Projet ANR-13-APPR-0012 – LangLearn : L'apprentissage du langage en contexte
Programme : Apprentissages (APPR) 2013
Année de financement : 2013
Coordinateur du projet : Madame Anne CHRISTOPHE (Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistique)
Partenaires : Laboratoire de Sciences Cognitives et Psycholinguistique
Montant : 411630.0 euros
Durée : 48 mois
Résumé : Durant leurs premières années de vie, les enfants apprennent leur langue maternelle sans effort apparent et sans supervision extérieure. Au cours des dernières années, la recherche sur le développement du langage a fait d’immenses progrès. Cependant, les études expérimentales testant les capacités linguistiques précoces des jeunes enfants se sont principalement concentrées sur des étapes spécifiques du développement linguistique et n’ont généralement pas porté sur le rôle du contexte linguistique et non-linguistique dans l’acquisition du langage. Ce projet a pour ambition de dépasser cette limitation et d’étudier l’impact de la prédiction pendant le traitement en temps réel de la parole par les apprenants. Utilisant le cadre de la théorie Bayésienne, nous faisons l’hypothèse que la reconnaissance de la parole s’effectue grâce à la combinaison de multiples sources d’information qui sont intégrées pour calculer la caractérisation optimale du stimulus observé. Ainsi, la reconnaissance d’un son, d’un mot ou d’un énoncé ne se fait pas uniquement à partir du signal de parole mais aussi à partir de la probabilité des unités linguistiques adjacentes, de notre connaissance du monde ou encore de l’information visuelle disponible. Par exemple, pour reconnaître le mot gâteau dans Ta sœur va manger un gâteau, nous utilisons le fait que le verbe manger prédit des objets comestibles, mais aussi que cette sœur aime les gâteaux et potentiellement que nous la voyons essayer de prendre un gâteau en face de nous.
Dans ce projet, nous allons étudier dans quelle mesure les jeunes enfants et les adultes exploitent des prédictions, ou ‘a priori’ (‘priors’ en anglais) lors de leur traitement en temps réel du langage. En particulier, nous explorons leur intégration à deux niveaux du traitement linguistique : en syntaxe et en phonologie. Pour chacun de ces niveaux, nous allons évaluer trois aspects. Premièrement, nous allons tester comment les jeunes enfants et les adultes apprenant une seconde langue, intègrent plusieurs sources d’information en temps réel pour interpréter la parole. En particulier, nous nous efforcerons d’identifier quelles sources d’informations sont utilisées par les enfants et les adultes pour grouper les mots en catégories linguistiques. Deuxièmement, nous allons tester la flexibilité des a priori. Si les enfants et les adultes mettent à jour directement leurs a priori à partir de l’information disponible dans la parole, alors nous prédisons que contrôler la proportion et le type d’information reçue au cours d’une expérience devrait les amener à adapter immédiatement la manière dont ils traitent l’information. Une telle adaptation démontrerait la flexibilité du traitement du langage au cours de son acquisition, tout comme le cadre Bayésien le suggère. Troisièmement, nous nous concentrerons sur l’existence d’a priori universels. De nombreuses études sur le développement syntaxique et phonologique suggèrent que des enfants apprenant des langues différentes ont des biais d’apprentissages remarquablement similaires. Evaluer l’existence et le rôle de ces a priori universels est crucial pour comprendre comment les enfants exploitent de tels biais durant l’apprentissage, mais aussi comment ils passent d’un traitement ‘universel’ à un traitement ‘spécifique’ à leur langue.
Au total, ce projet examine l’intégration des a priori dans l’acquisition du langage, qu’ils soient universels ou spécifiques à une langue donnée, linguistiques ou non-linguistiques, appris il y a longtemps ou récemment ajustés. Cette approche, qui vise à intégrer toutes les sources d’information disponibles pour le locuteur, permettra non seulement de découvrir des aspects cruciaux du traitement du langage, mais aussi de fournir à la recherche en modélisation les sources d’information qui devraient être incorporées dans de futurs modèles d’acquisition du langage.