, mais 3/4 voisins sont nécessaires pour que la différence de performance soit marquée. L'explication de l'effet de la densité du voisinage est similaire à l'explication de l'effet de fréquence de voisinage de la Section 4. Dans ce dernier cas, comme on l'a montré précédemment, c'est le voisin très fréquent qui porte l'essentiel de la masse de probabilité durant les premières itérations. Pour l'effet de la densité du voisinage, c'est la « somme » des voisins qui porte l'essentiel de la masse de probabilité. Et dans les deux cas, une fois que l'identité des lettres se précise suffisamment, c'est le mot qui correspond au stimulus qui accapare la masse de probabilité. Pour la tâche de décision lexicale en condition non-mot (Simulations B08), BRAID simule avec succès l'effet inhibiteur de la densité du voisinage sur la réponse correcte NON. On constate sur les courbes de décours temporel (Figure 6.10) que BRAID commet beaucoup d'erreurs liées à la limite de 1500 ms imposée dans les simulations, Ce résultat est reproduit dans les Simulations B08 en condition mot. Dans cette simulation, un faible avantage est déjà observé avec un unique voisin

. Boehm, . Hawkins, . Brown, . Van-rijn, and . Wagenmakers, ), cela ne devrait pas changer les effets observés, mais seulement les « lisser ». Enfin, pour la tâche de reconnaissance visuelle de mots (Simulations B08), BRAID simule avec succès l'effet inhibiteur de la densité du voisinage de l'étude B et l'absence d'effet de l'étude C, mais échoue à montrer l'effet facilitateur de l'étude A. Dans cette série de simulations, on constate que BRAID simule un effet inhibiteur lié à une forte densité de voisinage, sauf pour l'étude C. Dans cette étude, les mots utilisés sont de fréquence moyenne et les écarts de densités de voisinages n'apparaissent pas suffisamment différents, ce qui pourrait expliquer l'absence d'effet observée. En effet, Il est probable que les participants n'adoptent pas la même stratégie. Par exemple, lorsque le seuil de décision prédéfini n'est pas atteint mais que les 1500 ms de présentation sont écoulées, il pourraient faire un tirage aléatoire suivant leur distribution sur la variable d'appartenance lexicale D t , et répondre en conséquence, 2012.

, Cette dernière remarque explique que l'effet inhibiteur produit par BRAID est un effet robuste du modèle

, Cette question renferme en fait deux sousquestions. La première concerne l'architecture du modèle à proprement parler : quels sont les niveaux de représentation nécessaires et leurs connexions ? La seconde concerne le traitement des lettres du stimulus : doit-il être parallèle ou sériel ?, Ce sont deux questions distinctes que nous avons traitées séparément

, Le choix d'une architecture à trois niveaux est motivé tout d'abord par le large consensus que l'on trouve dans la littérature, Quelle structure pour un modèle de reconnaissance visuelle de mots ? Nous avons répondu à cette question avec l'Hypothèse 1 : L'architecture du modèle repose sur une structure à trois niveaux : le niveau sensoriel des lettres, 1996.

D. Phénix and . Valdois-;-adelman, qui se focalisent sur des propriétés spécifiques du processus de reconnaissance visuelle de mots : l'effet de fréquence pour le modèle BR (Norris, 2006), la distribution de la position des lettres pour le modèle Overlap (Gomez et al., 2008) et la sérialisation du processus d'identification des lettres et de leur position pour le modèle LTRS, Par opposition, on ne retrouve pas cette architecture dans les modèles abstraits, 2006.

. Le-choix-d-;-coltheart, adopter une architecture à trois niveaux est également motivé par les possibilités d'ouverture offertes vers les autres champs d'études de la lecture, On la retrouve également dans le modèle computationnel de contrôle des mouvements oculaires E-Z reader, 1998.

