Axes de recherche 2017-11-06T10:36:11+00:00

Axes de recherche

L’industrie et les milieux universitaires sont actuellement confrontés à des défis scientifiques et industriels importants sur lesquels il convient de se pencher instamment.  Si la technologie évolue rapidement, tel devrait également être le cas des méthodes d’évaluation de l’UX qui lui sont associées. Il est donc impératif de réaliser des travaux de recherche pour développer des mesures d’UX enrichies offrant une meilleure résolution temporelle afin de parvenir à saisir la gamme complète des états affectifs, cognitifs et attentionnels de l’utilisateur, au fil de son expérience. Pour utiliser ces outils de manière efficace et efficiente, il importe d’augmenter la rapidité et la précision avec lesquelles ces mesures d’UX enrichies peuvent être traitées et d’adapter ces mesures et processus de sorte qu’ils puissent être utilisés dans des contextes naturels et en temps réel.

Le programme de recherche est structuré selon trois grands axes de recherche.

  • Le premier axe de recherche vise à développer de nouvelles connaissances pour enrichir, renforcer et améliorer les outils et les méthodes de recherche en UX. Plus précisément, l’objectif de cet axe de recherche est de développer des mesures UX implicites valides, fiables et robustes qui peuvent fournir le niveau de diagnostic adéquat pour informer les professionnels de l’UX.
  • Le deuxième axe de recherche vise à accélérer et à optimiser le cycle de recherche en UX avec ces méthodes enrichies. Plus précisément, cet objectif de recherche vise à développer de nouvelles innovations scientifiques à différentes étapes du cycle de recherche en UX enrichie afin de mieux informer les professionnels de l’UX, en temps opportun.
  • Enfin, le troisième axe de recherche vise à rendre possible l’utilisation des mesures UX enrichies dans des contextes authentiques et réels. Plus précisément, cet objectif de recherche vise à améliorer la validité écologique des mesures UX en développant de nouvelles innovations méthodologiques. Cela permettra d’accroître la fiabilité et la validité de l’évaluation de l’UX dans des contextes d’utilisation naturels et de se doter de la capacité d’utiliser les mesures dans des contextes auto-adaptatifs.