Estimer le temps d’une recherche, sans chronomètre
Combien de temps faut-il pour retrouver une information dans un fichier rangé au fond d’une arborescence ? Nous proposons un modèle qui l’estime sans chronométrage, à partir de la seule structure des dossiers et des documents. Cet article présente la méthode, ses hypothèses et ses limites.
Équipe R&D BatiSearch8 min de lecture
Sommaire de l’article
Temps estimé pour retrouver une information
- Atteindre le fichier 9,7 s
- Repérer le passage 3,3 s
- Vérifier le passage 7,5 s
Le principe
Le modèle estime le temps qu’un utilisateur met à accéder à une information contenue dans un fichier. Il découpe la recherche en trois étapes : atteindre le fichier dans l’arborescence, repérer le passage dans le document, puis vérifier que c’est le bon. Chaque étape est estimée à partir de grandeurs que l’on peut compter : le nombre de dossiers traversés, le nombre d’éléments dans chacun, le nombre de titres du document et la longueur du passage.
Il reprend le modèle de Cockburn, Gutwin et Greenberg [1], conçu pour les menus des logiciels, et le transpose à la navigation dans un explorateur de fichiers. Ce modèle combine trois lois de l’interaction homme-machine : le temps pour choisir parmi plusieurs options [2, 3], le temps pour pointer une cible [4] et la durée d’un clic [5].
Étape 1. Atteindre le fichier
Dans l’explorateur de fichiers, l’utilisateur descend dossier par dossier jusqu’au fichier. À chaque niveau, il fait trois choses.
- Chercher l’élément dans la liste. Un utilisateur qui découvre le dossier le parcourt des yeux, élément par élément : son temps croît avec le nombre d’éléments. Un utilisateur qui le connaît sait où regarder : son temps croît beaucoup moins vite [2, 3]. Le temps réel se situe entre les deux, selon l’expertise.
- Pointer l’élément avec la souris. Le temps croît avec la distance à la cible [4], donc avec le rang de l’élément dans la liste. Sans autre information, on retient le rang moyen, au milieu de la liste.
- Double-cliquer, puis attendre l’affichage du dossier suivant, ou l’ouverture du fichier au dernier niveau [5]. Cette attente est plus longue sur un serveur réseau ou un cloud que sur le poste.
Le dossier qui contient le fichier est souvent le plus large, et le moins stable : il reçoit de nouveaux fichiers entre deux visites. L’utilisateur ne peut mémoriser la place d’un élément que s’il ne bouge pas ; le modèle réduit donc l’expertise de 30 % dans ce dossier.
Niveau 1
6 éléments
Affaires
1,6 s
Niveau 2
12 éléments
2024
1,8 s
Niveau 3
20 éléments
Gymnase
2,0 s
Niveau 4
60 éléments
CCTP_lot02.pdf
4,2 s
Pour atteindre le fichier : 9,7 s. Le dernier dossier, le plus grand et le moins stable, en représente 43 %.
Étape 2. Repérer le passage
Une fois le fichier ouvert, l’utilisateur se laisse guider par les titres. Il descend la hiérarchie, chapitre, section, sous-section, jusqu’au passage qui contient l’information. À chaque niveau, il choisit le bon titre parmi les titres voisins, exactement comme il choisit un sous-dossier, puis s’y rend, d’un clic dans le sommaire ou en faisant défiler le document.
Le temps dépend donc de la profondeur du passage dans la structure du document : chaque niveau de titres ajoute un choix. L’expertise sur le document est distincte de l’expertise sur l’arborescence, et la structure d’un document ne change pas entre deux visites.
Choisir le chapitre
- 1 Objet et étendue des travaux
- 2 Documents de référence
- 3 Ouvrages en béton armé
- 4 Maçonneries
- 5 Réservations et scellements
- 6 Enduits et ragréages
- 7 Essais et contrôles
- 8 Réception des ouvrages
1,7 s
Puis la section
- 3.1 Fondations
- 3.2 Voiles
- 3.3 Poteaux et poutres
- 3.4 Planchers
- 3.5 Escaliers
1,6 s
Le passage
Les voiles extérieurs sont réalisés en béton C30/37, classe d’exposition XC4…
environ 800 caractères, vérifiés à l’étape suivante
Étape 3. Vérifier le passage
Arrivé au passage, l’utilisateur le parcourt rapidement pour vérifier qu’il contient l’information : plusieurs passages peuvent traiter de sujets voisins. Il ne le lit pas en détail.
