Processeur Humain

Caractéristiques

• 3 Niveaux : Physique (1101), syntaxique (Treize), sémantique (sens/signification)

• la mémoire est caractérisée par :

  • la capacité (nombre d'éléments mémorisés)

  • la persistance (durée de mémorisation)

  • le type et un cycle de base \(t\)

• Un mouvement est caractérisé par :

  • la vitesse de mouvement \(V_{µmvt}\)

  • la distance à parcourir \(D_0\)

  • le temps d'exécution \(T = t_s + t_c + t_m\) avec :

    • \(t_s\) : temps de perception \(100 ms\)

    • \(t_c\) : temps de cognition \(70 ms\)

    • \(t_m\) : temps moteur \(70 ms\)

• Mémoire Processeur != Mémoire Associative : Réseau de neuronne Vs tableaux.

Loi de Fitts

La loi de Fitts est une loi empirique qui prédit le temps nécessaire pour atteindre une cible en fonction de la distance à parcourir et de la taille de la cible. Elle est souvent utilisée dans le domaine de l'ergonomie et de l'interaction homme-machine pour évaluer la performance des interfaces utilisateur. Elle est formulée comme suit : T = I * log(2D/L) où : • T : le temps nécessaire pour atteindre la cible • I : une constante qui dépend de la vitesse de mouvement et de la précision • D : la distance à parcourir pour atteindre la cible • L : la largeur de la cible

Exercice : Retrouver la formule de la loi de Fitts en considérant :

• \(Xi\) : la distance à parcourir après l'exécution du ième micromouvement

• \(e\) : une constante d'erreur telle que

• \(Xi/(Xi-1) = e\)

• avec \(e < 1\), ce qui signifie que la précision relative du mouvement est supposée constante

• \(T = n * t\) avec : t = ts + tc + tm

On a donc \(X_e = D\)

La précision relative du mouvement est :

\(x_i/(x_{i-1}) = e\) avec \(e < 1\).

Prenons \(n\) le nombre de micro-mouvements pour arriver sur la cible :

\(T = n * C = n(t_s, t_c, t_m) = 0.240 * n\) s.

où \(t_s = 100ms\), \(t_c 70ms\), \(t_m = 70ms\) qui sont réciproquement le temps d'un cycle de perception, cognition et moteur.

Condition pour que la main soit la cible :

\(x_n \leq L/2\) au cas limite \(x_n = L/2\)

par ailleurs :

\(x_n = e*x_{n-1} = e^2 * x_{n-2}\) soit \(x_n = e^n * x_0\) \(x_n = e^n*D\)

Cela donne : \(L/2 = e^n*D\)

\(e^n = L/2D * t .. n = -t/log(e) * log(L/2D)\)

Exo souris du STAR

Vitesse max de la main : \(V_{µmvt} = (x_{i-1} - x_i)/t\) \(V_{ma} = (D_0 - e*D_0)/t\) \(V_{ma} = (1-e)*D_0/t\) \(e = 0,07\), si \(D_0 = 35cm\) \(V_{ma} = 0,93*35cm/0,24s = 135cm/s\)