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Production scientifique
Thèse en cours de

Thèse en cours
Equipe : Informatique Centrée sur l'Humain

La théorie de l’information comme un outil unifié pour comprendre et concevoir l’interaction humain-machine

Début le 01/11/2015
Direction : BEAUDOUIN-LAFON, Michel

Ecole doctorale : ED STIC 580
Etablissement d'inscription : vide

Lieu de déroulement : LRI et Télécom Paris Tech

Soutenue le 22/11/2018 devant le jury composé de :
Directeur de thèse :
- M. RIOUL Olivier, Professeur Télécom ParisTech

Président :
- M. BOUTROS Joseph, Professeur Texas A&M University

Examinateurs :
- M. BEAUDOUIN-LAFON Michel, Professeur Université Paris-Sud (co-encadrant)
- M. HILLIGES Otmar, Professeur associé ETH Zurich
- M. GUIARD Yves, Directeur de Recherche Emérite LRI, CNRS

Rapporteurs:
- M. MURRAY-SMITH Roderick, Professeur University of Glasgow
- M. CASIEZ Géry, Professeur Univeristé de Lilles

Activités de recherche :

Résumé :
La théorie de l'information a influencé un grand nombre de domaines scientifiques depuis son introduction par Claude Shannon en 1948. A part la loi de Fitts et la loi de Hick, qui sont apparus lorsque les psychologues expérimentaux étaient encore enthousiastes à l'idée d'appliquer la théorie de l'information aux différents domaines de la psychologie, les liens entre la théorie de l'information et l'interaction humain-machine (IHM) ont été peu explorés. L'objectif de cette thèse est de combler le fossé entre la théorie de l'information et l'IHM en considérant que l'interaction entre les humains et les machines peut être considérée comme un processus de communication et peut donc être caractérisée à l'aide des concepts de la théorie de l'information. Les trois principales contributions de cette thèse sont : (1) une perspective historique détaillée sur la manière dont la théorie de l'information a influencé la psychologie et l'IHM, avec en particulier une discussion approfondie et une analyse de la pertinence de la loi de Hick pour l'IHM, (2) le cadre formel Gain d'Information Bayésienne (BIG pour Bayesian Information Gain) qui quantifie et exploite les informations envoyées par l'utilisateur à l'ordinateur pour exprimer son intention et (3) une illustration des avantages de l'utilisation des mesures de la théorie de l'information pour évaluer la performance des entrées et pour caractériser une tâche d'interaction. Cette thèse démontre ainsi que la théorie de l'information peut être utilisée comme un outil unifié pour comprendre et concevoir la communication et l'interaction humain-machine.