Les lunettes d’oculométrie portables permettent de mesurer en conditions réelles l’attention, le regard et les processus cognitifs en dehors des laboratoires. Les appareils modernes se distinguent par leur précision, leur facilité d’utilisation et leur capacité d’enregistrement. Associés à des biocapteurs tels que la galvanométrie (GSR), l’électroencéphalogramme (EEG) et l’analyse faciale, ils offrent un aperçu plus approfondi de la perception, des émotions et du comportement. Découvrez comment choisir les lunettes d’oculométrie les mieux adaptées à vos recherches.
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Dans le but de faire passer la collecte de données du laboratoire au terrain, les entreprises spécialisées dans l’oculométrie n’ont cessé de perfectionner leurs appareils pour les rendre plus précis et plus fiables. La mobilité croissante des solutions d’oculométrie permet aux participants de ne plus être rivés à un écran et confère une plus grande validité écologique aux protocoles de recherche.
Les lunettes d’oculométrie, qui intègrent la technologie d’oculométrie dans une paire de lunettes que l’utilisateur porte sur lui plutôt que de la fixer à un écran, permettent aux chercheurs de recueillir des données telles que l’attention, les schémas de regard et la saillance, afin de mieux comprendre la perception visuelle et les performances cognitives dans divers domaines de recherche.
(Image fournie par la Faculté d’ingénierie de l’Université du Connecticut)
Parmi les applications courantes de la recherche en eye tracking mobile, on peut citer le marketing, la performance sportive, les soins de santé et la formation médicale. Bien que la technologie qui sous-tend ces outils puisse être très avancée, grâce à des outils adaptés, tels que la plateforme d’analyse fournie par iMotions, les chercheurs trouvent qu’il est plus facile que jamais d’utiliser des lunettes d’eye tracking pour mieux comprendre comment les gens répartissent leur attention.
De plus, les informations relatives à l’attention visuelle peuvent être combinées avec celles d’autres capteurs afin de mieux détecter les états des personnes dans des environnements plus réalistes. Cette approche peut notamment consister à utiliser la réponse galvanique de la peau et les données ECG pour mieux comprendre l’importance émotionnelle de certaines cibles visuelles dans des lieux de test, tels qu’un magasin, un cabinet médical ou un simulateur de formation.
De plus, des mesures telles que l’EEG peuvent être associées à des lunettes pour analyser, au niveau électrophysiologique, des états cognitifs complexes tels que la charge de travail ou la somnolence.
iMotions s’est spécialisée dans l’accompagnement des chercheurs pour qu’ils aillent au-delà des simples données de signaux et s’orientent vers des applications multicapteurs, afin d’aider nos clients à comprendre les réactions émotionnelles. En termes simples, iMotions vous aide à compléter les informations fournies par l’oculométrie sur le « où » par une compréhension du « comment » et de l’« intensité » de l’expérience émotionnelle.
Cet article passe en revue les dernières avancées en matière d’oculométrie mobile en comparant différentes options matérielles pour les lunettes d’oculométrie, et présente plusieurs méthodes permettant de recueillir des données de recherche grâce aux dernières avancées technologiques dans ce domaine.
Test de matériel
Lorsque vous choisissez une paire de lunettes d’oculométrie, vous devez tenir compte des caractéristiques techniques de l’appareil en fonction des paramètres de votre recherche, tels que :
- Fréquence d'échantillonnage
- Précision
- Limites d'enregistrement
- Facilité d'utilisation
- Sortie des données
- Coût d'exploitation total
La première question, et souvent la plus négligée, concerne la nécessité d’une grande précision, qui est liée à la taille des zones d’intérêt (AOI) et à la gamme des distances d’observation dans le cadre de l’étude.
En savoir plus sur les zones d’intérêt
Si l’objectif de l’étude consiste à détecter la différence de position entre deux petits objets situés à une certaine distance, vous aurez besoin d’un appareil offrant un niveau de précision suffisant, généralement exprimé sous forme d’un indice de précision en degrés d’angle visuel.
