la position de la segmentation induite), et ce, d'autant plus efficacement que les frontières
syllabiques se conforment aux règles phonologiques universelles.

Afin de vérifier cela, nous avons émis deux hypothèses opérationnelles.

**Hypothèse opérationnelle 1a.** Les adultes experts-lecteurs et illettrés devraient rejeter les non-mots comme n'appartenant pas au lexique français/comme n'étant pas des items connus beaucoup plus rapidement lorsque la structure syllabique est illégale que lorsque la structure syllabique est légale dans la langue française. Dans la mesure où les items sont des non-mots, donc non existants, mais que la structure syllabique est une structure légale, cela devrait créer une ambiguïté et induire des interférences chez les participants. Nous devrions donc observer une préférence et donc un temps de réaction beaucoup plus long pour rejeter les items de type $V_1C_1*C_2V_2C_3$ que pour rejeter les items—par ordre de préférence— de type $V_1*C_1C_2V_2C_3$ et les items de type $V_1C_1C_2*V_2C_3$.

**Hypothèse opérationnelle 1b.** Si les adultes experts-lecteurs et illettrés sont effectivement sensibles aux règles phonologiques universelles, celles-ci devraient faciliter les stratégies de segmentation syllabiques. Plus précisément, lorsque les profils de sonorité seront légaux en frontières syllabiques, cela devrait engendrer des temps de réponses corrects beaucoup plus longs pour rejeter des items comme n'appartenant pas au lexique français que lorsque les profils de sonorité seront illégaux en frontières syllabiques.

Ainsi, en résumé, plus un non-mot aura une structure syllabique attestée en français et un profil de sonorité légal en intervocalique, et plus les temps de réaction pour rejeter ces items devraient être lents. A l'inverse, plus un non-mot aura une structure syllabique non attestée en français et un profil de sonorité illégal en frontière syllabique, et plus les temps de réaction pour rejeter ces items devraient être rapides.

### 3.3. Résultats obtenus chez les adultes experts-lecteurs.

Une analyse de variance (ANOVA) à mesures répétées a été réalisée grâce au logiciel IBM SPSS Statistics®. Cette ANOVA comportait deux facteurs intra-sujets : la structuration syllabique, à trois modalités ($V_1*C_1C_2V_2C_3$, $V_1C_1*C_2V_2C_3$, et $V_1C_1C_2*V_2C_3$), et le profil sonore en frontière syllabique, à cinq modalités (High-Fall, Low-Fall, Plateau, Low-Rise, et High-Rise). Ainsi, notre
plan expérimental est donc décrit comme étant de la forme S₁₄₄*A₃*B₅. Nos analyses portent sur les données de 144 participants. En effet, nous avons exclu 30 participants en raison d'un bilinguisme évident (langue maternelle autre que française) et/ou d'une latéralité gauchère qui auraient potentiellement pu avoir une influence sur nos résultats et/ou de réalisation de la tâche sur la base du hasard. Le nombre de réponses correctes, ainsi que les temps de réponses corrects ont été analysés. Ces derniers ont été standardisés en deux étapes. Tout d'abord, nous avons considéré les temps de réponses inférieurs à 250msec ou supérieurs à 2500msec comme aberrants, et donc comme des erreurs. Ici, les temps de réponse restants éloignés de plus ou moins deux écarts-types de la moyenne de chaque condition expérimentale étaient remplacés par la moyenne de la condition. Cette procédure concerne 6,57% des données.

### 3.3.1. Analyse des temps de réponses correctes.

<caption>Tableau 2. Temps moyen de réponses correctes en fonction de la structuration et du profils sonore en frontière syllabique.</caption>

Nb. Moyennes (en noir) et Ecarts-types (en rouge).

<table><thead><tr><th></th><th>High-Fall</th><th>Low-Fall</th><th>Plateau</th><th>Low-Rise</th><th>High-Rise</th></tr></thead><tbody><tr><td>S1 (u/lbyr)</td><td>527<br>(127,66)</td><td>525<br>(128,90)</td><td>542<br>(139,65)</td><td>527<br>(121,12)</td><td>530 (133,66)</td></tr><tr><td>S2 (ul/byr)</td><td>530<br>(129,71)</td><td>527<br>(127,67)</td><td>546<br>(136,57)</td><td>530<br>(132,56)</td><td>528 (122,97)</td></tr><tr><td>S3 (ulb/yr)</td><td>523<br>(123,08)</td><td>525<br>(117,85)</td><td>533<br>(121,22)</td><td>530<br>(130,37)</td><td>532 (133,45)</td></tr></tbody></table>
Les résultats de l’analyse de variance (ANOVA) nous montrent :

Un effet principal de la sonorité uniquement, F(4, 572) = 11,44, p < .001, η²<sub>P</sub> = 0.074. Aucun effet principal du facteur « structure » n'a été mis en évidence, ni un effet d'interaction entre les deux facteurs structure*sonorité.

