Les auteurs, du cockpit militaire à l’interface tactile.

Norman publie en 1988 « The Psychology of Everyday Things », rebaptisé dès sa réédition « The Design of Everyday Things ». L’argument central : lorsqu’une personne se trompe de façon régulière et prévisible sur un objet, ce n’est généralement pas par manque de compétence, mais parce que la conception rend l’erreur facile, voire presque inévitable. Il y systématise des principes déjà présents de façon éparse dans la recherche en facteurs humains, comme la visibilité des options possibles, la correspondance naturelle entre un contrôle et son effet, et l’usage de contraintes physiques pour empêcher une action erronée.

Le livre étaye son argument par de nombreux exemples analysés en détail plutôt que par une étude systématique mesurant la part relative des causes d’erreur à l’échelle d’une population. Il ne démontre donc pas statistiquement que la conception serait la cause la plus fréquente des erreurs humaines, mais propose un changement de regard, à vérifier au cas par cas plutôt qu’à généraliser automatiquement.

Après une carrière universitaire en sciences cognitives, Norman rejoint Apple au début des années 1990 comme vice-président chargé des technologies avancées, où il popularise l’expression « expérience utilisateur ». Son insistance sur les tests utilisateurs, la conception itérative et la compatibilité perceptivo-motrice a directement nourri l’ISO 9241-210 sur la conception centrée sur l’humain, aujourd’hui la norme de référence du champ.

Le vocabulaire qu’il a diffusé, affordance, modèle mental, contrainte, reste employé quotidiennement par des concepteurs qui n’ont souvent lu ni Gibson ni les articles académiques originaux sur ces notions, un signe de la portée de son travail de synthèse plus que d’une découverte scientifique isolée.

La formule selon laquelle une erreur régulière révèle presque toujours une défaillance de conception plutôt qu’un défaut de l’utilisateur reste un déplacement de regard utile, mais elle simplifie une réalité plus disputée : la distinction entre erreurs d’exécution, erreurs de raisonnement et violations délibérées d’une procédure, formalisée plus tard par James Reason, montre que toute erreur ne se corrige pas par une meilleure interface. Norman lui-même a nuancé sa position dans des travaux ultérieurs sur les systèmes complexes, où la seule conception d’un objet isolé ne suffit plus à expliquer un accident survenant dans une organisation entière.

Dans « Human Error » (1990), Reason distingue les erreurs d’exécution (slips), où une intention correcte est mal exécutée, les erreurs de raisonnement (mistakes), où l’intention elle-même repose sur une connaissance ou une règle erronée, et les violations, un écart délibéré à une procédure connue. Cette typologie répond à un problème concret : renforcer la formation corrige certaines erreurs de raisonnement, mais ne change rien à une erreur d’exécution provoquée par une interface qui invite au geste automatique erroné.

Reason distingue les défaillances actives, l’action ou l’inaction immédiate d’un opérateur directement liée à un accident, des défaillances latentes, des conditions organisationnelles restées invisibles pendant longtemps avant de contribuer, combinées à d’autres, à un accident. L’image des tranches de fromage suisse dont les trous s’alignent occasionnellement pour laisser passer une trajectoire d’accident a été reprise bien au-delà de la psychologie, notamment en sécurité aérienne et en sécurité des soins, précisément parce qu’elle déplace l’explication d’une seule cause vers un alignement de vulnérabilités généralement indépendantes.

Le modèle a été critiqué pour sa dimension essentiellement métaphorique, qui rend difficile de prédire à l’avance où chercher les défaillances latentes plutôt que de les reconnaître seulement après coup. Reason lui-même met en garde contre un usage du cadre qui consisterait à dissoudre entièrement la responsabilité individuelle dans un vocabulaire de système : reconnaître le poids des conditions organisationnelles ne dispense pas d’examiner, accident par accident, la part propre qu’un choix individuel a effectivement jouée.

La conscience de la situation circulait informellement dans l’aviation militaire bien avant qu’Endsley ne lui donne, en 1995, un cadre théorique structuré reliant trois niveaux : la perception des éléments pertinents de l’environnement, la compréhension qui les intègre en une représentation cohérente, et la projection qui en anticipe l’évolution probable. Ce modèle relie ces niveaux aux processus attentionnels, à la mémoire de travail et aux modèles mentaux de l’opérateur, ce qui en fait un cadre testable plutôt qu’une simple description intuitive.

