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Octobre Période 11 Les icônes dans les environnements informatiques standardis é s Daniel Peraya M. Viera, M. Acosta TECFA Universit é de Gen.

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1 Octobre Période 11 Les icônes dans les environnements informatiques standardis é s Daniel Peraya M. Viera, M. Acosta TECFA Universit é de Gen è ve Période 1

2 Octobre Période 12 Plan du jour Les problèmes de compréhension et d’identification des icônes La structure, la « grammaire » des icônes

3 Octobre Période 13 Compréhension sémiotique : le cas des icones de logiciels Séminaires de recherche TECFA Ph. Dessus & D. Peraya

4 Octobre Période 14 Questions de départ Quels sont les processus cognitifs à l’œuvre dans l’identification d’icônes de logiciels ? En fonction de quels paramètres est-elle réalisée ? Peut-on la simuler avec des modèles informatiques ?

5 Octobre Période 15 Des paradoxes dans l’identification Grande variabilité des icônes, mais identification (assez) sûre, malgré tout, sinon, on n’utiliserait pas les logiciels Identification sûre, mais besoin d’info-bulles (texte) qui l’aiguillent Une double identification, qui se réalise dans un contexte donné –Identifier l’image (icône) –Identifier la fonction dans le logiciel –Mais, aussi, en fonction de ses propres connaissances

6 Octobre Période 16 La double distance des langages d’interface [Hutchins et al. 86] Buts de l’utilisateur Sens de l’expression Forme de l’expression Distance sémantique Distance articulatoire Imprimer Langages de haut niveau, assistants, info-bulles orientées utilisation Insérer un graphique Print (˝˝bonjour˝);

7 Octobre Période 17 Trois facteurs principaux [Goonetilleke et al. 01] (1) Les caractéristiques de l’icône Est-on bien sûr que ces icones réfèrent à la même fonction ? Pourquoi ce serait le cas ?

8 Octobre Période 18 Trois facteurs principaux (2) rôle du contexte (logiciel, info-bulles, etc.) Ceci est une maison ou bien un répertoire utilisateur ?

9 Octobre Période 19 Trois facteurs principaux [Hammond & Barnard 84] (3) Connaissances de l’utilisateur connaissances de la langue naturelle, connaissances du domaine, ainsi que du domaine tel que représenté dans le système, connaissances des opérations du système, connaissances du domaine tel dans un environnement de bureau, sans informatique, connaissances du problème traité, connaissances de l’interface, connaissances des autres machines et des procédures, connaissances de l’interface de dialogue.

10 Octobre Période 110 Revue de la littérature sur ces trois points

11 Octobre Période Caractéristiques de l’icône Evaluation objective de la complexité Traitement automatique de l’image par logiciel, puis comptage automatique d’objets, détection de fond [Forsythe et al. 03 ; Székely & Bates 00]

12 Octobre Période Caractéristiques de l’icône Evaluations subjectives Evaluation subjective de la complexité et familiarité [Bonin 03, chap. 4] par questionnaires (échelles de Lickert). De nombreuses variables –Complexité visuelle (détails), familiarité, accord sur l’apparence, sur le mot-cible, la variabilité d’imagerie, etc. Evaluation du degré de polysémie [Peraya & Strasser 99] –Fréquence d’une hypothèse, poids d’une hypothèse (degré certitude), potentiel évocateur, efficacité monosémique (poids de l’hypothèse correcte par rapport à l’ensemble)

13 Octobre Période Le rôle du contexte Le rôle des info-bulles [Richardson 00] Les experts attendent moins l’info-bulle que les novices ou intermédiaires –Cela varie aussi en fonction de la familiarité de l’icone : on attend moins les info-bulles des familières, on attend plus celles ayant une fonction assez différente de celle figurée par l’icone (e.g., imprimante pour « impression rapide ») N’aiderait pas à l’identification de l’image, mais de la fonction –Aiguillerait en logique de fonctionnement plutôt qu’en logique d’utilisation [Richard 87]

14 Octobre Période 114 Processus d’identification automatique d’icônes : de surface vs sémantique Identification sémantique Appareil photo Traduction sémantique globale et directe Comparaison avec les descriptions des fonctionnalités du logiciel Fonctionnalité la plus proche : capture d’écran Simplification par filtrage Identification de surface Traduction analytique des traits de l’image Traits de surface : nombre d’objets, surfaces vides, pleines… Comparaison avec des descriptions humaines Appareil photo

15 Octobre Période 115 Une grammaire des ILEIS Voir document du jour: –http://moodle.unige.ch/mod/resource/view.php?id=15 92http://moodle.unige.ch/mod/resource/view.php?id=15 92


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