le cas des icones de logiciels 1. Introduction
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1. Effet du contexte sur l identification Faire identifier des icones dans des contextes d utilisation diff rents Sujet 5 Mesurer l apprentissage d icones apr s un temps d usage avec sans info bulles La fonction d une icone tant consid r e comme apprise apr s deux utilisations successives satisfaisantes et suffisamment rapides e g lt 6 s Moyes amp Jordan 93 E 1 Introduction J Exp simulation Banque d images Grenoble Travaux p Propositions Bonthoux el al shttp web upmf grenoble fr Banque images Banque multicrit res de 275 dessins au trait norm es d nomination identification isol e et certaines en association Test e sur enfants de 3 9 ans Associ s PER gt Normes de l image isol e s lectionn s Panier bureau i 3ans cahier TE gar on Identification 83 livre D nomination 83 ans Snodgrass 168 Voir l association Identification 85 D nomination 85 Association r pondant au 69 crit re s ans Identification 96 D nomination 96 ans Identification inf r 80 D nomination inf r 80 ans Identification inf r gt 80 D nomination inf r gt 80 ans Identification inf r 280 D nomination inf r 280 hR f rences A H E Axelrad M Bozelle C amp Michel N 2006 L identification d icones d un dictionnaire du d veloppement durable2. m Chez les humains le type d icones non identifi es varie selon le niveau de connaissances les novices identifient moins les icones simili quel que soit le contexte pas d effet de l info bulle ambigu t des traits Ha sans info bulle les experts identifient moins les icones figuratives elles deviennent identifi es avec cette information e H o m Pour LSA le profil des icones non identifi es est proche de celui des experts les icones les moins identifi es sont des icones figuratives et l info bulle a un effet positif important 4 Les travaux de l ann e pass e et autres questions 1 modulon 2 zations d icones sur le A th me du d veloppement durable Axelrad et al 06 m Questionnaire propos de la signification de 5 icones d une base web sur le d veloppement durable novices vs informaticiens vs experts Exemple amp conomie m Les experts r pondent mieux que les autres mais un taux assez faible 38 Une icone pas reconnue Xi gouvernance Conclusion 5 Propositions m Performances de LSA en identification d icones similaires celles des humains lorsqu on ajoute l info bulle dans l identification des icones figuratives m Les connaissances les plus utiles connaissances g n rales et le mode d emploi du logiciel 1 Introduction ES 2 Litt rature 1 Identification fonctionnalit vers icone S Cadillo 06 m Probl me d authenticit de l tude princep
3. Rapport accessible http Iltecfa unige ch staf staf k michel actu _recherche semio rapport rapporfinal doc Benetos K amp Borer R 2006 LSA est elle capable d associer une fonction pertinente aux ic nes aussi bien qu un groupe d utilisateurs Voir questionnaire http tecfa unige ch staf staf k benetos act_rech experimentationLSA_2 doc Bonin P 2002 La d nomination crite de mots partir d images Ann Psychol 102 320 362 ___ 2003 Production verbale de mots Bruxelles De Boeck me A new set of 299 pictures for psycholinguistic studies Behavior Research Methods Instruments amp Computers 35 1 158 167 Cadillo S 2006 Actualit de la recherche Silvia Accessible XXXX Darras B 1996 Au commencement tait l image Paris E S F Denhi re G Lemaire B 2004 A Computational Model of nos bus Memory in Proceedings of the 26th Annual Meeting ofthe Cognitive Science Society CogSci 2004 297 Dessus P amp Peraya D 2005 Le r le des conna sances dans l es automatique d icones Une comparaison avec des humains Rev Intell Artificielle 19 1 195 214 sous presse Les icones c est du chinois S miotique et cognition dans l identification d icones In J Baill Ed Conversion du mot au concept Grenoble P Dumais S T Landauer T K amp Littman M L 1996 Automatic cross linguistic information retrieval using latent semantic indexing SIGIR96 Workshop On Cross Linguistic In
