L'Eye tracking contribue à améliorer la sécurité sur les chantiers de construction

Les chercheurs de l'Université de Nebraska-Lincoln ont utilisé la technologie de l'Eye tracking pour étudier les causes de l'erreur humaine sur les chantiers de construction. Les résultats obtenus serviront à améliorer les compétences des travailleurs en matière d'identification des dangers et à mesurer l'efficacité de la formation.

Contexte

L'erreur humaine est l'un des principaux facteurs à l'origine de près de 80 % des accidents du travail. La compréhension de la nature de ces erreurs, ainsi que de leurs causes sous-jacentes, peut contribuer à améliorer la sécurité sur le lieu de travail et à optimiser l'interaction entre les opérateurs humains et leur équipement. Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé l'Eye tracker portable et à l'écran pour identifier les indicateurs critiques qui prédisent la probabilité d'une erreur humaine dans l'industrie de la construction et au-delà.

Méthode

Quatorze participants ont été recrutés pour cette expérience et on leur a demandé de marcher sur un sentier présentant divers risques de trébuchement. Afin de capter leur comportement naturel et de suivre leur centre d'attention en temps réel, les chercheurs ont demandé aux sujets de porter des Tobii Pro Glasses pendant toute la durée de l'étude. Les données de l'eye tracking ont été combinées avec un questionnaire de mesure de la conscience subjective de la situation (SA).

En fonction de leur niveau de conscience de la situation, déterminé par les scores subjectifs de SA, les participants ont été divisés en deux groupes (l'un pour une conscience de la situation élevée et l'autre pour une conscience de la situation faible). Les mesures des mouvements oculaires ont été calculées pour les deux groupes dans toutes les zones d'intérêt. Pour déterminer si les performances des sujets étaient significativement différentes, en termes de répartition de leur attention sur la scène et d'identification des dangers, les données d'eye tracking ont été analysées à l'aide d'analyses de simulation de permutation pour chaque AOI.

Conclusion

L'étude a montré que les participants ayant un niveau élevé d'AS ne regardaient pas où ils mettaient les pieds. Au lieu de cela, ces sujets se dirigeaient vers le chemin qu'ils avaient prévu d'emprunter. Ils répartissaient également leur attention de manière plus équilibrée par rapport à ceux ayant un faible niveau de SA, qui avaient tendance à consacrer toutes leurs ressources attentionnelles à la tâche qu'ils étaient en train d'accomplir (par exemple, la marche).

Ce projet aboutit à un modèle fiable permettant de prédire les erreurs humaines et de prévenir les blessures sur les chantiers de construction en combinant des informations sur l'expérience et les caractéristiques de la personnalité des travailleurs avec des données en temps réel sur leur attention, leur mémoire et leur perception. Un tel modèle prédictif permettra d'établir des mesures de référence que les responsables de la sécurité pourront utiliser pour identifier les travailleurs à risque et prévenir les erreurs humaines.

À court terme, les résultats peuvent également être mis en pratique par la conception d'interventions de formation visant à améliorer les compétences des travailleurs en matière d'identification des dangers et à mesurer l'efficacité de la formation. À long terme, ce travail jette les bases de l'amélioration des futurs équipements de protection individuelle et de la mesure de l'AS des travailleurs de la construction en temps réel.

Informations connexes

• Document de recherche : Measuring Construction Workers' Real-Time Situation Awareness Using Mobile Eye-Tracking (Mesurer la conscience de la situation en temps réel des travailleurs de la construction à l'aide de l'eye tracking mobile)

• Site web du groupe de recherche SARMAD

• Laboratoire de recherche VAMP à l'Université de Nebraska-Lincoln