Les progrès de la télématique ont permis de concevoir un dispositif qui affiche en temps réel les durées de parcours de certains itinéraires sur des panneaux à messages variables (PMV). Ce dispositif devrait constituer une aide précieuse, tant pour les usagers désireux d’éviter les parcours encombrés, que pour les exploitants des réseaux comme moyen de régulation du trafic. Il s’agit d’un système d’autorégulation dont on peut supposer qu’il améliore la fluidité du trafic puisque les conducteurs peuvent ainsi apprécier l’état de saturation du parcours et planifier judicieusement leur itinéraire. Toutefois, la sémantique de ces messages se démarque nettement de la signalétique routière traditionnelle qui ne permet pas d’annoncer des événements transitoires en temps réel, et une question de recherche est de savoir comment les conducteurs interprètent les messages sur les durées de parcours et comment le contenu des messages influence la prise de décision d’itinéraires.

Le dispositif « producteur » de ces messages fonctionne de la façon suivante. Des capteurs sont placés dans le sol, afin de calculer en temps réel plusieurs variables : le débit, la vitesse et une représentation de la concentration (appelée taux d’occupation). Les capteurs sont espacés de 500 mètres environ, comme les panneaux ; les mesures sont répétées chaque minute. Les calculs prennent en compte les distances du panneau aux deux prochains pôles des sorties. Le boulevard périphérique est jalonné de 7 pôles qui sont placés à chacune des sorties vers les autoroutes partant de Paris et de 66 panneaux.

L’information sur la durée de parcours affichée sur un panneau est ainsi une mesure instantanée, en temps réel qui indique une valeur. Cette valeur sera celle de la durée du trajet si rien ne vient modifier les conditions actuelles sur le parcours entre le panneau et les pôles situés en aval. Elle a donc une valeur indicative (Danech-Pajouh & Bercu, 1998).

Selon les enquêtes d’opinion pratiquées par les autorités gestionnaires des transports, il s’avère que les usagers de la route sont, pour la plupart (98 %), satisfaits de pouvoir bénéficier de ce nouveau service. Cependant, depuis qu’ils ont été mis en service, les comptages du trafic semblent indiquer que, la plupart du temps, les automobilistes ne se délestent pas d’un trajet encombré (Cohen & Hadj-Salem, 1996). Il a pu être constaté par exemple (Jardin & Laterrasse, 1998) que l’information « durée de parcours » ne produit pas d’effet de délestage particulier. Les conducteurs qui ont le choix de quitter une autoroute saturée pour une fluide, ce qui rallongerait la longueur du trajet, préfèrent rester sur la voie saturée, dès lors qu’ils peuvent comparer le temps qu’ils mettraient sur l’itinéraire alternatif : si le gain de temps est de quelques minutes seulement, ils préfèrent ne pas changer d’itinéraire. On ne sait cependant pas quelle est la durée d’attente maximum tolérée. Autrement dit, ces dispositifs sont probablement utiles aux conducteurs puisqu’ils en sont satisfaits, mais il semblerait bien qu’ils ne s’en servent pas pour gagner du temps en évitant les zones saturées.

Comment expliquer que les usagers du dispositif autoroutier ne se délestent pas d’un itinéraire saturé. Pour cela, d’une part, nous avons étudié l’utilisation des PMV du point de vue du fonctionnement d’un système (S) autorégulateur d’interaction entre les usagers (U) et le dispositif (D), à partir d’un modèle basé sur la taxonomie et avec l’hypothèse générale selon laquelle les inférences et les prises de décision découlent des connaissances (Section II). D’autre part, nous avons interviewé selon la méthode des incidents critiques (Flanagan, 1954) une trentaine de conducteurs, usagers réguliers du périphérique parisien et des PMV, avec l’hypothèse que le modèle implicite de l’usager, [d]U, compris dans le dispositif, doit être reconsidéré à partir des formes du raisonnement, des inférences et des décisions d’itinéraires prises à partir de ces messages, c’est-à-dire en considérant le modèle de fonctionnement du dispositif [d]U, qu’en a l’usager (Section III). Finalement, nous discutons la portée des résultats (Section IV) et nous concluons sur la généralisation de la méthode à des situations similaires (Section V).

Lorsque de nombreuses ressources doivent être séquentiellement utilisées (ou ordonnées pour être sélectionnées) par un agent, une supervision temporelle centralisée est aussi souvent nécessaire pour faciliter l’accès selon des critères d’utilisation. C’est le cas, par exemple, des systèmes qui ordonnent l’accès à leurs fonctions selon l’avancée de la tâche ou la fréquence d’utilisation. La tâche de supervision peut aussi être en quelque sorte distribuée auprès de chaque fonction lorsqu’on y associe une valeur d’activation qui dépend du comportement de l’utilisateur.