4. cons quent mes r ponses d hier dont le repr sentant a d prendre connaissance n ont pas chang Table 1 A dual language document used in training the CL LSI system EIRIS 1 Eword 1 Fmot 3 TRdoc 2 Eword 3 Fmot 2 Pisti Eword 2 TRdoc mot LSI Dimension 2 LSI Dimension 1 R sultat de Westerveld et al 99 tr T T T T documents terms lue rectangle parier Tod gle reen circle LOScun rectangle dayyellow_bircle d2 0 5 0 4 0 3 Fig 4 2 dimensional semantic space of example corpus from Fig 3 Revenons nos El cc 1 Introduction Proc dure 2 4 Travaux pass s R z gt Postos Traduction et traitement m Consignes de traduction des 23 icones 2 juges pas de r f rence aux fonctions des icones pas de codage de la couleur privil gier l identification globale plut t qu analytique conserver la coh rence intericones des descriptions d un m me l ment m Comparaison de l identification entre appariement automatique par LSA appariement par des humains novices 35 coll giens experts 39 tudiants de second cycle via QCM de 5 choix E mne E Comment a marche avec des images 4 Travaux pass s 5 Propositions Westerveld et al 99 Z m M me d marche avec des formats diff rents le sens d un paragraphe description de l icone est d fini partir de l ensemble des mots l ments de l icone qui le composent le se
5. As V Plan des deux journ es mA Compr hension novembre Matin Compr hension s miotique le cas des icones de s miotique le cas des logiciels Philippe Dessus LSE amp IUFM Grenoble De l analyse des repr sentations Un point de d part icones de logiciels Daniel Peraya Pr sentation des projets de recherche PhD amp DP S minaires de recherche m 8 nov Apr s midi Travail sur les projets TECFA 8 nov amp 6 d c 2006 6 a os orot vancement des projets Ph Dessus amp D Peraya D on E SRERNE iz Plan du premier expos 1 ge o l on s int resse trois facteurs principaux dans l identification d icones les caract ristiques de 1 Introduction l icone celles du contexte celles de l utilisateur Revue de la litt rature sur ces trois points Description d une tude simulant l identification d icones Pr c dents travaux de ce s minaire Proposition de sujets de recherche Litt ratur 2 Litt ratur pe smilatgn Questions de d part 3 ppesmuaton Des paradoxes dans l identification 5 Propositions 5 Propositions E Quels sont les processus cognitifs m Grande variabilit des icones mais identification assez s re malgr tout sinon on n utiliserait pas l uvre dans l identification d icones de les logiciels logiciels m Identification s re mais besoin d info bulles texte m En fonction de quels param tres est elle qui l aiguillent r alis e m Une
6. acun un point par label similaire Ensuite r capitulatif et possibilit de lire les labels du partenaire Attention certains donnent des mots al atoires pour biaiser le syst me Google Image Labeler time left label pass _off limits my labels 00 46 Your partner has suggested 2 labels score 200 passes 1 E 1 Introduction Js site Banque d images Clermon Dijon 4 Travaux pass s Bonin et al m http leadserv u bourgogne fr bases pictures m 300 images norm es par adultes class es par siat visuelle RU w familiarit accord IG Google C Google Scholar Google Pri Mapage 3 vstINRP Cipho Li Links L Links Diea Die Grene eu Google ae P296Pank ABE Orthographe E S abonner s er blog a nje a e d ac uisition A new set of 299 pictures for Psycl n amp French norms for name agreement image agreement conceptual acquisiti ii Search by Name 003 agrafeuse Search by number selecta picture x Search by Name select a picture X E 1 Introduction Pap Simulation Sujets 3 5 Contexte et apprentissage m Sujet 3 Effet du type d info bulle sur l identification logique de fonctionnement vs d utilisation Concevoir des couples icone info bulle qui soient con us soit dans une logique de fonctionnement soit dans une logique d utilisation Tester leur compr hensibilit Sujet 4
