Soutenance mémoire
Liens entre visualisations multiples du domaine de l’ATC
Le but principal de l’ATC est de garantir la sécurité et la fluidité du trafic aérien, en maintenant des minimas de séparation horizontale et verticale entre les aéronefs. Pour cela, les Contrôleurs Aériens utilisent des visualisations complexes et multiples (illustration suivante : écrans radar, liste de vols, information plan de vol). Ces visualisations affichent les mêmes informations mais avec différentes représentations. Ces informations doivent être reliées; par exemple le Contrôleur Aérien doit relier la visualisation d’un avion sur l’écran radar et ses informations de vols sur une autre visualisation (lien entre les données cerclées en rouges sur l’illustration suivante). Ainsi, dans son activité, le Contrôleur Aérien effectue un circuit visuel entre plusieurs visualisations (image suivante, flèches roses). Ce circuit visuel correspond donc aux transitions visuelles qu’effectuent les Contrôleurs Aériens pour relier et rechercher de l’information relative aux vols entre ces visualisations.
Dans le cadre de l’augmentation du trafic, le circuit visuel que les Contrôleurs Aériens empruntent devrait être impacté, et la charge cognitive associée à la recherche et aux tâches de liaison de l’information entre les visualisations devrait augmenter. Dans cette situation, il est nécessaire d’améliorer les outils du contrôle aérien. Le projet Strip’TIC (Letondal et al. 2013) a pour but de palier ce problème, en mettant en œuvre des interactions centrées sur l’utilisation d’un stylo ANOTO, qui permet de manipuler toutes les visualisations (tangibles et informatisées) du contrôle. Pour aider et accompagner le circuit visuel du Contrôleur Aérien, la conception de transitions visuelles animées est une solution alternative aux transitions visuelles qu’effectuent actuellement les Contrôleurs Aériens entre des visualisations multiples, et permettrait de diminuer le coût cognitif de recherche et de mise en relation des données .
Exploration de données aéronautiques
L’activité du Contrôle du Trafic Aérien produit de grandes quantités de données qui sont régulièrement utilisées par les experts analystes du domaine. L’analyse de ces données est importante et permet par exemple :
❖ de comprendre les conflits passés entre deux avions pour améliorer la sécurité
❖ d’analyser des procédures d’atterrissage et de décollage des avions dans les aéroports
❖ de concevoir de nouvelles organisations de l’espace aérien et des procédures pour gérer l’augmentation du trafic
❖ de filtrer et extraire des trajectoires d’avions à des fins pédagogiques .
Ainsi, le domaine de l’ATC utilise l’analyse de grandes quantités de données. Parmi les données fréquemment utilisées par les analystes figurent les enregistrements radar. Ces enregistrements correspondent à des plots successifs, captés au cours du temps par des radars au sol. Ces plots contiennent plusieurs informations sur l’aéronef capté : la longitude, la latitude, l’altitude, le nom de l’appareil, le mode du radar, l’heure, la vitesse au sol etc. Ainsi ces données sont multidimensionnelles, et peuvent contenir un très grand nombre d’entrées à explorer et à analyser. L’outil de visualisation FromDaDy ( Hurter et al. 2009) a été initialement développé dans l’optique de répondre aux besoins d’analyse de ces données. FromDaDy permet de construire des visualisations à partir de données multidimensionnelles, et permet aux utilisateurs via différentes interactions de comprendre et d’explorer visuellement les données. Par exemple, FromDaDy permet d’afficher des enregistrements radar qui correspondent à une journée de trafic aérien audessus de la France, avec plusieurs configurations visuelles. Pour créer ces différentes visualisations, l’utilisateur affecte des dimensions (ou des attributs) des données sur les axes X et Y de la visualisation. Par exemple, la visualisation suivante à gauche représente une « vue du dessus » des données radars: la longitude et la latitude des plots radars sont respectivement associés aux axes X et Y de la visualisation. La visualisation à droite représente le même jeu de données, mais en « vue verticale » : la longitude est toujours associées à l’axe X mais l’altitude est associée à l’axe Y de la visualisation.
