Le nouveau module AOI automatisé d’iMotions révolutionne l’analyse des données d’oculométrie en éliminant le besoin de recadrage manuel dans les contenus dynamiques. Les chercheurs gagnent du temps grâce au suivi automatisé des objets, ce qui stimule la productivité dans des secteurs tels que les jeux vidéo, la réalité virtuelle et le milieu universitaire. Cet outil optimise les processus de travail, réduit les coûts et améliore la précision et l’efficacité des études d’oculométrie.

Une véritable révolution dans l’analyse des données d’oculométrie

Les études d’oculométrie, en particulier celles portant sur des contenus dynamiques, ont longtemps été freinées par des processus d’analyse des données fastidieux et chronophages. Chaque objet ou personne d’intérêt dans une scène dynamique devait être méticuleusement repéré image par image, ce qui rendait le délai d’analyse extrêmement long. Heureusement, cette époque est désormais révolue. iMotions présente une solution révolutionnaire qui va changer la donne : notre nouveau module Automated Area-of-Interest (AOI) !

Systèmes d’inspection optique automatisés (AOI) d’iMotions : une première dans le domaine

Nous sommes fiers d’être la première entreprise à proposer un outil d’AOI polyvalent, dynamique et entièrement automatisé. Cette technologie de pointe est conçue pour tous ceux qui travaillent avec du contenu dynamique et traitent les données qui en découlent, que ce soit dans le domaine des jeux vidéo, des environnements de réalité virtuelle, des systèmes Smart Eye Pro ou des lunettes d’oculométrie utilisées dans des environnements réels. Grâce à ce nouveau module, nous permettons aux chercheurs de se consacrer véritablement à la recherche, au lieu de passer d’innombrables heures à repositionner manuellement chaque objet ou personne d’une image à l’autre. Les chercheurs et les analystes peuvent désormais se concentrer sur ce qui compte vraiment : les enseignements tirés de leurs études.

Comment fonctionnent les systèmes d’inspection optique automatique (AOI)

Les zones d’intérêt (AOI) automatisées sont en réalité assez simples : au lieu de devoir repérer et repositionner minutieusement les objets à l’infini, notre algorithme avancé détecte et reconnaît automatiquement les objets d’une image à l’autre, et se charge de repositionner pour vous les zones d’intérêt que vous avez prédéfinies dans chaque scène dynamique, vous évitant ainsi toute intervention manuelle.

…Le module AOI automatisé d’iMotions… a simplifié l’analyse vidéo dans le cadre de mes recherches. En quelques clics, il est possible de définir une zone d’intérêt (AOI) pour un élément de la vidéo, qui sera suivie pendant une durée déterminée. J’ai particulièrement apprécié la possibilité de définir d’autres zones d’intérêt pendant que d’autres sont en cours de traitement. L’interface est facile à utiliser et très intuitive, même pour les utilisateurs novices. D’une manière générale, je pense que le module AOI automatisé améliore le processus d’analyse de l’oculométrie, en réduisant le temps nécessaire et en augmentant l’efficacité.

Aitor Toichoa Eyam, doctorant à l’université de Tampere.

L’ancien était bien, mais le nouveau est (bien) meilleur.

Lorsque nous avons lancé notre outil Dynamic AOI dans iMotions 9.0, cela a représenté un gain d’efficacité considérable, mais avec le module Automated AOI, nous avons souhaité faire passer l’expérience à un niveau supérieur pour tous nos utilisateurs. Il était essentiel pour nous que ce nouveau module apporte une amélioration encore plus significative en termes de flux de travail et de temps de travail aux processus de recherche réels des utilisateurs d’iMotions, et pas seulement lors de nos tests et validations internes. C’est pourquoi nous avons rencontré plusieurs clients d’iMotions et testé les performances de l’AOI automatisé par rapport à une série de leurs études traitées méticuleusement et manuellement.

Afin de garantir une validation à grande échelle dans différents domaines de recherche, nous avons fait appel à des clients issus du développement de jeux vidéo, d’agences d’études de marché (tests en rayon), de la recherche en contrôle aérien et du monde universitaire. Dans le milieu universitaire, nous avons réuni un large éventail d’utilisateurs menant des recherches dans des domaines tels que l’interaction sociale, l’interaction homme-robot, le neuromarketing, la perception artistique et les facteurs humains dans la réalité virtuelle et les simulations.

Comme vous pouvez le constater à la lecture des témoignages présentés dans cet article, les retours ont été unanimement positifs. Les testeurs que nous avons sélectionnés ont tiré exactement le parti que nous espérions du module AOI automatisé, la réduction du temps de traitement des données constituant l’amélioration principale dans tous les cas.

