Modélisation bayésienne du système lire-écrire

L’acquisition de la lecture et de la production orthographique constitue un apprentissage fondamental pour le développement de l’enfant, car ces compétences soutiennent de nombreux apprentissages ultérieurs. Dès leur entrée en école élémentaire, les enfants sont confronté⸱es à l'apprentissage simultané de la lecture et de l'écriture, qui, outre ses dimensions motrices, inclut la production orthographique. Il est donc crucial de mieux comprendre les mécanismes cognitifs impliqués, afin d’informer les modèles théoriques et les pratiques pédagogiques. Cependant, malgré cette proximité fonctionnelle, ces deux processus ont historiquement été étudiés de manière relativement disjointe. Les modèles théoriques centrés sur la lecture ou la production orthographique sont pour la plupart limités à l'un ou l'autre domaine, et les modèles computationnels qui en résultent ne simulent qu'un nombre restreint de tâches. Ainsi, on trouve des modèles de reconnaissance visuelle de mots et de lecture à voix haute d'un côté, et de reconnaissance auditive de mots et de production orthographique de l'autre. Aucun modèle existant ne permet de simuler au sein d'un même système des tâches variées liées à la lecture et à l'orthographe et d'en décrire finement les interactions. Cette thèse s'intéresse aux interactions entre représentations et processus orthographiques et phonologiques dans les tâches de lecture et de production orthographique. L'objectif principal est l'élaboration d'un modèle computationnel du système lire-écrire capable de simuler un ensemble de tâches variées, de la lecture à voix haute à l'épellation sous dictée. Sur la base d'un modèle probabiliste de lecture à voix haute préexistant, le modèle BRAID-Acq développé par Steinhilber (2023), nous introduisons un nouveau modèle computationnel, le modèle BRAID-Spell.Ce modèle simule des tâches liées à la lecture (reconnaissance visuelle de lettres et mots, décision lexicale visuelle, lecture à voix haute) et à la production orthographique (reconnaissance auditive de phonèmes et mots, décision lexicale auditive, épellation). Pour ce faire, nous complémentons le précédent modèle BRAID-Acq d'un nouveau sous-modèle sensoriel des phonèmes, permettant au modèle de percevoir des stimuli auditifs sous la forme d'une séquence de phonèmes. Ce sous-modèle inclut en outre une matrice de confusion de phonèmes, un modèle temporel de présentation du stimulus auditif et un parcours attentionnel de la représentation phonologique perçue, qui fonctionne à la manière d'une boucle phonologique et permet le maintien en mémoire du stimulus après l'écoute du stimulus auditif. Nous utilisons le modèle BRAID-Spell pour rendre compte de différents effets classiques de la lecture et de la production orthographique, comme les effets de longueur, de fréquence et de régularité, ainsi que des effets d'interactions entre orthographe et phonologie, jusque-là hors de portée des modèles centrés sur une tâche spécifique, et en particulier les effets liés à la consistance feedforward et feedback en lecture et production orthographique. Il est également employé pour simuler des tâches de simple reconnaissance visuelle ou auditive de mots, afin de rendre compte d'effets d'interférences multimodales dans ces tâches classiquement classifiées comme strictement limitées à la modalité de la stimulation. Notre contribution illustre la pertinence d'une approche de modélisation des systèmes, au lieu de l'approche classique de modélisation de tâches expérimentales isolées. Ceci nous permet d'unifier et de relier les cadres théoriques précédemment séparés, mais également de rendre compte d'effets d'interactions entre les modalités orthographiques et phonologiques, au-delà des domaines d'application limités des modèles computationnels précédents.