Data-driven design in virtual reality : combining user perception with operational and physiological measures
Data-driven design en réalité virtuelle : combiner la perception de l'utilisateur avec des mesures opérationnelles et physiologiques
Résumé
This thesis explores the integration of hybrid methodologies for optimising user experience and human-machine interactions in virtual reality (VR). Traditional design methods rely heavily on user feedback, which, while valuable, are limited by their subjectivity. In parallel, data-driven methods, which use operational and physiological measures, offer a more objective perspective but often fall short in capturing the full complexity of the VR user experience.To address these limitations, we developed and tested the VR-SOLUS methodology ( Sensory, OperationaL and User data Synthesis for Virtual Reality), which combines operational measures (performance, efficiency), physiological data (eye-tracking, electroencephalogram, heart rate), and user feedback. This approach was applied to two distinct case studies: earthwork machinery teleoperation and dyslexia therapy. Through a series of experiments involving interface validation, controller selection, and virtual annotation optimisation, our results demonstrate that the hybrid methodology provides a more comprehensive and nuanced analysis than purely subjective or objective approaches.The results also highlight the technical and methodological challenges associated with integrating biosensors into VR environments, particularly regarding data synchronization, EEG signal filtering, and the fidelity of physical simulations. Despite these challenges, this thesis proposes ways to enhance data analysis in VR, including the integration of new sensors and the use of advanced signal processing techniques.In conclusion, this research contributes to the advancement of VR design methodologies by demonstrating the effectiveness of the hybrid approach in optimising user experience and providing insights for future research in this rapidly evolving field.
Cette thèse explore l'intégration des méthodologies hybrides pour l'optimisation de l'expérience utilisateur et des interactions homme machine en réalité virtuelle (RV). Alors que les méthodes traditionnelles de conception reposent largement sur les retours des utilisateurs, ces approches, bien que précieuses, présentent des limites en raison de leur subjectivité. En parallèle, les méthodes basées sur les données, qui utilisent des mesures opérationnelles et physiologiques, offrent une perspective plus objective mais demeurent imparfaites, souvent insuffisantes pour capturer la complexité de l'expérience utilisateur en RV. Pour surmonter ces limitations, nous avons développé et testé la méthodologie VR-SOLUS (Méthode de synergie des données sensorielles, opérationnelles et de l'utilisateur pour la conception de la RV), qui combine des mesures opérationnelles (performances, efficacité), physiologiques (suivi oculaire, électroencéphalogramme, fréquence cardiaque) et les retours des utilisateurs. Cette approche a été appliquée à deux études de cas distinctes : la téléopération de machines de terrassement et la thérapie pour la dyslexie. À travers une série d'expériences impliquant la validation d'interfaces, la sélection de contrôleurs et l'optimisation d'annotations virtuelles, nos résultats démontrent que la méthodologie hybride offre une analyse plus complète et nuancée que les approches purement subjectives ou objectives. Les résultats révèlent également les défis techniques et méthodologiques liés à l'intégration des bio-capteurs dans les environnements RV, notamment en termes de synchronisation des données, de filtrage des signaux EEG et de la fidélité des simulations physiques. Malgré ces défis, cette thèse propose des pistes pour améliorer l'analyse des données en RV, notamment par l'intégration de nouveaux capteurs et l'utilisation de techniques avancées de traitement du signal. En conclusion, cette recherche contribue à l'avancement des méthodologies de conception en RV, en démontrant l'efficacité de l'approche hybride pour optimiser l'expérience utilisateur et en offrant des perspectives pour de futures recherches dans ce domaine en pleine évolution.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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