Piétons et véhicules automatisés : le mouvement du véhicule guide le jugement du risque

Une expérience vidéo sur les interactions en espace partagé

Wilbrink, Stelter et Oehl ont étudié 136 participants dans une expérience en ligne à partir de scènes vidéo de neuf secondes montrant des interactions entre piétons et véhicules hautement automatisés. Les chercheurs ont fait varier le mouvement du véhicule, la présence d’un signal lumineux extérieur et le comportement d’un autre piéton.

Le mouvement réel du véhicule — céder le passage ou continuer — influençait fortement la volonté de traverser et le sentiment de sécurité. Le signal lumineux augmentait ces évaluations lorsque le véhicule ralentissait, mais n’avait pas cet effet lorsque le véhicule ne cédait pas. Le comportement du second piéton influençait également le jugement, mais dans les scènes où le véhicule cédait le passage.

Une piste pour discuter des indices et des intentions

L’étude rappelle l’importance de distinguer un signal affiché du comportement effectivement observable. Dans une activité de stage, on peut présenter une scène d’interaction et demander : « Quels indices voyez-vous ? Que vous permettent-ils réellement d’anticiper ? Quelles intentions êtes-vous en train de supposer ? »

L’ajout d’un second piéton peut ensuite ouvrir une discussion sur l’influence des comportements collectifs et sur le risque de suivre autrui sans vérifier soi-même la trajectoire du véhicule.

Ne pas confondre jugement et conduite réelle

Les participants ont évalué des vidéos simulées ; l’étude ne mesure pas leurs décisions réelles dans la circulation et ne démontre pas l’efficacité de l’exercice proposé en stage. Elle concerne en outre des interactions entre piétons et véhicules hautement automatisés en espace partagé : l’application aux conducteurs en général doit rester une analogie pédagogique prudente.

Référence

Wilbrink, M., Stelter, S. & Oehl, M. (2026). Pedestrian interaction with highly automated vehicles in shared spaces: the roles of vehicle kinematics, external human–machine interfaces, and social cues. European Transport Research Review, 18, article 90. DOI : 10.1186/s12544-026-00852-y. https://doi.org/10.1186/s12544-026-00852-y