Projet ANR IDEFIX

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IDEFIX : artificial Intelligence to DisEngage from FIXation

En situations critiques, les opérateurs doivent poser des diagnostics provisoires sur la base d'informations partielles et incertaines pour prendre des décisions. Ce contexte est propice aux « erreurs de fixation », c’est-à-dire le fait de ne pas mettre à jour l'évaluation d'une situation ou de persister dans un plan d'action qui n'est plus approprié. Ces erreurs sont une cause majeure d'événements indésirables et d'accidents dans les domaines de la santé et de l'aviation commerciale. Le projet IDEFIX, financé par l'ANR a pour objectif d'étudier l'apport de l'Intelligence Artificielle et de la Réalité Virtuelle & Augmentée pour aider les opérateurs en situation critique, comme des pilotes d'avion ou des professionnels de santé, à détecter ces erreurs de fixation et à développer des stratégies pour les prévenir et minimiser leur impact. Pour ce faire, nous allons étudier le comportement de pilotes et de soignants dans des environnements simulés, construire une représentation en logique formelle de la situation, développer un assistant informatique capable de d’identifier de possibles erreurs de fixation et mesurer l’impact de l’utilisation de ce dispositif sur la performance des opérateurs. Nous utilisons donc une approche pluridisciplinaire qui combine des recherches en sciences humaines (facteurs humains et psychologie cognitive) et en informatique (intelligence artificielle, interaction humain-machine, réalité virtuelle pour la formation). Nos contributions en SHS portent sur la compréhension des mécanismes d'apparition des erreurs de fixation, à partir d'études terrain. Nos contributions en informatique portent sur la conception d'un modèle formel de diagnostic de l'erreur humaine et son utilisation dans un contexte de formation en réalité virtuelle et augmentée. Ce projet a pour objectif de contribuer à augmenter la sécurité dans les domaines de l’aviation et de la santé.

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