7. double identification d nomination par i inf rences qui se r alise dans un contexte donn Peut on la simuler avec des mod les jd ntiti r limage icone informatiques Nommer la fonction dans le logiciel Mais aussi en fonction de ses propres connaissances Bos simiaton La double distance des langages 4 Travaux pass 5 Propasilene d interface H utchins et al 86 esse Langages de haut niveau assistants info bulles orient es utilisation Print bonjour Imprimer Buts de Sens de l utilisateur m l expression Distance s mantique Distance articulatoire E Forme de l expression se Uation Trois facteurs principaux 5 Braposilons 2 r le du contexte logiciel info bulles etc m Ceci est une maison ou bien un r pertoire utilisateur 2 Revue de la litt rature sur ces trois points 3 Exp simulation Trois facteurs principaux Goonetilleke et al 01 4 Travaux pass s 8 Proposiions 1 Les caract ristiques de l icone homes se Est on bien s r que ces icones r f rent la m me fonction Pourquoi ce serait le cas aton rois facteurs PriNCIPAUX Hammond amp Barnard 84 4 Travaux pass s 8 Propositions 3 Connaissances de l utilisateur connaissances de la langue naturelle connaissances du domaine ainsi que du domaine tel que repr sent dans le syst me connaissances des op rations du syst me connaissances du domaine tel dans un environne
8. formation Retrieval Forsythe A Sheehy N amp Sawey M CAE Measuring i icon complexity An automated analysis Behavior Research Methods Instruments amp Computers 35 2 334 342 Goonetilleke R S Shih H M On H K amp Frisch a 2001 Effects of training and representational characteristics in icon design Int J Hum Comput Studies 55 741 Hammond N amp Barnard P 1984 Dialogue pas ie of user knowledge In A Monk Ed Fundamentals of Human Computer Interaction pp 127 164 Londres Academic Press Hemenway K 1982 Psychological issues in the use of icons in command menus Paper presented at the Human Factors in Computing Systems Gaithersburg Holoway J B amp Bailey J H 1996 Don t use a product s developers for icon testing Paper presented at the CHI 96 Int onf Hutchins E L Hollan J D amp Norman D A 1986 Direct manipulation interfaces In D A Norman amp S W Draper Eds User Centered System Design pp 87 124 Hillsdale Erlbaum R f rences 1 2 Landauer T K 2002 On the computational basis of learning and cognition Arguments from LSA Psychol Learn Motivation 41 43 84 Michel N et al 2006 Questionnaire http tecfa unige ch staf staf k michel actu_recherche semio icones php Moyes J amp Jordan P W 1993 Icon Ta and its effect on oua P oy learnability and eee user performance In J L Alty D Diaper amp S Gue
9. la langue de l autre m R sultats de l ordre de 98 99 de traductions correctes anglais lt gt fran ais Littman et al 96 Mare tion intuitive du ra elONCtionnement de LSA Denhi re amp 5 Propositions Lemaire 04 m Prendre un grand corpus de textes m Les d couper en paragraphes m D terminer le contexte statistique de chaque mot ccm 1 IMNroqucion Une meilleure approche 5 Propositions m Deux mots sont similaires s ils apparaissent dans les es paragraphes Deux mots sont similaires s ils apparaissent dans des paragraphes similaires a l inverse Deux paragraphes sont similaires s ils contiennent des mots com S Deux paragraphes sont similaires s ils contiennent des mots similaires Un exemple Dumais et al 96 Hon Erik Nielsen Deputy Prime Minister and Minister of National Defence Mr Speaker we are in constant touch with our consular officials in Libya We are advised the situation there is stabilizing now There is no immediate threat to Canadians Therefore my responses yesterday which no doubt the Hon Member has seen 5 Propositions have not altered L hon Erik Nielsen vice premier ministre et ministre de la D fense nationale Monsieur le Pr sident nous sommes en communication constante avec nos repr sentants consulaire en Libye D apr s nos informations la situation est en train de se stabiliser et les Canadiens ne sont pas imm diatement menac s Par
