effet du nombre des graphèmes en Anglais - Aix Marseille Université
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82Modèles de la perception visuelle <strong>des</strong> motscorrespondant aux triplets de lettres le composant. Ces unités <strong>en</strong>voi<strong>en</strong>t <strong>en</strong>suite leur activationau niveau <strong>des</strong> unités cachées, lesquelles excit<strong>en</strong>t à leur tour les unités phonologiques. Le modèles'appuie finalem<strong>en</strong>t sur une procé<strong>du</strong>re d'appr<strong>en</strong>tissage utilisant un algorithme de rétropropagation<strong>du</strong> gradi<strong>en</strong>t de l'erreur ("Back-propagation", Rumelhart, Hinton, & Williams,1986). Cet algorithme compare l'activation obt<strong>en</strong>ue au niveau <strong>des</strong> unités phonologiques àl'activation souhaitée et calcule une mesure de l'erreur pro<strong>du</strong>ite. Cette erreur est <strong>en</strong>suite utiliséepour ajuster le poids <strong>des</strong> connexions prov<strong>en</strong>ant <strong>des</strong> unités cachées, puis <strong>des</strong> unités orthographiques.Cette procé<strong>du</strong>re a pour <strong>effet</strong> de ré<strong>du</strong>ire l'erreur pro<strong>du</strong>ite à chaque essai.Après un certain <strong>nombre</strong> d'époques, le modèle est c<strong>en</strong>sé avoir appris les relations orthophonologiquesprés<strong>en</strong>tes dans le lexique qui lui a été prés<strong>en</strong>té et il est possible de passer à laseconde phase de test. On prés<strong>en</strong>te alors une <strong>en</strong>trée orthographique au modèle. L'activationpasse <strong>en</strong>suite jusqu'aux unités cachées et, <strong>en</strong>fin, aux unités phonologiques. On mesure alors,une fois <strong>en</strong>core, un score d'erreur. Ce score indique le niveau de performance <strong>du</strong> modèle pourun mot donné. Seid<strong>en</strong>berg et McClelland prés<strong>en</strong>t<strong>en</strong>t dans la suite de leur article une série <strong>des</strong>imulations montrant que leur modèle à voie unique est capable de simuler notamm<strong>en</strong>t les<strong>effet</strong>s de régularité/consistance ainsi que les interactions <strong>en</strong>tre fréqu<strong>en</strong>ce et régularité (Seid<strong>en</strong>berget al., 1984 ; Taraban & McClelland, 1987).Malgré sa capacité à simuler un grand <strong>nombre</strong> de données expérim<strong>en</strong>tales et plus particulièrem<strong>en</strong>tà r<strong>en</strong>dre compte <strong>du</strong> problème de l'inconsistance grapho-phonémique, ce modèle atrès vite été critiqué sur la question de la généralisation de son appr<strong>en</strong>tissage et, donc, de laprononciation de non-mots. Besner, Twilley, McCann, et Seergobin (1990) ainsi que Coltheartet al. (1993) soulign<strong>en</strong>t la faiblesse <strong>du</strong> modèle à cet égard. Ces auteurs utilis<strong>en</strong>t unesérie de non-mots issue de l'étude de Glushko (1979) et montr<strong>en</strong>t, par exemple, que le modèlepro<strong>du</strong>it seulem<strong>en</strong>t 69% de prononciations correctes contre 91% dans les conditions les plusdifficiles pour les sujets humains. Seid<strong>en</strong>berg et McClelland (1990) répond<strong>en</strong>t à cette critique<strong>en</strong> indiquant que leur modèle est limité dans ses capacités de généralisation à cause del'échantillon lexical utilisé. Ce lexique ré<strong>du</strong>it ne permettrait pas, selon eux, d'atteindre un niveausatisfaisant pour généraliser correctem<strong>en</strong>t l'<strong>en</strong>semble <strong>des</strong> relations ortho-phonologiques.Il reste néanmoins que ce modèle semble bi<strong>en</strong> limité, non pas de par sa faible expéri<strong>en</strong>ce, maisbel et bi<strong>en</strong> à cause de ses choix computationnels et surtout représ<strong>en</strong>tationnels. Une autre critiqueporte sur la manière dont le modèle simule <strong>des</strong> lat<strong>en</strong>ces de prononciation. Seid<strong>en</strong>berg et