Bien qu’une analyse exhaustive dépasse le cadre de cet article, vous trouverez ci-dessous un aperçu de certaines des fonctionnalités phares proposées par de nombreuses solutions d’oculométrie disponibles aujourd’hui. De plus, les experts d’iMotions sont à votre disposition pour vous aider dans tous les domaines liés à l’oculométrie mobile ; n’hésitez donc pas à nous contacter pour bénéficier d’une consultation gratuite afin de déterminer quel matériel correspond le mieux à vos objectifs de recherche.
Résumé comparatif des appareils d’oculométrie
*(Les opinions exprimées ici reflètent les points de vue personnels de l’auteur et ne constituent pas la position officielle d’iMotions)
Système ETVision d’Argus Science
Les lunettes ETVision marquent le retour très attendu d’Argus Science, pionnier de longue date dans le domaine de la technologie de suivi oculaire, anciennement connu sous le nom d’ASL. Parmi les fonctionnalités phares du tout nouveau système ETVision, on retrouve une mesure oculaire à 180 Hz, une communication audio bidirectionnelle intégrée et l’accès aux flux vidéo de toutes les caméras, ce qui facilite les réglages lors de la configuration.
L’objectif interchangeable situé sur l’arceau offre une image d’une résolution de 720p avec un champ de vision de 96 degrés. La console de commande intègre une batterie interne qui permettrait un enregistrement en continu pendant plus de 5 heures. Il convient toutefois de noter que la durée d’enregistrement dépend de la capacité de la carte SD de stockage, une carte standard de 128 Go pouvant stocker jusqu’à 2 heures de données.
Avantages : autonomie de la batterie ; précision du suivi oculaire.
Inconvénients : caméra frontale de faible résolution ; un ordinateur plus puissant est recommandé
Découvrez les caractéristiques techniques de notre ETVision
Pupil Labs Core et Invisible
Fondée en 2014, la société Pupil Labs est donc relativement nouvelle dans ce secteur, mais elle a fait son entrée sur le marché avec deux produits intéressants : le Pupil Core, puis, plus tard, le Pupil Invisible.
Ce qui ressort le plus, c’est le rapport qualité-prix, ces appareils étant relativement abordables par rapport à leurs concurrents. Le premier modèle, le Pupil Labs Core, a été salué pour sa flexibilité et son adaptabilité, grâce à des fonctionnalités telles que le réglage de la position du capteur de suivi oculaire et la mise à disposition de fichiers open source permettant d’imprimer en 3D des supports pour des casques personnalisés.
Le Core bénéficie toujours d’une forte popularité au sein de la communauté de la recherche et du développement (R&D). Son principal inconvénient résidait toutefois dans son manque de convivialité pour les utilisateurs grand public, ainsi que dans l’absence de prétraitement des données d’oculométrie, ce qui nécessitait une puissance de calcul plus importante que celle des appareils concurrents. Bon nombre de ces problèmes ont toutefois été résolus avec le modèle suivant, le Pupil Labs Invisible.
Avantages : possibilités de réglage du matériel, prix ;
Inconvénients : durabilité, charge élevée du processeur
Leur tout dernier modèle, le Pupil Labs Invisible, est un produit plus abouti qui offre une facilité d’utilisation inégalée, notamment grâce à des fonctionnalités telles que la caméra de scène intégrée à la branche magnétique et la collecte de données sans étalonnage.
La principale avancée du modèle Invisible par rapport au modèle Core réside dans l’intégration d’un smartphone qui sert à la fois de source d’alimentation, de support de stockage et d’interface utilisateur via un câble USB de type C. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de collecter plus facilement des données, de synchroniser des fichiers sur le cloud et de consulter les données recueillies.
L’autonomie annoncée est de 150 minutes avec une seule charge, et le téléphone portable fourni offre jusqu’à 8 heures d’enregistrement sur la carte SD intégrée (bien que cette durée puisse varier). Parmi les accessoires en option, on trouve un kit de verres correcteurs allant de -3 à +3, ainsi qu’un serre-tête (que je recommande vivement pour une meilleure stabilité sur le terrain).
Avantages : prix, facilité d’utilisation, format standard.
Inconvénients : précision de l’oculométrie légèrement moins bonne que celle d’autres modèles ; résolution des caméras moins élevée.
