Analyse de l’humain
L’analyse de l’humain désigne l’ensemble des méthodes et outils permettant de mieux comprendre, mesurer et modéliser l’être humain dans ses dimensions physiques, psychologiques, cognitives, émotionnelles et comportementales.
Cela se fait à l’aide de différentes sources de données, souvent collectées grâce à des capteurs.
Comportement de l’humain
Le comportement humain est un phénomène complexe qui résulte de l’interaction entre des processus cognitifs, émotionnels et physiologiques. Il se manifeste à travers la façon dont une personne pense, ressent et agit dans différents contextes. La compréhension de ce comportement repose aujourd’hui sur l’étude croisée de données issues des neurosciences, de la psychologie cognitive et des signaux physiologiques.
Plusieurs approches permettent de mieux cerner les états internes d’un individu. La modélisation des états cognitifs vise à détecter, en situation réelle, des phénomènes comme la charge mentale. Cette détection repose sur l’analyse en temps réel de signaux captés par des capteurs physiologiques, en particulier les signaux ECG (électrocardiogramme) et PPG (photopléthysmographie), qui fournissent des informations précieuses sur le stress, la fatigue ou encore les émotions.
L’objectif est de concevoir des méthodologies fiables permettant à la fois l’induction contrôlée d’états mentaux et leur détection automatique. Cela implique également d’étudier les liens entre les signaux physiologiques et les profils individuels, en développant des outils techniques capables d’identifier une personne ou son poste à partir de caractéristiques biométriques.
En combinant différentes sources d’information – comme les signaux cardiaques, les expressions corporelles ou les activités motrices – il devient possible d’obtenir une interprétation plus complète, plus robuste et plus précise des états internes. Cette approche nécessite de mettre en place des protocoles expérimentaux, des outils de traitement de données avancés et des modèles algorithmiques capables d’intégrer ces multiples dimensions.
Quelques exemples d’application :
- Santé et bien-être : surveillance en temps réel de la fatigue, ou de la charge mentale
- Sécurité au travail : détection de la fatigue ou du stress chez les opérateurs
- Formation et apprentissage : adaptation des environnements d’apprentissage en fonction de la charge cognitive détectée
- Jeux vidéo et réalité virtuelle : ajustement dynamique de l’expérience de jeu selon l’état émotionnel ou cognitif du joueur
- Interfaces homme-machine (IHM) : contrôle adaptatif des systèmes en fonction de l’état de l’utilisateur
- Marketing et études consommateurs : analyse des réactions émotionnelles face à un produit ou une publicité