Thèse Maquettes Urbaines Augmentées pour l'Exploration Spatiale de Données. H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Toulouse École doctorale : EDMITT - Ecole Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse Laboratoire de recherche : IRIT : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse Direction de la thèse : Marcos SERRANO ORCID 0000000184310601 Début de la thèse : 2027-09-01 Date limite de candidature : 2027-01-24T23:59:59 Les bâtiments et les espaces urbains produisent des données nombreuses et hétérogènes : consommation énergétique, occupation des espaces, qualité de l'air, flux d'usagers ou maintenance. Ces informations sont généralement consultées dans des tableaux de bord qui les dissocient de leur contexte spatial. Les maquettes urbaines augmentées offrent une autre approche, en associant une représentation physique du bâtiment ou du quartier à des visualisations numériques affichées en réalité augmentée dans l'espace environnant.
Cette thèse vise à concevoir et à évaluer des techniques d'interaction permettant d'explorer, d'organiser et de comparer ces données autour d'une maquette physique. Elle prolongera les travaux sur le placement de visualisations et les liens entre données numériques et référents physiques, jusqu'ici principalement évalués sur des tâches de recherche visuelle. L'objectif sera de soutenir des activités d'analyse plus riches, tout en préservant la compréhension des relations entre les informations et les éléments représentés.
Un premier axe portera sur l'accès aux données : sélection de bâtiments ou de zones d'intérêt, invocation de visualisations, filtrage et choix des indicateurs. Des interactions gestuelles seront étudiées et comparées à des modalités reposant sur des contrôleurs, des supports tactiles ou des objets tangibles, afin d'identifier leurs apports et leurs limites selon les tâches.
Un deuxième axe concernera l'organisation spatiale des visualisations. Il s'agira de permettre leur déplacement, leur regroupement et leur réagencement pour faciliter les comparaisons. Un enjeu central sera de concilier une organisation reflétant la géographie de la maquette avec des dispositions adaptées à l'analyse, par exemple un classement selon la consommation énergétique. Les techniques prendront en compte plusieurs indicateurs par bâtiment ainsi que des données associées à plusieurs bâtiments, en limitant l'encombrement visuel et les occultations.
Un troisième axe examinera l'adaptation des visualisations aux déplacements des utilisateurs et aux situations collaboratives. Les recherches porteront sur le maintien des repères spatiaux, la lisibilité depuis différents points de vue et l'articulation entre espaces de travail personnels et partagés autour de la maquette.
La démarche associera analyse des besoins, conception itérative, développement de prototypes et études utilisateurs. Un premier cas d'étude concernera la gestion d'un bâtiment instrumenté, avant une extension à plusieurs bâtiments. Des expériences contrôlées permettront d'évaluer les performances, la compréhension des données, la charge cognitive, l'effort physique et les stratégies d'exploration. Des scénarios plus ouverts permettront ensuite d'étudier les usages collaboratifs et l'utilité des techniques pour des utilisateurs du domaine.
Les contributions attendues comprennent de nouvelles techniques d'interaction et d'organisation spatiale, des connaissances expérimentales sur leurs usages et des recommandations pour la conception de maquettes augmentées dédiées à l'exploration de données. La thèse se déroulera à l'Université de Toulouse, au sein du laboratoire IRIT.
Augmented urban models combine physical representations of buildings or districts with digital visualisations displayed in mixed reality, enabling users to explore data within its spatial context. This PhD builds on previous research conducted within the ANR INTERPLAY project, particularly Reda Benkhelifa's doctoral work on visualisation layouts and links between data and physical referents, as well as Clément Truillet's doctoral research and Gary Perelman's work on phygital interaction. It extends these foundations towards richer analytical activities, addressing interaction techniques, dynamic visualisation layouts, user movement and collaboration. The project also connects with research on digital twins within the PEPR EDT programme, exploring how augmented physical models can support access to and analysis of building and urban data. Design interaction techniques and spatial visualisation layouts for exploring and comparing data around augmented urban models. Evaluate their effectiveness and use, considering the links between data and physical referents, user movement and collaborative situations. The PhD will begin with a literature review on physical models for data visualisation, with particular attention to building management and energy consumption monitoring. This review will identify existing interaction approaches, key challenges and research gaps in augmented physical models, situated visualisation and mixed reality.

The review will be complemented by a needs analysis involving users from the selected application contexts, notably the PIA-BTP project in Toulouse, which focuses on analysing building use. Interviews and observations will inform representative scenarios, analytical tasks and design requirements.

An iterative approach combining ideation, prototyping and evaluation will guide the development of interaction techniques and spatial visualisation layouts. Gestural interaction will be compared with alternatives such as controllers, touch devices and tangible objects to establish its benefits and limitations. Controlled experiments will assess performance, data understanding, cognitive workload and physical effort, while studies involving domain users will examine practical relevance. User movement and collaboration will be progressively incorporated into the evaluations.

A conceptual framework will be developed and refined throughout the project to structure the design space, consolidate empirical findings and derive recommendations for data exploration around augmented physical models.

Les candidats devront être titulaires d'un master ou diplôme équivalent en informatique, design, interaction humain-machine, réalité mixte ou dans un domaine connexe. Une expérience du développement de prototypes interactifs, notamment avec Unity ou des outils comparables, est attendue.

Un intérêt pour la conception d'interactions, la recherche en IHM et les études utilisateurs est essentiel. Des connaissances en réalité mixte, visualisation de données, interaction gestuelle ou interfaces tangibles seront appréciées. Curiosité scientifique, créativité, esprit critique, autonomie et aptitude au travail en équipe sont recherchés. Une bonne maîtrise de l'anglais écrit et oral est requise.