Compte tenu des résultats obtenus, des analyses de comparaisons par paires avec correction
de Bonferroni ont été réalisées afin d'étudier plus en détail le facteur « sonorité »
uniquement. Ces tests montrent des temps de réponses significativement plus longs pour le
profil sonore Plateau (M= 540 ± 0,45) que pour tous les autres profils sonores : High-Fall (M
=527 ± 123,81), Low-Fall (M =526 ± 121,55), Low-Rise (M =529 ± 125,05) et High-Rise (M =530
± 127,16). Aucune autre différence de temps de réponses significatives n'a été montrée entre
les autres profils sonores.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 15. Temps de réponses moyen (en msec) en fonction du profil sonore en frontière syllabique.</figcaption></figure>

3.3.2. Résultats obtenus chez les personnes illettrées.
Une analyse de variance (ANOVA) mixte avec les facteurs suivants a été réalisée :
le facteur Structure (à trois modalités), le facteur Profil Sonore (à cinq modalités),
le facteur Scolarité (effectuée en France ou en français dans les départements
d'outre-mer), et le facteur Niveau de lecture (à trois modalités, faible, moyen,
avancé). Ainsi, nous avions un plan de type $S_{N/14}*<A_3*B_5>*C_2*D_3$, où A correspond
à la structure syllabique, B, le profil sonore, C, l'endroit de scolarisation et D, le
niveau d'exposition à la lecture. Nous nous sommes intéressés aux temps de
réponse corrects uniquement.

### 3.3.2.1. Analyse des temps de réponse corrects.

Les TR ont été analysés à l'aide du logiciel SPSS (Cf. Annexe C).

L'ANOVA portant sur l'ensemble des facteurs et étudiant le nombre de réponses correctes a
mis en évidence :

* Un effet principal tendanciel de la sonorité, $F(2, 14) = 2,990, p = .089, \eta_p^2 = 0.272$,

* Un effet d'interaction tendanciel profil sonore × niveau, $F(3, 14) = 2,782, p = .075, \eta_p^2 = 0.41$

* Un effet d'interaction tendanciel sonorité × structure, $F(3, 24) = 2,895, p = .057, \eta_p^2 = 0.266$

* Une triple interaction tendancielle est également observée entre les facteurs sonorité × structure × niveau, $F(6, 24) = 2,093, p < .093, \eta_p^2 = 0.343$.

* Une interaction tendancielle entre les facteurs sonorité × structure × scolarité × niveau, $F(6, 24) = 2,105, p < .091, \eta_p^2 = 0.345$.

* Aucun effet principal significatif n'a été mis en évidence pour le facteur « structure ».

Au vu de ces résultats, nous avons analysé plus précisément les variations pour le facteur
sonorité ainsi que pour les différentes interactions. Des tests de comparaisons par paires avec
correction de Bonferroni ont été réalisées afin d'étudier cela plus en détail.
### 3.3.1.2. Analyses comparatives du facteur « sonorité ».

Pour un alpha à p = .089, et tout groupe confondu, le test met en évidence des différences de temps de réponses entre les profils High-Fall (M = 1134 ± 316,95) et Low-Fall (M = 1081 ± 224,80), et entre les profils Low-Fall et High-Rise (M = 1132 ± 270,05).

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 16. Temps de réponse correct en fonction du profil de sonorité.</figcaption></figure>

### 3.3.1.3. Analyses comparatives de l'interaction « position* sonorité ».

Les tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni et à l'alpha p = .057 met en évidence que, tout groupe confondu, lorsque la structure du non-mot est de type « U*LBYR », les adultes illettrés ont tendance à avoir des temps de réponses corrects significativement plus lents lorsque ces derniers ont un profil sonore High-Fall en intervocalique (M = 1159,86 ± 384,21) que lorsqu'ils ont un profil Low-Rise (M = 1089,86 ± 271,26). Lorsque la structure du non-mot est de type « UL*BYR », ils ont tendance à produire des temps de réponses corrects significativement plus lents pour les profils High-Fall (M = 1146,28 ± 331,64), que pour les profils Low-Fall (M = 997,45 ± 206,66), mais des temps de réponses significativement plus rapides pour le profil Low-Fall que pour les profils Plateau (M
=1173,65 ± 318,80), Low-Rise (M =1082,99 ± 206,26), et High-Rise (M =1106,45 ± 259,64).
Enfin, lorsque la structure est de type « ULB*YR », nous observons des temps de réponses corrects significativement plus lents pour les profils de type Low-Fall (M =1109,57 ± 267,82) que pour les profils de type Low-Rise (M =1030,78 ± 223,80), et des temps de réponses significativement plus rapides pour les profils Low-Rise que pour les profils High-Rise (M =1157,63 ± 298,38).

