Biais d'automatisation et erreurs : Les équipes sont-elles meilleures que les individus ?

Une série d'études récentes a identifié deux classes d'erreurs qui émergent couramment dans des environnements de décision hautement automatisés : (1) les erreurs d'omission, définies comme des échecs à répondre à des irrégularités ou événements du système parce que les dispositifs automatisés ne les détectent pas ou ne les indiquent pas ; et (2) les erreurs de commission, qui se produisent lorsque des personnes suivent incorrectement une directive ou une recommandation automatisée, sans la vérifier par rapport à d'autres informations disponibles, ou malgré des contre-indications provenant d'autres sources d'information. Ces erreurs sont hypothétisées comme le résultat du « biais d'automatisation », l'utilisation de l'automatisation comme un remplacement heuristique pour une recherche d'information et un traitement vigilants. Deux études concurrentes, utilisant des étudiants et des pilotes professionnels comme participants, ont démontré la persistance du biais d'automatisation dans les équipages par rapport aux performeurs en solo, malgré des améliorations d'affichage et une formation explicite pour vérifier le fonctionnement automatisé. La formation axée sur le biais d'automatisation et les erreurs associées a réussi à réduire les erreurs d'omission chez les étudiants. La performance des pilotes pendant les phases expérimentales était le plus fortement prédite par la performance lors de la phase de contrôle et par l'importance de l'événement. Le phénomène de « mémoire fantôme » précédemment trouvé, associé à un événement de faux incendie moteur, persistait dans les équipages.