Je dédie cette thèse à ma mère Dehbia Mamèche
Et à mon père Bélaïd
Je remercie les membres du jury d’avoir accepté d’évaluer ma thèse et plus particulièrement Christian Marendaz et Kevin O’Regan qui ont accepté d’être rapporteurs.
Les probabilités de remerciements augmentent en fonction de l’aide et des apports scientifiques. Ainsi, je tiens à remercier Ken Knoblauch, mon directeur de thèse, pour son soutien et sa compétence scientifique qu’il m’a apportés pour mener à bien ce travail.
Je remercie Bernard Laget d’avoir accepté que j’intègre l’Institut de l’Ingénierie de la vision (Saint-Etienne) pendant le DEA et aussi la première année de ma thèse.
Je remercie également Henry Kennedy de m’avoir acceptée dans son laboratoire INSERM U.371 (Bron) pendant ces deux dernières années de ma thèse.
Un merci particulier à Dennis Levi qui m’a accueillie pendant 8 mois dans son laboratoire au Collège d’Optométrie, Université de Houston (Texas, Etats-Unis). Son enthousiasme et sa rigueur scientifique ont grandement contribué à l’aboutissement de cette thèse. Qu’il trouve ici toute ma reconnaissance pour son investissement, ses encouragements et son apport scientifique.
Je remercie Hope Queener pour ses conseils et sa précieuse aide dans la réalisation de l’expérience sur la partie de l’effet de groupement, Stanley Klein pour ses conseils dans l’analyse de confusion. Merci Paul Mc Graw et David Whittaker pour votre aide et vos encouragements.
Je tiens aussi à remercier François Vital-Durand pour son aide pendant l’étape de ma rédaction, Jean-Paul Joseph et Jean-Claude Bougeant pour leur aide et leurs encouragements. Je remercie du fond de mon cœur tous les professeurs que j’ai rencontré sur le chemin de mes études. Qu’ils trouvent ici tout mon respect et toute ma reconnaissance.
Je remercie également tous les membres de l’unité INSERM U.371 qui m’ont accompagnée pendant ces deux dernières années. Que chacun trouve ici toute ma reconnaissance pour leur aide.
Je remercie (dans le désordre) : Camille, Laetitia, Guillaume, Céline, Désirée, Julie, Alexis, Igor, Ouria, Simon, Arnaud.
Je tiens à remercier mes amis qui m’ont soutenue au cours de cette thèse. Merci Baya Boudia, ton aide m’a été précieuse et ton amitié me l’est encore plus. Merci Srihary, si l’Email n’existait pas on l’aurait inventé ! ! Merci Nadia, tes encouragements ont eu leurs fruits, la thèse est là !!! Merci Sandrine pour ton enthousiasme et ton altruisme !!! Merci à Céline Borg, nos conversations téléphoniques m’étaient d’une grande aiiiiiiiiiide pendant les moments difficiles de ma thèse. Merci Gaëlle, Fred, Ludovic, et Pénéloppe, gardons toujours le souvenir de l’extase-amicale (Stockholm : la plage et les chants) ! !
A tous mes frères et sœurs (dans le désordre) : Zohra merci pour ton aide. Merci à Sekkoura, Hadda, Fatima et Said. Amar, ton rôle de grand frère a été primordial dans la réalisation de cette thèse, je t’en remercie du fond du cœur ainsi que Dalila !
Kamel, merci d’avoir cru si fort en moi et j’espère que tu croiras aussi en tes deux trésors Tarek et Yassou. Merci à Farid et à tous mes nièces et neveux pour leur gentillesse et leur sympathie, c’est super d’être votre tante ! ! Que la réussite soit votre alliée !
Un merci particulier plein de fleurs de toutes les senteurs et de toutes les couleurs à ma sœur Messaouda pour tout l’amour qu’elle me porte, pour sa détermination et son courage et merci aussi à son fils Karim.
A Stéphane,
Ta tendresse, ton aide sur tous les plans, tes encouragements et ta patienceont été mes repères et la source dans laquelle je puisais ma force pendant la réalisation de ma thèse. Naître est un aller du ciel vers la terre, t’avoir rencontré est le retour au ciel ! !
L’objectif de ce travail est de comprendre les variations fonctionnelles de la vision à travers le champ visuel. Pour ce faire, trois études ont été réalisées. Dans la première, nous avons appliqué la méthode de Watson afin de mesurer le facteur de mise à l’échelle nécessaire pour obtenir le même niveau de performances dans deux tâches visuelles : détection et identification. La détection et l’identification de lettres symétriques étaient étudiées à trois excentricités (2, 4 et 8°). Les résultats ont montré qu’un facteur de mise à l’échelle permettait de réaliser le même niveau de performances de détection et d’identification à travers le champ visuel périphérique. Cependant, un résultat non attendu était que les deux tâches évoluaient de façon identique à travers la périphérie. L’analyse des réponses erronées de cette expérience argumente en faveur d’une supériorité du traitement de l’orientation tangentielle en vision périphérique. L’analyse d’un observateur a montré que le modèle d’échantillonnage spatial n’explique pas la différence entre détection et identification en fonction des petites trailles.