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 17. Temps de réponses corrects en fonction de la structure et du profil sonore.</figcaption></figure>

3.3.1.4 Analyse des variations au sein de l'interaction structuration*sonorité*niveau.

Des tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni révèlent avec correction
de Bonferroni et à l'alpha p = .093 :

- Que lorsqu'on leur présente des non-mots avec une structure de type « U*LBYR », les participants ayant un faible niveau de lecture, ont des TR significativement plus lents pour les profils sonores High-Fall (M =1106 ± 135,32) que pour les profils sonores Low-Rise (M =1069 ± 56,05). Avec une structure de type « ULB*YR », ils ont tendance à produire des temps de réponses corrects significativement plus lents pour les profils sonores Low-Fall (M =1157 ± 39,95) que pour les profils Low-Rise (M =1021 ± 159,38),
mais des temps de réponses corrects significativement plus rapides pour les profils Low-Rise, que pour les profils Plateau (M =1202 ± 97,40) et High-Rise (M =1222 ± 10,60). Aucune différence significative n'est montrée pour la structure de type « UL*BYR ».

- Lorsqu'on présente des non-mots avec une structure de type « U*LBYR » à des participants illettrés ayant un niveau de lecture moyen, ils ont tendance à produire des temps de réponses corrects significativement plus rapides pour les profils Low-Fall (M =1110 ± 51,99) que pour les profils High-Rise (M =1215 ± 166,69). Aucune différence en termes de temps de réponses corrects n'a été mise en évidence pour les structures de type « UL*BYR » et « ULB*YR ».

- Enfin, pour les participants illettrés présentant un niveau de lecture avancé, lorsque nous leur présentions des non-mots avec une structure de type « U*LBYR », ils avaient tendance à produire des temps de réponses corrects significativement plus lents pour les profils High-Fall (M =1250 ± 834,24) que pour tous les autres profils, Low-Fall (M =1105 ± 616,11), Plateau (M = 909 ± 357,62), Low-Rise (M =1091 ± 600,32) et High-Rise (M =1071 ± 597,89). Lorsque la structure est de type « UL*BYR », ils avaient aussi tendance à avoir des temps de réponses corrects significativement plus lents pour les profils High-Fall (M =1199 ± 698,04) que pour les profils Low-Fall (M =817 ± 307,02) et High-Rise (M =1023 ± 483,15). Ils produisent aussi des TRC significativement plus lents pour les profils Low-Fall que pour les profils Plateau (M = 1228 ± 675,28), Low-Rise (M =1021 ± 431,51), et High-Rise. Enfin, lorsqu'on leur présente des structures de type « ULB*YR », ils ont tendance à produire des TRC significativement plus lents pour les profils Low-Fall (M =1052 ± 575,17) que pour les profils Low-Rise (M =909 ± 400,05) ainsi que pour les profils High-Rise (M =1093 ± 654,37) comparativement aux profils Low-Rise.
3.3.1.5. Analyses comparatives de l'interaction sonorité × structure × scolarité × niveau.

Des tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni et à l'alpha p = .091 ont été réalisés et montrent que :

-Pour les participants ayant effectué leur scolarité dans les départements d'outre-mer, et ayant un faible niveau de lecture, ils ont tendance à avoir des temps de réponses beaucoup plus faibles pour les non-mots avec une structure de type « ULB*YR » avec des profils sonores Low-Fall (M =1129 ± 308,57) que pour les profils Low-Rise (M = 908 ± 275,69). Par ailleurs, ils ont des TR corrects beaucoup plus lents pour les profils High-Rise (M = 1230 ± 382,85) que pour les profils Low-Rise. Pour les personnes ayant effectué leur scolarité en France, et ayant un faible niveau de lecture, lorsque nous leur présentons des non-mots avec une structure du type « U*LBYR », nous observons des TR significativement plus lents pour ceux ayant un profil High-Fall en intervocalique (M =1199 ± 393,80) que pour ceux ayant un profil Low-Rise (M =1109 ± 369,10). De même, pour les structures de type « UL*BYR », ils ont des TR corrects beaucoup plus lents pour les profils High-Fall (M = 1207 ± 443,32) que pour les profils Low-Fall (M =1012 ± 248,12).