Nous appelons « situation autorégulatrice d’Interaction Utilisateur-Dispositif (Autoregulative Human-Machine Interaction : AHMI) », les situations dans lesquelles le dispositif (D) s’adapte au comportement de l’utilisateur et l’utilisateur (U) au comportement du dispositif (Cambon de Lavalette, Tijus, Leproux, Bauer, sous presse). Cette situation forme un système (S) dans lequel les parties (U et D) agissent les unes sur les autres pour produire un résultat (la régulation). Alors qu’un dispositif comporte une représentation implicite de son utilisateur [u]D puisqu’il lui est adapté et qu’un utilisateur a une représentation du dispositif qu’il utilise [d]U, il est essentiel pour le fonctionnement de S que [u] et [d] soient respectivement compatibles à U et D.

Avec le développement technique, ces situations autorégulatrices, AHMI, sont de plus en plus nombreuses, surtout avec le développement des systèmes d’assistance intelligents (Boy, 1991 ; Brézillon & Cases, 1995 ; Fisher, 1990). Il y a l’exemple bien connu du correcteur orthographique du traitement de texte. Lorsque U corrige une suite de caractères x en la remplaçant par une suite de caractères y, D lui demande s’il est dorénavant autorisé à remplacer automatiquement toute occurrence de x par y. Si c’est le cas, lorsque U tape x au lieu de y, U ne corrige plus x, sachant que D remplacera dorénavant x par y. D’autre part, D qui traite x, substitue dorénavant x par y sans informer U du remplacement effectué puisque D « sait que U sait que » ce remplacement sera effectué. On voit dans cet exemple que D a une représentation de U ([u]D) : l’utilisateur est toujours la même personne, il se souvient, il est cohérent, etc. On voit aussi que U a une représentation de D ([d]U) : D fait les remplacements autorisés et ne fait que ceux-là, D a en mémoire la liste des remplacements autorisés, etc. Pour que cette situation d’interaction autorégulatrice fonctionne correctement, [u]D doit être adéquat à U et [d]U doit être adéquat à D, sinon il a un dysfonctionnement de l’autorégulation. Supposons qu’un second utilisateur U′, un enfant par exemple, utilise D en faisant des remplacements que U n’aurait pas faits et acquiesce des remplacements automatiques que U n’aurait pas approuvés. La situation va alors fortement se dégrader si U et D ignorent l’intrusion de U′ : U ne comprend plus ce que fait D et D n’est plus adapté à ce que fait U.

Le fonctionnement du PMV (fig. 1) relève de la catégorie des situations autorégulatrices d’Interaction Homme-Système (Autoregulative Human-Machine Interaction : AHMI) : lorsque le trafic devient moins dense, la durée de parcours diminue, ce qui incite alors le conducteur à s’engager ou à maintenir son itinéraire sur la voie balisée par les PMV. Il s’ensuit que le trafic augmente, que les durées de parcours augmentent, ce qui incite alors les usagers à se délester. Le trafic devient alors moins dense, et ainsi de suite. En traitant le nombre de véhicules et leur vitesse, le Dispositif (D) tient ainsi compte de l’état du Système (S) dans lequel se trouve l’utilisateur (U) considéré comme un des agents multiples qui forment le trafic, et l’en informe par un Message (M). L’utilisateur (U) tient compte à son tour de l’état du Système (S) en s’engageant dans le trafic ou en s’en retirant. Le Dispositif (D) réagit à son tour en tenant compte du nouvel état créé par le comportement de chaque utilisateur. Une bonne régulation de ce système S composé du Dispositif (D) et des Utilisateurs (U) présuppose toutefois la représentation adéquate de chacun au sujet de l’autre, de l’usager par le dispositif, et du dispositif par l’usager.

L’objectif de notre approche a été de chercher à comprendre les interprétations des messages délivrés par les PMV ressenties par les conducteurs et à étudier l’effet de ces interprétations sur leur prise de décision d’itinéraires. Pour cela, nous avons voulu observer si les intentions des conducteurs correspondaient au modèle implicite d’utilisateur [u]D à la base du PMV (minimiser le temps de parcours, éviter les embouteillages, etc.). En quelque sorte, nous étudions la correspondance, d’une part entre [d]U et D et d’autre part, entre [u]D et U.

La figure 2 présente une description « objective » du fonctionnement du dispositif des PMV. Nous considérons cette description comme étant le modèle de « l’expert idéal ». Elle correspond au modèle [d] qu’un expert du dispositif aurait du fonctionnement. Cette description comprend les capteurs, ordinateurs, panneaux électroniques qui sont une sorte de dispositif électronique qui, associés aux véhicules eux-mêmes, forment la catégorie des entités :

  [des ORDINATEURS (qui calculent les données à partir

La modélisation taxonomique d’un système donne ainsi une description de la structure sémantique des catégories d’éléments de ce dispositif, et des relations fonctionnelles et causales entre les éléments par l’intermédiaire des attributs des catégories.

