PRÉSENCE D’UN SCHÈME TROMPEUR DANS UN ATELIER D’AÉRONAUTIQUE

Un exemple familier de situation dynamique : la conduite automobile

   Bien qu’elle s’éloigne de notre sujet d’étude, nous prenons l’exemple bien connu de la conduite automobile pour illustrer nos modèles théoriques sur les situations dynamiques. En effet, la conduite automobile est largement étudiée dans le cadre des aides à la conduite, mais elle est également vécue quotidiennement par un grand nombre de personnes. Conduire un véhicule est, en effet, plus complexe que de simplement amener un objet d’un point A à un point B : il faut prendre en compte plusieurs éléments qui représentent autant de contraintes sur l’action en cours. Ces éléments peuvent aller des plus évidents, tels que l’état de la route, la circulation autour du véhicule, le code de la route, aux plus complexes ou imperceptibles, tels que les conditions climatiques, les lois de la mécanique qui régissent le moteur. Le conducteur ne contrôle pas l’ensemble de la situation, dans le sens où il ne peut pas agir sur tous les éléments de la situation : il ne peut pas directement influer sur ce que font les autres conducteurs, par exemple. La situation de conduite correspond donc bien à la définition d’une situation dynamique donnée par Hoc et Amalberti (2007). Pour ces auteurs, dans un contexte de travail, une situation dynamique renvoie à des tâches complexes dont les paramètres évoluent dans le temps de façon incertaine, comme dans notre cas d’usage lorsque les caractéristiques internes des cadres évoluent après la trempe. Il en résulte un certain nombre de processus cognitifs à mettre en œuvre pour pouvoir gérer la situation.

Les cinq niveaux de la hiérarchie d’abstraction

   Selon le cadre théorique de l’EID, afin de prendre la complexité du système en considération, une vision globale du problème est nécessaire : la hiérarchie d’abstraction ou hiérarchie fin-moyen est l’outil utilisé afin de représenter la complexité du système en tant qu’unité. Cette structure relie les buts aux moyens nécessaires pour les atteindre et ce sur cinq niveaux hiérarchisés (Bennett & Flach, 2011 ; Vicente, 1999). Les buts fonctionnels sont les objectifs généraux que l’on cherche à atteindre. Ce niveau décrit les raisons, les intentions et les valeurs sous-jacentes à l’activité, il explique pourquoi l’activité est réalisée, par exemple, dans le cadre de la conduite il peut s’agir d’arriver à destination. Les fonctions abstraites sont le champ des façons possibles de réaliser le but fonctionnel. Ce niveau inclut les limites physiques ou légales, les contraintes qui s’exercent sur n’importe quel système. Dans l’exemple de la conduite, il s’agirait des routes existantes, des lois règlementant la circulation, des contraintes physiques s’exerçant sur le moteur et le véhicule etc. Les fonctions générales décrivent les opérations à réaliser pour passer d’un état initial à un état final. Dans notre exemple, il s’agira d’accélérer, de ralentir, de changer de direction, etc. Les processus physiques sont les éléments du système qui permettent de réaliser les fonctions générales. Ainsi, pour changer de direction, il faut tourner le volant, pour accélérer, il faut appuyer sur l’accélérateur. Les formes physiques sont les éléments de détails des processus physiques, les mesures et capteurs concrets existants. Dans le cadre de l’exemple de la conduite, plusieurs capteurs permettent de connaitre la vitesse, information transmise au conducteur par le compteur de vitesse. Alors que les interfaces traditionnelles ne représentent en général que les niveaux les plus concrets, c’est-à-dire les processus et les formes physiques (les capteurs présents et les éléments physiques du système), les interfaces écologiques cherchent également à représenter les niveaux les plus élevés ainsi que les liens entre les différents niveaux et les différents éléments de la hiérarchie (Christoffersen, Hunter, & Vicente, 1996). Une interface écologique va donc représenter les liens entre les éléments les plus concrets et les éléments plus abstraits du processus, c’est-à-dire comment atteindre les buts et les contraintes du système global.

