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La caractéristique déterminante de l’ère moderne est la croissance exponentielle de la technologie. Plutôt que de déplacer les rôles des humains, la technologie a, d’une certaine manière, radicalement accru la valeur et l’importance des compétences en matière de performance humaine.
L’une des principales raisons est que la valeur monétaire des systèmes technologiques exploités par le personnel peut être extrêmement élevée. Un cas pertinent est celui du bombardier furtif B-2 Spirit, dont le coût de production total par avion était d'environ 2 milliards de dollars américains. Les opérateurs de systèmes technologiques coûteux assument non seulement d'énormes responsabilités, mais ils doivent également développer des normes d'expertise extrêmement élevées, avec des coûts de formation élevés.
Avec ce type de scénarios, le secteur de la formation a été intimidé par le défi de savoir comment garantir l'efficacité des programmes de formation destinés au personnel hautement prioritaire. Les pilotes de jet en sont un exemple classique. La compétence nécessite de repousser les barrières cognitives et physiologiques de la performance humaine. Parallèlement à cela, la compétence d’un expert a un prix très élevé, nécessitant des milliers d’heures d’expérience de vol. Pourtant, en fin de compte, et quels que soient les investissements en formation, certains pilotes excellent en formation, tandis que d’autres échouent. Traditionnellement, il n’existait aucun moyen de comprendre ou de prédire correctement de tels résultats.
Pour relever ce défi, une coalition multidisciplinaire de neuroscientifiques, d'experts en formation par simulation et de spécialistes de la formation au pilotage a tenté de découvrir ce qui se passe réellement dans l'esprit des pilotes d'avion pendant leur formation. Dans une configuration véritablement innovante, ils ont pris un avion à réaction L-29 et ont intégré le tableau de bord avec un système NeuroTracker, puis ont connecté les pilotes à un équipement de suivi oculaire et d'ECG.
L’objectif était d’étudier les impacts en temps réel du vol en termes de charges d’entraînement neurophysiques réelles – une première mondiale dans l’aviation.
Un concept clé utilisé était la « capacité cognitive disponible », c'est-à-dire les ressources attentionnelles encore disponibles lors de l'exécution d'une tâche. Cela dépend à la fois de la complexité de la tâche et des capacités de l’individu. Par exemple, conduire laisse à certaines personnes suffisamment de capacités cognitives pour parler au téléphone portable, mais pour d’autres, il s’agit d’une distraction dangereuse.
L'objectif était d'utiliser NeuroTracker pour mesurer la capacité cognitive disponible des pilotes lors de l'exécution réelle de 3 niveaux de difficulté de manœuvres de vol, et de reproduire les tests dans un simulateur. Cela fournirait alors une évaluation objective des effets sur la charge de travail de tâches de vol spécifiques, révélant leur impact sur les performances du pilote et les paramètres physiologiques.
Les performances de vol ont été évaluées à l'aide de l'ensemble d'outils d'évaluation cognitive (CATS), et les pilotes ont été invités à évaluer subjectivement les charges de travail subies dans chaque condition de vol.
Dans l’ensemble, les résultats ont montré que plus la manœuvre de vol était difficile, moins la capacité cognitive disponible était disponible pour la tâche NeuroTracker. Ces effets étaient beaucoup plus importants pour le vol réel que pour le vol simulé.
Les réductions de la capacité cognitive disponible sont également corrélées à des performances techniques de vol inférieures.
Les auto-évaluations ont révélé que les pilotes sous-estimaient grandement les véritables charges de travail cognitives, telles qu'établies par NeuroTracker, CATS et les mesures physiologiques. En effet, les pilotes ne se rendaient pas compte du moment où leur capacité de charge de travail était devenue surchargée, ce qui diminuait l'efficacité de leur formation.
Cette étude a apporté un nouvel éclairage sur les relations directes entre les charges de travail mentales et physiologiques, et leur influence combinée sur les performances d'entraînement. Les données pourraient être directement utiles pour personnaliser les programmes de formation afin de répondre aux besoins individuels.
Par exemple, il pourrait être utilisé pour restreindre un pilote plus faible à des vols réels de faible difficulté et à des vols simulés de difficulté moyenne. Ou bien, pour organiser des vols très difficiles pour un pilote très compétent. Cela permettrait d'adapter les exigences de la formation grâce à une approche continue de Boucle d'or, garantissant que chaque session de formation est optimisée en fonction des besoins de formation de chaque pilote.
Cette étude représente la première année d'un projet de recherche pluriannuel, qui inclura ensuite la dimension de l'expertise pour étudier son influence sur les capacités de charge de travail. Bien que cette recherche soit spécifique aux pilotes, les principes d'évaluation se traduisent par des programmes de formation impliquant des coûts élevés couplés à des niveaux élevés d'acquisition d'expertise.
Fondamentalement, cette approche mesure les capacités de charge de travail des stagiaires en temps réel, parallèlement aux mesures de performance des tâches. Il peut être utilisé à la fois sur les plateformes de formation et opérationnelles, ainsi que dans les domaines militaires et commerciaux. À ce titre, il ouvre la voie à des applications qui amélioreront l’efficacité des programmes de formation dans les domaines suivants :
Taux d'attrition réduits : évaluez les capacités de charge de travail des stagiaires et filtrez les stagiaires pour la sélection du programme en fonction de leurs compétences de formation et de leurs attentes en matière d'achèvement.
Formation personnalisée – adaptez la formation pour répondre aux besoins spécifiques de chaque stagiaire, par exemple en modulant les tâches de formation en fonction des forces et des faiblesses spécifiques de la charge de travail.
Apprentissage accéléré – ingénierie des difficultés de formation grâce à une approche « sweet spot », optimisant la stimulation de la formation en fonction des capacités de charge de travail individuelles.
Apprentissage adaptatif – modification en temps réel du contenu de la formation en fonction du niveau de compétence et de l'état cognitif de chaque stagiaire à mesure que ses capacités s'adaptent en fonction du temps passé en formation.
Sélection des appareils de formation – en comparant les variations des taux de charge de travail d'un système de formation à un autre, les stagiaires individuels peuvent être adaptés à l'efficacité de l'apprentissage basée sur les appareils, réduisant ainsi les coûts globaux de formation.
À l’avenir, il est facile d’envisager que ce type de recherche scientifique conduise à de meilleurs résultats en matière de formation dans de nombreux secteurs. Dans ce cas, ces résultats seront probablement accélérés, grâce au partenariat novateur entre les laboratoires scientifiques et les leaders de l’industrie dans les solutions de formation commerciale.
Le Centre de recherche appliquée Faubert , l' Université de Montréal , Rockwell Collins (entreprise de formation en avionique et simulation) et l' Operator Performance Lab de l'Université de l'Iowa ont associé leurs domaines d'expertise pour trouver une façon innovante d'évaluer les charges mentales du vol. Le document a été présenté lors de la conférence interservices/industrielle sur la formation, la simulation et l'éducation (I/ITSEC) 2017 et a reçu le prix du meilleur document dans la catégorie Formation .
Évaluation perceptuelle-cognitive et physiologique de l'efficacité de l'entraînement
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