Le suivi oculaire lors des inspections de bâtiments donne un aperçu de la façon dont les experts pensent

Après une défaillance du bâtiment due à des catastrophes naturelles ou à une mauvaise conception structurelle, les inspecteurs de la sécurité doivent pénétrer dans une structure pour évaluer les dommages avant que les occupants puissent revenir. Des chercheurs du Penn State Department of Architectural Engineering ont étudié comment les inspecteurs en bâtiment effectuent leurs évaluations de la sécurité, en analysant leurs modèles de regard avec un logiciel de suivi oculaire. À terme, les données de suivi oculaire pourraient être utilisées pour coder des robots autonomes, comme des drones, pour effectuer des évaluations de bâtiments à la place des humains.

Les résultats des chercheurs ont été publiés dans Rapports scientifiques.

“Nous recherchons un moyen de capturer la façon dont un inspecteur pense et effectue des évaluations sur un chantier de construction pour comprendre ses intentions et ses choix de diagnostic”, a déclaré l’auteure correspondante Rebecca Napolitano, professeure adjointe d’ingénierie architecturale. “Étudier où ils regardent – et pendant combien de temps – à certains points d’un bâtiment peut nous aider à le faire.”

Les chercheurs ont chargé 10 étudiants diplômés en génie architectural d’évaluer deux façades de bâtiments tout en portant des lunettes de suivi oculaire Tobii. Les lunettes ont deux caméras pour mesurer les mouvements et le positionnement simultanément. Une caméra fait face à l’objet et l’autre est dirigée vers les yeux de l’utilisateur pour mesurer la dilatation de la pupille et la direction du regard.

Les participants à l’étude ont eu un temps illimité pour évaluer deux sections des façades de deux bâtiments à ossature d’acier dans le centre de la Pennsylvanie. Les chercheurs ont choisi les sites en raison des divers problèmes observables des bâtiments, notamment la croissance des plantes, l’écaillage de la peinture, la dégradation des briques, les fissures, le refroidissement et l’intrusion d’eau et l’érosion des fondations.

Les participants, qui avaient tous une certaine expérience du diagnostic des bâtiments et avaient reçu la même formation avant l’expérience sur l’inspection des bâtiments, ont passé plus ou moins de temps à observer différents points des façades. Certains ont manqué des problèmes plus évidents et se sont concentrés pendant de longues périodes sur des problèmes plus petits, tels que les fissures.

“Certains des problèmes étaient plus ou moins évidents, et finalement tout le monde a trouvé la plupart des mêmes choses, mais leurs approches de l’exercice étaient très différentes”, a déclaré Napolitano. “Nous avons appris que les gens, selon leurs origines, ont des préjugés lorsqu’ils examinent les structures.”

Quelqu’un habitué à rechercher certains problèmes, comme les dégâts des eaux, par exemple, passera plus de temps sur ce problème particulier, a déclaré Napolitano.

Les résultats différaient des études dans d’autres domaines qui ont mené des évaluations de suivi oculaire, comme la recherche en imagerie médicale et la psychologie, selon les chercheurs. Il a été démontré que les experts dans ces domaines passent le même temps sur chaque point d’une page, y compris lorsqu’ils rencontrent des anomalies. Les participants à l’inspection des bâtiments, quant à eux, avaient tendance à se concentrer pendant de plus longues périodes sur des problèmes observables.

Les grandes différences dans la façon dont les gens évaluent les bâtiments présentent un défi pour le codage des drones pour effectuer les mêmes inspections, ont déclaré les chercheurs.

“Il serait difficile de faire une moyenne de toutes les données puisque les participants à l’étude ont eu des résultats si différents”, a déclaré Napolitano. “Mais c’est un petit pas pour comprendre comment les inspecteurs pensent, avec l’objectif à long terme de créer un algorithme pour informer un drone.”

À l’avenir, les chercheurs prévoient de réaliser une autre expérience de suivi oculaire, cette fois en utilisant un stimulus 3D, comme une pièce à l’intérieur d’un bâtiment, par opposition à une façade de bâtiment, qui est considérée comme 2D. Dans ce but, certains membres du laboratoire de Napolitano ont collecté des échantillons de données de suivi oculaire 3D à l’intérieur de structures endommagées lors d’une visite à Mayfield, Kentucky, après la tornade de décembre 2021 dans la région, que le groupe a l’intention d’analyser et de coder.

“Nous prévoyons d’utiliser les données de terrain collectées pour créer des données synthétiques, que nous pourrons ensuite utiliser pour en savoir plus sur les relations homme-robot”, a déclaré Napolitano.

En plus de Napolitano, les co-auteurs comprenaient Muhammad Rakeh Saleem, un étudiant au doctorat en ingénierie architecturale de Penn State, et Robert Mayne, un professeur de mathématiques du Chariho Regional High School, Rhode Island, qui a aidé à l’analyse statistique.