Ce qu’on a lu
Deux travaux publics qu’on a trouvés intéressants en fabriquant ce clavier. Les voici avec leurs chiffres — y compris celui qui nous donne tort.
37 000 personnes, 160 pays
Anna Feit (ETH Zürich), Sunjun Kim et Antti Oulasvirta (université Aalto), avec l’université de Cambridge. Présenté à MobileHCI 2019, Taipei.
La plus grande mesure jamais faite de la frappe sur téléphone. Ce qu’elle établit :
- 38 mots par minute en moyenne à deux pouces — et 74 % des gens tapent ainsi.
- La personne la plus rapide de l’échantillon : 85 mots par minute.
- Les 10-19 ans tapent environ 10 mots par minute plus vite que les quarantenaires.
- La prédiction de mots ne fait pas gagner de temps. Selon les chercheurs, le temps passé à considérer une suggestion dépasse souvent celui qu’aurait pris la frappe des lettres.
L’annonce de l’université Aalto →
Le jeu de
données, rendu public →
170 personnes, et le prix d’une correction ratée
Ohoud Alharbi, Wolfgang Stuerzlinger et Felix Putze, 2020. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction (ISS ’20).
Une expérience où l’on simule l’autocorrection et la prédiction de mots pour observer ce que les gens font quand ces mécanismes se trompent.
- Réparer une autocorrection erronée prend 5,5 secondes en moyenne.
- La prédiction de mots économise 3,43 caractères par phrase, mais ajoute environ deux secondes.
- Les erreurs en début de phrase sont les plus pénibles à réparer : il faut y ramener le curseur.
Ce qui nous donne tort
Les deux études s’accordent sur un point qui ne va pas dans notre sens : l’autocorrection, elle, aide la vitesse de frappe. Dans la mesure d’Aalto, l’usage de l’autocorrection va de pair avec une frappe plus rapide. Dans celle de 2020, elle n’a pas d’effet significatif sur la vitesse globale, même en comptant les réparations.
Alors pourquoi ce clavier ne corrige-t-il pas tout seul ? Parce que la vitesse moyenne n’est pas la seule chose qui compte. Une correction non voulue coûte 5,5 secondes et l’impression que l’appareil a écrit à ta place. Nous préférons te laisser le dernier mot, et rendre l’acceptation d’une suggestion assez rapide pour que le gain revienne — mais choisi.
Et ce point ne joue contre nous qu’une seule fois : à la création de la règle. Écrire « jai → j’ai » prend dix secondes, une fois dans ta vie. Ensuite, toutes les mesures basculent de notre côté : la règle s’applique sans que tu aies à lire une suggestion (les deux secondes de réflexion disparaissent), et elle ne peut pas se tromper, parce qu’elle ne devine rien — c’est toi qui l’as écrite. Il n’y a donc jamais de 5,5 secondes à payer pour la réparer.
Une autocorrection statistique refait son pari à chaque mot, et peut perdre à chaque fois. Une règle est gagnée une fois pour toutes.
Publier ce qui nous contredit fait partie de la méthode. Une page qui ne citerait que ce qui l’arrange ne vaudrait pas la peine d’être lue.
Où sont nos propres mesures
Les chiffres que nous avons établis nous-mêmes — dans quelle langue le monde écrit, pays par pays, et les dictionnaires de correction qu’iOS fournit — vivent sur la carte des langues, avec leurs sources.