Il est nécessaire qu’ils aient tous une vision

normale ou corrigée, et aucun problème connu de perception.

2.2 Plan expérimental

2.2.1 VI

A. Trajectoire : 1. Rectiligne

2. Courbe (90° d’angle)

B. Placement des objets : 1. Informatifs

2. Non-informatifs

On aura toujours des objets (arbres) disposés de la même manière les uns par rapport aux autres

mais le point de fixation changera d’une séquence à l’autre de sorte, pour la condition informative,

que ceux-ci se dans des zones d’IM ou d’OD ou puissent faire l’objet de DDLO pertinents. Dans la

condition « objets non-informatifs » ceux-ci sont tous situés dans les zones d’OA définies par

Cutting (1996).

2.2.2 VD

Seuil différentiel de perception de la trajectoire (en °)

Il s’agit du plus petit angle nécessaire aux sujets pour remarquer que l’obstacle qui apparaît

sur leur route n’est pas un danger pour eux. On utilise une méthode constante avec des mesurants

situés à (1, 3, 5, 7 et 10°) autour du heading.

2.2.3 VC

1. La vitesse de déplacement des sujets est constante dans toutes les présentations (1 m/s).

17

2. Il n’y a jamais d’autres indices disponibles que les objets de la seconde VI (en particulier,

jamais de texture au sol).

3. Les obstacles apparaissent toujours 4 secondes avant un éventuel contact (donc toujours à une

distance de 4m du sujet en cas de contact), la séquence se termine toujours au plus tard 3

secondes après l’apparition de l’obstacle.

4. Le point de fixation du sujet est fixé au centre de l’écran et indiqué par une petite croix.

2.2.4 VN

1. L’ordre d’apparition des différents angles entre le heading et l’obstacle (les mesurants) est

aléatoire et se présente autant de fois sur la gauche de la direction de mouvement que sur la

droite.

2. La durée des séquences varie aléatoirement de façon à éviter un apprentissage du sujet quant au

moment d’apparition de l’obstacle (entre 7s et 10s).

3. La direction (gauche/droite) des trajectoires courbes sera équitablement représentée dans toutes

les séquences.

4. Le GMA de départ pourra prendre 5 modalités (0.5 ; 2 ; 5 ; 10 et 20°) réparties aléatoirement,

comme d’ailleurs le sens (gauche/droite) de celles-ci.

Nous avons donc un plan entièrement intra-sujets. On présentera 10 situations (dispositions

d’arbres) différentes pour chacune des 4 conditions expérimentales, avec chaque fois 5 mesurants à

présenter, ce qui nous mène à 200 présentations par sujets (d’après nos estimations, l’expérience

durera donc un peu plus de 30 min).

2.2.5 Hypothèses opérationnelles

Placement des objets : on attend un effet principal de cette variable ; les sujets obtiennent de moins

bons résultats (seuil différentiel plus élevé) dans la condition « non-informative » que dans la

condition « informative ».

Trajectoire : à nouveau, un effet principal est attendu ; la condition « courbe » est moins bien

réussie (seuil différentiel plus élevé) que la condition « rectiligne ». Toutefois, ce résultat est à

mettre en relation avec l’interaction.

18

Interaction : cette dernière devrait être significative : lorsque les objets sont « informatifs », aucune

différence ne devrait être observée entre les deux types de trajectoire ; par contre, pour des objets

non informatifs, les sujets devraient obtenir des performances bien inférieures (seuil différentiel

plus élevé) pour une trajectoire courbe que pour une trajectoire rectiligne.

2.3 Matériel

Un ordinateur suffisamment performant pour simuler une telle série de présentations, un écran

géant, ainsi qu’un projecteur et un bouton pour que le sujet puisse donner sa réponse suffiront

largement pour cette expérience.

Les 10 situations à créer sont simplement dix dispositions différentes de 6 arbres. Le plus important

est surtout la zone du champ visuel dans laquelle ces patterns seront placés dans les deux conditions

de la variable « objets ». Soyons clairs, la position relative des arbres est toujours la même (ce sont

les dix situations) c’est leur position par rapport au déplacement du sujet qui varie selon la seconde

VI. Les diverses situations sont en outre calculées pour que la hauteur virtuelle du regard se situe à

1.6m. De plus, toutes les séquences s’arrêtent 3s après l’apparition de l’obstacle (ou lorsque le sujet

a pressé sur le bouton).

L’obstacle sera un petit muret virtuel et bucolique de 50cm de haut et de 1m de large (de façon à ce

qu’il n’obstrue pas trop le champ visuel du sujet). Bien sûr on considérera l’angle entre l’obstacle et

le heading (les différents mesurants) entre la partie du muret la plus proche et le heading.

2.4 Procédure

Le sujet, bien décidé à faire avancer la science, est installé debout devant l’écran et reçoit un gros

bouton rouge en plus des explications sur la tâche qu’il aura à accomplir. Le sujet doit regarder

fixement la croix au centre de l’écran. Lorsque le muret apparaît, il doit presser sur le bouton s’il

pense qu’il va heurter celui-ci. Il est bien précisé au sujet qu’il doit être sûr de lui, et qu’il ne doit

pas aller le plus vite possible mais qu’il ne dispose que de trois secondes pour presser sur le bouton

s’il pense devoir réagir. Par contre, s’il ne pense pas que son déplacement est mis en danger par

l’obstacle, il doit simplement attendre la fin de la séquence.

Après 5 essais et l’assurance que le sujet a bien compris, l’expérience peut commencer. Une fois les

passations terminées, nous remercions le sujet, après avoir pris soin de lui faire remplir un petit

questionnaire. Ceci nous permettra, entre autres, de nous assurer que le sujet a bien perçu les

différentes catégories de trajectoires (rectilignes et courbes).