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 18. Temps de réponses corrects en fonction du profil sonore et de la scolarisation chez les personnes ayant un faible niveau de lecture.</figcaption></figure>
-Pour ceux ayant été scolarisés dans les Dom-Tom et ayant un niveau de lecture moyen, nous observons, pour les structures de type « U*LBYR » des TRC beaucoup plus lents pour les profils High-Rise (M =1332,40 ± 413,64) que pour les profils High-Fall (M =1132 ± 342,76), ainsi que des TRC beaucoup plus lents pour les profils High-Rise que pour les profils Low-Rise (M =1147 ± 360,55). Aucune différence significative n'est observée pour les deux autres types de structures. Pour ceux ayant été scolarisés en France et un niveau moyen en lecture, nous observons pour les structures de type « U*LBYR » que les non-mots avec profils High-Fall en intervocalique sont traités beaucoup plus lentement (M =1116 ± 734,94) que ceux avec profils Low-Rise (M =1073 ± 745,06). Pour les structures de type « ULB*YR », nous observons à l'inverse, des TRC beaucoup plus lents pour les profils Low-Rise (M =1144 ± 684,38) que pour les profils Low-Fall (M =1034 ± 592,42). Aucune différence significative de TRC n'est observée pour la structure de type « UL*BYR ».

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 19. TRC en fonction du profil sonore et de la scolarisation chez les personnes ayant un niveau de lecture moyen.</figcaption></figure>

-Enfin, pour les personnes qui ont été scolarisées dans les Dom-Tom et ayant un niveau de lecture avancé, pour les structures de type « U*LBYR », nous observons des TRC
significativement plus lents pour les profils High-Fall (M =1840 ± 0) que pour les profils Low-Fall (M =1541,00 ± 0), Plateau (M =1161 ± 0), Low-Rise (M =1515 ± 0) et High-Rise (M =1494 ± 0). Nous observons également des différences de TRC significatives entre les profils Plateau et Low-Rise. Pour les structures de type « UL*BYR », nous observons des TRC significativement plus lents pour les profils High-Fall (M =1693 ± 0) que pour les profils Low-Fall (M =1033,60 ± 0) et pour les profils High-Rise (M =1365 ± 0). Les TRC pour les profils Low-Fall sont également plus lents que pour les profils Low-Rise (M =1326 ± 0), mais plus rapides que pour les profils Plateau (M =1705 ± 0). Enfin, les profils Plateau bénéficient d'un traitement significativement plus lent que les profils High-Rise. Pour les structures e type « ULB*YR », les profils Low-Fall présentent des TRC significativement plus lents (M =1459 ± 0) que les profils Low-Rise (M =1192 ± 0), mais significativement plus rapides que les profils High-Rise (M =1555 ± 0). Aucune différence significative de TRC n'est observée chez les participants ayant été scolarisés en France métropolitaine et avec un niveau en lecture avancé.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 20. TRC en fonction du profil sonore et de la scolarisation chez les personnes ayant un niveau de lecture avancé.</figcaption></figure>

### 3.3.3. Analyse comparative des TR chez les experts-lecteurs et les illettrés grâce aux scores Z.

Des Analyses de variance pour mesures répétées ont été réalisées à partir de scores Z, afin d'étudier les différences de TR entre les adultes experts-lecteurs et illettrés, et notamment
voir si les personnes illettrées ont des TR excessivement plus longs que les experts-lecteurs, en fonction des différentes variables.

Afin de procéder à cette analyse, nous avons tout d'abord transformé les TR des experts-lecteurs en score Z classiques, c'est à dire en standardisant leurs TR par rapport à la moyenne et à l'écart-type de l'ensemble des participants pour une condition donnée. Pour les adultes illettrés, nous avons utilisé la méthode des t modifiés de Crawford et Howell (1998), c'est à dire que nous avons transformé leurs TRs en scores Z adaptés pour les comparaisons d'une population « pathologique » avec une population témoin (e., Crawford & Howell, 1998 ; Atzeni, 2009 ; Crawford & Garthwaite, 2005a). Leurs TRs ont ainsi été standardisés par rapport à la moyenne et l'écart-type de la population de référence (i.e., les experts-lecteurs).