Le temps compte un coût fixe de décision, et un temps qui croît avec la longueur parcourue. L’utilisateur tranche souvent dès les premières lignes : par défaut, le modèle retient la moitié d’un passage d’environ 800 caractères, en lecture en diagonale.
Les voiles extérieurs sont réalisés en béton C30/37, classe d’exposition XC4. Les voiles intérieurs restent en béton C25/30, classe XC1. L’épaisseur des voiles est de 20 cm, sauf indication contraire des plans de structure. Les reprises de bétonnage sont repérées sur les plans d’exécution et traitées avant chaque nouveau coulage. Les réservations de grande dimension figurent sur les plans de réservation ; elles sont validées par le bureau d’études structure avant exécution. Les parements destinés à rester apparents font l’objet d’un échantillon soumis à l’accord de la maîtrise d’œuvre. Toute modification d’épaisseur ou de classe de béton est soumise au visa de la maîtrise d’œuvre, après avis du bureau de contrôle.
0,5 s pour décider, plus 400 caractères parcourus à 0,0175 s chacun : 7,5 s.
Simulateur
Le simulateur applique le modèle à une arborescence de votre choix, avec les valeurs de l’annexe. Le document reste celui de l’exemple : un passage d’environ 800 caractères, sous un chapitre et une section.
Temps estimé pour retrouver une information
- Atteindre le fichier 9,7 s
- Repérer le passage 3,3 s
- Vérifier le passage 7,5 s
Exemple de référence : 20,5 s.
Utilisation dans la mesure du gain
Pour mesurer le gain de BatiSearch, ce temps estimé est comparé au temps réel avec BatiSearch, mesuré sur les mêmes questions. La différence donne le gain par question ; multipliée par le nombre de questions et valorisée au coût horaire, elle donne un gain en heures et en euros.
- Temps manuel estimé
- moins Temps réel avec BatiSearch
- égale Gain en heures et en euros
L’exemple de la page d’accueil, repris par défaut dans le calculateur de ROI, pose une question qui demande d’ouvrir 3 documents, chacun rangé à 4 niveaux de profondeur (dossiers de 12 éléments, 60 dans le dernier), sur un serveur réseau, par un utilisateur qui connaît l’arborescence. Le modèle estime chaque recherche à 23,1 s, soit 1 min 09 par question, contre 15 s mesurées avec BatiSearch : 54 s gagnées par question. Pour 10 collaborateurs qui posent chacun 10 questions par jour, soit 2 100 questions par mois, le gain est de 32 h par mois, soit 1 920 € à 60 € de l’heure.
Hypothèses
Le modèle repose sur les hypothèses simplificatrices suivantes.
Dans l’arborescence
- L’expertise de l’utilisateur est une constante, et non une fonction de son historique de navigation.
- Dans un dossier, chaque élément a la même probabilité d’être choisi.
- Les dossiers intermédiaires changent peu ; celui qui contient le fichier reçoit régulièrement de nouveaux fichiers.
- Les éléments sont triés par nom, ont tous la même hauteur à l’écran et sont visibles sans faire défiler.
- L’utilisateur passe d’un niveau au suivant par un double-clic.
Dans le document
- Les titres suffisent à guider l’utilisateur : il descend la hiérarchie des titres, niveau par niveau.
- L’utilisateur parcourt le passage pour vérifier qu’il contient l’information, sans le lire en détail.
- Le passage examiné compte de 512 à 1 024 caractères, soit un ou deux paragraphes.
Limites
Des constantes à recalibrer
Elles datent de 2007 et ont été mesurées sur des menus déroulants aux libellés courts. Le temps de lecture d’un élément est probablement sous-estimé pour des noms de fichiers ou des titres, plus longs à lire. Le temps de pointage dépend du périphérique : il est plus élevé sur un pavé tactile qu’avec une souris.
Une version à plusieurs niveaux non validée
La référence [1] valide son modèle sur des menus à un seul niveau ; la formule à plusieurs niveaux y est proposée sans validation expérimentale. Son application à la hiérarchie des titres d’un document ne l’est pas davantage.
Des valeurs à mesurer dans le document
Le coût pour atteindre un titre, l’expertise sur le document, la part du passage parcourue et les constantes de vérification n’ont pas de valeur publiée : elles doivent être mesurées.
Les paramètres dominants
La stabilité du dossier qui contient le fichier pèse le plus sur l’accès au fichier, car ce dossier est généralement le plus large. La part du passage parcourue et la vitesse de lecture pèsent le plus sur la localisation de l’information. Ce sont les paramètres à calibrer en priorité.