Ainsi, on note que la durée du trajet est censée être une information importante parce que ce qui intéresserait le conducteur serait de faire le trajet le plus rapidement possible. La rapidité du trajet serait un critère principal du but à partir duquel se détermine l’itinéraire. On note également que le conducteur doit considérer que l’information est fiable et, pour cela, considérer que l’information délivrée correspond à un état réel du trafic. Ce qui requiert de la part du conducteur un modèle du fonctionnement (quel qu’il soit) qui lui assure la fiabilité de l’information. En outre, le contenu du message annoncé sur le PMV doit avoir de la signification et de l’utilité pour le conducteur. Que l’information ait une signification n’est possible que si sont connus non seulement le lieu désigné par le PMV (la Porte d’Auteuil), mais aussi le lieu où il se trouve actuellement (supposons Porte de la Chapelle). L’information est utile si elle permet la mise en correspondance de son trajet avec le trajet indiqué, ne serait-ce qu’à partir d’opérations simples ( « si je ne fais que la moitié du trajet indiqué, je mettrai deux fois moins de temps que la durée indiquée » ).

Ce n’est toutefois pas suffisant. Même si l’information est jugée importante, fiable, signifiante et utile, le conducteur doit également pouvoir l’évaluer. La durée indiquée est relative et ne peut être évaluée que par rapport à une autre durée qu’il faut soit connaître (habituellement, la durée pour faire ce trajet est de...), soit calculer (étant donné la distance, la durée devrait être normalement de...).

Enfin, le conducteur est supposé avoir les moyens de changer son comportement, c’est-à-dire avoir des possibilités d’action, ici la connaissance de trajets alternatifs et aussi une évaluation de la durée de ces trajets alternatifs. Ces présupposés sont résumés dans le tableau 1 ci.dessous.

TABLEAU 1 :
Éléments du modèle de l’utilisateur compris dans le dispositif [u]D qui sont nécessaires pour que D soit un système d’autorégulation du trafic
The set of properties that the driver is supposed to have in order for the Variable Message Signs (VMS) system to work as an Autoregulative Human-Machine Interaction (AHMI)

Étant donné que, lorsque les durées de parcours sont annoncées, les conducteurs ne quittent pas un itinéraire saturé bien qu’ils estiment cette information utile, nous avons supposé que la représentation de l’usager dans le dispositif [u]D (selon laquelle l’usager est supposé organiser son itinéraire en fonction de la vitesse) doit être reconsidérée.

Notre hypothèse est que le modèle mental du fonctionnement (Ackermann & Tauber, 1990) a une incidence sur la prise de décision et que les utilisateurs n’ont pas pour la plupart un modèle mental adéquat. Ainsi la représentation qu’ont les utilisateurs du fonctionnement et de l’utilisation des PMV déterminerait leur prise de décision d’action (changer ou non d’itinéraire), mais en tenant compte de la nature de la tâche en cours (entre autres les contraintes de temps) et des connaissances (connaissance d’itinéraires alternatifs, de la durée des différents trajets, etc.). La prise de décision des conducteurs suite à la lecture du message contenu dans le PMV dépend de l’interprétation de ce message. Nous pensons que l’interprétation de ce message est une construction mentale qui dépend des conditions de réalisation de la tâche en cours, du contexte (c’est-à-dire de la situation courante), et du modèle mental que le conducteur a du fonctionnement du PMV. On conçoit alors l’incidence que revêt la représentation du dispositif par l’usager, [d]U, sur la conduite qu’il adopte dans sa stratégie d’itinéraire. De la même façon, la conception du dispositif fait état d’une représentation de l’usager, [u]D, qui peut ou non différer de la façon avec laquelle l’usager se comporte dans cette situation. Or le bon fonctionnement du système S est assuré par l’adéquation entre [d]U et [u]D.

Afin de comprendre l’activité mentale engagée par ces messages, la méthode consiste à dresser l’ensemble des modèles mentaux relatifs à l’information délivrée par les PMV sur les durées de parcours et à étudier leur effet sur la prise de décision au cours d’un certain nombre de tâches et selon certaines connaissances. De la sorte, partant du contenu d’un message, il nous est possible de modéliser l’interprétation qui en est faite selon les différents modèles mentaux, et finalement la prise de décision des conducteurs.

U ≠ [u]D

[d]U ≠ D

La méthode consiste à déterminer si les intentions des usagers (U) correspondent au modèle mental de l’usager ([u]D), qui est implicite dans la conception du dispositif, par exemple, désirant minimiser le temps de parcours et éviter les zones saturées, etc., et à diagnostiquer le modèle mental ([d]U) que les usagers ont du dispositif (D) pour finalement étudier l’incidence de cette représentation sur la prise de décision.

