Sites Inria

English version

Interaction Homme-machine

3/04/2017

1 € Filter : Une interactivité Homme-machine plus performante

CC0 / Pixabay

L'interaction Homme-machine (IHM) n'a jamais été autant d'actualité qu'aujourd'hui. S'il est vrai que les progrès technologiques sont importants et trouvent écho dans nos vies quotidiennes, il reste néanmoins des améliorations à apporter. Précision et réactivité sont au cœur des préoccupations des chercheurs. C'est également tout l'enjeu du projet 1 € Filter de l'équipe Mjolnir du centre Inria Lille - Nord Europe.

Peut-on réduire la latence pour des systèmes interactifs à entrée bruitée ? C'est le pari du projet 1 € Filter, mené par l'équipe de recherche Mjolnir du centre Inria Lille - Nord Europe (commune avec l'université de Lille - sciences et technologies*). Un filtre passe-bas adaptatif du premier ordre dont le nom est un clin d'œil à l'algorithme 1 $ Recognizer. L'idée étant de trouver une méthode simple pour travailler sur deux facteurs importants dans l’utilisation de systèmes interactifs : le filtrage du bruit et la diminution du temps de retard (ou latence) dans un univers de plus en plus numérique.

Géry Casiez, chercheur en IHM à l'Université de Lille – sciences et technologies et membre de l’équipe Mjolnir, résume la problématique ainsi : « Quand on utilise  d’autres périphériques que la souris dont le pointeur est assez stable, on s'aperçoit que l'objet tremble, ce qui signifie que l'on est en présence de données d'entrée bruitées. Lorsqu'on essaie de diminuer ce bruit, on introduit une latence, ce qui peut être très gênant pour l'utilisateur. » C'est le cas lorsqu'on utilise une Kinect par exemple. La caméra filme la position de la main de l'utilisateur, mais à l'écran le pointeur peut trembler et doit être filtré pour être stable. Ce filtrage introduit de la latence qui est particulièrement visible si le joueur déplace la Kinect rapidement. Ce qui finalement contribue à ralentir la personne et augmenter le nombre d'erreurs. Réaliser une tâche avec précision devient dès lors assez difficile.

Pour remédier à cela, bon nombre d'algorithmes déjà connus permettent de réduire ce bruit. Le problème est qu'ils introduisent un temps de retard parfois important entre l'action de l'utilisateur et la réponse sur l'écran. Ce qui n'est toujours pas satisfaisant pour l'utilisateur final. Tout l'intérêt de ce filtre réside donc dans un meilleur contrôle de la latence introduite : « Avec une réduction de bruit équivalente aux autres algorithmes existants, on s'aperçoit que 1 € Filter introduit moins de latence » précise Géry Casiez.

Un outil simple et à la disposition de tous

D'un point de vue pratique, l'outil se veut simple d'utilisation. Ici, pas de procédure complexe ou de problème de corrélation pour régler les deux paramètres du filtre "fcmin" et "beta". Le premier permet d'ajuster le niveau de réduction du bruit et le second paramètre de minimiser la latence introduite par le filtre. Plus on va réduire le bruit, plus le filtrage sera important mais la latence sera, par conséquent, elle aussi plus importante. Quand le niveau de filtrage de bruit "fcmin", est devenu acceptable, on augmente alors progressivement la valeur de "beta" pour diminuer la latence perçue sans réintroduire de bruit. « Il s'agit d'un vrai compromis entre la réduction du bruit d'entrée et la latence  », explique le chercheur. En effet, à faible vitesse, le bruit est le plus gênant. À l'inverse, la latence est plus perturbante à vitesse élevée. Le filtre entend donc équilibrer ces deux paramètres afin de réduire suffisamment le bruit tout en diminuant la latence induite de façon satisfaisante.

Un outil facile d'utilisation donc, et disponible gratuitement sur Internet pour les industriels, les chercheurs mais également pour « les amateurs éclairés  », comme les nomme Géry Casiez, tels que les utilisateurs de cartes Arduino qui souhaitent interagir avec des capteurs, par exemple. D'ailleurs, plusieurs de ces passionnés ont envoyé au chercheur l'implémentation du filtre dans divers langages informatiques. Ce qui a donné des idées à Géry Casiez : « À court terme, je voudrais, après vérification du code, réunir toutes ces versions de 1 € Filter et créer un projet sur le site GitHub qui héberge plusieurs projets open source.  » Ceci afin que chacun puisse utiliser le filtre et se l'approprier dans le langage de son choix.

Et pour la suite ? Le scientifique continue de travailler sur la question de la mesure de la latence dans les systèmes interactifs. Des travaux sont d’ores et déjà en cours afin de compenser la latence induite entre le déplacement du doigt et celui de l'objet à l'écran, comme sur une tablette par exemple. « On cherche des algorithmes capables d'anticiper l'action de l'utilisateur pour compenser la latence. On essaie de prévoir la position du doigt dans l'avenir proche afin d’estimer la position courante de celui-ci. Ces algorithmes pourront bien évidemment être utilisés avec 1 € Filter  », précise-t-il. Le but étant de rendre les systèmes interactifs de plus en plus réactifs dans le futur.


* au sein de l'UMR 9189 CNRS - Centrale Lille - université de Lille − sciences et technologies, CRIStAL.

Mots-clés : Bruit Lag Latence Interaction-Homme-machine Interface Signal

Haut de page

Suivez Inria tout au long de son 50e anniversaire et au-delà !