Le projet EMOOL s’intéresse à un enjeu apparu avec l’utilisation de plus en plus fréquente de systèmes automatisés dans le monde industriel (et plus particulièrement dans l’aéronautique) : la capacité d’un opérateur humain à comprendre les agents artificiels, à détecter leurs erreurs et à les reprendre en main lorsque nécessaire. Ces problèmes sont regroupés sous le terme de phénomène de sortie de boucle (OOL performance problem).

EMOOL vise à mieux comprendre ce processus encore mal maîtrisé, en combinant des approches issues des neurosciences cognitives, de la psychologie et de l’intelligence artificielle. Les chercheurs analysent l’activité cérébrale (par EEG), les mouvements oculaires et les réactions émotionnelles afin d’identifier comment l’activité de supervision d’un système automatisé évolue en fonction des situations. Ces données sont étudiées dans des situations dynamiques proches du réel pour mieux saisir les mécanismes en jeu. À terme, l’objectif est de concevoir des systèmes capables d’alerter ou d’assister l’opérateur au bon moment.