Pour naviguer, analyser et comprendre les données, les utilisateurs ont besoin de modifier les visualisations, par exemple en changeant les associations des axes avec les dimensions de données et naviguer entre vue du dessus et vue verticale. Pour cela, FromDaDy utilise une transition 3D progressive pour accompagner le changement de dimension sur l’axe d’une visualisation. L’illustration suivante montre une succession d’images qui correspondent à la rotation 3D progressive de changement d’axe entre la visualisation « vue du dessus » et « vue verticale » des données radar.
Les objectifs des travaux de recherche de cette thèse dans le cadre des transitions visuelles en Visualisation d’Information sont multiples. Un objectif initial dans le cadre de la visualisation de données du domaine de l’ATC était l’étude des propriétés de la transition progressive 3D implantée dans FromDaDy. Le but était d’étudier si cette transition permet de conserver son attention sur des objets graphiques et de transmettre des informations entre deux configurations visuelles, en fonction des quantités de données affichées. Par exemple, dans un jeu de données d’enregistrement radar de grande quantité, un utilisateur est-il capable de suivre et de comprendre l’agencement spatial d’une ou plusieurs trajectoires entre « vue du dessus » et « vue verticale » des trajectoires d’avions? Un autre objectif dans le cadre des transitions visuelles en Visualisation d’Information, plus général, était d’étudier l’espace de conception des transitions animées qui permettent d’accompagner les tâches des utilisateurs qui entrainent des modifications dans une visualisation.
Etude de l’espace de conception des transitions en visualisation
Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans le domaine de l’Interaction HommeMachine et dans le domaine de la Visualisation d’Information. Les thématiques qui motivent cette thèse sont la recherche et l’exploration visuelle d’information dans de grandes quantités de données multidimensionnelles, via notamment l’utilisation de transitions entre visualisations. La visualisation regroupe 3 domaines : la cartographie, la visualisation scientifique et la visualisation d’information. Nous présentons rapidement ci-après les objectifs de chacun de ces domaines. Le domaine de la cartographie date d’il y a 2000 ans. La cartographie permet la production de cartes présentant des informations géographiques pour faciliter la navigation et la mémorisation. Ces cartes permettent aux utilisateurs de se diriger et également de trouver et d’analyser de l’information. Le domaine actuel de la cartographie est celui des Systèmes d’Informations Géographiques (SIG). La visualisation scientifique est une sous-communauté de l’Informatique Graphique, et a une vingtaine d’années d’histoire. Ce domaine récent concerne la visualisation des phénomènes et des données physiques. Ainsi les visualisations produites font référence à des objets connus mais ajoutent des informations perceptibles visuellement (comme par exemple le flux d’écoulement d’air sur une aile d’avion, ou la colorisation de réseaux de neurones). Le domaine de la Visualisation d’Information (InfoVis) est né avec l’évolution technologique des supports interactifs pour transmettre de l’information en utilisant des représentations abstraites. Parmi les travaux fondateurs du domaine on retrouve ceux de Bertin (Bertin 1977), avec la sémiologie graphique, ainsi que Tukey (Tukey 1977) avec ses travaux sur la réalisation de visualisations de données statistiques, et ceux de Cleveland et McGill (Cleveland, McGill 1988) qui proposent de nouvelles visualisations abstraites. Tufte (Tufte 1983; Tufte 1990) fait aussi partie des fondateurs, pour avoir regroupé un ensemble de visualisations affichant des informations scientifiques mais aussi abstraites. Les visualisations offrent un support puissant de communication d’informations entre les données et les utilisateurs. Nous introduisons ce chapitre en présentant les travaux liés à la perception visuelle. Nous étudions ensuite différentes techniques qui permettent de représenter les liens entre les données dans les visualisations, et finissons par présenter des outils de visualisation d’information qui utilisent des transitions animées interactives pour aider les utilisateurs à explorer les données.
La perception
Les visualisations utilisent le système de perception visuelle humain pour transmettre de l’information. Pour comprendre comment et pourquoi les utilisateurs perçoivent des informations dans les visualisations, nous résumons quelques travaux essentiels sur la perception en visualisation.