10. ment de bureau sans informatique connaissances du probl me trait connaissances de l interface connaissances des autres machines et des proc dures connaissances de l interface de dialogue 1 Caract ristiques de l icone 4 Travaux pass s 117 5 Foposiors Eyaluation objective de la complexit Traitement automatique de l image par logiciel puis comptage automatique d objets d tection de fond Forsythe et al 03 Sz kely amp Bates 00 1 Caract ristiques de l icone sion Eyaluations subjectives m Evaluation subjective de la complexit et familiarit ES 03 chap 4 par questionnaires chelles de ickert De nombreuses variables Complexit visuelle d tails familiarit accord sur l apparence sur le mot cible la variabilit d imagerie etc m Evaluation du degr de polys mie Peraya amp Strasser 99 Fr quence d une hypoth se poids d une hypoth se degr certitude potentiel vocateur efficacit monos mique poids de l hypoth se correcte par rapport l ensemble 3E n 3 Le r le des connaissances 5 Frpssions Holloway amp Bailey 96 m Les experts e g concepteurs d icones peuvent avoir des repr sentations vraiment diff rentes des novices Une tude montre m me que les premiers sont moins performants que les seconds en reconnaissance d icones notamment pour les icones standard co 1 Introduction J zL raure Comprendre et simuler le pr
11. ns d un mot l ment de l icone est d fini partir de l ensemble des paragraphes description de l icone dans lesquels il appara t w Traduction de _ TTTTITT pet LSA cercle_jaune l image De CE PPr j LLLLL L LL soleil LLL LL proche de V L gende de soleil Ja 1 l image TT TTTT TTT TT TTTTT L gende cours TT TTTT dearer L LLL LLL LILL LLLLL Proc dure 1 Mat riel A EAE E T E E E m Barre d icones standard de Microsoft Word 97 traduites en texte 23 icones Connaissances de l utilisateur repr sent es par les corpus suivants test s seuls puis cumul s ann e 1999 du Monde 149 Mo connaissances g n rales aide en ligne de Word int gralit de l aide en ligne du logiciel 1 5 Mo TP s miotique analyses s miotiques d icones par des tudiants 200 ko en R sultats 1 Scores d identification 4 Travaux pass s 5 Propositions LSA Humains Monde Monde Monde Novices Experts Aide Aide S mio Icone 13 9 lt 22 11 83 Ao Icone inf 30 lt 65 48 81 91 o bulle L info bulle facilite toujours Effet de l info bulle l identification d autant plus proche seulement chez les des humains avec les corpus experts Monde Aide Effet plafond chez les Les connaissances s miotiques n ont humains un effet qu en l absence de l info bulle R sultats 2 Aspects s miotiques Prpostions Jes icones les moins identifi es
12. ocessus 3 Exp simulation 4 Travaux pass s 5 Propositions q Identification d icones m Identifier une icone c est apparier son image la fonctionnalit correspondante du logiciel est plus facile qu identifier un item de menu ou une commande notamment chez les novices m Peut on simuler cette identification en tenant compte du type d icone simili vs figurative Darras 96 des connaissances de l utilisateur de la langue du logiciel des icones standard etc du contexte pr sence ou non de bulles d aide m Cela peut permettre de comprendre le processus d identification d icones donner une aide leur identification selon les connaissances des utilisateurs mesurer leur complexit n 2 Le r le du contexte 4 Travaux pass s 8 Proposiions e r le des info bulles Richardson 00 m Les experts attendent moins l info bulle que les novices ou interm diaires Cela varie aussi en fonction de la familiarit de l icone on attend moins les info bulles des famili res on attend plus celles ayant une fonction assez diff rente de celle figur e par l icone e g imprimante pour impression rapide m N aiderait pas l identification de l image mais de la fonction Aiguillerait en logique de fonctionnement plut t qu en logique d utilisation Richard 87 Certaines icones ne sont jamais reconnues surtout par les novices comme g Sans doute faudrait il la reconcevoir 3 Sim