Une analyse de variance (ANOVA) pour mesures répétées a été réalisée sur l'ensemble des facteurs et en tenant compte de la variable indépendante « population » et montre :

♦ Un effet d'interaction entre les facteurs sonorité × population, F(3, 516) = 19,229, p < .001, $\eta_P^2$ = 0.111.

Un effet d'interaction entre les facteurs structure × population, F(2, 257) = 4,44, p < .05, $\eta_P^2$ = 0.028.

Enfin, un effet d'interaction sonorité × structure × population F(4, 646) = 9,907, p < .001, $\eta_P^2$ = 0.060.

Au vu de ces résultats, des tests de comparaisons par paires ont été réalisés avec correction de Bonferroni et à l'alpha p = .05 afin d'étudier plus en détail les différentes interactions.

### 3.3.3.1. Analyse de l'interaction entre les facteurs population × sonorité.

Les tests de comparaisons par paires réalisés montrent que pour tous les profils sans exception, les illettrés ont des scores Z, et ainsi des TR significativement plus élevés que les experts-lecteurs. Respectivement, voici les scores moyen obtenus par les illettrés et par les experts-lecteurs, pour les profils ayant un profil HF en frontière syllabique (M =3,99 ± 3,23 ;
M -0,001± 0,88), en LF (M = 5,01 ± 3,66 ; M = 0,01 ± 0,90), PL (M = 4,15 ± 2,72 ; M = 0,015± 0,91), LR (M = 4,35 ± 3,28 ; M = 0,017± 0,91), et HR (M = 4,51 ± 3,36 ; M = 0,01 ± 0,92).

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 21. Scores Z obtenus en fonction des différents profils sonores en frontière syllabique.</figcaption></figure>

3.3.3.2. Analyse de l'interaction entre les facteurs structure × population.

Les mêmes tests de comparaisons par paires mettent en évidence que quelle que soit la
structure syllabique, les adultes illettrés on des Z scores, et ainsi des TR significativement plus
élevés que les experts-lecteurs. Respectivement, voici les scores Z obtenus respectivement
par les illettrés et les experts-lecteurs, pour la structure 1 (M = 4,58 ± 3,36 ; M = 0,01 ± 0,91),
la structure 2 (M = 4,34 ± 3,05 ; M = 0,01 ± 0,90), et la structure 3 (M = 4,54 ± 3,44 ; M = 0,01
± 1,75).
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 22. Scores Z obtenus en fonction du type de structure présentée.</figcaption></figure>

### 3.3.3.3. Analyse de la triple interaction structure × sonorité × population.

Les résultats aux tests indiquent ici également que les illettrés ont des Z scores, et par conséquent des TR significativement plus élevés que les experts-lecteurs (Cf. tableau en annexe C pour les données).

## 3.4. Discussion :

À l'aide de la tâche de Treiman, nous avons montré que dans une tâche demandant une aussi grande rapidité de traitement de l'information, les adultes normo-lecteurs ont tendance à se fier à des règles phonologiques universelles uniquement, et pas à la structuration du non-mot. Contrairement à la tâche de conjonctions illusoire, nous pouvons remarquer qu'ils ont tendance à avoir des traitements beaucoup plus longs pour le profil de Plateau que pour tous les autres profils.

Chez les participants illettrés (tous types de scolarité et tous niveaux de lecture confondus), bien que les résultats obtenus soient tous tendanciels, nous pouvons observer que pour les structures les plus illégales en français (i.e., U*LBYR et ULB*YR), les traitements sont beaucoup plus longs pour les profils les plus légaux. Il en est de même pour les structures légales (UL*BYR). Toutefois, les deux profils les plus extrêmes (High-Fall et High-Rise) semblent poser problème, dans la mesure où les TRC sont inconsistants pour ces deux profils sonores.
Toutefois, les TRC pour les autres profils semblent plutôt cohérents et les participants ne semblent pas échouer à la tâche pour autant. En effet, pour les profils intermédiaires, ils semblent effectivement bien mettre plus de temps à traiter les profils légaux que les profils illégaux. Deuxièmement, une structure légale (UL\*BYR) associée à un des profils sonores illégaux est plus susceptible que les autres de créer des interférences, et ainsi résulter en des TRC beaucoup plus longs pour traiter les items de ce type que les items où la structure et les profils sonores sont cohérents (structure légale + profil légal ou structure illégal et profil illégal). Enfin, cette tâche met en évidence que le niveau d'expérience avec la lecture et le lieu de la scolarisation semble avoir un impact sur le temps de traitement des différents items. En effet, pour les participants ayant une très faible expérience avec le langage écrit, les résultats sont totalement inconsistants. Ceux ayant une expérience moyenne ont des traitements beaucoup plus longs pour le profil le plus illégal. Ceci paraît normal dans la mesure où ces personnes ont très peu d'expérience avec la lecture, donc un non-mot, qui plus est avec profil illégal en frontière syllabique, va être plus difficile, et donc nécessitera plus de temps pour être « déchiffré ».