• Phase 1. Pour 18 des 30 participants, le choix de l’automobile, parmi les autres modes de transport, l’importance de la « pression temporelle » et les raisons de leur passage par le boulevard périphérique (BP).

• Phase 2. Pour les 30 participants (1) Le récit d’itinéraire réel le plus récent, ce qui avait pour objectif de recueillir le parcours réellement emprunté et les prises de décisions effectives ( « essayez de me décrire tout ce qui s’est passé ce matin depuis que vous avez quitté votre domicile jusqu’à votre arrivée au travail » ), (2) L’évocation des différents itinéraires utilisés, ce qui permettait d’amener le participant à évoquer spontanément la place occupée par les messages sur les durées de parcours dans le choix de l’itinéraire, et (3) Une description du fonctionnement des PMVs.

Les entretiens individuels, réalisés sur rendez-vous, au domicile ou sur le lieu de travail dans une salle isolée, ont été enregistrés et retranscrits intégralement. Chaque entretien durait 15 min environ pour la phase 1 et 30 min pour la phase 2. Une carte de la région parisienne était dépliée devant l’interviewé durant l’entretien afin de l’aider à se remémorer ses trajets, mais également pour la précision du relevé des itinéraires.

La figure 3 présente la formalisation STONE des liens entre les états successifs impliqués dans la décision de rester ou de quitter l’itinéraire emprunté quand le dispositif annonce une durée qui paraît excessive et l’ordonnancement des états. Elle représente sous forme d’arborescence tous les motifs alternatifs qui composent le plan de l’action : l’intention inférée à partir des raisons du choix de la voiture, du passage par le BP, les connaissances sur la configuration du réseau, les indices à partir desquels les conducteurs interviewés prennent leurs décisions, les inférences qu’ils établissent à partir du message affiché sur le PMV avant d’accéder au BP (action 1), puis quand ils sont déjà sur le BP et qu’un bouchon se forme soudain (action 2). Dans les 2 cas, la décision consiste soit à changer d’itinéraire pour éviter le bouchon, soit à rester dans le bouchon en organisant le délai de temps perdu.

Les données correspondant à un participant sont un sous-arbre de l’arbre général présenté dans la figure 3, ce qui nous donne son profil d’usager. L’analyse des données pour les 18 participants qui ont répondu à la phase 1 de l’entretien a mis en évidence plusieurs profils de catégories d’usagers. La propriété la plus catégorisante (permettant de réaliser le moins de groupes) est celle qui décrit l’intention « d’atteindre le plus rapidement possible la destination » et elle est exclusive de celle de « ménager leur confort ». Les intentions de privilégier la rapidité ou plutôt le confort du trajet sont inférées à partir des raisons du choix des participants : pour justifier de leur passage par le périphérique plutôt que par les autres voies du réseau, puis pour la voiture et non les transports en commun. On a ainsi deux groupes de 5 et 13 participants : 5 privilégient le fait d’arriver le plus rapidement possible à destination et 13 privilégient le confort du déplacement. On constate ainsi que le présupposé selon lequel les usagers désirent atteindre leur destination le plus rapidement possible n’est pas valable pour tous.

Les 5 participants dont l’intention est « aller vite » semblent avoir une bonne connaissance du réseau viaire : 4 passent par les voies secondaires de Paris intra-muros ; ils ont la connaissance de trajets alternatifs, donc la possibilité de quitter le BP en cas d’encombrement. Tous disent utiliser divers indices, outre l’information des PMV, avant de décider de l’itinéraire qu’ils vont prendre. Tous, sauf un, changent d’itinéraire quand ils arrivent au BP et que les PMV indiquent un bouchon ou si la durée annoncée leur paraît excessive. Quand le bouchon se forme après leur accès au BP, le plus souvent, ils décident de sortir. La décision de se délester est favorisée en outre par le fait qu’ils ont une connaissance de la durée habituelle de l’immobilisation, une connaissance étendue du réseau, des itinéraires « de secours » vers lesquels ils se délestent dès que ça « bouchonne ». Ces participants sont assez en conformité avec [u]D.