13. s on passe plus de temps se demander quelle icone correspond une fonctionnalit que le contraire R plication de cette derni re dans le sens fonctionnalit gt icone novices adultes env 40 ans Les novices ont plus de mal dans ce sens que dans l autre les experts galement sans l aide de linfo bulle L effet de l info bulle est plus important dans ce sens que dans le pr c dent en tiIICAtION automatique des imulation Borer 06 R plication de l tude plus haut avec la barre d icones de DreamWeaver Cr ation de corpus de connaissances HTML DreamWeaver les pr c dents m R sultats plus r pertori s sur TecfaSEED E 1 Introduction En 3 Exp Simulation Sujets 1 amp 2 Poursuite de l tude princeps r plication amp traduction Sujet 1 R pliquer l tude avec une barre d icones moins classique e g logiciel CAO en interrogeant des novices experts m Sujet 2 Peut on am liorer les consignes de traduction image vers texte Si l on demande plusieurs personnes de traduire la m me icone peut on d gager une traduction standard qu on validerait avec un d accord interjuges E 1 Introduction 2li aue on Sujets 6 Utilisation de banques d images coupl es l iconom tre Google Labeler http images google com imagelabeler pour indexer les images de Google Duel entre connect s on donne des labels une image et on a ch
14. st Eds People and Computers VIII HCI 93 pp 49 59 Cambridge Cambridge University Press Peraya D amp Strasser D 1999 L iconom tre un outil de formation et de recherche pour mesurer G degr de polys mie des repr sentations visuelles Ve Colloque Europ en sur l Autoformation arcelone Perfetti C A 1998 The Limits of co occurrence Tools and theories in language research Discourse Processes 25 2 3 363 377 Richard J F 1987 Learning how to use a command device a problem solving approach Rocquencourt Rapport de recherche INRIA n 709 Richardson M 2000 Do people use icons An Pe into use of the text prompt associated with icons Unpublished Msc in Information processing University of York York Sp randio J C Wolff M amp Todeschini L 2003 Evaluation d ic nes utilis es comme base d une communication m diatis e en milieu militaire In J M C Bastien Ed Actes des Deuxi mes Journ es d tude en Psychologie Ergonomique EPIQUE 2003 pp 15 25 Roquencourt INRIA Sz kely amp Bates 00 Westerveld T Hiemstra D amp de Jong F 1999 Extracting bimodal representations for language based image retrieval Proc Conf Multimedia 99 Vienne
15. ulation de l identification d icones Dessus amp Peraya 2005 sous presse Processus d identification automatique 5 Proposiions ICONES de surface vs s mantique f entiication de surface Identification s mantique E 6 NEEE A Simplification par filtrage S Traduction s mantique Ci globale et directe Traduction analytique des traits de l image Appareil photo Comparaison avec les descriptions des fonctionnalit s du y logiciel Fonctionnalit la plus proche capture d cran Traits de surface nombre d objets surfaces vides pleines Comparaison avec des descriptions humaines E Appareil photo e Une parenth se le fonctionnement de LSA Premi re approche fond e sur les coocurrences m Le sens du mot est d termin par les mots coocurrents deux mots sont similaires s ils apparaissent dans les m mes paragraphes avion 1 0 0 1 0 0 0 0 2 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 a roport 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 1 0 0 0 0 0 0 1 m Cela ne marche pas bien French Perfetti 98 LSA et le multilinguisme Dumais et al 96 Landauer 02 m Faire traiter par LSA des documents multilingues e dans un m me parag la VO et la version traduite m LSA est capable de traduire les mots correctement d une langue l autre comme s ils appartenaient la m me langue m Utiliser cette capacit pour passer d un format un autre en traduisant l un des deux dans
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