Limites du compromis cognitif et questions en suspens

   Les études sur le modèle du contrôle cognitif de Hoc et Amalberti (2007) visent à atteindre trois objectifs : élaborer des interfaces de soutien aux opérateurs dans des conditions de travail variées, faire des préconisations sur les méthodologies à mettre en œuvre dans ce but, mais également mieux comprendre les mécanismes du contrôle cognitif. En particulier, dans l’article cité, trois questions restent en suspens. La première concerne les mécanismes d’inhibition volontaire mis en œuvre dans le compromis cognitif. Les auteurs s’interrogent, ici, sur l’effet des émotions sur les changements de modalité de contrôle cognitif et ils se demandent si les processus qui guident ces changements sont plus ou moins conscient. La seconde renvoie à la vision traditionnelle donnée aux biais cognitif. À la lumière du modèle présenté, ils seraient en fait des raccourcis nécessaires à un fonctionnement pérenne du système cognitif car leur utilisation limiterait les coûts cognitifs engagés dans une activité. De fait, au lieu de les considérer comme des biais, il faudrait réussir à les intégrer dans l’analyse, en particulier dans le cadre de la conception d’assistant à l’opérateur. Enfin, la troisième question interroge la place à accorder aux processus symboliques dans la conception d’interfaces écologiques. Les auteurs rejoignent ici, à nouveau, les auteurs du cadre de la conception d’interface écologique : il faut pouvoir soutenir l’activité de l’opérateur, et ce, quelle que soit la modalité de contrôle cognitif dans laquelle il est engagé. A ces questions, il faut encore en rajouter une, soulevée dans le cadre de la problématique rencontrée dans notre étude. En effet, la compréhension des mécanismes en jeux dans le contrôle cognitif est importante. Cependant, comment soutenir un opérateur dans un environnement dynamique alors que les ressources externes, notamment les informations concernant l’évolution du système, sont limitées ?

Une définition de l’expertise

   En effet, dans leur revue de la littérature, Farrington et Darby (2006) concluent que l’on ne sait pas définir unanimement l’expertise. Pour ces auteurs, l’expertise est étudiée dans trois grands domaines : en intelligence artificielle, en statistiques et économie (avec notamment les théories de la prise de décision) et en sciences cognitives. D’un côté les cognitivistes et les spécialistes de l’intelligence artificielle considèrent que l’expert est celui qui est plus capable ou compétent que le novice. Ainsi, l’objectif des seconds est d’étudier le fonctionnement cognitif de l’expert afin de pouvoir extraire les règles qu’il utilise et les reproduire dans des systèmes experts ou des intelligences artificielles. Pour les sciences cognitives, l’objectif est de comprendre comment l’humain fonctionne, comment il devient intelligent dans l’objectif de soutenir ses apprentissages ou ses activités. En revanche, dans la littérature sur la prise de décision, telle qu’on la rencontre en statistique ou en économie, l’objectif est de trouver la prise de décision la plus objective. De fait, l’expert n’est pas forcément le meilleur modèle car il base son raisonnement sur des heuristiques qu’il ne vérifie pas toujours et qui peuvent être fausses. De plus, il est souvent difficile de catégoriser une personne en ce qui concerne son expertise : doit-on regarder son nombre d’années d’expérience, ses performances, sa position d’enseignant, la reconnaissance de ses pairs ? Parmi les définitions de l’expertise, certaines (Dreyfus & Dreyfus, 1980) distinguent le novice de l’expert en se basant sur l’automatisation de l’activité. Ainsi, un novice, bien que connaissant les règles de base, doit décomposer les différentes informations qui ne sont pas pour lui intrinsèques à la situation. Il procède de façon analytique tout en surveillant la tâche. En revanche, l’expert est capable de traiter une situation dans son ensemble et d’attribuer une réponse « intuitive » au problème posé. Le seul cout cognitif engagé est celui de la surveillance du processus, autrement dit, de la supervision. Ainsi, une des caractéristiques de l’expertise, qui semble partagée dans la littérature, est qu’elle se construit avec l’expérience, en partie par automatisation et développement d’heuristiques de décision. Par exemple, pour Hoc (2005), l’expertise est susceptible de transformer des processus symboliques en processus subsymboliques bien qu’un minimum de contrôle symbolique puisse entrer en jeu pour superviser les processus automatisés

