effet du nombre des graphèmes en Anglais - Aix Marseille Université
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Modèles de la perception visuelle <strong>des</strong> mots 894.8.1. Les modèles computationnelsComme nous l'avons vu, la distinction <strong>en</strong>tre modèles shématico-verbaux (SV) et algorithmico-computationnels(AC) a tourné à l'avantage <strong>des</strong> seconds ces dernières années. Les modèlesAC sont effectivem<strong>en</strong>t <strong>des</strong> outils théoriques plus précis dans la <strong>des</strong>cription <strong>des</strong> processusmis <strong>en</strong> œuvre lors de la perception visuelle d'un mot. De plus, grâce à leurs implém<strong>en</strong>tationsalgorithmiques, on peut quantifier les performances de ces systèmes artificiels, interactifset complexes. Il est ainsi possible de voir la dynamique interne d'un modèle et de mieuxcompr<strong>en</strong>dre les interactions <strong>en</strong>tre les différ<strong>en</strong>tes dim<strong>en</strong>sions d'un stimulus. Néanmoins, plusieurscritiques peuv<strong>en</strong>t être formulées à l'égard <strong>des</strong> modèles AC. Une première se rapporte àleur complexité. Ces modèles sont <strong>des</strong> systèmes artificiels extrêmem<strong>en</strong>t riches et dont lesperformances ne sont pas toujours prédictibles a priori, <strong>du</strong> fait <strong>des</strong> différ<strong>en</strong>ts niveaux qui intervi<strong>en</strong>n<strong>en</strong>tet interagiss<strong>en</strong>t, <strong>des</strong> <strong>nombre</strong>ux paramètres libres qui détermin<strong>en</strong>t le fonctionnem<strong>en</strong>tglobal <strong>du</strong> modèle. Ces modèles demand<strong>en</strong>t ainsi qu'on les étudie eux-mêmes, c'est-àdireque l'on détermine la gamme <strong>des</strong> comportem<strong>en</strong>ts dont ils sont capables, ou <strong>en</strong>core quel'on sache le rôle <strong>des</strong> différ<strong>en</strong>ts paramètres libres, et dans quelle mesure le choix <strong>des</strong> valeursde ces paramètres est arbitraire ou déterminant. Nous rev<strong>en</strong>ons sur cette question au paragraphesuivant. Une seconde critique concerne la puissance <strong>des</strong>criptive de ces modèles. Du fait<strong>du</strong> grand <strong>nombre</strong> de paramètres libres utilisés, ces modèles ne sont-ils pas <strong>en</strong> mesure de pouvoirfinalem<strong>en</strong>t tout simuler ? Là <strong>en</strong>core, seule une bonne connaissance <strong>des</strong> performancespossibles d'un modèle peut permettre de déterminer exactem<strong>en</strong>t la gamme de ses comportem<strong>en</strong>ts.Toutefois, selon sa complexité, il n'est peut être pas toujours possible d'avoir uneconnaissance aussi claire <strong>du</strong> domaine de performance d'un modèle (i.e., Grainger & Jacobs,1996). Enfin, troisième point, on peut reprocher à ces modèles de créer <strong>des</strong> cadres conceptuelstrop rigi<strong>des</strong>, s'arrêtant parfois sur <strong>des</strong> détails computationnels finalem<strong>en</strong>t peu pertin<strong>en</strong>ts.Ainsi, le risque est de se perdre dans de petites questions se rapportant à la "circuiterie" d'unmodèle donné et de ne plus voir les questions plus générales et ess<strong>en</strong>tielles liées à la compréh<strong>en</strong>sion<strong>du</strong> système étudié lui-même. Le risque théorique est donc de ne plus p<strong>en</strong>ser qu'<strong>en</strong>termes de modèles artificiels spécifiques et très/trop spécifiés, et de ne plus pouvoir sortir deces cadres conceptuels le jour où leur pot<strong>en</strong>tiel <strong>des</strong>criptif maximal est atteint.Pour rev<strong>en</strong>ir à la question de la compréh<strong>en</strong>sion <strong>du</strong> fonctionnem<strong>en</strong>t d'un modèle et <strong>du</strong> rôle<strong>des</strong> paramètres libres, pr<strong>en</strong>ons un exemple. Nous avons réalisé plusieurs simulations à l'aide