Endsley développe dès 1988 la technique d’évaluation globale de la conscience de la situation (SAGAT), qui interrompt une simulation à des moments choisis aléatoirement, masque les affichages, puis interroge l’opérateur sur sa perception actuelle. En empêchant l’opérateur d’anticiper le moment de l’interruption, la méthode limite la possibilité de préparer une réponse plausible sans avoir réellement intégré l’information testée, un avantage sur les évaluations fondées sur le seul souvenir reconstruit après coup.

Le modèle a souvent été lu comme une hiérarchie strictement séquentielle, où le niveau 1 devrait être complètement atteint avant que le niveau 2 puisse se former. Endsley elle-même a explicitement écarté cette lecture dans un article de clarification publié en 2015, rappelant que son modèle décrit des niveaux interdépendants plutôt qu’une chaîne obligatoire. Le SAGAT lui-même n’est ni la seule méthode de mesure directe disponible, ni exempt de débat méthodologique sur ses conditions d’usage, malgré la place centrale qu’il occupe dans la littérature empirique du domaine.

Recruté par l’armée américaine pendant la Seconde Guerre mondiale pour résoudre des problèmes concrets d’équipage, un levier actionné par erreur sous pression, un signal radar manqué après une longue veille, Fitts observe que la performance humaine dépend autant de la conception du matériel que de l’entraînement des personnes qui l’utilisent. Avec Charles Seeger, il publie en 1953 un article fondateur qui démontre expérimentalement que le temps de réaction et le taux d’erreur dépendent de la correspondance spatiale entre un stimulus et la réponse attendue, un principe qui structure encore aujourd’hui la disposition des commandes et des affichages.

L’année suivante, en 1954, Fitts publie seul un second article qui établit une relation reproductible entre la distance à parcourir vers une cible, la taille de cette cible, et le temps nécessaire pour l’atteindre avec précision. Obtenue à l’origine sur des mouvements manuels simples, cette relation logarithmique s’est révélée étonnamment stable et généralisable : elle guide aujourd’hui la taille et l’espacement des boutons sur un écran tactile ou le placement des éléments cliquables fréquemment utilisés en bordure d’écran, des décennies après sa formulation initiale.

Fitts meurt en 1965, à 53 ans, alors que son cadre théorique continue de structurer la discipline qu’il a contribué à fonder. Sa liste sur l’allocation des fonctions entre l’humain et la machine, formalisée dès les années 1950, a essaimé bien au-delà de l’aéronautique militaire vers l’industrie civile puis les systèmes d’intelligence artificielle, un déplacement que son travail original ne pouvait anticiper mais que sa méthode expérimentale a rendu possible.

Daniel Kahneman propose en 1973 un cadre influent selon lequel l’attention constitue une capacité limitée et unique, mobilisable de façon flexible entre plusieurs activités. Wickens prolonge et affine ce cadre à partir des années 1980 avec la théorie des ressources multiples, qui soutient que la capacité attentionnelle ne forme pas un réservoir unique et indifférencié mais se décompose selon plusieurs dimensions partiellement indépendantes : la modalité sensorielle sollicitée, le type de traitement en jeu, et le stade de traitement concerné.

Deux tâches concurrentes interfèrent davantage lorsqu’elles sollicitent la même ressource que lorsqu’elles sollicitent des ressources différentes, ce qui explique pourquoi répartir intelligemment les canaux sensoriels d’un poste de travail, par exemple une alerte auditive plutôt qu’un second signal visuel pendant une tâche déjà visuellement chargée, réduit la charge mentale ressentie sans réduire la quantité totale d’information transmise. Ce principe reste appliqué dans la conception de cockpits, de salles de contrôle et d’interfaces de conduite assistée.

Le nombre exact de ressources distinctes et leurs frontières précises restent débattus, et le modèle reste avant tout un outil prédictif pour orienter des choix de conception plutôt qu’une cartographie anatomique validée des ressources attentionnelles du cerveau. Wickens lui-même a révisé le modèle à plusieurs reprises pour intégrer de nouvelles données, un signe que le cadre reste un outil en évolution plutôt qu’une théorie figée.

Dans son ouvrage de 1995, issu d’une étude de terrain menée à bord de navires de la marine américaine, Hutchins montre qu’une bonne partie de ce qui permet à une équipe de navigation de fonctionner correctement se trouve distribuée entre les membres de l’équipage, les instruments, les cartes et les procédures partagées, un système cognitif collectif qu’aucune tâche de laboratoire portant sur un individu isolé ne peut représenter fidèlement.

La notion de cognition distribuée a essaimé au-delà de l’ergonomie cognitive vers les sciences de l’éducation, l’étude des organisations et la conception d’équipes de travail, précisément parce qu’elle offre un vocabulaire pour décrire comment une équipe bien coordonnée détecte et corrige des erreurs qu’aucun de ses membres, isolément, n’aurait détectées ou corrigées seul, un phénomène que la seule performance individuelle ne permet pas d’expliquer.

