Ce document permet de décrire mon parcours scientifique et professionnel. Il est organisé en plusieurs parties : 1/ mon parcours professionnel; 2/ la thématique de la neuropsychologie de l'épilepsie et de la spécialisation hémisphérique; 3/ mes travaux actuels effectués au sein de la cognitique à travers 2 axes (l'accessibilité numérique et handicap, et, la conception centrée utilisateur) et 4/ une conclusion sur la nécessité d'aller vers une recherche transdisciplinaire.

L'aéronautique civile commerciale poursuit l'objectif du déplacement de biens ou de personnes, par les airs, en maintenant un niveau optimal de sécurité. Depuis plus de trente ans, en dépit de cadres normatifs de plus en plus stricts et d'automatismes de plus en plus performants, le rapport entre performance visée et risque encouru ne progresse plus.Le facteur humain constitue un levier d'action majeur pour franchir ce plancher de verre. Dans le cadre contraint de l'aéronautique, la conception d'outils visant à assister la cognition des pilotes est ainsi une direction d'avenir. L'anticipation a été identifiée comme un processus central dans la gestion des ressources cognitives. Dans une démarche de cognitique, nous avons ainsi entrepris la conception d'un outil d'aide à l'anticipation en impliquant des pilotes à chaque étape des développements.D'une analyse de l'activité sur la base d'enregistrements en cockpit et d'entretiens, nous avons construit un modèle de l'activité réelle des pilotes lors de la descente et l'approche sur l'aéroport de Rio de Janeiro. L'étude bibliographique mit en lumière des points critiques relevant de l'anticipation et nécessitant une expérimentation préliminaire. Les résultats expérimentaux conciliés à nos hypothèses de compréhension de l'anticipation achevèrent le cahier des charges du cœur fonctionnel de notre outil d'aide à l'anticipation. Un algorithme de planification dynamique exploitant notre modèle de l'activité fut conçu et implémenté au sein d'ASAP (Anticipation Support for Aeronautical Planning) le démonstrateur de concept industriel de Thales Avionics. 36 pilotes civils commerciaux participèrent enfin à son évaluation en simulateur.

L’industrie aéronautique poursuit depuis de nombreuses années l’objectif d’un niveau optimal de sécurité dans le cadre du transport aérien. En ce qui concerne l’aviation militaire, plus exactement tactique, cette priorité se double d’une recherche de performance de plus en plus élevée et polymorphe. Ce qui caractérise ce type d’aviation, c’est le rapport entre la performance poursuivie et les risques acceptés. Il dépend essentiellement du contexte et des enjeux des missions à réaliser.L’approche facteur humain constitue un levier d’action majeur pour permettre la réalisation de cet enjeu. Ainsi, dans le cadre contraint de l’aéronautique, la conception et la mise au point d’outils permettant d’assister la cognition des équipages demeure une perspective d’avenir même si la formation des pilotes devient également un enjeu majeur pour les prochaines années. Dans ce contexte, la gestion des ressources cognitives, et plus particulièrement les stratégies spécifiques de gestion mises en place par les pilotes, sont centrales au processus de prise de décision sous contraintes.Dans une démarche de recherche et d’ingénierie en cognitique, nous avons entrepris une étude impliquant des pilotes et permettant la compréhension de ces mécanismes ainsi que la production de recommandations pour la conception d’outil d’aide à la gestion de leurs ressources cognitives. A partir de l’analyse du retour d’expériences, et sur la base des résultats d’une approche expérimentale préliminaire, nous avons construit un protocole pour mettre en évidence les stratégies mises en place par les pilotes, dans le cadre d’une activité réelle, lors de la descente et de l’approche finale sur l’aéroport de Clermont-Ferrand avec une panne critique. Les résultats expérimentaux conciliés à nos hypothèses de compréhension sur la gestion des ressources cognitives et les stratégies de gestion, achèvent notre analyse et nos recommandations pour un outil d’aide à la gestion des ressources des pilotes.14 équipages d’Airbus A400M de l’armée de l’air ont participés à cette évaluation en simulateur. / The aviation industry has for many years pursued the objective of an optimum level of safetyin the air transport sector. With regard to military aviation, more precisely tactical, thispriority is coupled with an increasingly high and polymorphic search for performance. Whatcharacterize this type of aviation is the relationship between the performance pursued and theaccepted risks. It depends essentially on the context and the