Presentation for the "Modèle pour la conception et l'évaluation des logiciels" class (Feb. 2009) at Université Paul Verlaine - Metz, based on Adaptive Interfaces and Agents by Anthony Jameson [from "The Human–Computer Interaction Handbook"]

1. UFR MIM: Anca BORNEA
Marius BUTUC

2. The Human–Computer Interaction

Handbook
Fundamentals, Evolving Technologies,
and Emerging Applications
Adaptive Interfaces and Agents

 Anthony Jameson
German Research Center for A. I. (DFKI)
and International University in Germany
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09/02/2009 Interfaces adaptatives. Agents adaptatifs.

3. 3
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4. Adapter les interfaces homme-machine

logicielles au profil de l’utilisateur courant et
au contexte dans lequel se situe son
interaction devient une nécessité impérieuse
aujourd’hui.
agents intelligents
interfaces adaptatives
personnalisation systèmes modelées par l’utilisateur
agents logiciels
4
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5. Adapté / adaptable / adaptatif

 Système adapté
▪ adapté à priori par le concepteur.
(ex : novice vs. expert)
 Système adaptable
▪ adapté à exécution par l’utilisateur.
(configurable / paramétrable)
 Système (auto-)adaptatif
▪ s’adapte automatiquement au contexte d’utilisation.
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6. Système adaptatif

Système interactif qui adapte son

comportement à des utilisateurs individuels sur
la base des processus suivants:
1. la construction du modèle et
2. l’exploitation du modèle.
Les deux impliquent:

l’apprentissage;
▪
l’inférence;
▪
la prise des décisions.
▪
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7. La construction

Trouver les moyens de construire un modèle le

plus rapidement possible:
Généralement un profil par défaut permet d’initialiser le
▪
modèle.
Après, par des tests spécifiques ou par la simple
▪
observation des actions de l’utilisateur, le système va
affiner le modèle.
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8. La construction

Il y a des écarts entre le modèle et la réalité qui

sont la première source de désagréments pour
l’utilisateur, d’où la nécessité de réduire le plus
vite possible ces écarts.
Une alternative intéressante consiste à bâtir un

système qui ne commence à faire des
adaptations que lorsqu’il estime ses modèles
suffisamment fiables.
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9. L’exploitation

 Définition des règles d’adaptation.
 Une fois que le système a identifié une
caractéristique de l’utilisateur, il reste à trouver le
moyen de s’en servir intelligemment!
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10. Concepts clé

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11. La gestion des tâches de routine

 i-ems - intelligent electronic mail sorter
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12. La gestion des tâches de routine

 SwiftFile [Lotus Notes]
▪ pour chaque nouveau
message, propose à
l’utilisateur 3 dossiers
qu’il considère
comme les plus
pertinents.
▪ Sélection = analyse
statistique du contenu
des messages et des pratiques de l’utilisateur.
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13. L’adaptation de l’interface

 Smart Menus
[Windows 2000+]
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14. Aide a l’utilisation du système

 Office Assistant [Office 97+]
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15. Aide à l’utilisation du système

 La paradigme keyhole recognition: observer
l’utilisateur et essayer
de faire d’inférences
utiles sur ses objectifs
et tâches.
 DiamondHelp
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16. La médiation d’interactions avec le monde

réel
 Protection contre le bombardement de messages
présence ≠ disponibilité
 Lilsys
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17. Aider l’utilisateur à trouver l’informations

 findory.com – chaque sélection met à jour le
modèle de l’intérêt de l’utilisateur et adapte la
sélection dans la nouvelle recherche.
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18. Soutien à la navigation

 www – aider à concentrer l'activité de navigation
en recommandant ou en sélectionnant des articles
ou des orientations prometteuses de la recherche
sur la base de ce que le système a conclus sur les
besoins de l'utilisateur.
 Accès mobile à l'information
▪ supprimer les liens moins intéressants
 Une largeur de bande plus grande
▪ mettre en évidence le lien recommandé
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19. Soutien à la recherche basée sur requête ou

filtrage
 Personnalisation dans un moteur de recherche:
1. historique de recherche
2. réorganisation ou filtrage des résultats
 I-Spy:
▪ moteur de recherche orienté vers la communauté
▪ réorganise les résultats et déplace vers le haut les liens
qui ont été cliqué par autres utilisateurs de la
communauté en recherchant le même sujet
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20. Soutien à la recherche basée sur requête ou

filtrage
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21. Recommander des produits [eCommerce]

 analyse statistique des données
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22. Recommander des produits

 Filtrage collaboratif
▪ regroupe l’ensemble des méthodes qui visent à construire
des systèmes de
recommandation utilisant
les options et évaluations d’un
groupe pour aider l’individu.
▪ il y a aussi des écarts:
manque de précision
▪ mieux que les recommandations génériques
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23. Recommander des produits

 analyse fondée sur besoins [Active Buyers Guide]
▪ mieux pour les utilisateurs débutants
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24. Adapter la présentation de l’information
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 RIA
▪ système
multimodaux
 variables
▪ intérêt
▪ connaissances
▪ compétences
▪ préférences
▪ affichage
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25. Soutenir la collaboration