L’étude fondatrice de Hutchins porte sur un contexte précis, la navigation maritime militaire, dont la transposition à d’autres environnements collectifs ne va jamais entièrement de soi. Le cadre reste par ailleurs difficile à opérationnaliser pour des comparaisons quantitatives rigoureuses entre équipes, ce qui explique qu’il ait davantage influencé la façon de penser la conception de systèmes collectifs que produit une série de résultats chiffrés directement comparables entre eux.

Dans un article de synthèse publié en 2004, Lee et See proposent un cadre pour penser la confiance envers un système automatisé au-delà du seul excès de confiance : la confiance doit être calibrée, c’est-à-dire correspondre le plus précisément possible à la fiabilité réelle du système, ni plus ni moins. Ce recadrage identifie deux formes symétriques de mauvais calibrage, la sur-confiance, qui expose à suivre une recommandation erronée, et la sous-confiance, qui prive l’opérateur d’une aide pourtant utile.

Ce cadre reste directement mobilisé pour penser la confiance envers des systèmes d’aide à la décision fondés sur l’intelligence artificielle et des modèles génératifs, qui redéploient le même problème de calibrage sous une forme nouvelle. Le phénomène de l’aversion à l’algorithme, documenté plus tard par d’autres chercheurs, où une personne cesse de faire confiance à un algorithme après l’avoir vu se tromper même de façon mineure, se lit directement comme un cas de sous-confiance au sens de Lee et See.

Le cadre établit qu’une confiance calibrée est l’objectif recherché, mais il ne fournit pas de méthode unique pour y parvenir dans chaque contexte : présenter des éléments d’explication sur le fonctionnement d’un système est une option de conception à évaluer, pas un remède automatiquement efficace, puisqu’une explication peut améliorer la détection d’une erreur, rester incomprise, ou au contraire renforcer une confiance excessive selon la façon dont elle est présentée.

À partir de l’observation de techniciens de maintenance sur des installations nucléaires danoises, Rasmussen distingue trois niveaux de comportement humain, formalisés dans « Skills, Rules, and Knowledge: Signals, Signs, and Symbols, and Other Distinctions in Human Performance Models » (1983, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics) : le comportement fondé sur les habiletés (skill-based), automatique et rapide, où l’erreur prend la forme d’un glissement d’exécution ; le comportement fondé sur les règles (rule-based), qui applique une procédure connue à une situation reconnue ; et le comportement fondé sur les connaissances (knowledge-based), mobilisé face à une situation nouvelle qui exige un raisonnement explicite depuis les principes de base.

Ce modèle, connu sous l’acronyme SRK, propose que chaque niveau produit un type d’erreur qualitativement différent, une idée qui rompt avec la vision antérieure d’une erreur humaine générique et indifférenciée qu’il suffirait de sanctionner ou de corriger par plus de vigilance.

Le modèle SRK de Rasmussen est explicitement repris par James Reason dans sa distinction entre glissements et lapsus (erreurs d’exécution au niveau skill-based), erreurs de règles (mauvaise règle appliquée ou bonne règle mal appliquée au niveau rule-based) et erreurs de connaissances (raisonnement défaillant au niveau knowledge-based) : sans le cadre de Rasmussen, la taxonomie de Reason perd une partie de son fondement théorique et devient une simple liste de catégories.

Rasmussen étend aussi ce travail à l’analyse des systèmes sociotechniques complexes dans son modèle de la « frontière de la performance acceptable », où les opérateurs migrent naturellement vers des marges d’efficacité et d’économie d’effort jusqu’à approcher, souvent sans le savoir, la limite au-delà de laquelle un système bascule dans l’accident.

Le modèle SRK décrit des niveaux de traitement cognitif mais ne prédit pas à l’avance à quel niveau un opérateur donné va se situer face à une situation donnée : la frontière entre comportement fondé sur les règles et comportement fondé sur les connaissances dépend largement de l’expertise individuelle et du contexte, ce qui rend le modèle plus utile pour analyser un incident après coup que pour anticiper précisément où une erreur va survenir.

Des chercheurs en facteurs humains ont aussi noté que le modèle, conçu à partir d’environnements industriels fortement procéduralisés (salle de contrôle nucléaire), généralise de façon moins nette à des contextes plus improvisés ou collaboratifs, où plusieurs niveaux de traitement s’entremêlent simultanément plutôt que de se succéder proprement.