Trust–reliance alignment is context-sensitive in automated driving: a within-person secondary analysis of open experimental data
Cette étude réanalyse des données expérimentales pour démontrer que, bien que la confiance momentanée d'un individu envers l'automatisation s'aligne généralement sur ses décisions de dépendance, cette relation est significativement plus faible dans les contextes autoroutiers que dans les contextes suburbains, suggérant que la conception de l'interface devrait prioriser le soutien à une réévaluation opportune du contrôle plutôt que de simplement viser l'augmentation des niveaux de confiance moyens.
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Lorsqu'une voiture se conduit seule, l'humain à l'intérieur n'est pas simplement un passager ; il est un partenaire dans une danse de responsabilité en constante mutation. Le véhicule gère la direction et la vitesse, mais la personne doit décider de la part de confiance qu'elle accorde à la machine à n'importe quel moment donné. Cette relation repose sur deux éléments distincts. Premièrement, il y a la confiance, qui est un sentiment — une croyance générale que la technologie est sûre et fiable. Deuxièmement, il y a la dépendance, qui est le choix réel de laisser la voiture prendre le contrôle ou de reprendre le volant. Dans le monde réel, ces deux éléments ne progressent pas toujours de concert. Un conducteur peut généralement faire confiance à un système de conduite autonome, mais hésiter tout de même à le laisser gérer une situation soudaine et dangereuse. Comprendre comment ces sentiments et ces actions se connectent, surtout lorsque les conditions routières changent, est vital pour construire des véhicules qui protègent les gens.
Des chercheurs ont récemment examiné de près cette connexion en réanalysant les données d'une expérience de grande ampleur impliquant 206 conducteurs titulaires du permis de conduire. Dans l'étude originale, ces participants ont regardé des scènes vidéo d'une voiture autonome naviguant dans deux environnements très différents : une autoroute fréquentée et un quartier de banlieue calme. Chaque scénario incluait un moment de surprise, tel qu'une autre voiture s'insérant dangereusement près ou un véhicule ralentissant de manière inattendue, suivi d'une résolution. Après avoir visionné chaque scène, les conducteurs devaient choisir la part de contrôle qu'ils voulaient céder au système automatisé, allant de la reprise totale du volant à laisser la voiture conduire sans quitter la route des yeux. Ils évaluaient également le degré de confiance qu'ils accordaient au véhicule à ce moment précis. Cette nouvelle analyse a pris ces réponses et a séparé la confiance générale et à long terme des conducteurs de leurs changements de confiance momentanés. Cela a permis aux chercheurs de voir si une même personne confierait davantage de contrôle lorsque sa confiance augmentait, et si ce schéma se vérifiait à travers différents types de routes.
Les résultats révèlent un tableau clair mais nuancé. Lorsque la confiance du conducteur envers le système augmentait pour une scène spécifique, celui-ci était effectivement disposé à donner plus de contrôle à la voiture. Ce lien entre sentiment et action était fort et cohérent, apparaissant même après avoir pris en compte l'âge du conducteur, son attitude générale envers les robots et sa fréquence de conduite. Cependant, le contexte de la conduite importait tout autant que le sentiment. Dans les scènes d'autoroute à grande vitesse, les conducteurs choisissaient systématiquement de conserver davantage de contrôle pour eux-mêmes, peu importe leur niveau de confiance envers la voiture. Même lorsqu'un conducteur se sentait très confiant dans le système, le danger de l'environnement autoroutier les poussait à se rétracter, réduisant la part d'automatisation qu'ils étaient prêts à accepter. De plus, la connexion entre la confiance et l'action était plus faible sur l'autoroute que dans la banlieue. Dans le cadre suburbain, une hausse de la confiance entraînait une augmentation directe de la délégation de la conduite, tandis que sur l'autoroute, ce lien était plus lâche et les conducteurs restaient plus prudents.
L'étude a également examiné la façon dont les conducteurs réagissaient lorsque les événements inattendus survenaient et se résolvaient. Lorsqu'une surprise se produisait, la confiance et la volonté de laisser la voiture conduire chutaient toutes deux. Lorsque la situation était résolue, la confiance rebondissait souvent rapidement, mais la volonté de laisser la voiture conduire ne revenait pas toujours au même degré. Cela suggère qu'un conducteur peut comprendre qu'un problème est résolu et se sentir à nouveau en sécurité, tout en hésitant encore à rendre pleinement le contrôle. Les chercheurs ont constaté que le simple fait de montrer plus d'informations à l'écran ne réglait pas ce fossé. Fournir un affichage détaillé de ce que la voiture voyait et planifiait n'a pas permis de rendre le lien entre confiance et dépendance plus fort ou plus cohérent. Ces informations supplémentaires n'ont pas aidé les conducteurs à traduire leurs sentiments en de meilleures décisions concernant le contrôle.
Ces résultats suggèrent que la conception des voitures autonomes nécessite plus que la simple tentative de faire en sorte que les gens se sentent bien vis-à-vis de la technologie. L'objectif ne doit pas être de maximiser le niveau moyen de confiance ressenti par le conducteur, mais plutôt de soutenir le conducteur dans la prise de la bonne décision au bon moment. Un système qui semble digne de confiance lors d'une journée calme peut néanmoins nécessiter une surveillance étroite sur une autoroute très fréquentée. L'étude indique que les interfaces et les protocoles de sécurité devraient se concentrer sur l'aide apportée aux conducteurs pour réévaluer rapidement le contrôle lorsque la situation change, plutôt que de supposer qu'un score de confiance élevé signifie que le conducteur est prêt à lâcher prise. Le facteur le plus important n'est pas seulement de savoir si un conducteur fait confiance à la voiture, mais s'il peut ajuster sa dépendance pour qu'elle corresponde aux risques immédiats de la route.
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