Elie Cattan - Analyse de la latence et de sa compensation pour l’interaction au toucher direct : aspects techniques et humains

La latence, c’est-à-dire le délai entre l’action d’un utilisateur en entrée d’un système et la réponse correspondante fournie par le système, est un problème majeur pour l’utilisabilité des dispositifs interactifs. La latence est particulièrement perceptible pour l’interaction au toucher et détériore la performance de l’utilisateur même à des niveaux de l’ordre de la dizaine de millisecondes. Or, la latence des écrans tactiles actuels (smartphones ou tablettes) est en général supérieure à 70 ms. 

Notre objectif est d’améliorer nos connaissances sur la latence (ses causes, ses effets) et de trouver des méthodes pour la compenser ou en diminuer les effets négatifs. Nous proposons un état de l’art des travaux en IHM sur le sujet, puis nous effectuons un rapprochement avec la littérature du contrôle moteur qui a aussi étudié le comportement humain face à des perturbations visuomotrices et en particulier l’adaptation des mouvements à un retard du retour visuel. 

Nous détaillons ensuite nos quatre contributions. Nos résultats contribuent de manière à la fois pratique et théorique à la résolution du problème de la latence lors de l’interaction au toucher direct. Deux contributions complètent le diagnostic de la latence : la première est une nouvelle technique de mesure de latence ; la seconde est une étude de l’effet de la latence sur l’interaction bimanuelle, importante pour l’interaction sur les grandes surfaces tactiles. Nous montrons que l’interaction bimanuelle est autant touchée par la latence que l’interaction à une main, ce qui suggère que des tâches plus complexes, qui augmenterait la charge cognitive, ne réduisent pas nécessairement l’effet de la latence. Nos deux autres contributions portent sur la réduction des effets de la latence. D’une part, nous proposons un système à faible latence (25 ms) associé à une compensation prédictive logicielle, et nous mettons en évidence que ce système permet d’améliorer la performance des utilisateurs comme s’ils utilisaient un système à 9 ms de latence. D’autre part nous étudions la capacité des utilisateurs à s’adapter à la latence pour améliorer leur performance sur une tâche de suivi de cible et nous montrons que l’impact négatif de la latence se réduit sur le long terme grâce aux capacités d’adaptation humaine.