Consultez les caractéristiques techniques de Pupil Labs Invisible
Viewpointsystem VPS 19
Viewpointsystem est le tout dernier modèle de lunettes connectées pris en charge par la plateforme iMotions. Le modèle VPS 19 présente un design plus industriel, mieux adapté aux applications dans les domaines de la santé, du sport et de l’industrie, et est équipé d’une caméra Full HD de 13 mégapixels située sur le pont, avec des voyants d’état intégrés.
Les lunettes sont connectées à leur unité intelligente, qui affiche les informations sur un écran multitactile de 4,3 pouces très convivial et doté de deux ports USB-C pour les entrées/sorties lorsque vous devez transférer des données. Les batteries sont remplaçables à chaud, ce qui permet une collecte de données continue et ininterrompue, un atout pour les enregistrements de longue durée. Le stockage est assuré par une mémoire flash de 64 Go intégrée à l’unité.
Parmi les autres caractéristiques notables, on peut citer les haut-parleurs intégrés aux lunettes et le module intelligent dédié à la communication. Viewpoint développe également un dispositif de réalité mixte « Click on » qui peut être ajouté pour permettre le suivi oculaire dans les applications de réalité mixte.
Avantages : excellente qualité de fabrication générale ; fonctionnalités optimales de leur Smart Unit ; alimentation remplaçable à chaud.
Inconvénients : capacité de stockage très limitée ;
Consultez les caractéristiques techniques de notre VPS 19
Transformer les données d’oculométrie mobile en informations exploitables
Les chercheurs ont recours à de nombreux outils et méthodes d’analyse pour transformer les données de suivi du regard issues de lunettes d’oculométrie en informations exploitables, notamment : les graphiques de regard, les cartes thermiques, ainsi que la combinaison avec d’autres capteurs tels que la détection des expressions faciales, la GSR/EDA ou la fréquence cardiaque.
Les tracés du regard retracent le parcours visuel d’un individu au moment où il explore une scène. Généralement représentés sous forme d’une série de lignes et de cercles, ces tracés permettent de comprendre où se portait le regard de la personne à un moment donné.
Cet enregistrement permet de déterminer ce sur quoi une personne a porté son attention, dans quel ordre, pendant combien de temps, et si elle est revenue sur certains éléments de son champ de vision.
Cependant, la localisation des points d’intérêt dans l’enregistrement peut s’avérer fastidieuse, car elle nécessite de passer image par image pour identifier l’objet observé (zones d’intérêt définies manuellement). Ce processus peut être automatisé et accéléré grâce à des avancées basées sur l’IA, telles que l’outil Gaze Mapping d’iMotions.
L’outil iMotions Gaze Mapping utilise des algorithmes de vision par ordinateur de pointe pour reconnaître un objet ou une scène spécifique, puis regroupe les données issues de l’enregistrement dynamique en une seule image qui décrit l’ensemble de l’interaction du sujet avec cet objet. Le résultat permet à l’utilisateur de transformer un enregistrement dynamique réalisé à l’aide de lunettes en images statiques plus faciles à analyser.
Les données issues de l’oculométrie mobile gagnent encore en pertinence lorsqu’elles sont associées à plusieurs capteurs, tels que l’analyse des expressions faciales (FEA), la réponse galvanique de la peau (GSR) et l’électroencéphalographie (EEG), afin de cerner l’ensemble des réactions implicites d’un participant à l’étude. Si l’analyse des schémas d’attention visuelle permet de dégager de nombreuses informations intéressantes sur le comportement et les processus cognitifs sous-jacents, ce n’est qu’en les combinant avec des données complémentaires qu’il est possible d’atteindre une compréhension plus approfondie.
Ce n’est pas parce qu’une personne a passé du temps à regarder un objet particulier qu’on sait forcément ce qu’elle ressentait en le regardant. Cela l’a-t-il enthousiasmée ? Était-elle déconcertée par ce qu’elle voyait ?
Quelle était l’intensité de cette émotion ? Dans ce contexte, les données issues d’outils tels que l’analyse des expressions faciales ou la réponse galvanique de la peau peuvent contribuer à ces résultats en fournissant des indications sur la réponse émotionnelle et son intensité. En synchronisant automatiquement le processus de collecte de données provenant de ces différents outils, iMotions permet de faire progresser la recherche grâce à ces résultats combinés, avec une rapidité et une précision sans précédent.
En savoir plus : Introduction à la recherche multisensorielle