Problématiques du traitement des données d’interaction

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Interface adaptative pour système d’impression

Notre approche en vue d’améliorer l’utilisabilité de l’automatisation de la con- guration d’impression repose sur la conception d’un système possédant une interface adaptative. Une interface adaptative permet à une application de s’autopersonnaliser, en fonction de l’historique des interactions et en vue de faciliter d’une façon ou d’une autre son utilisation. L’interface peut s’adapter à ses utilisateurs de diérentes manières, par exemple en mettant en avant certaines de ses fonctionnalit és servant de raccourcis aux tâches les plus souvent exécutées par l’utilisateur, ou
en recommandant des alternatives susceptibles d’intéresser l’utilisateur. Pour améliorer l’utilisabilité des applications d’impression, on peut envisager deux possibilités :
1. aider l’imprimeur à paramétrer son modèle de préférences, c’est-à-dire sa politique d’impression, de manière explicite.
2. utiliser une interface adaptative en vue de personnaliser la politique d’impression de façon automatique.
C’est cette seconde approche que nous avons choisie. Le principe est de s’aranchir des paramètres techniques en privilégiant l’expression de la préférence sur le résultat attendu, c’est-à-dire les conguration d’impression elle-mêmes. Cette perspective nous amène à considérer les systèmes de recommandation comme solution.

Recommandation d’impression

Le problème de notre imprimeur peut être vu comme un problème de décision multicritère, appliqué au choix d’une politique d’impression. Dès lors, on peut envisager des méthodes d’aide à la décision an de faciliter ce choix. D’une certaine manière (non académique) ceci a été le point de vue adopté par Océ jusqu’à présent.
En eet, toutes les simplications apportées à l’interface de l’utilisateur vont dans ce sens : faciliter les choix. Cependant, on a constaté que, même simpliée à l’extrême, la phase de paramétrage de la politique d’impression reste rébarbative aux yeux des clients.
Nous avons donc adopté un autre point de vue, basé sur l’interprétation suivante : cette phase est nalement considérée comme du travail en plus ; le travail qui importe vraiment est la conguration des paramètres d’impression des documents que l’imprimeur veut concrètement imprimer. Partant de cette hypothèse, nous devons idéalement exclure toute phase d’explicitation des préférences de l’imprimeur quantà la politique d’impression qu’il désire mener pour congurer ses documents. Cela concerne tout processus de paramétrage direct mais aussi tout processus de  sur les préférences d’un décideur de façon explicite. Par exemple, on peut éliciter des préférences à travers un questionnaire interactif. Le lecteur intéressé trouvera des élé- ments théoriques ainsi que des exemples de techniques et de réalisations, en matière d’élicitation des préférences, dans [CP04, Den03, GW05, LHL97a, HH97, Mou03]. Pour résumer, nous pensons que le concept même de politique d’impression doit être invisible pour l’imprimeur. La question de la conguration se pose alors diéremment.

Problématiques du traitement des données d’interaction

Beaucoup de techniques ont été développées pour exploiter les chiers de logs d’évènements en vue d’évaluer l’utilisabilité. [HR00] classe ces techniques en sept catégories, correspondant à autant de problématiques. Nous les présentons ici briè- vement.
1. Synchroniser diérentes sources. Cette problématique concerne les moyens de lier des évènements temporellement précis d’un chier de logs avec d’autres sources : vidéo, bande son ou notes d’un observateur. Le but est de constituer une représentation la plus complète possible de la séance de tests.
2. Transformer les logs en actions utilisateur. Dans cette problématique, on veut transformer un ux d’évènements bas niveau vers en un ux haut niveau, permettant de faciliter l’analyse et la détection des problèmes d’utilisabilité.
Ceci est réalisé par la sélection de sous-ensemble d’évènements particulièrement pertinent, par un étiquetage sémantique et par le regroupement des évè- nements ltrés en actions utilisateur. La gure 2.1 illustre les diérents niveaux d’abstraction pour une action donnée.
3. Calculer les statistiques globales. Calculer l’histogramme de l’utilisation des fonctionnalités, compter le nombre moyen des achages d’erreurs par session, ou des consultations de l’aide, etc… Ces statistiques sont de bons indices d’utilisabilit é qui peuvent, d’une part révéler la présence de problèmes et, d’autre part constituer les éléments d’une mesure globale objective de l’utilisabilité.
4. Détecter les séquences, ou comment identier des séquences d’évènements bas niveaux, potentiellement intéressantes pour l’expert en utilisabilité. En géné- ral couplée avec la comparaison de séquence (voir paragraphe suivant) elle peut également être employée pour transformer automatiquement le ux d’évènements en actions d’utilisateur (problématique n°2).
5. Comparer deux séquences, ou comment mettre en parallèle des traces d’évè- nements ou d’actions et détecter les diérences avec une trace de référence. La comparaison entre un relevé déni comme expert et l’enregistrement d’un débutant permet de voir où se situent les dicultés majeures dans l’exécution d’une tâche.
6. Classer les séquences. Cette problématique concerne les moyens de caractériser automatiquement les séquences d’évènements. Utile pour détecter des modes d’utilisation (de type productif ou exploratoire par exemple), et pour transformer des données sur des évènements de bas niveau en actions de haut niveau.
7. Visualiser. Cet aspect concerne tous les problèmes de présentation des chiers de logs ou des résultats d’une analyse. L’objectif est de faciliter l’interprétation des résultats par l’expert, par l’achage de statistiques, des comparaisons des traces, de la localisation des clics souris, etc.