En opposition avec le groupe précédent, se trouve le groupe de ceux sur lesquels le dispositif ne semble pas agir (N = 13) : ils changent moins souvent d’itinéraire quand le temps affiché induit la présence de bouchons, qu’ils semblent accepter avec une grande patience ; ils sont les plus nombreux parmi nos participants. Ils disent préférer ménager le confort de leur trajet. Pour la plupart, ils connaissent peu d’autres trajets et n’en cherchent pas. Les usagers de cette catégorie se caractérisent par une disponibilité réduite à pouvoir s’orienter vers un trajet alternatif au BP ; on constate qu’ils ont une connaissance très limitée du réseau viaire en dehors du périphérique, ce qui limite les possibilités d’adoption d’un trajet alternatif. Au cours des années, ils n’ont pas cherché à s’aventurer en dehors de leur itinéraire. Ils apparaissent « économes » de leurs actions ; certains ont même l’habitude de partir en avance. L’information sur les durées de parcours les renforce dans leurs convictions que « de toute façon, c’est partout pareil », et que ce n’est pas la peine de changer de trajet.

Ces résultats font apparaître que la prise de décision de quitter le BP est associée au critère de rapidité (sur les 5 participants qui ont ce critère, 4 ont cette prise de décision contre 2 des 13 participants qui privilégient le confort ; χ² (1, N = 18) = 6,78 ; p = .02), mais ce modèle implicite de l’usager impliqué dans la situation d’interaction autorégulatrice ([u]D) ne correspond pas à tous les usagers ([u]D ≠ U). Bien au contraire, on trouve des usagers qui s’installent confortablement dans les bouchons : on pourra téléphoner, ou bien écouter de la musique, etc. Comme le dit très clairement l’un d’eux : ... J’aime bien l’intimité de mon propre véhicule... C’est un lieu de vie, j’écoute la musique que je veux. Je ne suis pas obligé de subir le contact des autres, je peux regarder le journal, je peux faire plein de choses dans une voiture... Ce n’est donc pas un moment que tous les conducteurs cherchent à écourter. Cette catégorie d’usagers ne correspond pas à la représentation de l’usager qui est comprise dans le dispositif des PMV.

Les entretiens ont été analysés afin d’évaluer les différents types de représentation du dispositif chez les participants et la fiabilité conférée aux messages. Sur les 30 entretiens, 28 ont pu être exploités dans ce but, 2 participants avouant ne pas savoir comment fonctionne le dispositif. Dans la description du fonctionnement du PMV, les participants font intervenir différents modes de recueil de l’information sur le trafic : des capteurs, des caméras, un agent posté, des véhicules : une voiture, ou une moto, qui roule constamment sur le périphérique, voire un hélicoptère qui survole en permanence le périphérique. Enfin certains modèles sont composites dans la mesure où ils font intervenir plusieurs de ces dispositifs (figure 4).

Sept modèles ont été identifiés, s’organisant selon les parties, ou composantes, qu’ils partagent selon la relation « est une sorte de ». Ainsi le modèle 5 intègre des capteurs comme le modèle 1, mais aussi des caméras comme le modèle 3. Le modèle 7 intègre toutes les composantes. La valeur de n correspond au nombre de conducteurs participants qui évoquent chacun des modèles. Ainsi, le modèle 7 est donné par 2 participants. La valeur « cumul » correspond au nombre de fois qu’une composante apparaît dans tous les modèles. Ainsi si le modèle 3, qui ne comprend que des caméras, est trouvé auprès de 4 participants, on trouve en tout 13 participants qui pensent que le dispositif comprend des caméras.

Huit conducteurs ont un modèle du fonctionnement des PMVs basé sur des capteurs placés sur le boulevard périphérique et qui transmettent l’information vers un centre de contrôle. Ces conducteurs ont le modèle de l’expert.

Quatre conducteurs ont une représentation du dispositif fonctionnant à partir de caméras. Ce modèle est représenté par 4 participants. Ceux-ci ont tous en commun une représentation du dispositif incluant un ensemble de caméras. Ce modèle de l’utilisateur se différencie de celui de l’expert au niveau de la prise d’information (les caméras remplacent les capteurs). Les autres éléments entrant dans le système d’autorégulation des PMV sont présents.

Un participant a une représentation du fonctionnement contenant un agent posté. Pour lui, un agent posté le long du périphérique chronomètre le passage de véhicules « indices ». Cet agent est toujours posté au même endroit et transmet l’information recueillie par radio à un gestionnaire.

Quatre participants ont une représentation du fonctionnement contenant un agent véhiculé en voiture, à moto ou en hélicoptère. Dans ce modèle, l’utilisateur n’est plus isolé, il est lié à certains objets qui ont la même propriété que lui : « se déplacer ». Ces conducteurs se représentent le fonctionnement de façon à inclure un agent en voiture qui informe le centre de contrôle de l’état de la circulation. Deux d’entre eux pensent également à la présence de motards qui tiendraient ce même rôle et un participant mentionne la présence d’un hélicoptère volant au-dessus du BP.