Pour les participants ayant une expérience en lecture plus avancée, il semble qu'il y ait effectivement une projection des connaissances lexicales qui se fasse, et ainsi les traitements et TRC sont plus longs pour les non-mots avec frontière syllabique légale d'un point de vue de la sonorité.

Enfin, il semble bien que nous n'avons pas d'explications sur le fait que rien ne ressort sur les résultats des participants scolarisés en France et ayant un niveau d'exposition à la lecture avancé, les participants ayant été scolarisés dans les DOM-TOM ont tout de même des TRC beaucoup plus longs que ceux ayant été scolarisés en France. L'exposition à une deuxième langue semble alors bien modifier les préférences phonologiques.
## 4. Tâche 3 : Tâche de Go/No Go.

La troisième tâche utilisée auprès des adultes experts-lecteurs et illettrés était une tâche basée sur le paradigme Go / No go. Ce dernier est une tâche de décision lexicale, mais qui implique également pour les participants d'émettre une réponse motrice lors de la présentation d'un stimulus pertinent (stimulus "GO", e.g., ULBYR), tout en inhibant cette réponse motrice lors de la présentation d'un stimulus non pertinent (stimulus "No Go", e.g., OBJET). Ce paradigme a été utilisé dans de nombreuses études en psychologie cognitive pour évaluer les fonctions exécutives des participants, et notamment l'inhibition de la réponse motrice (Leikmuhler & Mesulam, 1985).

Dans notre expérimentation, nous l'avons couplé à une tâche de décision lexicale (comme pour la tâche précédente, tâche de Treiman modifiée). Ici aussi, cette tâche nous informe sur les TR mis par les participants pour rejeter un non-mot comme n'appartenant pas au lexique français. Ces TR étaient calculés les différents paramètres manipulés (i.e., structures syllabiques, profils de sonorité). De plus, elle contribue à nous renseigner sur un éventuel déficit dans les fonctions exécutives des participants, et nous donne des indications supplémentaires sur les mécanismes cognitifs impliqués dans la lecture (e.g., Leikmulher et Mesulam, 1985 ; Gomez, 2015). Cette tâche est très intéressante dans le cadre de mes travaux de thèse, car elle permettra de nous renseigner sur les mécanismes cognitifs impliqués dans la lecture qui sont préservés ou altérés chez les adultes illettrés par rapport aux adultes experts-lecteurs. En effet, elle présente l'intérêt de pouvoir fournir des éléments de réponse sur l'un des aspects potentiellement altérés chez les personnes illettrées et pour lesquels, à ma connaissance aucune donnée n'est disponible.

### 4.1.. Méthode

#### 4.1.1. Participants.

165 jeunes adultes étudiants en licence 1 et 2 de psychologie ont été recrutés au sein de l'Université Clermont Auvergne. Tous étaient de nationalité française et de latéralité manuelle droitière. Ils étaient rémunérés en crédits expérimentaux leur permettant de valider une unité d'enseignement (30 minutes expérimentales accordées). Par ailleurs, 14 participants illettrés recrutés dans des centres de formation et de remise à niveau ont aussi participé à cette
expérience. Ils étaient rémunérés en chèques-cadeaux, d'un montant équivalent au nombre
d'expérimentations passées. Tous les participants avaient une vision et une audition normales
ou corrigées.