Obstacles, schèmes trompeurs et conceptions erronées

  Bien que l’apprentissage soit différent d’un enfant à l’autre, on peut retrouver un certain nombre de régularités dans les types de procédures utilisés, les obstacles et les représentations existants chez eux. C’est pour cela que l’utilisation de la théorie des champs conceptuels est justifiée en didactique. Séré et Weil-Barais (1988) étudient par exemple le développement du concept de conservation de la quantité d’air. Elles montrent que certains enfants interrogés pensent que la chaleur est matériellement semblable à l’air. Pour d’’autres, elle peut détruire des particules d’air. Ces mauvais postulats entrainent des réponses erronées, s’ils ne sont pas déterminés avant l’enseignement, ils conduiraient à des représentations fausses des problèmes physiques, notamment sur la nature des particules. On utilise le principe du médiateur social pour l’apprentissage des sciences, en utilisant des modèles scientifiques corrects mais intermédiaires entre ceux que l’élève a déjà construits et ceux que l’on veut l’amener à élaborer. Le compromis ainsi effectué permet de reconnaitre les difficultés des élèves lors d’apprentissages nouveaux (Weil-Barais & Resta-Schweitzer, 2008). Bachelard (Mony, 1938) parle ainsi d’obstacle épistémologique concernant la physique. Ce philosophe considère que, intrinsèquement à cette discipline, il existe des connaissances partagées par les chercheurs, à un moment donné de l’histoire de la science, qui perturbent, voire empêchent, l’acquisition de nouvelles connaissances. Une anecdote concernant Einstein illustre cette idée : il aurait, pendant un temps, considéré ses résultats concernant la théorie de la relativité comme étant faux, car ils remettaient en cause les principes de la physique classique admis jusqu’alors. Brousseau (1989) étend la notion d’obstacle épistémologique au domaine de la didactique. Ce n’est pas seulement au niveau des sciences physiques que des obstacles existent mais dans toutes les disciplines, également au niveau de l’individu, qui, au cours de son apprentissage, rencontrerait les mêmes obstacles. Les erreurs observées chez les élèves étant en général semblables, il en conclut en effet, qu’elles ne sont pas aléatoires ni dues à l’ignorance. Au contraire, elles sont, selon lui, dues à des connaissances antérieures que l’élève a acquises, à des savoirs antérieurs qui contredisent de nouveaux savoirs. En règle générale, ces obstacles, et les erreurs qui en sont la manifestation, sont persistants, même longtemps après que le modèle erroné ait été rejeté par le sujet. Il faut un nombre suffisant de situations nouvelles incompatibles pour réussir à le faire disparaitre. Brousseau défini trois types d’obstacles : les obstacles ontogénétiques sont liés au développement neurobiologique, les obstacles didactiques sont liés à des choix éducatifs, enfin les obstacles épistémologiques sont liés à l’histoire du concept. On retrouve une idée semblable dans le modèle néo-structuraliste de Pascual Leone (Charron, Dumet, Guéguen, Lieury, & Rusinek, 2007). En effet, pour Pascual Leone (Houdé & Winnykammen, 1992; Pascual-Leone, 2013), l’apprentissage se fait à partir de schèmes préexistants et, dans certaines situations, certains schèmes non pertinents peuvent être activés. Lors d’un apprentissage, les schèmes préexistants sont accommodés ou assemblés pour créer de nouveaux schèmes. Pascual Leone (Pascual-Leone & Irwin, 1994) définit deux types d’apprentissage. Le premier type d’apprentissage est lent et cumulatif, mais il n’est possible que dans un environnement facilitant. En effet, lors de ce type d’apprentissage, l’individu n’investit pas ou peu de ressources à l’apprentissage. Il agit dans son environnement et construit ses connaissances à partir des régularités qu’il y retrouve. Ainsi, les schèmes issus de cet apprentissage sont très liés à la ou aux situations qui les ont induits. Si ces situations sont nombreuses et variées, alors le schème sera facilement généralisable. Cependant, le plus souvent, ce type d’apprentissage abouti à des schèmes peu transférables.

