Enhancing user trust in autonomous vehicles through augmented reality visualization

La confiance reste l'un des principaux obstacles à l'adoption des véhicules autonomes (VA). Si les performances techniques et la sécurité sont des conditions préalables essentielles, l'acceptation par les utilisateurs dépend également de la transparence, de l'explicabilité et de la facilité d'utilisation des interfaces homme-machine. La réalité augmentée (RA) offre une solution prometteuse en projetant les perceptions et les intentions du système directement dans le champ de vision du passager. Ce travail examine comment les techniques de visualisation RA peuvent favoriser la confiance, la perception de la sécurité et la conscience situationnelle dans les VA. Un cadre est présenté qui comprend trois approches visant à renforcer la confiance dans les VA :(1) renforcer la confiance grâce au filtrage des informations, (2) renforcer la confiance grâce à une présentation appropriée et (3) renforcer la confiance grâce à la communication sociale.Une série d'études auprès des utilisateurs a été menée pour évaluer ce cadre. La première étude a examiné les effets de l'ajout, de la modification et de la suppression d'informations liées à la conduite et non liées à la conduite. Les résultats ont montré que l'ajout ou la modification de contenus liés à la conduite renforçait la confiance et la conscience situationnelle sans augmenter la charge de travail, tandis que les éléments non liés à la conduite influençaient la sympathie en fonction de leur conception. Trois études pilotes en ligne ont ensuite examiné de manière systématique les techniques de mise en évidence (cadres de sélection, segmentation sémantique, projecteur, zoom et flèches), les visualisations prédictives (trajet unique, objectif unique, trajets multiples et objectifs multiples) et l'ancrage spatial (indicateurs de temps de contact fixes par rapport à l'écran ou fixes par rapport au monde). Les résultats ont montré que l'efficacité de la mise en évidence variait selon le contexte de conduite, que les trajets uniques amélioraient la confiance dans tous les scénarios et que les affichages fixes par rapport au monde ont surpassé les affichages fixes par rapport à l'écran. Une étude suivante a combiné la mise en évidence, les éléments prédictifs et l'ancrage spatial de temps de contact, soulignant l'importance d'équilibrer la clarté et l'adéquation au contexte. Enfin, la dernière étude a exploré les actions et les émotions des personnages virtuels, démontrant leur rôle dans la formation de la confiance et de l'acceptation par le biais de la communication sociale. Collectivement, ces résultats contribuent à une meilleure compréhension de la confiance dans l'automatisation en montrant comment la RA peut être conçue pour améliorer la transparence, la conscience situationnelle et l'expérience utilisateur dans les véhicules autonomes. Au-delà du domaine de la conduite, ces travaux s'appliquent également à l'interaction entre l'homme et l'automatisation de manière plus générale. La thèse se termine par des recommandations pour des interfaces RA qui favorisent la confiance et esquisse les orientations futures pour la mise en œuvre de ces techniques dans les systèmes de véhicules autonomes du monde réel.