Systèmes d’analyse automatique

Les systèmes d’analyse des chiers de logs automatisent l’extraction d’information pertinente à partir des données récupérées de façon implicite ou explicite.
D’après [IH01], on peut distinguer trois approches générales pour l’analyse des logs :
basée sur les statistiques.
basée sur les séquences.
basée sur les tâches.
Nous présentons dans la suite des travaux portant sur l’analyse de chiers de logs, uniquement dans le cadre d’études d’utilisabilité d’applications de bureau. Bien que présentant des points communs avec notre problématique, nous ne parlons ici pas des systèmes d’analyse de chiers de logs web. Le lecteur intéressé par le sujet peut se reporter par exemple aux récents travaux [MTT04, LLY08, DSLDCT06].

Basée sur les tâches

Les méthodes basées sur les tâches analysent les anomalies entre l’anticipation que font les concepteurs sur le modèle des tâches de l’utilisateur et ce que fait réellement un utilisateur in situ.
Le système IBOT [ZAD98] analyse automatiquement les chiers de logs pour détecter les évènements liés à la complétion d’une tâche. Il interagit avec le système d’exploitation Windows an de capturer des évènements bas niveau (e.g. action sur le clavier et la souris) ainsi que l’information des tampons d’écran (i.e. une image de l’écran qui peut être traitée pour identier automatiquement les composants graphiques ou widgets). Le système combine alors ces données dans des abstractions de l’interface (e.g. sélection de menu et opération de recherche dans la barre de menu). L’évaluateur peut utiliser le système pour comparer le comportement prévu par les concepteurs avec celui de l’utilisateur réel sur ces tâches, an de reconnaître des comportements inecaces ou incorrects durant la complétion de tâche.
Les systèmes QUIP (Quantitative User Interface Proling) [HL99] et KALDI [AQM99] fournissent une approche plus avancée dans l’analyse orientée tâche de chiers de log issus d’interfaces utilisateur JAVA. Contrairement aux autres mé- thodes, QUIP agrège les traces de multiples interactions d’utilisateurs et compare les séquences d’actions répondant à une tâche particulière de ces utilisateurs avec la séquence prévue par les concepteurs. QUIP encode l’information quantitative relative au temps et aux traces dans des graphes orientés. La durée moyenne entre deux actions est indiquée par la couleur de chaque èche, et la proportion des utilisateurs ayant réalisé une séquence particulière d’actions est indiquée par la largeur des èches. La séquence d’actions prévue par les concepteurs est indiquée par une ombre hachurée (voir 2.2).
Dans les systèmes précédents, l’évaluateur doit programmer l’interface utilisateur pour collecter les données d’utilisation nécessaires, et doit analyser manuellement les graphes pour identier les problèmes d’utilisabilité. KALDI récupère des donn ées d’utilisation et des captures d’écran dans des applications JAVA. Il permet également à l’utilisateur de classer des tâche (soit manuellement soit via un ltrage automatique), de comparer les performances des utilisateurs sur ces tâches et de rejouer les captures d’écran synchronisés. Il décrit les logs graphiquement pour en faciliter l’analyse.

Étude préliminaire

Nous avons proté de la campagne de bêta-tests, organisée par Océ, sur l’application Publisher Engineering, présentée dans la section 1.1.2, pour récupérer des données d’utilisation grâce à une méthode inspirée de [Dam08]. Ces données sont une base pour mettre au point notre outil d’évaluation de l’utilisabilité basé sur les logs.

