Modélisation de la lecture grâce à un modèle connexionniste

Modélisation de la lecture grâce à un modèle connexionniste

Le modèle connexionniste• Rejet de la notion de représentation• Opérations mentales vs calculs• Notion de traitement parallèle distribué (PDP = parallel distributed processing)• Idée de base: cerveau composé d’unités ou neurones connectées entre elles en un immense réseau

• Chaque neurone effectue des opérations simples :– Réagir ou non à excitation, transmettre ou non à ses voisins…

• Certaines connexions sont plus fréquemment sollicitées– Configurations stables, constellations

• Quand les neurones d’une constellation sont excités, ils envoient des messages à leurs voisins et activent des configurationsglobales

Critiques du modèle computationniste :– On ne peut étudier la pensée sans tenir compte des contraintes liées à la structure du cerveau donc : partir des neurones et de leur enchevêtrement

– Conception en série incompatible avec rapidité du traitement d’information :

traitement parallèle pour expliquer la rapidité

– Refus de la notion de modularité

Modèle: la pensée résulte de l’activité d’un immense ensemble de neurones (millions de neurones, milliards desynapses)

Comparaison Biologique/naturel

Modèles connexionistes

ai=pijaj

a (sortie)=(p11*a1)+(p12*a2)+(p13*a3)

i=1

p11 p12 p13

a1 a2 a3

j=1 j=2 j=3

Réseau connexionniste = ensemble d’unités

Unités ou neurones

Réseau multicouches

Neurones Neurones d’entréed’entrée

NeuroneNeurone de sortiede sortie

CoucheCouchecachéecachée

Poids Poids des des connexionsconnexions

Propriétés1. Les connexions entre les unités permettent la transmission d’un niveau donné d’activation. Si le poids d’une connexion est négatif par exemple, l’unité en question transmettra une inhibition plutôt qu’une activation. Par conséquent, dans ces réseaux, on parle de transmission d’activation et non plus de transmission d’information symbolique comme c’était le cas pour les modèles de type cognitifs.

2. Les opérations réalisées par chaque unités sont de simples modifications arithmétiques opérées sur le signal d’entrée. On parle d’opérations locales.

3. Il n’y a pas de processeur central qui contrôle le fonctionnement du réseau.

4. Les réseaux connexionistes sont capables d’apprendre grâce à l’ajustement progressifs des poids des différentes connexions de chaque unités.

Les différents types de réseaux :1- Les réseaux à connexions stables

les poids sont fixes (McClelland & Rumelhart, 81)

mot

lettre

Traits visuels

a=-2 a=-2 a=0 a=2 a=0

H L E T F

p=-1

p=+1

T

2- Réseaux à algorithmes d’apprentissage

les poids sont appris par le réseau

La règle Delta de rétro-propagation de l’erreur

w= e a

erreur poids

Coefficient d’apprentissage

Conception « classique », computationiste :

La reconnaissance visuelle des mots repose sur 2 processus différents :

Une procédure visuelle

« accès direct ».

La reconnaissance visuelle des mots repose sur 2 processus différents :

Une procédure visuelle

« accès direct ».

Une procédure phonologique

« accès indirect ».

Modèle à double accès (Coltheart, 1978).

L’étape d’assemblage n’est pas instantanée.

Seidenberg & McClelland (1989)Unités orthographiques Unités phonologiques

couche cachée

couche d'entrée

stimulus

400 unités

200 unités

460 unités400 unités

Simulation

• Appentissage (3000 mots)

• 250 époques pour l’apprentissage (230 HF, 10 BF)

• Erreur d’activation : Aentrée-Asortie

Résultats :

PrononciationFréquence, Régularité, voisinage mais difficultés avec pseudomots

Développement

apprentissage

pathologies

Phase de test sur 3000 mots : 63 erreurs de prononciation

Très proches des erreurs des dyslexiques

5 spécifiques14 communes

10 spécifiques8 communes