Lors de mon récent voyage à l’ETRA 2023, j’ai été fasciné de constater l’intérêt porté à l’oculométrie par webcam et les progrès réalisés dans ce domaine. Il s’agit clairement de la prochaine grande avancée, dont les percées vont stimuler une nouvelle vague d’adoption et d’utilisation dans la recherche sur le comportement humain. Ces progrès vont permettre d’exploiter pleinement le potentiel de l’étude de la prise de décision en dehors du laboratoire, ce qui élimine véritablement les contraintes liées au temps, au lieu et aux personnes.
Cependant, alors que nous continuons à innover, nous devons vraiment commencer à définir des normes. Si le domaine de l’oculométrie s’est développé depuis plus d’un siècle, celui de l’oculométrie par webcam est quant à lui très récent. En l’absence de consensus sur les normes, il existe des variations considérables dans la terminologie et sur ce qui peut et doit être accepté. Nous devons travailler à clarifier ces points. Après tout, nos plateformes sont destinées à jouer un rôle clé dans la prise de décisions concernant des produits représentant des milliards de dollars, dans la diffusion de messages relatifs à la sécurité des consommateurs et dans l’octroi de subventions de recherche essentielles.
L’un des principaux axes de cette innovation réside dans la capacité à mener des recherches variées, représentatives de différentes ethnies et cultures. Cela reste un point faible, même pour les outils d’oculométrie traditionnels tels que les appareils portables et les oculomètres sur écran, et il est impératif d’en tenir compte à mesure que la technologie d’oculométrie par webcam progresse. C’est en fait un sujet dont nous discutons chez iMotions depuis un certain temps déjà. En réalité, le fait d’être indépendant du matériel nous a vraiment permis de comprendre ces défis et nous a fourni les informations nécessaires pour développer notre nouvel algorithme d’eye tracking par webcam – WebET 3.0 – que nous avons récemment mis à l’épreuve dans notre nouvelle étude de validation.
En résumé, notre nouvel algorithme de suivi oculaire par webcam offre la meilleure précision jamais observée dans l’histoire de cette technologie. Il peut être facilement utilisé dans de nombreux cas de figure sans compromettre les questions de recherche. Mieux encore ? Il s’est avéré tout aussi efficace chez des participants de cultures, d’origines ethniques, de couleurs d’yeux, de types de pilosité faciale, de sexes ou d’âges différents. Nous savons que la robustesse des données – qu’il s’agisse de l’oculométrie ou de toute autre technologie – est la clé de voûte du potentiel de la recherche sur le comportement humain. Nous avons démontré que cette robustesse existe sur un échantillon véritablement mondial et inclusif.
Ce qui me réjouit également, c’est que notre équipe, grâce à cette étude de validation, a défini certains paramètres pour les normes de précision. Nous estimons que 5,5 degrés d’angle visuel (DVA) devraient constituer le seuil maximal pour les données d’oculométrie issues d’une webcam. Ce paramètre désigne la distance angulaire entre deux points dans un champ visuel : plus ce degré est faible, plus la précision est élevée. Il s’agit d’un seuil que seuls les oculomètres haut de gamme utilisés en laboratoire sont capables de dépasser.
Dans notre étude de validation, 92 % des réponses de nos participants présentaient un DVA inférieur à 5,5, et 70 % étaient inférieures à 3,0 DVA – des niveaux de précision qui, selon nous, surpassent ceux de toutes les autres plateformes utilisant une webcam. Pour en savoir plus sur ces données, vous pouvez consulter notre livre blanc.
C’est une période passionnante pour notre secteur, marquée par des avancées remarquables. Chez iMotions, nous sommes impatients non seulement d’y contribuer, mais aussi d’aider à normaliser les pratiques qui favorisent la confiance et la validation à l’échelle de l’ensemble du secteur.