Onze participants ont une représentation du dispositif qui intègre plusieurs modes de recueil de données :

— Par des capteurs et par des caméras simultanément : quatre participants sont concernés par ce modèle de l’utilisateur. Ils ont tous en commun la représentation du dispositif incluant à la fois des capteurs et des caméras. Ces deux objets ont pour propriété commune de transmettre l’information. L’objet caméra informe, pour l’un, de la présence d’accidents et pour deux autres de la vitesse des conducteurs. Un participant pense que la caméra permet au gestionnaire de chronométrer les véhicules.

— Par un agent véhiculé en hélicoptère, un agent posté, un ensemble de caméras, la présence d’une voiture indice et des capteurs : 3 conducteurs ont ce modèle fourni en objets divers permettant le recueil d’informations simultanées.

— Par un agent en voiture et des caméras : trois participants ont ce modèle. L’agent en voiture a ici pour fonction de chronométrer ses propres temps de parcours.

— Enfin, on trouve aussi auprès d’un seul participant, un modèle qui intègre un agent posté et par un agent véhiculé en voiture, mais aussi le modèle de fonctionnement minimal des PMV puisque ce participant évoque la présence de capteurs.

Les représentations du dispositif sont, on le constate, variées et parfois fort complexes, plus complexes même que le dispositif réel, notamment quand elles combinent plusieurs modes de recueil de l’information. La plupart des participants (N = 25) disent utiliser l’information des PMV pour évaluer la durée de leur trajet. Les dispositifs qu’ils envisagent sont-ils toutefois capables d’indiquer le temps réel de parcours, et alors, sont-ils vraiment fiables ? Considérons la composition des divers modèles recueillis. La caméra, par exemple, a un « point de vue », elle n’est pas supposée enregistrer l’intégralité des données sur le trafic (l’ensemble des voitures circulant). On conçoit bien du point de vue de la fiabilité que la valeur affichée par un tel dispositif soit entachée d’imprécision, puisqu’elle ne tient pas compte de l’ensemble du trajet, ni même de la totalité du trafic : « avec les caméras, ils choisissent une voiture qu’ils suivent et ils affichent le temps qu’elle met. Comme ils choisissent de suivre une voiture qui reste toujours sur la même file, le temps qu’ils indiquent n’est pas valable pour ceux qui se faufilent en changeant souvent de file ». L’hélicoptère, en revanche, permet d’avoir une vue de l’ensemble du boulevard, des zones saturées et fluides, mais ne peut fournir des indications chiffrées en temps de parcours. La durée de parcours affichée sur les PMV est celle de catégories de densité préétablies, en quelque sorte pré-calibrées, qui correspond plus ou moins à la situation réelle et actuelle du trafic. Il en va de même pour les conducteurs qui envisagent qu’une voiture-indice « tourne en permanence sur le périphérique et transmet ses durées de parcours qui sont alors affichées » ou encore pour ceux qui supposent que des comptages sont faits par un agent posté à un point fixe du BP, retransmis par radio à un gestionnaire : la valeur affichée concerne alors le lieu du poste où se trouve l’agent et laisse incontrôlée la presque totalité des 35 km du parcours.

À partir de chacun des modèles, il devient possible d’inférer des interprétations aux messages affichés. Ainsi, on peut s’attendre à ce que les conducteurs dont la représentation correspond bien au dispositif réel (le modèle de l’expert idéal) considèrent que les valeurs temporelles affichées rendent compte de la situation actuelle du trafic, en temps réel. Ce ne devrait pas être le cas pour les conducteurs qui ont un modèle de fonctionnement selon lequel la durée affichée ne peut être celle de la situation actuelle. Sept des huit participants qui ont le modèle basé sur les capteurs (modèle 1, figure 4) jugent le dispositif fiable et en tiennent compte s’ils ont des contraintes de temps (le huitième dit ne jamais quitter le BP), alors que 8 des 20 autres participants jugent le dispositif fiable et 6 en tiennent compte pour quitter le BP (χ²(1, N = 28) = 5,18 ; p = .02).

Tous les participants qui ont des modèles simples (les modèles 2, 3, et 4 de la figure 4) jugent le dispositif peu fiable, et ont plutôt un trajet unique quel que soit l’état du trafic. Les participants dont le modèle [d]U combine le modèle du dispositif réel (de l’expert) avec un second mode de recueil de données (caméras, hélicoptère, agent posté ou en déplacement) accordent une plus grande fiabilité aux informations délivrées par le dispositif : outre des capteurs qui enregistrent la totalité des informations sur le trafic, une analyse des données réalisée par ordinateur, ces participants envisagent également un dispositif de contrôle qui supervise l’ensemble.

En résumé, il apparaît que bien souvent la représentation que les usagers ont du dispositif ne correspond pas au dispositif réel et, selon ces modes de représentation, la qualité des messages annoncés sur les PMV leur échappe en partie, puisqu’ils n’ont pas saisi qu’il s’agissait d’une information en temps réel résultant de l’ensemble du trafic actuel, circulant sur le périphérique. Il se pourrait bien que la sous-utilisation du dispositif pour planifier son itinéraire soit celle de conducteurs dont les représentations diffèrent du dispositif réel.

