La thèse intitulée « Entrées ElectroPhysiologiques Involontaires pour l’amélioration de la robotique Collaborative » cherche à évaluer la valeur ajoutée des données électrophysiologiques dans le cadre d’études utilisateur en robotique collaborative. Contrairement aux méthodes d’évaluation subjectives telles que les questionnaires, ces données offrent l’avantage de ne pas nécessiter d’interruption de l’interaction, permettant ainsi une collecte en temps réel.  D’autre part, elles permettent une estimation plus directe de l’état cognitif de l’opérateur humain comparée aux données comportementales ou de performance.
 
De plus, l’évolution des techniques de traitement de ces signaux physiologiques a conduit au développement de systèmes symbiotiques capables d’adapter l’interaction en utilisant des entrées involontaires de l’utilisateur. Ces interfaces, qui incluent les interfaces cerveau-ordinateur, permettent au système de s’adapter en temps réel en fonction de l’état cognitif de l’individu.
 
L’ambition de cette thèse est d’appliquer ce type de boucle d’interaction à la robotique collaborative. Le robot serait ainsi informé en temps réel de certains états cognitifs de son partenaire humain et pourrait utiliser ces informations pour maximiser la qualité de l’interaction en s’adaptant au fur et à mesure. Cette boucle de rétroaction informerait également le robot de l’impact de ses actions sur les états cognitifs ciblés, ce qui pourrait contribuer à la sélection des actions les plus efficaces au fil du temps.
 
Les états cognitifs spécifiquement pris en considération dans cette thèse sont l’effort cognitif et la surprise. Le premier est un état très étudié dans le cadre de l’interaction humain-machine (IHM) puisqu’il permet à la fois de détecter les situations de désengagement (lorsqu’il est trop faible) et les situations de surengagement (lorsqu’il est trop fort). Il est l’objet d’une littérature fournie dans le domaine de l’électrophysiologie et offre donc un support de qualité pour le développement des outils proposés dans cette thèse. Le second est de plus en plus étudié dans le cadre l’interaction humain-robot (IHR) puisqu’il offre dans de nombreuses situations un indicateur objectif de l’inadéquation entre le comportement du robot et les attentes de l’humain.
 
Ainsi, l’objectif est d’apporter des contributions concrètes et réplicables à l’étude et à l’utilisation des marqueurs électrophysiologiques dans un contexte d’interaction humain-robot. En s’appuyant sur l’effort cognitif et la surprise, cette thèse vise à contribuer à la conception de systèmes robotiques collaboratifs plus adaptatifs, capables de prendre en compte l’état cognitif de l’utilisateur de manière non intrusive et en temps réel, pour une interaction plus fluide, efficace et humaine.