Description : La charge mentale est un concept très utile dans les domaines dont l’objet d’étude
et d’analyse est le travail et la performance humaine. Typiquement, la charge mentale
est mesurée à l’aide des mesures subjectives (c.-à-d. des questionnaires) ou par des
mesures comportementales (c.-à-d. les actions des individus). La charge mentale peut
également être mesurée à l’aide de l’activité physiologique périphérique (p.ex. l’activité
cardiaque). Il est cependant difficile de déterminer la source de la charge mentale
à l’aide des mesures physiologiques périphérique. En effet, les sous-dimensions de
la charge mentale, comme l’exigence, l’effort, le stress et la fatigue, provoquent
souvent des manifestations physiologiques similaires. En plus de cette problématique,
les mesures physiologiques de la charge mentale sont trop souvent étudiées dans des
contextes de laboratoire et trop rarement étudiées dans des milieux de travail réels.
Il est donc crucial d’investiguer leur potentiel dans des contextes réels. Cette thèse
vise donc à investiguer le potentiel diagnostique (le potentiel à déterminer la source)
des mesures physiologiques périphériques de la charge mentale. Pour y arriver, une
méthode combinant l’approches cognitive traditionnelle et l’apprentissage automatique
est utilisée. La thèse rapporte les résultats de deux expériences : une première menée
en contexte de laboratoire et une seconde menée dans une simulation de commandement
et contrôle reproduisant un milieu de travail réel. Les résultats montrent que les
mesures physiologiques périphériques peuvent prédire, avec une bonne précision, la
sousdimension qui est à l’origine de la charge mentale en contexte de tâche simple.
Bien que moins précise, il reste possible de faire cette prédiction dans des contextes
de tâche réelle. Dans l’ensemble, cette thèse apporte plusieurs contributions essentielles
afin de rendre possible les mesures physiologiques périphériques de la charge mentale
dans les milieux de travail réels.;
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