4.1.2. Stimuli.

Les items utilisés étaient ici aussi des mots et non-mots. Pour assurer la consistance de notre étude, le matériel utilisé était strictement le même que pour la tâche modifiée de Treiman. En effet, nous avons réutilisé les 180 non-mots et 80 mots utilisés la tâche modifiée de Treiman, à l'exception que nous avons créé 5 listes de 52 items chacune. Plus précisément, dans chacune des listes, nous avions introduit 36 non-mots et 16 mots (voir annexe A pour connaitre la liste d'items). Dans chacune des listes, nous avons contrôlé la fréquence d'apparition des mots ainsi que la structuration syllabique et le profil de sonorité en intervocaliques pour les non-mots. En effet, dans chacune des listes, nous avons introduit 8 mots à structure syllabique de type $V_1*C_1C_2V_2C_3$ (e.g., O.BJET) et 8 mots à structure syllabique de type $V_1C_1*C_2V_2C_3$ (e.g., OB.JET). Parmi les 16 mots, 50% ont une forte fréquence d'apparition dans la langue française, tandis que 50% ont une faible fréquence d'apparition. En ce qui concerne les non-mots, nous avons équilibré les différentes structurations syllabiques potentielles (1/3 de structures de type $V_1*C_1C_2V_2C_3$ (U.LBYR), 1/3 de type $V_1C_1*C_2V_2C_3$ (UL*BYR), et 1/3 de type $V_1C_1C_2*V_2C_3$ (ULB.YR). Par ailleurs, les différents profils sonores ont été répartis équitablement au sein des différentes listes. En effet, dans chacune des listes, il y a 1/5 d'intervocaliques High-Fall, 1/5 de Low-fall, 1/5 de Plateau, 1/5 de Low-Rise et 1/5 de High-Rise.

4.1.3. Dispositif expérimental et procédure

Les participants réalisaient la tâche individuellement. La tâche était informatisée sur E-Prime 2 (Schneider et al., 2002), et réalisée sur ordinateurs portables dédiés aux expérimentations, de marque Sony Vaio, fonctionnant sous Windows 7. Les participants étaient placés à une distance de l'écran d'ordinateur d'environ 57cm.

L'expérience se passait de la manière suivante : chaque essai débutait par un intervalle inter-stimuli (écran blanc) durant 1000ms, puis les participants voyaient à l'écran une croix de
fixation (de couleur noire sur fond blanc et de taille 18) pendant 250ms. Elle était ensuite remplacée par un stimulus pendant une durée de 500ms. La procédure était exactement la même pour les personnes illettrées, sauf pour la durée d'affichage de l'item que nous avions augmentée à 5000ms. La présentation des stimuli au sein de chaque liste était aléatorisée par le logiciel E-Prime 2. Les participants avaient pour consigne de déterminer si l'item présenté appartenait ou non au lexique français. Ils devaient alors appuyer sur la barre d'espace lorsqu'ils pensaient que le stimulus n'appartenait pas au lexique français (réponse « GO ») et ne rien faire (i.e., inhiber leur réponse) lorsque l'item présenté appartenait au lexique français (réponse "No Go"). Nous avions simplifié les consignes pour les participants illettrés. Ces devaient appuyer sur la barre d'espace (réponse « Go ») s'ils ne connaissaient pas l'item, ou n'appuyer sur aucune touche s'ils connaissaient l'item (réponse « no go »). En réalité, nous ne nous intéressions non pas à la classification des items comme appartenant ou non au lexique français/ comme étant connu ou non, mais au pourcentage de réponses correctes et aux TR mis pour rejeter les non-mots comme n'appartenant pas au lexique français/ n'étant pas connus, en fonction de leur structure syllabique (attestée ou non en français) et de leur profil sonore en intervocalique (légal ou illégal). Les participants commençaient par un bloc d'entrainement de 15 essais, où un feed-back correctif (« bonne réponse », « mauvaise réponse », ou « absence de réponse ») leur était donné. En phase purement expérimentale, les feedbacks n'étaient plus dispensés. A la fin de chaque liste, les participants disposaient d'un temps de pause durant autant de temps que nécessaire. Ils devaient appuyer sur la barre d'espace pour reprendre l'expérimentation. A chaque fois, une dizaine d'essais réadaptatifs étaient mis en place avant de commencer une nouvelle liste. Les données étaient récoltées directement par le logiciel E-Prime 2.

## 4.2. Hypothèses théoriques et opérationnelles.

Pour rappel, l'objectif général de notre étude était de déterminer dans quelle mesure les règles phonologiques universelles peuvent faciliter le découpage syllabique chez l'adulte expert lecteur et illettré. Afin d'étudier cette problématique, nous avons élaboré trois hypothèses opérationnelles dans notre 3ᵉ expérimentation auprès de l'adulte expert-lecteur. Les deux premières hypothèses rejoignent les hypothèses de l'expérimentation réalisée avec la tâche de Treiman.
**Hypothèse 1a.** Les adultes experts-lecteurs, bien qu'ayant automatisé la lecture, devraient rejeter les non-mots ayant une structure syllabique attestée en français beaucoup plus lentement que les non-mots ayant une structure syllabique non attestée. En effet, à la présentation du non-mot, nous devrions observer des interférences dues à l'ambiguïté entre le fait que le mot est inexistant mais que la structure syllabique est totalement plausible en langue française (effet de projections lexicales). Ceci devrait alors ralentir le traitement du non-mot par le participant et nous devrions observer des TR beaucoup plus longs pour rejeter ce type d'items. A l'inverse, aucune ambiguïté ne devrait être observée pour les non-mots avec structures syllabiques non attestées en français, donc nous devrions observer des TR beaucoup plus rapides pour rejeter ce type d'items. Nous devrions obtenir le même pattern chez les participants illettrés. Pour être consistants avec les résultats obtenus à la tâche modifiée de Treiman, nous devrions observer que cet effet soit d'autant plus marqué pour les personnes ayant un degré d'exposition avancé au langage écrit.