19

3 Résultats attendus

Comme indiqué dans nos hypothèses

opérationnelles, l’effet principal

attendu de la trajectoire montre de

moins bonnes performances (seuil

différentiel moyen plus élevé) lorsque

les trajectoires sont courbes que

lorsqu’elles sont rectilignes (c.f. figure

3.1).

Fig. 3.1 : Effet principal de la trajectoire

01234567

Rectiligne Courbe

TrajectoireSe

uil d

iffér

entie

l moy

en

(°)

Encore une fois, et toujours

conformément à nos hypothèses

opérationnelles, L’effet principal du

placement des objets est prévu

comme indiquant des performances

supérieures (seuil différentiel moyen

plus faible) lorsque les objets sont

informatifs que lorsqu’ils ne le sont

pas (c.f. figure 3.2)

Fig. 3.2 : Effet principal du placement des objets

0

2

4

6

8

10

Informatif Non-informatif

Placement des objets

Seui

l diff

éren

tiel m

oyen

(°

)

Au niveau de l’interaction, nous nous attendons à observer des performances comparables (et plutôt

bonnes) dans les deux types de

trajectoires lorsque les objets

sont placés de manière

informative. Par contre, avec

des objets non-informatifs, les

performances en terme de seuil

différentiel moyen seront

nettement moins bonnes (plus

élevés), et ce surtout dans le cas

d’une trajectoire courbe.

eui

Fig. 3.3 : Interaction entre le placement des objets et le type de trajectoire

0

2

46

8

10

Rectiligne Courbe

Trajectoire

Sl d

iffér

entie

l m

oyen

(°)

InformatifNon-informatif

20

4 Discussion et conclusion

Imaginons que nous ayons obtenu un tel pattern de résultats ! Nos résultats semblent conforter la

théorie de l’information tirée des objets. Ce n’est pas tant une globalité d’éléments en mouvement

mais plutôt quelques objets se déplaçant dans des zones spécifiques qui importent pour obtenir de

bonnes performances dans une tâche de Wayfinding. En effet, si la densité de parallaxe de

mouvement et les repères fixes étaient les facteurs nécessaires pour ce type de tâche, tous les sujets

seraient parvenus à des performances similaires quelle que soit la condition expérimentale (et à plus

forte raison dans les deux modalités de la variable « placement des objets »). En outre, toutes les

conditions simulaient la rotation des yeux ce que Warren (1998) nomme « simulated rotation

condition ». Contrairement aux données observées par Li et Warren (2000), nos résultats impliquent

que l’information extra-rétinienne n’est pas nécessaire pour trouver son heading, même lorsque la

simulation est (selon cet auteur) pauvre en informations (peu d’arbres et pas de texture au sol) ; il se

pourrait néanmoins que les sujets obtiennent de meilleures performances dans la condition

« placement d’objets non informatif , s’ils disposaient d’informations extra-rétiniennes.

Toutefois, il convient de remarquer quelques limites à notre expérience. Le paradigme que nous

avons utilisé peut être l’objet de critiques. En effet, cette « génération spontanée d’obstacles » n’a

jamais été utilisée auparavant et nous ne savons rien de sa fonctionnalité effective. Il se peut que

l’apparition de l’obstacle puisse engendrer quelques problèmes : une saccade oculaire réflexe peut

subvenir au moment de l’arrivée du muret ; effet par ailleurs mis en évidence par Theeuwes,

Kramer, Hahn, Irwin & Zelinsky (1999). La poursuite oculaire prévue ne serait donc pas maintenue

de façon continue jusqu’à la fin de la tâche. D’autre part, la séquence ne s’arrêtant pas au moment

de l’apparition du muret, il est fort possible que cet élément devienne à son tour pertinent pour le

heading lors des trois secondes restantes (il pourrait par exemple servir de DDLO). En effet, Warren

& Li (2000) montrent qu’un seul élément peut suffire pour déterminer sa trajectoire. Il serait peut-

être alors mieux d’arrêter la séquence au moment où surgit l’obstacle et de demander alors au sujet

si sa trajectoire l’aurait conduit jusqu’à celui-ci.

21

Cependant, notre paradigme nous semble plus naturel et donc plus proche des mécanismes

impliqués dans ce type de tâche. De plus, il nous est impossible d’utiliser une méthode

d’ajustement de la trajectoire; en effet, il faut que ces dernières soient prédéfinies et non décidées

par le sujet (pour que nous puissions les rendre courbes ou rectilignes). De même, si le sujet avait

l’opportunité d’ajuster sa direction de déplacement, nous n’aurions plus été capables d’assurer que

les objets soient toujours dans des zones soit informatives, soit non informatives Il serait

éventuellement concevable de modifier le paradigme en faisant apparaître un point que le sujet

devrait déplacer pour qu’il se trouve sur sa trajectoire. Cependant, il est rare, dans la vie réelle,

qu’on ait le contrôle de la position des obstacles dans l’environnement que la direction de notre

propre mouvement.

On peut aussi soulever le problème de l’arrêt de la séquence : il est difficile de juger à quel moment

précis le sujet va prendre sa décision. Peut-être donnerait-il sa réponse dans la seconde avant le

contact, pour mieux déterminer s’il doit oui ou non éviter l’obstacle. Par-là même, cela occulterait

certains des résultats. En même temps, à une seconde du contact, les réponses semblent trop

évidentes.

Cette expérience, si elle ne s’avère réalisable qu’avec certaines difficultés, n’en demeure pas moins

potentiellement révélatrice d’indices quant au fonctionnement de la perception du mouvement

propre.

22

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