S. Le-modèle, C. Whitney, and ;. Va-(paap, L'objectif de ces modèles est de rendre compte des effets d'amorçage en décision lexicale, l'amorce étant constituée des lettres du stimulus auxquelles on a appliqué une transformation (transposition, duplication, insertion, suppression, substitution, etc.). Cependant, cette proposition d'encodage distribué de la position est loin d'être la plus répandue, Le traitement des lettres est-il parallèle ou séquentiel ? Nous avons répondu à cette question avec l'Hypothèse 2 : le traitement des lettres du stimulus est réalisé en parallèle, 1982.

, Ce codage a été mis en défaut dans des tâches de décision lexicale avec amorçage, où l'amorce était créée en manipulant les lettres du stimulus : transposition de lettres adjacentes ou suppression d'une lettre, L'option du codage « strict » consiste à encoder l'identité des lettres dans la position exacte où elles apparaissent dans la séquence, 2004.

. Gomez, ) et à montrer la capacité de ces modèles à simuler les résultats comportementaux problématiques pour les modèles à codage positionnel relatif. En résumé, un codage strict ne saurait rendre compte des données d'amorçage avec transposition de lettres. Un codage relatif est capable de simuler la plupart des résultats comportementaux sur ce type de tâches. Néanmoins, les modèles dotés d'un encodage distribué sont plus performants : ils rendent compte des données simulées par les modèles à encodage relatif et de certains résultats spécifiques qui ne peuvent être simulés par ces derniers. Ils démontrent ainsi leur bonne capacité de simulation dans le cadre d'un modèle plus parcimonieux qui ne postule pas de niveau supplémentaire d'encodage orthographique, comme les bigrammes ouverts. Si on se focalise maintenant sur les modèles à encodage distribué de la position des lettres du stimulus, les implémentations proposées varient selon les modèles, L'option du codage « relatif » consiste à encoder la position d'une nouvelle lettre par rapport aux lettres précédentes. Bien que plus flexible, ce codage a également été mis en défaut dans différentes expériences comportementales, 2008.

. Reichle, Dans ce modèle, le stimulus est représenté sous forme d'une image en deux dimensions, permettant de représenter un ou deux mots. Le composant attentionnel a deux fonctions : isoler le mot qui fait l'objet du traitement et faciliter l'extraction des traits caractéristiques de ce mot dans la zone couverte par l'attention, en filtrant les informations en dehors de la zone attentionnelle, Quel est le rôle de l'attention visuelle dans la reconnaissance de mots ? Nous avons répondu à cette question avec l'Hypothèse 5 : le modèle contient un composant attentionnel dont le rôle est de faciliter le traitement des portions d'intérêt du stimulus, au détriment des autres. L'attention visuelle est implémentée dans un seul des modèles computationnels de reconnaissance visuelle de mots parmi ceux présentés dans ce travail, le modèle MORSEL (Mozer & Behrmann, 1990.

E. Risko, . Stolz, and . Besner, Dans les simulations présentées dans cette thèse, la moyenne de cette distribution coïncide avec la position du regard, même si ces deux variables sont manipulables indépendamment. La variance de la distribution attentionnelle est modulée par la longueur de la séquence à traiter. On peut, comme précédemment, se demander pourquoi la plupart des modèles de reconnaissance de mots n'intègrent pas de composant attentionnel, et, malgré cela, parviennent à simuler avec succès un large panel de résultats comportementaux. D'une part, on a longtemps considéré que la reconnaissance de mots était automatique chez le lecteur expert et qu'elle ne mettait donc en jeu aucun traitement attentionnel. Pourtant, ces considérations ont été remises en question il y a plus de quarante ans, par Becker (1976), qui a démontré que les performances en décision lexicale étaient diminuées en condition de double tâche, ce qui est généralement interprété comme démontrant l'implication de l'attention. Très récemment, Besner et al. (2016) a montré que la décision lexicale devenait impossible lorsque le mot était présenté à une position inattendue. Ces résultats suggèrent que l'attention est impliquée dans la reconnaissance des mots même fréquents, Son rôle a également été mis en évidence dans les premières étapes du traitement du stimulus, 1990.

