effet du nombre des graphèmes en Anglais - Aix Marseille Université

164Des prédictions au niveau des motsluation au niveau des mots mais au niveau des groupes de mots. En classant les mots par ordrede performance (i.e., du plus petit temps de réponse moyen au plus élevé) et en moyennantles temps de réponse sur des groupes de mots (Ratcliff, 1979), on fournit une base dedonnées fiable réduisant l'erreur commise inévitablement, sur laquelle une évaluation des modèlespeut être entreprise.L'évaluation des modèles doit-elle s'arrêter là ? Comme le suggère Collyer (1995), la compétitionentre modèles ne s'arrête évidemment pas à une mesure d'adéquation à des donnéesempiriques. D'autres critères doivent être pris en compte (Jacobs & Grainger, 1994 ; Jacobset al., 1998). Citons-en deux : la simplicité et la plausibilité fonctionnelle. Un des exemplesles plus parlants pour illustrer ce point est l'article de Keren et Baggen (1981) sur la modélisationdes performances de reconnaissance des lettres. Keren et Baggen comparent deux modèles: un modèle proposé par Luce (1959, 1963) et un modèle s'inspirant de Tversky (1977).Ils testent ces deux modèles par rapport à une matrice de confusion obtenue par Gilmore,Hersh, Caramazza, et Griffin (1979). Ils rapportent les coefficients de corrélation entre lesperformances de ces deux modèles et les données empiriques et obtiennent respectivement uncoefficient de .994 pour le modèle de Luce et de .917 pour le modèle inspiré de Tversky.Toutefois, malgré un meilleur score du modèle de Luce, les auteurs argumentent en faveur dusecond modèle, pour deux raisons : sa simplicité (ce modèle contient 29 paramètres librescontre 350 pour le modèle de Luce) et sa plausibilité (il est possible de fournir une interprétationpsychologiquement plausible et fonctionnelle pour chacun des paramètres, ce qui n'estpas le cas des 350 paramètres du modèle de Luce). Avec cet exemple, on voit donc que lasimple adéquation d'un modèle à des données empiriques, aussi fortes et contraignantessoient-elles, ne peut en aucun cas servir de critère unique pour l'évaluation des modèles proposés.