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Mise à jour le 12 mars 2024
Présentation

Bienvenue dans l'équipe NSHM, dont l’axe central de recherche est celui de la fusion entre l'homme et la machine. Notre équipe multidisciplinaire s'engage pleinement dans l'exploration des mécanismes neurocognitifs qui sous-tendent cette symbiose, afin de mieux appréhender les interactions entre les êtres humains et les technologies.

Axes de Recherche

1 - Neuroergonomie 

En combinant les points forts des neurosciences avec ceux de l’ergonomie, cet axe de recherche permet de décrire les activités perceptives, cognitives et motrices d’un individu au cours de la réalisation d’une activité qui lui est familière, tout en recherchant les bases cérébrales de ces activités. Il est ainsi possible d’investiguer la cognition en condition aussi naturelle que possible au travers de différents prismes méthodologiques, dont celui, important, de la neuroimagerie.

2 - Modélisation Neurocomportementale

A plusieurs niveaux, du plus microscopique au plus large, modéliser un phénomène complexe pour le comprendre est un outil qui permet de servir de cadre théorique, interprétatif ou heuristique. Les travaux de l’équipe peuvent emprunter cette approche et utiliser l’outil de la modélisation ou développer des modèles originaux (cf axe 1). 

3 - Symbiose Humain-Technologie 

Le cadre théorique de la Symbiose Humain-Technologie adopté dans l’équipe permet d’envisager de façon originale et approfondie les relations que nous entretenons avec notre environnement technologique. Ce positionnement théorique offre un cadre expérimental nouveau pour les études à venir.

Nos recherches s’inscrivent dans une logique située proposant d’étudier la cognition dans des situations dites naturelles, en ce sens qu’elles existent en dehors du contexte du laboratoire de recherche. Ce cadrage méthodologique présente l’avantage d’investiguer la cognition telle qu’elle opère dans la vie de tous les jours. Divers domaines, tels que l’entrainement cognitif, les interfaces utilisateur, la mobilité ou encore l’intelligence artificielle sont ainsi investigués.

Moyens d’investigations

- L’équipe dispose de deux plateformes expérimentales dédiées à la simulation de la conduite automobile et des environnements routiers du point de vue piéton. Ces plateformes se complètent de dispositifs d’acquisition des données oculaires via eye-tracking et cérébrales par spectroscopie proche infrarouge (fNIRS). 
- Modélisation

Membres

  • Emanuelle Reynaud
    Enseignante-chercheure
    Maîtresse de conférences

  • Gaujoux Vivien
    Doctorant (ED 476 – NSCo)
    Financement : Projet Région Auvergne-Rhône-Alpes NUMERICOG (Impact des Technologies Numériques sur notre Cognition et notre Cerveau; 2017-2022)

    Directeur(trice) : Pr. François OSIURAK (Professeur des universités, Laboratoire EMC, Université Lumière Lyon 2)
    Co-directeur(trice) : Emanuelle Reynaud (Maître de conférences, Laboratoire EMC, Université Lumière Lyon 2)

    Représentant des doctorants
    Membre du Groupe Communication et Valorisation de la Recherche

  • Navarro Jordan
    Enseignant-chercheur
    Professeur des Universités

    Membre honoraire de l'Institut Universitaire de France

  • Pelerin Maëlle
    Doctorante

Publications
Pour accéder à l’ensemble des publications de l’équipe se référer aux pages personnelles de ses différents membres.
Sont ici mises en avant quelques contributions théoriques, expérimentales et méthodologiques récentes.

Contributions théoriques

- Navarro, J., & Hancock, P.A. (2023). Did tools create humans ? Theoretical issues in ergonomics science. 24(2), 206-232. https://doi.org/10.1080/1463922X.2022.2076954.
Cet article théorique porte sur la nature des relations que nous entretenons avec nos outils dans leur acceptation la plus large et particulièrement les outils récents, souvent dénommés technologie. Elle vise à situer les relations humains-outils comme un moteur évolutionnel majeur et donc un objet d’étude à même de permettre une meilleure compréhension des mécanismes cognitifs propres à notre espèce.

Contributions expérimentales

- Kerautret, L., Dabic, S., Navarro, J. (2023). Exploration of driver stress when resuming control from highly automated driving in an emergency situation. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 93, 222-234. https://doi.org/10.1016/j.trf.2023.01.016
Ce travail porte sur la réponse cardiaque évoquée lors de la transition de contrôle entre la supervision d’une tâche et sa réalisation manuelle.

- Manchon, J.B., Bueno, M., & Navarro, J. (2022). Calibration of Trust in Automated Driving: A Matter of Initial Level of Trust and Automated Driving Style? Human factors https://doi.org/10.1177/00187208211052804.
Cette contribution porte sur l’influence de la confiance placée par l’utilisateur dans la technologie sur les comportements et leur évolution au fil du temps. Elle illustre l’intérêt porté aux différences interindividuelles dans l’interaction.

- Navarro, J., Lappi, O., Osiurak, F., Hernout, E., Gabaude, C., & Reynaud, E (2021). Dynamic scan paths investigations under manual and highly automated driving. Scientific reports, 11, 3776 https://doi.org/10.1038/s41598-021-83336-4
Cette étude propose une analyse des explorations visuelles originale portant sur la séquence d’exploration des éléments en conduite automobile assistée ou non. Une catégorisation des séquences en lien avec diverses tâches de guidage manuel est ainsi proposée. Ce travail offre un éclairage nouveau sur les stratégies de régulation mises à l’œuvre dans une tâche de coordination visuo-manuelle.

Contributions méthodologiques

- Navarro, J., Osiurak, F. Ha, S., Communay, G., Ferrier-Barbut, E., Coatrine, A., Gaujoux, V., Hernout, E., Cegarra, J., Volante, W. & Hancock, P.A. (2022). Development of the Smart Tools Proneness Questionnaire (STP-Q): an instrument to assess the individual propensity to use smart tools. Ergonomics, 65(12), 1639-1658. https://doi.org/10.1080/00140139.2022.2048895.
Cette contribution illustre l’intérêt del’équipe pour les méthodologies d’analyse et la diversité des approches employées. La contribution rapporte la conception et la validation d’une échelle de mesure de la propension individuelle à utiliser des outils intelligents.
Projets

Informations


Responsable de l'équipe
Jordan Navarro