, simuler les courbes observées expérimentalement, c'est-à-dire des courbes de performances très piquées, « en V inversé », caractéristiques de la performance des faibles lecteurs

, Comment rendre compte des effets d'encombrement perceptif ou « crowding

, Nous venons de voir que l'acuité donne un avantage à la lettre fixée mais pénalise l'identification à mesure que l'on s'éloigne du point de fixation. Nous avons également vu précédemment que la distribution de l'attention sur la séquence à traiter module l'identification des lettres. Ainsi, la lettre située sous la moyenne de la gaussienne est identifiée plus efficacement que les autres lettres de la séquence

D. Whitney and . Levi, En fait, aucune nouvelle hypothèse n'était nécessaire. C'est, dans BRAID, le mécanisme d'interférences latérales qui rend compte des phénomènes de « crowding ». Ce mécanisme d'interférence, postulé pour les besoins d'encodage positionnel du modèle, a pour effet secondaire de rendre compte des interférences entre lettres adjacentes caractéristiques du « crowding ». En effet, pour chaque lettre de la séquence du mot, l'encodage positionnel distribué induit une incertitude sur l'identification de la lettre cible et de ses voisines, Aucune hypothèse n'a été spécifiquement formulée pour rendre compte de ce phénomène, selon lequel la perceptibilité d'une lettre est réduite lorsque celle-ci est entourée d'autres lettres, 2011.

;. Ainsi, D. Martelli, . Filippo, . Spinelli, ;. Zoccolotti et al., Tel que précisé dans la section précédente, l'objectif de cette simulation était de reproduire les courbes d'OVP caractéristiques des faibles lecteurs et des lecteurs dyslexiques. Nous avons montré que BRAID était capable de reproduire ces courbes moyennant une réduction de la variance de la distribution attentionnelle sur la séquence du mot. Il était donc tentant d'en conclure que cela (réponse NON en DL) parce que ne correspondant à aucun mot connu peut être apprise et intégrée aux connaissances lexicales. La première question sera de déterminer si un mot nouveau peut être appris à partir du traitement parallèle de la séquence des lettres qui le composent. La réponse à cette question devrait être négative si le modèle est fidèle aux données comportementales. En effet, les débutants lecteurs traitent les mots lettre à lettre, ce qui reflète un traitement sériel systématique et laborieux. Apprendre la forme orthographique d'un nouveau mot semble donc impliquer d'extraire une information optimale sur l'identité des lettres dans chacune des positions de la séquence. Cela impliquerait de manipuler la distribution de l'attention de façon à « piquer » sur chacune des lettres successivement et à réduire voire annuler toute interférence latérale. Cette manipulation de l'attention permettra de passer d'un traitement parallèle (distribution de l'attention sur la séquence de lettres) à un traitement sériel (réduction de la variance de distribution de l'attention à une seule lettre cible à la fois et déplacement attentionnel). C'est là une originalité forte du modèle BRAID qui ressemble en cela fortement à ces prédécesseurs dotés d'un composant attentionnel, selon BRAID, l'identification des lettres dans la séquence du mot est modulée par le jeu combiné de l'acuité visuelle, de l'attention et des interférences latérales. Expérimentalement, les profils classiquement observés lors du traitement de séquences de cinq lettres centrées sur le point de fixation sont « en W » sur les scores et « en M » sur les temps d'identification. Ces profils reflètent les effets limités d'interférence latérale sur les lettres des extrémités (conduisant à une identification meilleure et plus rapide des lettres initiales et finales) et l'effet facilitateur du pic attentionnel en position centrale, 1990.