stakes of the missions to becarried out.The human factor approach is a major leverage for achieving this challenge. Thus, within theconstrained domain of aeronautics, the design and development of tools to assist crewcognition remains a prospect for the future, even if pilot training also becomes a majorchallenge for the coming years. In this context, the management of cognitive resources, and inparticular the specific management strategies put in place by the pilots, are central to thedecision-making process under constraints.In a research and engineering approach in cognition, we undertook a study involving pilotsand allowing the understanding of these mechanisms as well as the production ofrecommendations for the design of tools to help manage their cognitive resources. On thebasis of the analysis of feedback, and results of a preliminary experimental approach, we havebuilt a protocol to highlight the strategies implemented by the pilots in the context of anactivity during the descent and the final approach on the Clermont-Ferrand airport with acritical breakdown. The experimental results reconciled with our understanding hypotheseson the management of cognitive resources and management strategies, complete our analysisand recommendations for a tool to help manage the resources of the pilots.

L'activité de conduite automobile prend place dans un environnement dynamique en constante évolution. Le conducteur doit progresser sur la route au moyen de son véhicule, tout en interagissant adéquatement avec l'environnement et les autres usagers. Pour réaliser cette tâche, le conducteur doit percevoir son environnement, interpréter les événements pour se représenter correctement la situation de conduite, anticiper ces changements, et prendre des décisions a n d'engager des actions sur le véhicule lui permettant d'atteindre les buts qu'il se fixe à court et long terme. A cet égard, la complexité et la diversité des processus perceptifs, cognitifs et sensori-moteurs requis pour la conduite automobile font de cette activité un objet d'étude particulièrement riche pour les sciences de la cognition. Pour étudier l'activité du conducteur automobile a n de la comprendre, l'expliquer et peut-être la prédire, les sciences cognitives se dirigent vers la modélisation de la cognition humaine. Cette démarche permet une représentation et une description plus ou moins ne du système cognitif du conducteur automobile. Cependant, un modèle de la cognition ne permet qu'une description théorique. Grâce à son implémentation informatique, il devient possible de simuler les théories utilisées et déployer numériquement celles mises en jeu dans la modélisation cognitive. Ce travail de thèse s'articule autour de la modélisation cognitive du conducteur automobile, de son implémentation informatique sur une plateforme de développement virtuel et de sa simulation au sein de cette plateforme. Le modèle théorique que nous avons implémenté est COSMODRIVE, en développement au laboratoire du LESCOT à l'IFSTTAR, et la plateforme de développement accueillant le modèle est SiVIC, développée au LIVIC. C'est dans ce contexte que nous nous sommes engagés dans le développement computationnel et informatique du modèle COSMODRIVE, a n de pouvoir simuler l'activité perceptive et cognitive du conducteur automobile. Pour cela, nous nous sommes limités à certains processus cognitifs primordiaux, comme les fonctions stratégiques (plani cation d'itinéraires et réalisation de plans stratégiques), ou les fonctions perceptives (exploration et intégration de l'information visuelle), les fonctions cognitives tactiques (construction de représentations mentales, intégration perceptivo-cognitive de l'information, structuration des connaissances de conduite, etc.), ou encore les fonctions d'exécution d'actions (régulation courte par zones enveloppes ou par points de poursuite). Par l'implémentation informatique du modèle COSMODRIVE sur SiVIC, il devient possible d'incarner numériquement des théories cognitives et de les opérationnaliser pour formuler des hypothèses de recherche sous la forme de prédictions de performances que l'on pourra évaluer empiriquement auprès de conducteurs humains. Ces hypothèses formulées, nous avons conduit des expérimentations sur un simulateur de conduite que nous avons construit. A n d'éprouver notre modèle théorique et informatique du conducteur automobile, nous avons comparé les performances des conducteurs humains avec les prédictions issues de la simulation. Les résultats obtenus ont permis de valider cette approche et de con firmer l'intérêt de la simulation cognitive pour appréhender les activités mentales du conducteur automobile.