La perception pré attentive
La perception pré-attentive (Healey 1992) concerne tout ce que le système visuel perçoit avant la phase dite attentive de la perception, c’est-à-dire la perception avant la phase consciente. Cette théorie explique comment certaines propriétés visuelles sont perçues de façon très rapide (<250ms), sans effort cognitif, et indépendamment du nombre d’éléments affichés. En d’autres termes, les objets graphiques qui n’ont pas de propriétés visuelles pré-attentives sont recherchés en série alors que ceux qui en ont sont recherchés en parallèle, rapidement. Parmi les propriétés visuelles perceptibles pré attentivement, on retrouve par exemple la couleur, l’orientation des lignes, la longueur, l’épaisseur, la taille, la courbure, la cardinalité, l’intersection … Par exemple, la perception du rond rouge parmi les ronds bleus dans l’image ci-dessous est immédiate et sans charge cognitive.
Cependant les combinaisons de ces caractéristiques pré-attentives peuvent interférer ; par exemple l’association couleur/forme n’est pas pré attentive. Le mouvement fait partie des caractéristiques visuelles pré-attentives. En effet Nakayama et Silverman (Nakayama and Silverman 1986) ont démontré que le mouvement était pré attentif et permettait de séparer des objets en groupes cohérents. Par exemple, la recherche d’un rond rouge parmi des carrés rouges et des ronds bleus n’est pas pré-attentive. Par contre si les objets rouges et bleus sont animés dans des directions opposées, le mouvement permet d’isoler les groupes et la recherche du rond rouge parmi les carrés rouges est réalisée rapidement.
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Table des matières
Introduction
1 Problématique de visualisation de données
2 Domaine d’application et problématiques liées
2.1 Liens entre visualisations multiples du domaine de l’ATC
2.2 Exploration de données aéronautiques
3 Démarche de recherche
4 Plan de lecture
Chapitre 1: Etude de l’espace de conception des transitions en visualisation
1 La perception
1.1 La perception pré attentive
1.2 La théorie de la Gestalt
2 La sémiologie graphique de Bertin
3 La perception du mouvement en visualisation
4 Perception du mouvement dans les scènes 3D
5 Conclusion sur la perception du mouvement
6 Techniques de « linking » en visualisation d’information
6.1 Les techniques de linking « statique »
6.2 Le linking dynamique : les transitions animées
6.3 Principes pour des transitions animées effectives
6.4 La conception des transitions animées
6.5 Conclusion sur les transitions animées
7 Outils et techniques pour l’exploration de données multidimensionnelles qui utilisent des transitions animées
8 Conclusion sur l’état de l’art
Chapitre 2: Taxonomie des transitions animées pour l’exploration de données
1 Analyse de la construction des données en visuel : le modèle du Data Flow
2 Les modifications des étages Structure Visuelles et Vues
3 Continuité de l’affichage pendant les transitions
4 Exemples de variations continues et discontinues
5 Taxonomie des transitions animées en Visualisation d’Information
5.1 Structures Visuelles des représentations
5.2 Tâches Utilisateurs
5.3 Mode opératoire des transitions
5.4 Contrôle de la transition
6 Synthèse
Chapitre 3 : Vers des animations contrôlées de type direction-temps
1 Introduction
2 Etude et conception de transitions animées ordonnées
2.1 Mécanisme de délai
2.2 Exploration de la conception de divers types de délais
3 Contrôle de la direction pendant la transition animée
3.1 Contrôler la direction dans une transition animée : conception
3.2 Histogramme circulaire des directions
3.3 Interactions
4 Scénario d’utilisation
5 Avantages et inconvénients
6 Généralisation
7 Extensions
8 Conclusion
Chapitre 4: Etude et expérimentation des rotations 3D progressives pour la Visualisation d’Information
1 Introduction
2 Travaux précédents sur les rotations
3 Bénéfices attendus de la rotation 3D
3.1 Bénéfices attendus
3.2 Qu’est-ce qui empêche ou pourrait empêcher ces bénéfices ?
3.3 Synthèse
4 Amélioration de la perception de la rotation 3D
4.1 Affichage des données avec une occultation correcte
4.2 Rotation Centrée-Focus
5 Expérimentations
5.1 Première expérimentation : évaluation de l’impact de la densité sur le suivi des trajectoires pendant la rotation
5.2 Deuxième expérimentation : perception des arrangements relatifs
5.3 Troisième expérimentation: perception des invariants structurels
6 Synthèse
Conclusion