Les fichiers récents
Un fichier ajouté depuis la dernière visite n’a pas encore été mémorisé : pour lui, l’expertise est nulle, quelle que soit l’expertise générale de l’utilisateur.
Un clic compté deux fois
Le temps de pointage inclut déjà un clic. Compter un seul clic pour le passage au niveau suivant éviterait de compter deux fois le premier clic du double-clic.
La recherche par nom de fichier
L’utilisateur peut taper le nom du fichier dans la recherche de l’explorateur au lieu de parcourir l’arborescence. Ce mode, souvent plus rapide pour un fichier très enfoui, n’est pas modélisé : le modèle surestime alors le temps d’accès.
Les autres cas non couverts
Le défilement dans un dossier trop long pour tenir à l’écran, le tri par date et la recherche textuelle dans le document (Ctrl+F) ne sont pas modélisés. Pour un document sans titres, le temps de repérage est nul, ce qui le sous-estime : l’utilisateur doit alors faire défiler le document.
Annexe : le modèle complet, formules et valeurs
Temps total
Ti,f = MLf + Pi, avec Pi = Tloc,i + Tprocess,i
MLf pour atteindre le fichier f, Pi pour y localiser l’information i, en la repérant puis en la vérifiant.
Atteindre le fichier
MLf =lΣj = 1( Tj + scj ), avec Tj = Tds,j + Tp,j
Pour un fichier au niveau l : Tj pour trouver et pointer l’élément du niveau j, scj pour passer au niveau suivant.
Chercher l’élément
Tds,j = (1 − ej) Tvs,j + ej Thh,j ; Tvs,j = bvs nj + avs ; Thh,j = bhh log2 nj + ahh ; ej = e · Lj
Recherche visuelle pour le novice, loi de Hick-Hyman pour l’expert, pondérées par l’expertise ej ; nj est le nombre d’éléments du dossier, Lj sa stabilité.
Pointer l’élément
Tp,j = a + b log2( rj + 1 )
Loi de Fitts : rj est le rang de l’élément dans la liste, pris au milieu, (nj + 1) / 2, quand on ne le connaît pas.
Passer au niveau suivant
scj = 2B + Rj
Un double-clic, puis l’affichage du dossier suivant ; au dernier niveau, Rj est le temps d’ouverture du fichier.
Repérer le passage
Tloc,i =diΣk = 1( Tds,k + m )
di niveaux de titres au-dessus du passage ; même recherche que dans un dossier, avec l’expertise edoc sur le document, plus le coût m pour atteindre le titre.
Vérifier le passage
Tprocess,i = aprocess + bprocess · φ · ci
ci est la taille du passage, en caractères, et φ la part parcourue avant de décider.
Valeurs retenues
| Paramètre | Valeur | Source |
|---|---|---|
| a | 0,37 s | [1], loi de Fitts |
| b | 0,13 s/bit | [1], loi de Fitts |
| avs | 0,3 s | [1], recherche visuelle |
| bvs | 0,08 s/élément | [1], recherche visuelle |
| ahh | 0,24 s | [1], loi de Hick-Hyman |
| bhh | 0,08 s/bit | [1], loi de Hick-Hyman |
| B | 0,15 s | hypothèse |
| Rj | 0,2 s en local ; 0,5 à 1 s en réseau ou cloud | hypothèse, à mesurer |
| e | 0,9 (de 0,8 à 0,95) | hypothèse |
| Lj | 1 (dossier intermédiaire) | hypothèse |
| Ll | 0,7 (dossier du fichier) | hypothèse |
| edoc | 0,5 | illustratif, à mesurer |
| m | 1 s | illustratif, à mesurer |
| φ | 0,5 | illustratif, à mesurer |
| aprocess | 0,5 s | illustratif, à mesurer |
| bprocess | 0,0175 s/caractère | illustratif, à mesurer |
Sources
- [1]Cockburn, A., Gutwin, C. et Greenberg, S. (2007). A Predictive Model of Menu Performance. Proceedings of CHI 2007, p. 627-636. doi:10.1145/1240624.1240723
- [2]Hick, W. E. (1952). On the rate of gain of information. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 4(1), p. 11-26.
- [3]Hyman, R. (1953). Stimulus information as a determinant of reaction time. Journal of Experimental Psychology, 45(3), p. 188-196.
- [4]Fitts, P. M. (1954). The information capacity of the human motor system in controlling the amplitude of movement. Journal of Experimental Psychology, 47(6), p. 381-391.
- [5]Card, S. K., Moran, T. P. et Newell, A. (1980). The Keystroke-Level Model for User Performance Time with Interactive Systems. Communications of the ACM, 23(7), p. 396-410.