Le champ visuel utile (CVU) correspond à la partie du champ visuel dans laquelle il est possible d’extraire un maximum d’informations. Ce CVU ne recouvre pas l’ensemble du champ visuel. Déterminer la forme et les caractéristiques du CVU impliqué dans l’activité de recherche visuelle revêt alors une importance certaine pour les applications dans le domaine industriel, voire dans la vie quotidienne. Généralement, les théories explicatives de la recherche visuelle postulent que le champ visuel a une forme circulaire ou elliptique alors que nombre de travaux insistent sur le caractère irrégulier du CVU. La présente étude vise à étudier de façon détaillée, les caractéristiques de forme du CVU, son degré de sphéricité, la régularité des ses frontières, son étirement longitudinal et sa régularité globale, et à identifier lesquels de ces index de forme sont le plus impliqués dans le processus de recherche visuelle. Pour cela deux expériences ont été menées. La première, impliquant 101 sujets, porte sur la forme du CVU, en découpant le champ visuel en 24 zones méridiennes et en déterminant dans chaque zone, la partie active en recherche visuelle. Comme attendu, la majeure partie des CVU sont irréguliers, sans forme circulaire ou ovoïde évidente. Les résultats montrent également que les CVU sont plutôt étirés sur un axe horizontal, avec des frontières plutôt régulières et des niveaux de symétrie et de régularité médians. Les corrélations entre temps de recherche visuelle et les cinq index font ressortir l’importance de la forme sphérique, de la régularité des frontières et de la forme. La deuxième expérience porte plus particulièrement sur l’intérêt de ces indices de forme pour prédire la performance en recherche visuelle. Les indices de forme du CVU permettent effectivement de renforcer les modèles de régression explicatifs de la performance visuelle. Cette étude démontre finalement l’intérêt d’identifier et d’évaluer les indices, en particulier avec le système visuel de mesure du CVU (VILOMS), développé par les auteurs. Le système permet de prendre en compte une grande variété d’indices pour élaborer des modèles de recherche visuelle et sélectionner et former les professionnels engagés dans des tâches d’inspection.