, dans cette direction, dans lequel nous explorons la capacité du modèle à basculer d'un mode « rapide et parallèle » pour les mots connus, à un mode « lent et sériel » pour les mots nouveaux

I. , P. , and L. , dans la mesure où il est doté d'une majorité de composants qui ne sont spécifiques à aucune langue. En fait, les composants implémentés ne sont même pas spécifiques au traitement des lettres et des mots. Par exemple, les interférences latérales traduisent vraisemblablement des propriétés neurobiologique du traitement des formes visuelles dans les couches successives du cortex visuel. Dans ces traitements, les objets différents mais très proches peuvent tomber dans le même champ récepteur d'un neurone ou d'une population de neurones, et donc interférer, Universalité du modèle Le dernier point que nous souhaitons aborder dans le cadre de cette discussion concerne l'universalité du modèle BRAID, qui pourrait être exploitée à plus long terme. En effet, nous remarquons que, dans BRAID, il y a quelques hypothèses qui sont spécifiques du traitement visuel des lettres et des mots, 2012.

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, Liste des mots. Matériel issu de Johnston, issue.2, 1978.

, ? Position 1 sink, hell, date, damp, bone, buck, dane, cent, foot, file, bake, have, dear, lent, hook, sore, feed, wink, sell, gate, ramp, gone, tuck, pane, dent, loot, wile, wake, wave, wear, sent, rook, tore, weed, ship, hewn, drip, boat, june, beam, deck, crag, fist, fife, bait, here, darn, long, hoof, seem, ford, whip, sewn, grip

, ? Position 2 hall, last, mall, find, dock, mist, lack, mess, bell, show, mist, shot, pill, slat, tall, fall, bend, hill, lost, mill, fond, duck, most, lick, miss, boll, slow, must, slot, poll, spat, toll, fell, bind, dart, cast, mane, nine, mock, live, lace, mend, belt, shed, silk, shop, sift, slur, warm, want, sell

, seen, clap, slim, heal, bald, boon, lead, ting, seam, wind, bark, leap, dean, harp, fork, cart, bean, seep, claw, slip, hear, bale, boot, leak, tint, sear, wing, barn, gulf, meal, stem, loom, pose

, Matériel construit à partir des mots de quatre letres issus de l'article. La lettre critique est conservée à la même place. Les trois lettres restantes sont mélangées et assignées à un autre mot. Enfin une dernière passe garantit que les non-mots ainsi crées n

, Simulation A02 : Effet de supériorité des pseudo-mots

, Liste des mots Position 1 dark, park, date, late, deep, keep, four, your, look, took, lord, word, much, such, test

, Position 2 came, come, fall, full, firm, form, gave, give, held, hold, list, lost, love, live, mass, miss, most, must, post

, Liste des pseudo-mots Position 1 darl

, Position, vol.2

T. , Position, vol.3

, Liste des non-mots Position 1 crea

, Simulation A03 : Effet de supériorité des pseudo-mots

, Liste des mots (ils sont à la base de la construction des autres séries)

, Position 2 fall, full, firm, form, hell, hill, list, lost, mass, miss, most, must

, Position 3 then, than, mark, mask, prim, prom, moms, mops, gags, gaps, muse, mute, laps, labs, risk, rink, want, wast, chap, p.chip

, Liste des pseudo-mots Position 1 darl, parl, lort, wort, muct, suct, tesk, resk, whab, thab, fasl, casl, fanc, manc, bogr, dogr, madr, sadr

, Position, vol.2

, Position 3 chen, chan, fark, fask, pril, prol, poms, pops, rags, raps, nuse, nute, faps, fabs, tisk, tink, kant, kast, thap, p.thip

, Position 4 fand, fank, vild, vilk, fich, fick, nall, nalk, drat, drap, frag, fraw, swot, swop, drip, drid, vack, sact, rind

, Liste des non-mots (consonnes)

, Position 1 dqrk, psrk, lfrd, wgrd, mjch, skch, tlst, rmst, whct, thct, fvst, cfst, fjns, mlns, bvgs, dcgs, mkde

, Position 2 fpll, fkll, fxrm, fqrm, hwll, hbll, lmst, lqst, mdss, mfss, mhst, mjst, pdst, pgst, ltck, ldck, bwts, bvts, ftnd

