Loi de Fitts

Pendant et après la Seconde Guerre mondiale, le psychologue américain Paul Fitts analyse pour l'armée de l'air les erreurs de pilotage : des accidents attribués non aux hommes mais aux commandes mal placées des cockpits. De cette psychologie aéronautique naît, en 1954, un article du Journal of Experimental Psychology — « The information capacity of the human motor system » — où Fitts applique au geste humain la toute jeune théorie de l'information de Claude Shannon. Le mouvement y devient une transmission de signal : atteindre une cible, c'est traiter une quantité de bits déterminée par sa distance et sa largeur.

La loi quitte les laboratoires quand l'informatique personnelle s'invente. À la fin des années 1970, les chercheurs du Xerox PARC s'en servent pour comparer les dispositifs de pointage — la souris l'emporte, et l'équation de Fitts contribue à en faire le standard. Elle inspire ensuite les choix fondateurs des interfaces graphiques : barre de menus collée au bord de l'écran chez Apple, bouton Démarrer logé dans un coin chez Microsoft. En 2002, la norme ISO 9241 l'adopte comme méthode d'évaluation des dispositifs de pointage. Trente ans avant le smartphone, une équation née des cockpits dessinait déjà nos écrans.

Le protocole original de 1954 est d'une sobriété exemplaire : un stylet, deux plaques métalliques, et des sujets qui tapent alternativement de l'une à l'autre — le « reciprocal tapping » — pendant que Fitts fait varier distance et largeur des cibles. Il en tire un indice de difficulté mesuré en bits, ID = log₂(2D/W), et une loi : le temps de mouvement croît linéairement avec cet indice, MT = a + b·ID. La robustesse du modèle est spectaculaire : il prédit le pointage à la main, au pied, à la tête, jusqu'à la lèvre inférieure — et reste valide sous l'eau.

Le modèle a été raffiné plutôt que contesté. En 1968, Welford sépare les effets de la distance et de la largeur ; en 1992, Scott MacKenzie propose la formulation dite « Shannon », ID = log₂(D/W + 1), devenue le standard de la recherche en interaction homme-machine puis de la norme ISO 9241. La principale nuance est venue du tactile : une étude présentée à CHI 2015 par Daniel Avrahami montre que sur écran tactile, les cibles placées aux bords demandent plus de temps — les « bords magiques » du desktop s'inversent, et le centre de l'écran devient la zone la plus rapide et la plus précise.

Les interfaces conversationnelles semblent abolir le pointage — on parle, on tape, on ne vise plus. En réalité, la loi de Fitts s'y réinvente : les puces de suggestion et boutons de réponse rapide qui parsèment ChatGPT, WhatsApp Business ou les chatbots de marque sont des cibles au sens strict, et leur taille comme leur position pèsent sur le taux d'engagement. Pour le marketing conversationnel, l'arbitrage est mesurable : taper une phrase coûte toujours plus cher qu'effleurer un gros bouton bien placé. Les parcours qui convertissent transforment la conversation en série de cibles larges et proches du pouce.

Le risque symétrique est réel : remplacer un appel à l'action limpide par un assistant IA revient à substituer à une cible optimale un champ de saisie libre — l'interaction la plus lente qui soit. À l'inverse, la génération d'interfaces à la volée ouvre une opportunité : adapter dynamiquement la taille et la position des cibles au contexte de l'utilisateur — main dominante, âge, précision du geste —, ce que les réglages d'accessibilité d'iOS et d'Android esquissent déjà. La personnalisation par l'IA peut faire ce que le design statique n'a jamais pu : une cible sur mesure.