La mesure de l'efficacité de l'interaction homme-machine - HCI - peut être complexe car elle implique de nombreux facteurs d'influence, dont certains sont déterminés à un niveau émotionnel (ce qui le rend subjectif plutôt que quantitatif).
L'efficacité de l'IHM concerne la facilité d'utilisation d'un système informatique par un humain. Pour qu'un ordinateur soit efficace, les niveaux HCI doivent être élevés. En termes simples, un ordinateur difficile à utiliser n'est pas un bon ordinateur.
- Indicateurs de l'efficacité de l'IHM
Il existe un certain nombre d'indicateurs de base que vous pouvez utiliser pour mesurer l'efficacité de l'interaction homme-machine. Tout d'abord, vous pouvez mesurer le temps qu'il faut à un utilisateur pour effectuer une tâche particulière.
Pour ce faire, vous devez utiliser un échantillon aléatoire de personnes (le plus grand sera le mieux) et les affecter à la tâche. Calculez le temps moyen qu'il faut à une personne pour le compléter à partir de votre échantillon. En utilisant cela, vous pouvez comparer le niveau HCI d'un ordinateur à un autre. Bien sûr, une étude comme celle-ci devrait être très approfondie pour être considérée comme fiable.
Vous pouvez également mesurer la courbe d'apprentissage d'un modèle informatique particulier de la même manière. Encore une fois, cela est subjectif, car les courbes d'apprentissage varient d'une personne à l'autre. Mais pour effectuer un test de base, commencez par l'ordinateur et le manuel de l'ordinateur, et voyez combien de temps il vous faut pour vous familiariser avec l'ordinateur.
Les ordinateurs avec des niveaux HCI élevés ne devraient pas tarder à se familiariser avec. Les systèmes qui fonctionnent bien dans cette catégorie sont souvent qualifiés de « conviviaux ».
- Difficultés à mesurer le HCI
Il existe de nombreuses difficultés associées à la mesure de l'IHM. Chaque personne a un modèle d'apprentissage différent, de sorte que le temps nécessaire pour utiliser un système ou effectuer une tâche varie considérablement entre les différents membres de la population. De plus, les systèmes informatiques sont complexes et variés, ce qui rend difficile la comparaison de deux modèles différents.