, Position 3 thvn, thcn, mxrk, mdsk, prtm, prjm, mdms, mgps, ghgs, gjps, mkse, mlte, lrps, ltbs, rcsk, rbnk, wpnt, wlst, chzp, p.chfp

, Liste des non-mots (QJX)

, Position 1 djqx, pjqx, lqxj, wjqx, mxjq, sqxj, tqjx, rqjx, wqjx, tjxq, fjqx, cqjx, fjxq, mxqj, bqxj, dxqj, mxjq, sjxq, rqjx

, Position 2 jaqx, xujq, jiqx, qojx, xejq, xiqj, jixq, qoxj, jaxq, jixq, xoqj, juqx, qojx, xajq, jiqx, xojq, qexj, jixq, xijq

, Position 3 jqex, jqax, jqrx, qjsx, qxij, xjoq, xjmq, jqpx, xjgq, xqpj, xqsj, xqtj, qxpj, xjbq, jqsx, qjnx, jqnx, jqsx, jxaq

, Position 4 qjxd, qxjk, jxqd, xqjk, xjqh, xqjk, jxql, jqxk, xjqt, jqxp, jxqg, xjqw, qjxt, jqxp, jxqp, qxjd, jqxk, xqjt, jqxd

, Simulation, vol.01

, Liste Mots non homographes concrets Fréqence 10 pond, lung, disc, pest, fern, tepid, moth, merge, ramp, sewer

, Fréqence 100 cliff, lamp, barn, flesh, bird, grass, clay, rice, ocean, roof, tray, song, movie, wagon, cigar, gift, bacon, gang, wine

, Liste Mots non homographes abstraits Fréqence 10 risky, myth, mirth, trite, pact, veto, glee, defy, elite, farce

, Fréqence 100 loss, pure, task, legal, lend, fury, ugly, debt, magic, grief, hint, occur, event, skill, solve, lazy, fate

, Liste Mots homographes concrets

, Fréqence 10 dice, fuse, grill, crane, rake, stain, sling, tart, helm, snuff, mesh, stud, crumb, gorge

, Fréqence 100 lace, rock, sheet, chest, belt, pipe, shed, duck, organ

, Liste Mots homographes abstraits/concrets Fréqence 10 peck, flap, raft, prone, pawn

, Liste Mots homographes abstraits/concrets pird

, Simulation B02 : Effet de légalité des non-mots

, Liste Non-mots illégaux non-prononçables fuzg, glazb, tufk, cresf, graft, blacf, crudf, spokf, crepf, rudk, trucp, cravb, topk, railg, thonb, grovt, crabg, ratn, bravg, ponv, framk, winp

, Liste Non-mots illégaux prononçables tritv, tubw, spitj, stuml, likj, flipb, rakv, latv, codg, stagv, safv, crazj, sagm, brakv, ghosj, crafj, stakg, stagb, crepw, grunw, scolr, flamr, spitk, skatb

L. Non and -. ,

, bikes, mocha, sassy, bulge, swear, plugs, shyly, drily, belts guess, raped, vicar, snogs, llama, beads, brook, fugue, slept, molar snoop, erase, steel, bijou, squab, taxis, paint, wired, thorn, divan frizz, crank, moans, ropes, lingo, pylon, aides, wards, shops, cream muzak, wound, fared, opine, shore, rolfy, power, splay, sweat, temby eaves, grubs, foggy, japan, naira, agree, wrest, noise, herod, dealt price, minor, sonny, bills, maser, heels, rebut, foxes, semen, sends cabby, begot, venue, aloft, match, cacti, wheel, hecks, agues, poofy pates, delta, toils, flaps, limbo, kazoo, scree, gummy, sinks, stagy climb, these, slime, Simulation B03 et B04 : Effets de fréquence des mots alone, onion, repel, veils, dales, papas, galas, snook, visas, sisal codex