Suite à la lecture du message délivré par un PMV, des connaissances diverses interviennent sur la décision d’éviter ou d’accepter de passer par un itinéraire encombré : la connaissance préalable du parcours, la connaissance du réseau environnant le trajet, mais aussi la connaissance du dispositif qui délivre le message. Encore faut-il que le conducteur ait le désir d’atteindre le plus rapidement possible sa destination. Le modèle implicite du conducteur ([u]D), dans ce système autorégulateur du trafic est que conduire, c’est vouloir « gagner du temps sur le temps », aller le plus vite possible, plus vite que par les transports en commun par exemple. Mais on ignore jusqu’à quel point cette supposition, pourtant largement répandue dans le sens commun, est vérifiée : on cherchera d’autant plus à éviter de perdre du temps dans les encombrements que l’on a réellement le désir d’arriver le plus rapidement à destination. On conçoit donc qu’il ait été important de contrôler au préalable cette intention auprès de nos participants.

Nous avons cherché à savoir si la représentation que l’on a habituellement des usagers se trouvait confirmée, c’est-à-dire, s’ils privilégient la rapidité des trajets en cherchant à en réduire la durée et si, pour cela, ils utilisent les messages sur les durées de parcours pour éviter les zones saturées. Nous avons constaté, dans la première phase de nos entretiens que la rapidité des trajets n’est pas le critère privilégié par la plupart de nos participants : un tiers d’entre eux ont ce critère tandis que les autres privilégient le confort du trajet. Les utilisateurs ne correspondent pas au modèle implicite : U ≠ [u]D.

Le dispositif des PMV est un dispositif capable de comptabiliser des données réelles, en temps réel, sur le trafic, et donc un dispositif fiable pour quiconque désire être informé sur l’état du trafic en amont. Nous avons supposé que, pour les conducteurs, cette fiabilité est fonction de la représentation [d]U qu’ils ont du fonctionnement dispositif qui élabore les données affichées sur les PMV. Environ 70 % de nos participants ont un modèle du fonctionnement, conçu probablement par analogie avec des dispositifs qu’ils connaissent et qui font intervenir des caméras, des agents postés ou véhiculés (motos, voitures, hélicoptères). Pour ces participants, les informations affichées résultent d’une évaluation qualitative, donnant une image appréciative du trafic, plutôt en temps différé. En conséquence, il y a là aussi un décalage entre la représentation que les usagers ont du dispositif et le dispositif lui-même. La plupart des modèles du fonctionnement ne sont pas adéquats : [d]U ≠ D.

Une question demeure cependant. Sachant que les usagers (98 % selon les enquêtes) sont satisfaits du service procuré par ce dispositif et que le dispositif leur sert à évaluer la durée de leur trajet (pour 80 % de nos participants), mais qu’ils ne s’en servent pas pour planifier leur itinéraire, la représentation que l’on a de l’usager dans le dispositif doit-elle être modifiée ? S’ils restent dans les encombrements, c’est que le fait de perdre du temps n’est peut-être pas si grave ; peut-être même d’autant moins grave qu’ils sont informés (rassurés ?) sur l’issue de la situation : ils savent que le report de temps est de x minutes et qu’il ne s’agit pas d’une situation sans issue, comme cela arrive parfois au cinéma (L. Comenccini, Le grand embouteillage). Finalement, le système dans lequel les PMV prendraient place serait pour certains un système autorégulateur, permettant d’améliorer la fluidité du trafic, et pour d’autres, il agirait sur le confort des usagers en ménageant des conditions de conduite détendues.

Une enquête extensive devrait permettre d’évaluer la fréquence des diverses catégories d’usagers. Il est probable que certaines d’entre elles concernent des cas particuliers ou rares : les catégories des usagers qui, désireux ou non d’arriver rapidement à destination, ne possèdent aucune des connaissances ; ce peut être le cas des touristes, par exemple. En revanche, d’autres catégories d’usagers sont concernées par l’incidence des messages sur le trafic : la catégorie de ceux qui désirent atteindre leur destination rapidement possèdent les connaissances requises pour interpréter le message, ont confiance dans sa fiabilité mais ne changent pas d’itinéraire en cas de bouchon. Sont-ils nombreux ? On met ainsi directement en évidence l’impact des messages sur l’état du trafic. Disposer de ces données permettrait de répondre à un certain nombre de questions soulevées par l’usage des messages sur les durées de parcours : Qui sont les usagers qui maintiennent leur itinéraire en cas de bouchon ? Ne connaissent-ils pas d’autre itinéraire ? Préfèrent-ils faire l’économie d’avoir à en trouver un ? Connaissaient-ils la durée habituelle ? Comment se répartissent-ils selon les modèles de fonctionnement [d]U du dispositif que nous avons répertoriés ? Serait-il judicieux de les informer sur le fonctionnement du dispositif ?

