Détecter et améliorer l'expertise perceptivo-motrice lors du lancer au basketball L'objectif de ce projet est de détecter et d'entrainer les déterminants de l'expertise perceptivo-motrice lors du lancer au basket. Nous avons pour cela développé un simulateur immersif et hautement réaliste permettant de lancer naturellement un ballon de basket en réalité virtuelle. Ce simulateur permet d'étudier l'expertise liée à l'habileté de lancer (e.g., lancer franc), l'expertise liée aux situations de duels en permettant d'interagir avec un adversaire virtuel et l'expertise liée à la pression sociale en émulant un entraîneur virtuel capable de donner des feedbacks. Les données recueillies montrent que nous sommes capables avec ce simulateur de prédire l'expertise sur le terrain des joueurs. De plus, nous avons établi que des informations visuelles différentes sont prélevées sur le panier et sur l'adversaire en fonction de l'expertise. Nous développons actuellement des méthodes d'amélioration de l'apprentissage basées sur des retours d'information personnalisés en virtualité augmentée et en réalité augmentée.
		Assister l'appontage en hélicoptère grâce à la réalité augmentée Ce projet a pour objectif de concevoir des aides visuelles pour l'assistance à l'appontage en hélicoptère. Une première étape du projet consiste à étudier et modéliser les stratégies de couplages perceptivo-moteur de pilotes experts lors de l'approche et de l'atterrissage. Pour cela, nous utilisons un simulateur immersif qui permet de manipuler l'état de la mer et les mouvements résultant du bateau. Lors de la deuxième étape, des interfaces écologiques sont conçues en appuyant leur architecture sur la modélisation des stratégies perceptivo-motrice issue de la première étape. Nous utilisons la virtualité augmentée pour prototyper ces assistance et mette en évidence expérimentalement leur bénéfice sur les performances et les comportements des pilotes.
		Modéliser et augmenter les comportements des conducteurs à l'approche d'une intersection Ce projet a pour objectif de modéliser les comportements des conducteurs à l'approche d'une intersection pour concevoir des aides à la décision et à régulation du comportement de conduite. Nous utilisons pour cela un dispositif de réalité virtuelle à base fixe dans lesquels les cinématiques de déplacement du véhicule conduit et du trafic sont parfaitement maitrisées de telle sorte à manipuler expérimentalement différentes possibilités de manœuvres (e.g., freinage d'urgence, accélération). Nos résultats montrent que les conducteurs décident des manœuvres à réaliser et les régulent en utilisant un même mécanisme leur permettant à chaque instant de connaitre leurs possibilités d'agir en fonction des caractéristiques morphologiques et cinématiques des véhicules conduits (i.e., affordances). Nous développons des assistances visuelles basées sur ces affordances et validons expérimentalement leur bénéfice en virtualité augmentée.
		Modéliser le rôle de la motorisation dans l'initiation et la régulation des manœuvres de dépassement automobile L'objectif de ce projet est de démontrer que les conducteurs prennent en compte les caractéristiques de leur véhicules pour décider et réguler les manœuvres de dépassement automobile. Notre approche a consisté à manipuler en réalité virtuelle les exigences des situations de dépassement (en variant par exemple la vitesse du trafic en sens opposé) et les limites cinématiques des véhicules conduits (en variant la vitesse et/ou l'accélération maximale du véhicule). Nos résultats ont révélé que les conducteurs sont capables de décider d'initier ou non des manœuvres de dépassement et de réguler ces manœuvres en percevant leurs possibilités de dépassement grâce à des affordances de haut-rang (fonction de la vitesse) et de bas-rang (fonction de l'accélération). Les conducteurs sont aussi capables de tenir compte des changements de leur possibilités de dépassement lorsqu'ils changent de rapport de vitesse. C'est l'absence de prise en compte de la possibilité de freinage dans ce modèle qui donnera lieu à l'étude du paradigme de traversée d'intersection dans lequel les possibilités de franchir et de freiner sont prises en compte simultanément.
		Modélisation du couplage information-mouvement et identification de la collecte d'informations pendant la marche pour intercepter des cibles mobiles Ce projet vise à identifier les informations visuelles prélevées et modéliser l'architecture perceptivo-motrice sous-jacente aux actions d'interception en marchant d'une cible en mouvement. J'ai utilisé des environnements visuels basiques asservi à différents périphériques (ex. tapis roulant, joystick) pour étudier le couplage entre la vitesse de déplacement des opérateurs et les changements de la scène visuelle. Ces dispositifs de réalité virtuelle m'ont permis de biaiser la perception des opérateurs soit en dé-corrélant l'information optique disponible (e.g. expansion optique de la cible, flux optique porté par le sol) de la propriété opérateur-environnement qu'elle porte habituellement, soit en appauvrissant ou enrichissant l'environnement visuel (e.g. en ajoutant des informations prédictives sur la trajectoire de la cible). Les données recueillies montrent que la stratégie Constant Bearing Angle est une architecture idéale pour modéliser le couplage perception-action des opérateurs dans de nombreuses conditions. Je développe actuellement des dispositifs tactiles de substitution de la vision pour permettre aux utilisateurs aveugles d'intercepter des cibles en mouvement.