effet du nombre des graphÃ¨mes en Anglais - Aix Marseille UniversitÃ©

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182Conclusiontester les prédictions des modèles au niveau des mots, on demande alors à ces modèles d'accentuerla précision de leurs prédictions.Plusieurs difficultés persistent toutefois tant sur le plan théorique que sur le plan empirique.Sur le plan théorique, ces modèles restent encore limités par rapport aux dimensionslinguistiques qu'ils intègrent. Leurs descriptions ne s'appliquent pas aux dimensions sémantiquesdes mots, par exemple, ou encore aux processus visuels de bas niveau (Seidenberg &Plaut, 1998). Sur le plan empirique, la question de la robustesse et de la réplicabilité des mesuresreste posée. Néanmoins, cette approche demeure extrêmement intéressante car elle entraîneà la fois les études empiriques et les modélisations théoriques vers une analyse encoreplus détaillée des processus de perception des mots écrits.10.5. Modèles computationnels et neurolinguistiquesLes modèles computationnels fournissent des descriptions fonctionnelles précises et dynamiquesdes systèmes cognitifs. Dans le cas du système de lecture, ces modèles sont desoutils théoriques puissants permettant de décrire les interactions multiples entre les différentescomposantes linguistiques d'un mot lors de son identification. Ils participent à la réalisationd'une anatomie fonctionnelle du système de lecture.Par ailleurs, un nombre croissant d'études utilisant des techniques de neuro-imagerie (i.e.,potentiels évoqués cognitifs (PEC), tomographie par émission de positrons (TEP), imageriepar résonance magnétique nucléaire (RMN)) tentent de préciser la structure et la dynamiquedu traitement des mots écrits d'un point de vue anatomo-fonctionnel (Démonet, Chollet, Ramsay,Cardebat, Nespoulous, Wise, Rascol & Frackowiak, 1992 ; Howard, Patterson, Wise,Brown, Friston, Weiller, & Frackowiak, 1992 ; Paulesu, Frith, & Frackowiak, 1993 ; Petersen,Fox, Posner, Mintum, & Raichle, 1989 ; Pugh, Shaywitz, Shaywitz, Constable, Skudlarski,Fulbright, Bronen, Shankweiler, Katz, Fletcher, & Gore, 1996).Ces deux approches sont évidemment amenées à se rencontrer et à s'enrichir mutuellement(Jacobs & Carr, 1995). Les modèles computationnels permettent de définir le domaine deperformance du système de lecture en analysant les performances de sujets dans des protocolesexpérimentaux précis. Ces analyses psycholinguistiques semblent manquer à un grandnombre d'études en imagerie cérébrale qui aboutissent à des résultats inconsistants (d'après
Conclusion 183l'analyse de Poeppel, 1996). En couplant les prédictions et les analyses de ces modèles auxétudes de neuro-imagerie, on pourra à la fois mieux contraindre les interprétations des donnéesd'imagerie et, en retour, apporter de nouvelles contraintes pour l'élaboration des modèlesde la lecture.BibliographieAaronson, D., & Ferres, S. (1983). A model for coding lexical categories during reading. Journal of ExperimentalPsychology : Human Perception and Performance, 9, 700-725.
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