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Table des matières

INTRODUCTION GÉNÉRALE
ASSISTANCE AUX PROCÉDÉS DE FABRICATION DANS UNE SITUATION DYNAMIQUE
I. Définition d’une situation dynamique
I.1. Caractéristiques d’une situation dynamique et processus cognitifs impliqués
I.2. Exemple d’environnement dynamique en situation de travail
II. Analyse cognitive du travail et conception d’interface écologique
II.1. L’analyse cognitive du travail
II.2. La conception d’interfaces écologiques
III. Le modèle du contrôle cognitif de Hoc et Amalberti (2007)
III.1. Maitrise de la situation
III.2. Axes symbolique/subsymbolique et origine des données
III.3. Le compromis cognitif
III.4. Étude utilisant le contrôle cognitif tel que défini par Hoc et Amalberti
IV. Utilisation de la simulation dans la prise de décision
DÉVELOPPEMENT DES COMPÉTENCES
I. L’expertise
I.1. Une définition de l’expertise
I.2. Utilisation des études sur l’expertise
I.3. Limites et interrogations concernant l’expertise
II. Le développement dans la littérature classique : une définition de la compétence
II.1. Les ressorts de l’apprentissage et du développement des compétences
II.2. Obstacles, schèmes trompeurs et conceptions erronées
II.3. Les schèmes dans le support aux procédés de fabrication
III. Conclusion
QUESTIONS EN SUSPENS ET PRÉSENTATION DES CONTRIBUTIONS EMPIRIQUES 
I. Synthèse théorique et hypothèse générale
I.1. Lien entre les différents modèles
I.2. Hypothèse théorique
II. Méthodologie
II.1. Analyse du domaine de travail et activité des opérateurs
II.2. Développement du micromonde et étude du schème trompeur
II.3. Test d’une interface dans le micromonde
III. Méthodologie statistique
IV. Conclusion
ÉTUDE 1 : ANALYSE DE L’ACTIVITÉ D’OPÉRATEURS SUR UN POSTE D’ÉTIRAGE DE CADRE DANS UN ATELIER D’AÉRONAUTIQUE
I. Position du problème
I.1. Objectifs
I.2. Présentation du travail dans l’atelier
I.3. Hypothèses
II. Phase 1 : comprendre le cas d’étude
II.1. Méthode
II.2. Résultats : hiérarchie d’abstraction
II.3. Discussion
III. Phase 2 : extraire les schèmes
III.1. Méthode
III.2. Résultats
III.3. Discussion
IV. Phase 3 : manifestations comportementales des contenus de représentations
IV.1. Méthode
IV.2. Résultats
IV.3. Discussion
V. Discussion générale
V.1. Résumé des résultats obtenus
V.2. Caractéristiques psychologiques des opérateurs
V.3. Conséquences pour l’interface du compagnon virtuel
ÉTUDE 2 : ÉTUDE DU SCHÈME TROMPEUR, DE SON ORIGINE ET DE SES LIENS AVEC LES PERFORMANCES AU MOYEN D’UN MICROMONDE
I. Introduction
II. Méthode
II.1. Participants
II.2. Micromonde et tâche d’étirage
II.3. Procédure
III. Hypothèses
III.1. Hypothèses concernant l’existence du schème trompeur
III.2. Hypothèses concernant la provenance du schème trompeur
III.3. Hypothèses concernant le lien entre schème trompeur, entrainement et performances
IV. Résultats
IV.1. Existence du schème trompeur
IV.2. Provenance du schème trompeur
IV.3. Lien entre schème trompeur, groupe expérimental et performances
V. Discussion
V.1. Existence du schème trompeur
V.2. Origine du schème trompeur
V.3. Lien entre schème trompeur et performances
V.4. Groupe expérimental, schème trompeur et performances
V.5. Conclusion
ÉTUDE 3 : RELATION ENTRE UTILISATION D’UN COMPAGNON VIRTUEL, APPARITION DES SCHÈMES ET PERFORMANCES DANS LE MICROMONDE
I. Introduction
II. Méthode
II.1. Participants
II.2. Le compagnon virtuel
II.3. Procédure
III. Hypothèses
IV. Résultats
IV.1. Apparition du schème trompeur
IV.2. Performances obtenues
IV.3. Étude clinique des conduites
IV.4. Synthèse des résultats obtenus lors des deux études sur le micromonde
V. Discussion
VI. Conclusion
CONCLUSION GÉNÉRALE
I. Synthèse des résultats obtenus
II. Apports et limites
III. Perspectives
BIBLIOGRAPHIE

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