Premiers résultats

Nous avons récupéré trois chiers de logs à l’issue des bêta-tests. Chaque chier correspond à plusieurs mois d’utilisation du logiciel installé sur un poste d’un client. Sur les trois clients démarchés, deux ont une utilisation corporate du logiciel, c’est- à-dire qu’ils s’en servent comme un outil de support à leur travail, pour imprimer leurs plans de conceptions par exemple. Le dernier client concerné est d’un autre type : l’impression est son corps de métier ; l’utilisation du logiciel est donc plus intensive (g. 2.4).
Comme nous l’avons mentionné plus haut, une première analyse a été réalisée sur les chiers obtenus lors du bêta-test. Nous ignorons si plusieurs utilisateurs se sont partagés le même poste ou si toutes les traces obtenues dans un chier sont le fruit d’un unique utilisateur. Les trois chiers obtenus forment un tout de 26 400 lignes toutes exprimées dans le même formalisme (g. 2.3).
Les premières analyses ont été réalisées grâce à un outil logiciel spécialement développé (voir l’annexe B). Elles ont pour objectif d’établir des statistiques globales d’utilisabilité, à partir de séquences d’évènements. L’étude se base sur la tâche de plus haut niveau : l’impression de documents. Le but est de détecter les séquences d’actions liées à une impression et d’en extraire l’information d’utilisabilité. Cette information tient en trois points :
1. le temps de travail eectivement passé à résoudre la tâche.
2. le nombre de manipulations nécessaires.
3. le nombre d’erreurs commises par impression réussie.
Nous détaillons dans la suite l’analyse de chacun de ces trois critères.

Seuil de tolérance

Comme son nom l’indique, ce paramètre, noté s 2 R+ , dénit un seuil de tol érance sur la taille des coupes et marges éventuelles, pour les stratégies qui les interdisent normalement. Il est particulièrement utile pour la gestion des marges matérielles. En eet, lorsque celles-ci sont traduites en marges supplémentaires, les dimensions des médias s’en trouvent réduites. Le seuil permet de tolérer les petites coupes correspondantes lorsque l’on veut imprimer une image au format standard. Le seuil concerne chaque côté de l’image. Par exemple, un seuil de 3mm signie que l’on tolère jusqu’à 3mm de marge (ou de coupe), de chaque côté de l’image.
Fixé par l’administrateur du système à une valeur bornant la taille des marges matérielles, il reste généralement constant, de même que l’ensemble des formats standards supportés.