Les résultats de la première série d’expériences concernaient des stimuli présentés isolément et ne s’appliquaient pas à des stimuli de l’environnement dans lequel les stimuli sont rarement seuls. Ainsi, la deuxième expérience portait sur l’effet de groupement (i.e., baisse d’acuité visuelle lorsqu’une cible est présentée dans un environnement chargé) que l’on mesure grâce à un stimulus composé d’une cible entourée par des distracteurs. Nos résultats ont montré que l’effet de groupement s’étendait sur une distance équivalente à 20% de l’excentricité. Nous avons conclu que l’effet de groupement ne dépend pas uniquement de la similarité entre la cible et le pourtour mais aussi de la différence entre les deux. En effet, lorsque les distracteurs avaient un haut niveau de contraste ou des basses fréquences spatiales, l’effet de groupement s’étendait sur une longue distance.
L’apprentissage perceptif était habituellement mesuré par l’amélioration des performances ou de la sensibilité de l’observateur. Afin d’ouvrir une nouvelle perspective de l’étude de ce phénomène en vision périphérique, nous proposons une technique innovante inspirée de la technique d’image de classification (Ahumada, 1996). Ainsi, la troisième série d’expériences était consacrée à l’apprentissage perceptif d’un stimulus bruité. L’observateur devait détecter la présence ou l’absence d’un signal dont il ignorait la forme. Grâce à la technique de l’image de classification, les indices utilisés ont pu être identifiés et le prototype appris par l’observateur a été schématisé. Les résultats ont montré que l’observateur pouvait apprendre un signal dont il ignorait la forme, cet apprentissage nécessitait un feed-back multi-modal (visuel et auditif).
En conclusion, la vision périphérique n’est pas une version réduite de la vision fovéale. Elle a ses propres caractéristiques qui lui permettent de traiter le flux d’informations qui lui provient de l’environnement.
The aim of this work is to understand the functional variation of vision across the visual field. Three studies were undertaken. First, we investigated whether performance for different tasks varies in a similar fashion across the visual field. This question was posed with respect to two visual tasks: detection and identification of mirror-symmetric letters. The method of Watson was used because it permits a test of the scaling hypothesis and an estimation of local spatial scale when scaling holds. The results showed that each task scales with eccentricity, and most importantly, that the two tasks share a common scale factor. An analysis of the letter confusions made by the observers was consistent with tangential discriminations having an advantage over radial ones in peripheral vision. An ideal observer analysis did not support a sampling model to explain the difference between detection and identification as a function of stimulus size.
The results of the first study while relevant for isolated stimuli, do not necessarily account for performance with groups of stimuli. Thus, in a second set of experiments, the phenomenon of crowding was analyzed. Crowding is usually measured by the influence of the flanks on target discrimination. It was found that when the stimuli are band-pass, crowding extends over a distance equal to 20% of the eccentricity. Crowding was shown to be amplified by the similarity and also by differences between the target and the flanks. In fact, it was shown that flanks of higher contrast and lower spatial frequency than the target produced crowding significant crowding.
Finally, there is evidence that perceptual learning plays an important role in peripheral vision. Thus, a third study was devoted to this phenomenon. The observer was presented with a noisy temporal stimulus. His task was to detect a signal initially unknown to him. His judgments were guided by either an auditory or auditory and visual feed-back. By correlating the noisy stimulus with the observer’s judgments, we could identify the features on which he based his perceptual decision. The results showed that an auditory feed-back does not suffice to permit perceptual learning, while addition of a visual feed-back did sustain perceptual learning.
To conclude, the peripheral vision is not a reduced copy of the central vision. It does have its own characteristics which permit to process the high flux of information.
And I say that life is indeed darkness save when there is urge,
And all urge is blind save when there is knowledge,
And all knowledge is vain save when there is work,
And all work is empty save when there is love;
And when you work with love you bind yourself to yourself,
and to one another, and to God.
And what is it to work with love?
It is to weave the cloth with threads drawn from your heart,
even as if your beloved were to wear that cloth.
It is to build a house with affection,
even as if your beloved were to dwell in that house.
It is to sow seeds with tenderness and reap the harvest with joy,
even as if your beloved were to eat the fruit.
It is to charge all things you fashion with a breath of your own spirit,
And to know that all the blessed dead are standing about you and watching.
Khalil Gibran.
‘The Prophet’