Un gain de productivité considérable pour tous

Pour les entreprises, les implications sont considérables. Grâce au module AOI automatisé, les entreprises peuvent augmenter considérablement leur productivité en réaffectant le temps et les ressources auparavant consacrés à des processus manuels fastidieux au développement et à la mise en œuvre concrets de leurs projets. Libérées des contraintes des méthodes AOI traditionnelles, les entreprises peuvent désormais se concentrer sur des tâches plus stratégiques et plus rentables.

La solution d’AOI automatisée apporte un gain d’efficacité considérable à un processus qui peut s’avérer long et fastidieux, en particulier avec des stimuli plus dynamiques tels que les enregistrements d’oculométrie et la recherche en expérience utilisateur. Au fil des ans, certaines zones d’intérêt (AOI) nous ont semblé intéressantes d’un point de vue analytique, mais nous ne les avons tout simplement pas tracées car cela aurait été trop fastidieux. Nous voyons un avantage direct de cet outil en termes de gain de temps et de réduction des coûts, mais il y a sans aucun doute un avantage indirect dans la mesure où nous pourrons apporter une nouvelle dimension à notre analyse.

Seán Higgins, directeur général, Future Proof Insights

Les avantages ne se limitent pas au secteur commercial. Les établissements universitaires ont eux aussi beaucoup à gagner de cette technologie. L’analyse traditionnelle par suivi oculaire repose souvent sur des hypothèses restrictives en raison de la nature fastidieuse des ajustements manuels des zones d’intérêt (AOI). Grâce au module d’AOI automatisé, ces restrictions sont effectivement levées, ce qui permet d’aborder un éventail plus large de questions de recherche et d’augmenter le nombre de publications potentielles. Les chercheurs peuvent désormais consacrer leur temps à des recherches scientifiques pertinentes plutôt qu’à des ajustements manuels fastidieux, ce qui favorise un environnement de recherche plus innovant et plus prolifique.

Réduire les coûts et améliorer la qualité

L’un des principaux avantages du module d’AOI automatisé réside dans sa capacité à réduire considérablement les frais généraux liés au traitement post-analyse des études d’oculométrie. De nombreux établissements et entreprises constatent qu’une part importante de leur budget de recherche est consacrée à la rémunération d’assistants de recherche chargés d’ajuster manuellement les zones d’intérêt (AOI).

Le module d’AOI automatisé réduit considérablement ces dépenses en limitant le recours à une main-d’œuvre manuelle intensive, ce qui permet aux équipes de recherche de mieux répartir leurs ressources humaines et de réduire les coûts superflus. De plus, les clients bénéficieront d’une réduction des charges administratives liées à la collaboration, ce qui simplifiera les processus et améliorera l’efficacité. Au-delà des économies réalisées, l’automatisation améliore la qualité et la précision des recherches en minimisant les erreurs humaines lors de la définition des zones d’intérêt (AOI), ce qui se traduit par des résultats plus fiables.

Recherche > Travail manuel

La véritable valeur du module AOI automatisé d’iMotions réside dans sa capacité à permettre aux chercheurs et aux analystes de se concentrer sur ce qui compte vraiment : le projet de recherche lui-même. Au lieu d’être accablés par la tâche fastidieuse de la saisie manuelle des données, les professionnels peuvent désormais consacrer leur temps aux aspects plus créatifs et analytiques de leur travail. L’algorithme intelligent du module identifie le contour le plus logique de l’objet d’intérêt, garantissant ainsi que l’accent reste mis sur l’extraction d’informations et la formulation de conclusions à partir des données, plutôt que de se perdre dans les détails de la préparation des données.

Mes recherches visent à acquérir une compréhension approfondie des facteurs humains liés aux transports dans le contexte de la gestion du trafic multimodal et de la sécurité routière. Lorsque nous évaluons le comportement des piétons, des cyclistes et des conducteurs évoluant dans les réseaux de transport terrestres, l’attention visuelle constitue un indicateur de performance inestimable. Nous recueillons ces données par le biais d’études en laboratoire impliquant des participants et d’études sur le terrain à l’aide d’instruments de mesure. Nous avons constaté que la technique automatisée iMotions des zones d’intérêt (AOI) réduisait de plus de 50 % le temps nécessaire à la réduction manuelle des données. Ce gain de temps est inestimable pour nos travaux de recherche.

David S. Hurwitz, Ph.D., membre de l’ITE, professeur / directeur du département d’ingénierie des transports / directeur du laboratoire de simulation de conduite automobile et cycliste / Centre Kiewit pour la recherche sur les infrastructures et les transports

Pour en savoir plus sur le module AOI automatisé, rendez-vous sur la nouvelle page dédiée à ce module, où vous pourrez également contacter notre équipe Solutions, qui se tient à votre disposition pour répondre à toutes vos questions.