Ressources du système d’impression

Un professionnel de l’impression a en général à sa disposition un parc d’imprimantes et de scanners. Chaque imprimante a des capacités propres telles que les formats supportés, la possibilité d’imprimer en couleur ou pas, la résolution maximale, la qualité des rendus, la taille de la découpe minimale et maximale en cas de rouleaux, la capacité de pliage, etc.
Une imprimante grand format peut stocker ses médias dans des tiroirs, sous forme de feuilles de formats standards, ou dans des rouleaux, de largeurs également standardisées. Elle peut également disposer de plusieurs sources de papier ou média (nous employons dans la suite les termes indistinctement), tiroirs ou rouleaux 3.4.
Bien que l’utilisation de rouleaux ajoute beaucoup de souplesse dans le choix du format d’un média, cela induit également des contraintes qu’il faut connaître pour imprimer correctement. Ces contraintes sont détaillées dans les paragraphes suivants.
L’ensemble des sources de média disponibles représente le contexte de travail de l’imprimeur. Une source de média est représentée par les caractéristiques des médias qu’elle peut fournir. On considère les attributs suivants : hauteur, largeur, qualité, couleur et poids. Bien que faisant partie des critères de choix du média, nous avons décidé de ne pas prendre en compte les attributs de qualité, de couleur et de poids des médias. Ces attributs ne concernent directement ni la mise en page, ni la nition de l’impression. De plus, ils ne sont pas toujours renseignés, c’est-à-dire que le système ne peut pas systématiquement avoir connaissance de ces informations, suivant les possibilités de communication des imprimantes. Parmi ces caractéristiques, nous focaliserons donc uniquement sur les dimensions des médias. Les désignations largeur et hauteur pour les dimensions du média sont purement conventionnelles. Dans la suite de ce document, nous considérons la largeur du média comme la dimension parallèle à l’imprimante. Dans le cas d’un média issu d’un rouleau, la largeur du média correspond à la largeur du rouleau ; elle est donc constante, contrairement à la hauteur qui varie de la découpe minimale à la découpe maximale prévue par l’imprimante.
Certaines imprimantes peuvent se voir ajouter une fonctionnalité intéressante : un plieur. C’est généralement un module mécanique optionnel et attenant à l’imprimante elle-même. Néanmoins, une fois reliées, ces deux machines forment un système d’impression unique et nous parlerons de capacité de pliage du système d’impression ou, par abus de langage, de capacité de pliage d’une imprimante. Plier un imprimé s’avère particulièrement pertinent dans le grand format. Il est en eet plus pratique de transporter et de stocker un imprimé au format A4 qu’au format A0. Dans le grand format, il existe deux types principaux de pliage : le pli simple et le pli complet. Le pli simple est un pliage de la feuille en accordéon. Le pli complet plie d’abord en accordéon puis replie dans l’autre sens.
Nous ajoutons aux caractéristiques dénissant une source de média, les possibilit és de nition. Par nition nous entendons le pliage et nous emploierons un terme ou l’autre indiéremment dans la suite de ce mémoire. Sur la plupart des plieurs, ces possibilités sont au nombre de quatre, en plus de la nition sans pliage, suivant que l’on considère un pliage simple ou double, et un cartouche placé en haut ou en bas du média. Dans tous les cas, le cartouche est supposé être collé au côté gauche du média. Par souci de simplication et sans perte de généralité, nous ne distinguerons pas dans la suite le pliage simple du pliage double. En eet, cette distinction n’apporte rien quant à la recherche d’une conguration préférée. Par convention, nous notons les diérentes nitions de la manière suivante :
1. sans pliage.
2. pliage en considérant le cartouche en bas à gauche du média.
3. pliage en considérant le cartouche en haut à gauche du média
Toutes les imprimantes ne possèdent pas de plieur et tous les plieurs ne proposent pas ces trois possibilités. Certains nécessitent un cartouche en bas du média par exemple. Soit F l’ensemble des possibilités de nitions possibles, associé à une source de média (sachant que la possibilité sans pliage est toujours présente), en se reportant à la numérotation ci-dessus, on a F = {{1} , {1, 2} {1, 3} , {1, 2, 3}}.

Table des matières

1 Automatiser la conguration d’impression 
1.1 Automatiser la conguration d’impression
1.1.1 Conguration d’impression
1.1.2 Cadre applicatif
1.2 Interface adaptative pour système d’impression
1.2.1 Recommandation d’impression
1.2.2 Systèmes de recommandation
1.3 Conclusion
2 Étude d’utilisabilité 
2.1 Évaluer l’utilisabilité
2.1.1 Dénition et méthodes
2.1.2 Problématiques du traitement des données d’interaction
2.1.3 Systèmes d’analyse automatique
2.2 Étude préliminaire
2.2.1 Sélection des évènements
2.2.2 Premiers résultats
2.3 Conclusion
3 Conguration d’impression 
3.1 Les données du problème
3.1.1 Contexte applicatif
3.1.2 Directives de l’imprimeur
3.1.3 Ressources du système d’impression
3.2 L’espace des congurations admissibles
3.2.1 Support et nition
3.2.2 Transformations
3.2.3 Marges et coupes
3.2.4 Admissibilité
3.3 Conclusion
4 Modélisation des préférences 
4.1 Modèle de préférence actuel
4.1.1 Paramètres
4.1.2 Exemples de politiques
4.2 Exploitation du modèle de préférence
4.2.1 Un problème d’optimisation sous contraintes
4.2.2 Méthodes de résolution
4.3 Vers un modèle de préférence général
4.3.1 Relation de préférence
4.3.2 Fonction d’utilité
4.3.3 Décomposition
4.3.4 Nouveau modèle de l’imprimeur
4.4 Conclusion
5 Apprentissage des préférences 
5.1 Formalisation
5.1.1 Ensemble d’apprentissage
5.1.2 Espace des hypothèses
5.2 Pondération des utilités marginales
5.2.1 Fonction de coût
5.2.2 Agrégation d’utilités
5.2.3 Sélection d’une utilité
5.3 Structuration des utilités marginales
5.3.1 Travaux relatifs
5.3.2 Intervalles contenant un extremum
5.3.3 Extrema des utilités marginales
5.3.4 Résultats
5.4 Application à la recommandation d’impression
5.4.1 Interface utilisateur
5.4.2 Exemple d’utilisation
5.4.3 Génération de l’ensemble d’apprentissage
5.4.4 Résultats
5.5 Conclusion
Conclusion et perspectives 
Bibliographie

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