En conclusion, trois points nous paraissent essentiels. Le premier concerne l’ergonomie cognitive. Selon les résultats de notre approche, il apparaît clairement que la conception des systèmes autorégulateurs d’interactions utilisateur-dispositif (AHMI) doive tenir compte du comportement des utilisateurs pour ménager la cohérence interne du système face à une diversité contextuelle (Tijus, 2001). Qu’un dispositif puisse être utilisé avec une autre finalité que celle pour laquelle il a été conçu, peut perturber le système en ne réalisant pas l’objectif poursuivi, mais en favoriser un autre adopté par l’usager qui le juge peut-être plus adéquat ; c’est le cas ici pour la rapidité ou le confort des trajets qui sont deux des objectifs de la régulation du trafic. Les concepteurs de systèmes AHMI devraient en tenir compte. Connaissant l’usage du dispositif, ils peuvent chercher à le modifier : par exemple ici, en informant les usagers sur le fonctionnement réel du dispositif. Ils peuvent aussi envisager de modifier la finalité du système dans lequel il s’insère : par exemple, ici, chercher à privilégier le confort du trajet plutôt que sa rapidité.

Le second point qui nous a semblé important concerne l’interprétation des messages annoncés sur ce type de dispositif. Étant donné la capacité du dispositif, la tâche des usagers quand ils reçoivent l’information, il s’agit obligatoirement de messages brefs. Cependant, cette brièveté même implique la possession d’un certain nombre de connaissances que les usagers ne possèdent pas forcément (les touristes, les usagers occasionnels...) ; ce qui restreint la population à qui les messages s’adressent. En outre, à la lecture du message, la décision d’agir dépend pour chacun de son mode d’organisation des itinéraires (rapidité contre confort), et de la valeur qu’il accorde à la fiabilité de l’information. De là, étant donné le nombre des inférences possibles selon les catégories d’usagers, l’interprétation du message en termes d’action fait apparaître un grand nombre de significations différentes à partir d’une information qui, au départ, apparaissait succincte, et pour beaucoup, évidente : un lieu, une durée. Ceci montre la richesse et la diversité de modes de raisonnement (Cambon de Lavalette, Tijus, Leproux, & Bauer, sous presse).

Le troisième point concerne la remédiation des conceptions du fonctionnement d’un dispositif qui sont inadéquates, c’est-à-dire qui engendrent des erreurs et des restrictions d’utilisation. Une remédiation efficace doit prendre en compte la nature des conceptions inadéquates et viser à fournir une autre conception plus adéquate. Une méthode basée sur la description taxonomique des modèles mentaux peut fournir à la fois une description du modèle minimal de l’expert (le modèle idéal) comme cible de l’apprentissage, un diagnostic individuel sous la forme d’un réseau de connaissances qui correspond au modèle mental de l’utilisateur, et l’écart existant entre les deux modèles. La remédiation consiste alors en la transformation du modèle inadéquat en un modèle correspondant à celui de « l’expert idéal ». Dans le cas des panneaux à messages variables, ceci peut se faire en informant l’usager du fonctionnement du dispositif à un niveau qui soit celui qui permet de décider en connaissance de cause. Enfin, pour les systèmes de type AHMI, la description taxonomique permet de représenter dans un même formalisme le modèle de l’utilisateur [u]D et le modèle du fonctionnement [d]U, la remédiation consistant alors à trouver l’adéquation entre les deux modèles qui permet d’aboutir à l’autorégulation.

Enfin, le mode d’approche proposé pour l’analyse des usages des messages sur les durées de parcours pourrait être repris pour l’analyse d’autres comportements des usagers des transports, notamment pour analyser l’usage d’autres dispositifs informant les usagers sur les durées d’attente. Un premier cas concerne les situations de choix d’un mode de transport, par exemple comprendre pourquoi les usagers décident de circuler par les transports en commun ou à bicyclette en ville plutôt qu’en voiture. Un second cas est, par exemple, celui des comportements induits par les dispositifs qui informent maintenant les usagers sur les durées d’attente des autobus urbains, information qu’ils peuvent utiliser de plusieurs façons : profiter de l’attente pour faire une course, se reporter vers un autre mode de transport, prendre le métro ou partir à pied ; ce qui n’est pas sans avoir une incidence sur la régulation de ces modes de circulation.

Cette recherche a été financée par la DSCR (Ministère des Transports).

Manuscrit reçu : février 2002.

Accepté par J.-M. Hoc après modification : août 2002.