Expressions comportementales du couplage InformationMouvemen

Expressions comportementales du couplage InformationMouvement

Les Lois de contrôle

Une fois que la sensibilité des agents aux informations est mise en évidence, il convient de modéliser les comportements de régulation produits sur la base d’une information précise afin d’aller au bout de la démonstration de la mise en œuvre du couplage InformationMouvement. A ce stade, nous nous intéressons dans le détail au concept de loi de contrôle défini par Warren (1988).

Définition, fonctionnement et caractéristiques des lois de contrôle

Les lois de contrôle correspondent au premier niveau d’analyse du couplage PerceptionAction (i.e., « le couplage Information-Mouvement »). Ces lois de contrôle peuvent être définies comme la formalisation mathématique de la relation circulaire qui lie une information à un paramètre du mouvement. Ces lois de contrôle visent à expliquer, par des principes simples, des régularités observées au niveau comportemental en mettant en relation une information et un paramètre du mouvement. Les lois de contrôle révèlent donc la manière avec laquelle un paramètre du mouvement impliqué dans l’action est modulé par l’information, pour donner lieu à un mouvement adapté (Warren, 1988). Elles relient les forces produites par l’agent à l’information perceptive sous la forme suivante : Forces = g(Information) (Equation 4) avec à gauche, les forces à produire pour modifier le comportement; à droite l’information contenue dans le flux optique qui renseigne l’agent sur l’état courant du système AgentEnvironnement. Il est à noter que l’information dont il est question ici est une information qui réduit le nombre de degrés de liberté perceptifs à gérer, tout en spécifiant la propriété à même de caractériser l’état du système Agent-Environnement. De la même manière, en contrôlant uniquement un paramètre du mouvement global (i.e., une force), la loi de contrôle (Equation 4) permet une réduction du nombre de degrés de liberté du système moteur de l’agent. Ainsi, la loi de contrôle permet, par la simple mise en relation d’une information et d’une force, de procéder aux régulations requises pour réussir la tâche. Ces lois de contrôle revêtent un – 34 – caractère généralisable dès lors que les agents possèdent des systèmes perceptifs leur permettant de percevoir la même information (e.g., Duchon & Warren, 2002). La première loi de contrôle a été définie par Warren, Young et Lee (1986) dans une tâche de pointage locomoteur. Il était demandé aux participants de courir sur un tapis roulant et de moduler les longueurs de foulée de manière à pointer les cibles projetées aléatoirement sur la bande roulante du tapis roulant. Selon les auteurs, il suffit aux participants de mettre en œuvre la loi de contrôle qui relie de manière continue l’impulsion verticale de la foulée (i.e., la force) avec l’intervalle temporel (défini optiquement par un différentiel de tau, cf., paragraphe 1.2.3) séparant deux cibles successives (Figure 14).Plus précisément, le différentiel de tau référé à deux cibles successives permet d’avoir accès à l’intervalle temporel de premier ordre correspondant à la durée de la foulée requise pour poser le pied sur les cibles. L’utilisation de la loi de contrôle de Warren et al. (1986) consiste donc pour les participants à moduler l’impulsion verticale afin de faire correspondre la durée de la foulée courante avec la durée de la foulée requise (spécifiée par le différentiel de tau). La loi de contrôle proposée prend la forme suivante : – 35 – I = mg × ∆ τ (Equation 5) où I représente l’impulsion verticale, m correspond à la masse de l’agent, g est l’accélération gravitaire terrestre, et ∆τ correspond au différentiel de tau entre les deux cibles. Ainsi, la force représentée par l’impulsion verticale est bien liée à une information (∆τ ) et est modulée uniquement par la masse de l’agent et la force d’attraction gravitaire. Les résultats obtenus par Warren et al. (1986) indiquent que cette loi de contrôle permet d’expliquer 97% de la variance de la durée des foulées produites par les participants. Depuis cette première proposition, d’autres lois de contrôle ont été présentées dans des tâches d’interception de mobile notamment (Bastin et al., 2006b; Chardenon, Montagne, Laurent, & Bootsma, 2005; Fajen & Warren, 2007). Warren (1998, 2006) a proposé par la suite de considérer à la fois la dynamique liée aux agents et la dynamique liée à l’environnement. Ainsi, le comportement résulte à la fois de l’état courant du système d’action et de l’environnement, tous deux étant considérés comme des systèmes dynamiques couplés. Sans que cela implique un changement de niveau d’analyse (i.e., intégrer précisément les contraintes neurophysiologiques et musculo-squelettiques), le simple fait d’ajouter à la loi de contrôle (Equation 6) un terme d’amortissement, qui prend en compte les dynamiques intrinsèques du système locomoteur, permettrait de rendre compte du comportement de différents agents. L’architecture de la loi de contrôle utilisée dans les expériences réalisées au cours de cette thèse prend alors la forme suivante : • Forces = α (ψ × I ) + β Y (Equation 6) avec à gauche les forces à produire par l’agent pour réguler son comportement en fonction de l’information (I), à droite, ψ est une fonction d’activation qui prend en compte le temps nécessaire à la détection de l’information par l’agent, • Y est la vitesse de déplacement des participants et correspond à un terme d’amortissement, α est une constante qui module la force du couplage entre l’information et le mouvement, et β est une constante qui module la force de du terme d’amortissement.  

Les tâches d’interception 

Voici maintenant des exemples de ce type de lois de contrôle qui ont été mises en évidence dans des tâches d’interception. Nous distinguerons les interceptions réalisées par un agent stationnaire de celles réalisées par un agent en mouvement. 

La loi de contrôle Vitesse Requise 

Cette loi de contrôle (Vitesse Requise) a été formulée à l’origine par Peper, Bootsma, Mestre et Bakker (1994) dans le cadre de l’interception d’un objet mobile par un agent stationnaire. La tâche consistait en une capture de balle uni-manuelle dans laquelle le déplacement de la main était contraint mécaniquement selon un axe transversal (Figure 15). La loi de contrôle Vitesse Requise reformulée ensuite par Bootsma, Fayt, Zaal et Laurent (1997)(Equation 7) permet à l’agent engagé dans une tâche de capture de balle unimanuelle de contrôler l’accélération de la main sur la base d’un différentiel de vitesse spécifié optiquement (Laurent, Montagne & Durey, 1996).

La loi de contrôle ‘maintien de l’angle de relèvement constant’ (CBA)

Dispositif expérimental utilisé pour tester la loi de contrôle CBA

Toutes les études qui seront présentées par la suite ont fait usage du même type de dispositif expérimental que nous avons également utilisé au cours de cette thèse. Il s’agit d’un dispositif de réalité virtuelle composé d’un environnement virtuel type qui comprend un plan porteur, une balle et une ligne matérialisant l’axe de déplacement des participants (Figure 18B) et projeté sur un grand écran placé devant le sujet (Figure 18A). De plus, le tapis roulant était couplé à l’environnement de telle sorte que les déplacements de l’environnement virtuel dépendaient de ceux produits par les participants sur le tapis roulant.Ce dispositif de réalité virtuelle permettait une interaction complète entre l’agent et l’environnement virtuel. De plus, afin d’obtenir un patron de marche réaliste et fiable, les expérimentateurs ajustaient la vitesse initiale du tapis roulant pour permettre aux participants de surmonter l’inertie produite par les forces de friction exercées sur le tapis roulant.