Participer à la conférence IHM23 - Track article industriel
RAPPEL : Conference IHM 2023 - Catégorie : Article Industriel
Informations clefs :
- de 4 à 6 pages anonyme au format « Extended Abstract » (les références ne faisant pas partie de ce décompte).
- Date limite de soumission des articles : Lundi 23 janvier 2023 (23h59 AOE)
- Envois des soumissions par email à : ihm23-indu@afihm.org
Objectifs :
La R&D et l’innovation industrielles se placent en suite logique de la recherche académique. Elles la transforment, pour se plier à de nombreuses contraintes opérationnelles absentes des laboratoires; elles l'adaptent, grâce à un socle solide de développement ; elles permettent leur confrontation à des situations écologiques et des tests ciblés et longitudinaux ; mais surtout elles constituent une réelle opportunité d'arriver à un produit fini.
L'objectif des articles industriels est de communiquer sur les enseignements tirés de la mise en place de systèmes interactifs basés sur des résultats de recherche académique, avec notamment:
*** L'intégration de résultats de recherche dans le développement de solutions industrielles, qu'il s'agisse d'outils internes, de produits, de processus, de services;
*** La présentation de retours utilisateurs finaux, qu'il est souvent difficile à mettre en place en laboratoire.
Les articles industriels visent à fournir un retour pragmatique sur la mise en œuvre des avancées de l’IHM et des technologies de l’information en général, dans des environnements de production, où des produits commerciaux et des utilisateurs réels se voient proposer des innovations issues de la recherche. Il n’est donc pas attendu dans cette catégorie des contributions particulièrement originales ou innovantes, mais plutôt des retours d’expérience documentés et des enseignements en lien avec des considérations technologiques, organisationnelles ou commerciales, ou sur l’appropriation des solutions proposées par les utilisateurs.
Plus d'info :
https://ihm2023.afihm.org/?articles-industriels
Ines Di Loreto
Enseignant Chercheur HDR / Associate Professor
ines.di_loreto@utt.fr
Poste Doctorant F/H Immersive and Situated Visualizations of Personal Data
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