L’aéronautique civile commerciale poursuit l’objectif du déplacement de biens ou de personnes, par les airs, en maintenant un niveau optimal de sécurité. Depuis plus de trente ans, en dépit de cadres normatifs de plus en plus stricts et d’automatismes de plus en plus performants, le rapport entre performance visée et risque encouru ne progresse plus.Le facteur humain constitue un levier d’action majeur pour franchir ce plancher de verre. Dans le cadre contraint de l’aéronautique, la conception d’outils visant à assister la cognition des pilotes est ainsi une direction d’avenir. L’anticipation a été identifiée comme un processus central dans la gestion des ressources cognitives. Dans une démarche de cognitique, nous avons ainsi entrepris la conception d’un outil d’aide à l’anticipation en impliquant des pilotes à chaque étape des développements.D’une analyse de l’activité sur la base d’enregistrements en cockpit et d’entretiens, nous avons construit un modèle de l’activité réelle des pilotes lors de la descente et l’approche sur l’aéroport de Rio de Janeiro. L’étude bibliographique mit en lumière des points critiques relevant de l’anticipation et nécessitant une expérimentation préliminaire. Les résultats expérimentaux conciliés à nos hypothèses de compréhension de l’anticipation achevèrent le cahier des charges du cœur fonctionnel de notre outil d’aide à l’anticipation. Un algorithme de planification dynamique exploitant notre modèle de l’activité fut conçu et implémenté au sein d’ASAP (Anticipation Support for Aeronautical Planning) le démonstrateur de concept industriel de Thales Avionics. 36 pilotes civils commerciaux participèrent enfin à son évaluation en simulateur. / Civil aviation pursues the objective of moving people or goods through the air with an optimal level of safety. For more than thirty years, despite a stricter and stricter regulatory framework and highly reliable automation, the ratio between performance and acceptable risk is not improving anymore.Human factors are a major action lever to break this glass floor. In the constrained context of aviation, designing tools aiming at assisting pilots’ cognition is thus a promising direction. Anticipation has been identified central in the process of cognitive resources management. In a human factors engineering approach, we undertook the design of an anticipation support tool involving pilots at each step of the development.From an activity analysis performed on the basis of in-cockpit recordings and interviews we constructed a model of the actual pilots’ activity during the descent and approach phases on Rio de Janeiro airport. The state of the art highlighted the key elements related to anticipation which could take benefit of a preliminary experiment. Experimental results brought together with our hypotheses about how anticipation works completed the requirements of the functional core of our anticipation support tool. A dynamic planning algorithm was then designed and implemented within ASAP (Anticipation Support for Aeronautical Planning), Thales Avionics’ proof of concept. 36 commercial pilots took part to its evaluation in a simulated environment.