 La tendance croissante des utilisateurs à être lie
par des réseaux facilite la collaboration, même de
manière spontanée et sans
connaissance préalable.
 AgentSalon
▪ simuler la discussion entre
deux visiteurs d’une
conference
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26. Soutenir l’apprentissage

 SQL-Tutor
▪ le tuteur
présente un
problème
d’interrogation
de BD
▪ visualisation du
model, indiquant le
degré de maîtrise
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27. Menaces à la prévisibilité et la

compréhensibilité
 prévisibilité (predictability) – l’utilisateur peut prédire
les effets de ses actions
 compréhensibilité (comprehensibility) – l’utilisateur
peut comprendre les actions du système et/ou il a
une idée claire de la fonctionnalité du système
 Les utilisateurs peuvent essayer de prévoir et de
comprendre un système en plusieurs différents
niveaux de détail.
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28. Menaces à la contrôlabilité

 Contrôlabilité – se réfère à la mesure dans laquelle
l'utilisateur peut faire ou peut empêcher des
actions particulières ou des états du système, s'il a
l'objectif de faire ça
Intrusion tenant

 Intrusion (obtrusiveness) – irritant, qui distraite
l’attention
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29. Menaces à la vie privée [eCommerce]

 données sur l'utilisateur sont généralement
stockées sur des autres ordinateurs que
l'ordinateur de lui-même
 les données comprennent souvent des
informations personnelles
 utiliser les données de la manière par laquelle
elles ne sont pas dictées par les intérêts propres
de l'utilisateur
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30. Ampleur de l’expérience

 conséquence: l'utilisateur apprend moins sur le
domaine en question en utilisant un système
adaptatif que en utilisant un système
non-adaptif
 l'utilisateur doit décider si il préfère se
renseigner sur un domaine donné ou si il veut
déléguer le travail à un système
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31. Auto-rapport et evaluations explicites

 Auto-rapport sur caractéristiques personnelles
objectives
▪ caractéristiques relevantes pour le système d’adaptation:
âge, profession, place de résidence etc.
▪ ne se changent pas
très fréquent
▪ écarts:
▪ prédisposé aux erreurs
▪ la doute pour la vie privée
▪ LifeStyle Finder: +93%
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32. Auto-rapport et evaluations explicites

 Auto-évaluations des intérêts et de connaissances
▪ Caractéristiques de l’utilisateur qui peuvent être
exprimées naturellement comme une position générale
sur une dimension: intérêt,
connaissance, l’importance
accordée a un critère d’ évaluation
▪ SQL-Tutor
▪ efforts implique => minimiser telle
demandes, optimiser le réponse et faire l’objectif claire
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33. Auto-rapport et evaluations explicites

 Rapports des évaluations spécifiques
▪ Déduire la position d’utilisateur sur la base de l’evaluation
de ses réponses a des questions spécifiques
▪ éléments actuellement expérimentés directement
▪ actions que le système vient d’effectuer
▪ éléments qui doivent être juges sur la
base d’une description
▪ effort minimal
▪ partie nécessaire de la tâche qu'ils exécutent.
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34. Auto-rapport et evaluations explicites

 Les réponses au items de test
▪ dans les systèmes qui soutiennent l'apprentissage
tests de connaissance
ou de compétence
▪ les tests peuvent être
construites, gérées
et interprétées avec
l'aide d'un grand
corps de théorie,
méthodologie et expérience pratique
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35. Informations déjà stockées

 un système peut accéder à des informations
pertinentes sur l’utilisateur qui a été acquis et
stockés de façon indépendante de la du système
d'interaction avec l'utilisateur
▪ l'utilisateur a une certaine relation (patient, client) avec
l'organisation qui gère le système: le dossier médical
▪ les informations peuvent être stockées dans les sources
publiques (directories électroniques, pages web etc.)
▪ autre systèmes: user modeling servers
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36. Indices inférieurs des états psychologiques

 périphériques connectées aux corps de l’utilisateur
microphones, caméras vidéo
 pattern recognition techniques
 flux continu de données:
▪ électromyogramme, réponses galvanique de la peau,
pression sanguine, rythme respiratoire
 limitation physique et gêne sociale à cause de les
dispositifs associes à l’exercice
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37. Signaux concernent l’environnement actuel

Le dispositifs que reçoivent des signaux
n
explicites sur l’environnement émetteur de
l’utilisateur
guide portable pour musées
Plus d’informations générales ou de détection
o
des périphériques d’entre
L’interprétation des signaux exige l’utilisation
des machines sophistiquées d’apprentissage et
de reconnaissance de formes techniques.
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38. Besoin croissant d’adapter les utilisateurs :

 la diversité des utilisateurs et des contextes
d'utilisation
nombre et complexité des systèmes interactifs

le but de l'information à traiter

moyens d'acquérir des informations sur les

utilisateurs
progrès dans les techniques d'apprentissage,

l'inférence, et de la décision
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