Modélisation de la mémoire à partir du comportement oculaire - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Poster Année : 2015

Modélisation de la mémoire à partir du comportement oculaire

Résumé

Notre projet de recherche sur le long terme consiste à concevoir un assistant intelligent dans le but d’améliorer les interactions entre des usagers autistes (enfants ou adultes) et les outils informatiques, dans une démarche de diagnostic précoce, de stimulation cognitive et de rééducation des sujets. Le rôle d’un assistant intelligent est de modéliser automatiquement le comportement des utilisateurs, puis de les assister en personnalisant le service. En matière de modélisation utilisateur, des travaux récents ont montré qu’il existe un lien entre les traces visuelles des sujets (ce qu’ils regardent, ce qui capte leur attention) et certaines fonctions cognitives telles que la reconnaissance [Hannula, 2009 ; Ryan, 2010] ou l’apprentissage humain [Toker, 2014]. Dans le même temps, des pistes prometteuses existent en neuropsychologie et en intelligence artificielle pour mesurer les capacités mnésiques des patients à partir de leur regard [Demange, 2014]. Dans le même temps, de nombreuses études s’intéressent aux conséquences, sur la cognition et la mémoire de travail, des troubles perceptifs et du déficit d’interactions sociales observés chez les enfants autistes [Baleyte, 2014]. Dans ce contexte, l’un des objectifs de notre assistant intelligent consiste à détecter de manière précoce chez l’enfant autiste des troubles perceptifs et mnésiques à partir de l’observation de son comportement oculaire. En d’autres termes, il s’agit d’étudier le lien entre le regard et la mémoire visuelle de travail lors de leurs interactions avec un système informatique. En particulier, il s’agit d’identifier les marqueurs du regard nécessaires à une modélisation fiable de la mémoire et du comportement des utilisateurs. Dans un premier temps, nous avons réalisé une étude auprès de 24 sujets sains à travers une tâche de rappel. Cette dernière consistait à mémoriser 72 images présentées une par une et sélectionnées aléatoirement parmi 12 catégories, pendant qu’un dispositif d’eye-tracking (Tobii X1 Light) collectait les données du regard. Dans un deuxième temps, les sujets devaient restituer les items mémorisés en les décrivant le plus fidèlement possible. Cette étude a permis d’établir une corrélation entre la somme des angles relatifs du chemin oculaire, le nombre de fixations et la mémorisation des items. Nous souhaitons désormais prolonger ces travaux auprès d’une population autiste, pour vérifier si le regard permet de distinguer facilement les deux populations. En conclusion, l’évaluation des capacités cognitives des patients reste une étape incontournable dans l'aide au diagnostic de l’autisme ainsi que pour sa prise en charge. A l’heure où les nouvelles technologies prennent une place croissante dans notre société, une évolution des outils de prise en charge semble nécessaire. Le travail exploratoire que nous avons réalisé est une première étape vers l’accomplissement de cet objectif. Nous avons mis en lumière les indicateurs du comportement oculaire constituant de bons prédicteurs des capacités mnésiques chez des sujets sains. Nous souhaitons désormais transposer ces tests chez des sujets autistes pour comparer les performances, et pouvoir à terme espérer un diagnostic précoce à partir de l’analyse du regard, voire une rééducation et un suivi personnalisés.
Fichier principal
Vignette du fichier
poster-Aix-nov15.pdf (8.33 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01252854 , version 1 (08-01-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01252854 , version 1

Citer

Sylvain Castagnos, Florian Marchal, Dominique Benmouffek, Anne Boyer. Modélisation de la mémoire à partir du comportement oculaire : Applications en e-santé (Autisme, Alzheimer). 1ère conférence sur les approches oculométriques en psychologie, Nov 2015, Aix-en-Provence, France. , 2015. ⟨hal-01252854⟩
311 Consultations
91 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More