L’activité de conduite automobile prend place dans un environnement dynamique en constante évolution. Le conducteur doit progresser sur la route au moyen de son véhicule, tout en interagissant adéquatement avec l'environnement et les autres usagers. Pour réaliser cette tâche, le conducteur doit percevoir son environnement, interpréter les événements pour se représenter correctement la situation de conduite, anticiper ces changements, et prendre des décisions afin d'engager des actions sur le véhicule lui permettant d'atteindre les buts qu'il se fixe à court et long terme. A cet égard, la complexité et la diversité des processus perceptifs, cognitifs et sensori-moteurs requis pour la conduite automobile font de cette activité un objet d'étude particulièrement riche pour les sciences de la cognition.Pour étudier l'activité du conducteur automobile afin de la comprendre, l'expliquer et peut-être la prédire, les sciences cognitives se dirigent vers la modélisation de la cognition humaine. Cette démarche permet une représentation et une description plus ou moins fine du système cognitif du conducteur automobile. Cependant, un modèle de la cognition ne permet qu'une description théorique. Grâce à son implémentation informatique, il devient possible de simuler les théories utilisées et déployer numériquement celles mises en jeu dans la modélisation cognitive.Ce travail de thèse s'articule autour de la modélisation cognitive du conducteur automobile, de son implémentation informatique sur une plateforme de développement virtuel et de sa simulation au sein de cette plateforme. Le modèle théorique que nous avons implémenté est COSMODRIVE, en développement au laboratoire du LESCOT à l'IFSTTAR, et la plateforme de développement accueillant le modèle est SIVIC, développée au LIVIC. C'est dans ce contexte que nous nous sommes engagés dans le développement computationnel et informatique du modèle COSMODRIVE, afin de pouvoir simuler l'activité perceptive et cognitive du conducteur automobile. Pour cela, nous nous sommes limités à certains processus cognitifs primordiaux, comme les fonctions stratégiques (planification d'itinéraires et réalisation de plans stratégiques), ou les fonctions perceptives (exploration et intégration de l'information visuelle), les fonctions cognitives tactiques (construction de représentations mentales, intégration perceptivo-cognitive de l'information, structuration des connaissances de conduite, etc), ou encore les fonctions d'exécution d'actions (régulation courte par zones enveloppes ou par points de poursuite).Par l'implémentation informatique du modèle COSMODRIVE sur SIVIC, il devient possible "d'incarner numériquement" des théories cognitives et de les "opérationnaliser" pour formuler des hypothèses de recherche sous la forme de prédictions de performances que l'on pourra évaluer empiriquement auprès de conducteurs humains. Ces hypothèses formulées, nous avons conduit des expérimentations sur un simulateur de conduite que nous avons construit. Afin d'éprouver notre modèle théorique et informatique du conducteur, nous avons comparé les performances des conducteurs humains avec les prédictions issues de la simulation. Les résultats obtenus ont permis de valider cette approche et de confirmer l'intérêt de la simulation cognitive pour appréhender les activités mentales du conducteur automobile. / Driving activity takes place in a dynamic and constantly changing environment. The driver has to make his car evolving on the road while ensuring adequate interactions with its close environment and other road users. In order to perform this task, the driver has to perceive the environment he is evolving in, to interpret events in order to correctly understand the current driving situation, to be able to anticipate its evolution and take decisions regarding vehicle control in order to reach his short and long term goals safely. As a result, both complexity and variety of perceptual, cognitive and sensorimotor processes involved in the driving activity make it very rich context for cognitive sciences.The modeling of human cognition, a specific method which belongs to cognitive sciences field, has been chosen to study driver's activity aiming at understanding, explaining or even predicting it. This approach allows a representation and a description of the driver's cognitive system with different levels of granularity. Thus, such a model offers only a theoretical description. When implemented on a computer, it opens the way to the simulation allowing the digital deployment of the theories involved in the cognitive model design.This thesis is focused on cognitive modeling of car driver, its implementation and its simulation using a virtual platform. The theoretical model that we implemented is COSMODRIVE, developed at IFSTTAR - LESCOT laboratory and the implementation platform we used for this, named SIVIC, is developed at IFSTTAR - LIVIC.This is the context where we started the computational development of the COSMODRIVE model in order to simulate the perceptual and cognitive activity of car driver. Indeed, we chose to limit our implementation to some crucial cognitive processes such as strategic functions (route planning and strategic plans execution), perceptual functions (exploration and integration of visual information), cognitive tactical functions (construction of mental representations, perceptual and cognitive integration of information, structuring of driving knowledge, etc.), or executive functions of actions (short control loop by ''envelopes zones'' or pursuit points).Through computer simulation, we used the numerical model as an innovative tool for scientific investigation in the field of cognitive sciences: The numerical simulation of cognitive functions identified and modeled by COSMODRIVE allowed us to define experimental hypotheses which leed us to conduct experiments in a driving simulator that we have built. To test the theoretical model and computer of the car driver, we compared the performance of human drivers on one hand and the predictions issued from the simulation on the other hand. It opens innovative opportunities for the development and the use of cognitive modeling and simulation of car driver.