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La caractéristique déterminante de l'ère moderne est la croissance exponentielle de la technologie. Loin de remplacer les humains, la technologie a, à certains égards, radicalement accru la valeur et l'importance des compétences humaines.
L'une des principales raisons est que la valeur monétaire des systèmes technologiques exploités par du personnel peut être extrêmement élevée. Le bombardier furtif B-2 Spirit, dont le coût de production total avoisinait les 2 milliards de dollars américains par appareil, en est un exemple frappant. Les opérateurs de ces systèmes coûteux assument non seulement d'énormes responsabilités, mais doivent également acquérir une expertise de très haut niveau, ce qui implique des coûts de formation considérables.
Face à ce type de situations, le secteur de la formation est confronté au défi de garantir l'efficacité des programmes de formation destinés au personnel hautement qualifié. Les pilotes de chasse en sont un exemple classique. L'acquisition de compétences exige de repousser les limites cognitives et physiologiques de la performance humaine. Par ailleurs, une expertise pointue a un coût très élevé, nécessitant des milliers d'heures de vol. Pourtant, au final, et malgré les investissements consentis en formation, certains pilotes réussissent brillamment, tandis que d'autres échouent. Traditionnellement, il n'existait aucun moyen de comprendre ou de prédire ces résultats.
Pour relever ce défi, une coalition multidisciplinaire de neuroscientifiques, d'experts en entraînement par simulation et de spécialistes de la formation au pilotage a entrepris de découvrir ce qui se passe réellement dans l'esprit des pilotes de chasse pendant leur entraînement. Dans un dispositif véritablement novateur, ils ont utilisé un avion de chasse L-29 et intégré le tableau de bord à un système NeuroTracker , puis équipé les pilotes de dispositifs de suivi oculaire et d'électrocardiogramme.

L’objectif était d’étudier les impacts en temps réel du vol en termes de charges d’entraînement neurophysique réelles – une première mondiale dans l’aviation.
Un concept clé utilisé est celui de « capacité cognitive disponible », c’est-à-dire les ressources attentionnelles encore disponibles lors de l’exécution d’une tâche. Cette capacité dépend à la fois de la complexité de la tâche et des capacités de l’individu. Par exemple, la conduite laisse à certaines personnes une capacité cognitive suffisante pour téléphoner, tandis que 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 de manœuvres de vol de trois niveaux de difficulté, et de reproduire ces tests dans un simulateur. On obtiendrait ainsi une évaluation objective de l'impact de la charge de travail liée à des tâches de vol spécifiques, révélant comment celles-ci influencent les performances et les paramètres physiologiques des pilotes.
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 ressenties dans chaque condition de vol.
Globalement, les résultats ont montré que plus la manœuvre de vol était difficile, moins les capacités cognitives disponibles pour la tâche NeuroTracker étaient importantes. Ces effets étaient beaucoup plus marqués en vol réel qu'en vol simulé.

La réduction des capacités cognitives de réserve était également corrélée à une baisse des performances techniques de vol.
Les auto-évaluations ont révélé que les pilotes sous-estimaient largement leur charge cognitive réelle, telle qu'établie par NeuroTracker, CATS et des mesures physiologiques. De fait, les pilotes n'étaient pas conscients de la saturation de leurs capacités cognitives, ce qui réduisait l'efficacité de leur entraînement.
Cette étude a mis en lumière les liens directs entre la charge mentale et physiologique, ainsi que leur influence combinée sur la performance à l'entraînement. Ces données pourraient s'avérer très utiles pour personnaliser les programmes d'entraînement en fonction des besoins individuels.
Par exemple, on pourrait l'utiliser pour limiter un pilote moins expérimenté à des vols réels de faible difficulté et à des vols simulés de difficulté moyenne. À l'inverse, on pourrait lui confier des vols de haute difficulté. Cette approche permettrait d'adapter les exigences de la formation selon un principe d'équilibre optimal, garantissant ainsi que chaque séance soit optimisée en fonction des besoins de chaque pilote.
Cette étude constitue la première année d'un projet de recherche pluriannuel qui intégrera ultérieurement la dimension de l'expertise afin d'étudier son influence sur les capacités de charge de travail. Bien que cette recherche porte spécifiquement sur les pilotes, les principes d'évaluation sont transposables aux programmes de formation exigeants, mais nécessitant une acquisition de compétences de haut niveau.
Fondamentalement, cette approche mesure en temps réel la capacité de charge de travail des stagiaires, parallèlement aux indicateurs de performance des tâches. Elle peut être utilisée sur les plateformes de formation et opérationnelles, ainsi que dans les domaines militaire et commercial. De ce fait, elle ouvre la voie à des applications qui amélioreront l'efficacité des programmes de formation dans les domaines suivants :
Réduction des taux d'abandon – évaluer les capacités de charge de travail des stagiaires et filtrer les stagiaires pour la sélection du programme en fonction de leurs compétences en formation et de leurs attentes en matière d'achèvement.
Formation personnalisée – adapter la formation aux besoins spécifiques de chaque stagiaire, par exemple en modulant les tâches de formation en fonction des forces et faiblesses de chaque stagiaire.
Apprentissage accéléré – adapter la difficulté de la formation grâce à une approche optimale, en optimisant la stimulation de l'entraînement 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, leurs capacités évoluant au fil du temps passé en formation.
Sélection des dispositifs de formation – en comparant les variations des taux de charge de travail d'un système de formation par rapport à un autre, les stagiaires peuvent être affectés individuellement aux dispositifs en fonction de l'efficacité d'apprentissage, ce qui réduit les coûts globaux de formation.
À l'avenir, il est aisé d'imaginer que ce type de recherche scientifique permettra d'améliorer les résultats de la formation dans de nombreux secteurs. Dans ce cas précis, ces résultats seront probablement accélérés grâce au partenariat inédit entre les laboratoires scientifiques et les leaders du secteur des solutions de formation commerciale.
Le Centre de recherche appliquée Faubert, l' Université de Montréal, Rockwell Collins (entreprise spécialisée en avionique et en simulation de formation) et le Laboratoire de performance des opérateurs de l'Université de l'Iowaont uni leurs compétences pour concevoir une méthode novatrice d'évaluation de la charge mentale liée au pilotage. L'article 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 article dans la catégorie Formation.
Évaluation perceptivo-cognitive et physiologique de l'efficacité de la formation




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