**Hypothèse 1b.** Les règles phonologiques universelles devraient avoir un effet facilitateur sur le découpage syllabique des non-mots, en fonction de leur légalité. En effet, nous devrions observer des TR beaucoup plus longs pour rejeter des non-mots comme n'appartenant pas au lexique français lorsque le profil sonore en intervocalique est totalement légal (High-Fall) comparativement aux non-mots ayant un profil sonore en intervocalique très illégale (High-Rise). En effet, de la même manière que pour la structuration syllabique, le fait d'apercevoir un item non existant en langue française avec une intervocalique complétement légale en français devrait ralentir le traitement du non-mot du fait du biais cognitif que cela crée. A l'inverse, apercevoir un item inexistant en langue française avec une intervocalique complétement illégale ne devrait pas ralentir son traitement. Ainsi, nous devrions observer des TR significativement plus rapides pour rejeter les non-mots avec intervocaliques illégales que les non-mots avec intervocaliques totalement légales d'un point de vue de la sonorité. Nous devrions également observer ce pattern chez les adultes illettrés, et plus spécifiquement lorsque ceux-ci ont un niveau d'exposition à la lecture avancé.

**Hypothèse 1c.** Face à cette tâche de Go/No Go, les adultes experts-lecteurs ne devraient pas montrer un déficit de fonctions exécutives (notamment d'attention et de capacité d'inhibition motrice). Cette troisième hypothèse nous permettra de comparer les fonctions exécutives des adultes experts-lecteurs— qui nous serviront de groupe contrôle— avec celles des adultes illettrés. Ils devraient alors maintenir leur attention constante tout au long de
l'expérimentation et faire très peu (ou pas) d'erreurs de jugement lexical à proprement parler, même lorsqu'on leur demande d'inhiber leur réponse motrice pour des items connus (mot). En revanche, nous nous attendons à observer des difficultés à inhiber la réponse motrice chez les personnes illettrées, et ainsi des difficultés à réaliser la tâche.

### 4.3. Résultats obtenus chez les adultes experts-lecteurs.

Une analyse de variance (ANOVA) a été réalisée grâce au logiciel IBM SPSS Statistics®. Cette ANOVA comportait deux facteurs intra-sujets : la structuration syllabique, à trois modalités ($V_1*C_1C_2V_2C_3$, $V_1C_1*C_2V_2C_3$, et $V_1C_1C_2*V_2C_3$), et le profil sonore en frontière syllabique, à cinq modalités (High-Fall, Low-Fall, Plateau, Low-Rise, et High-Rise). Ainsi, notre plan expérimental est donc décrit comme étant de la forme $S_{143}*A_3*B_5$. Les analyses portent sur les données de 143 participants, car nous avons exclu les données de 22 participants en raison d'un bilinguisme évident (langue maternelle autre que française) et/ou d'une latéralité gauchère qui auraient potentiellement pu avoir une influence sur nos résultats, ou qui ont mal réalisé la tâche/répondu au hasard. Ici, nous analyserons le nombre de réponses correctes, ainsi que les temps de réponse corrects. Ces derniers ont été standardisés. Nous avons tout d'abord supprimé les temps de réponse corrects inférieurs à 250ms et ceux supérieurs à 2500ms car non pertinents. Ensuite, pour un même participant et pour chacun de ses temps de réponses, si ceux-ci étaient éloignés de la moyenne des temps de réponses de plus ou moins deux écarts-type, nous les avons remplacés par la moyenne des TR du participant. Ce double filtrage concerne 1,4% des temps de réponse corrects.
### 4.3.1. Analyses statistiques des réponses correctes.

<caption>Tableau 3. Pourcentage de réponses correctes en fonction du type de structure et du profil sonore en frontière syllabique.</caption>

NB : Pourcentages moyens (en noir) et écarts-types (en rouge).

<table><thead><tr><th></th><th>HF</th><th>LF</th><th>PL</th><th>LR</th><th>HR</th></tr></thead><tbody><tr><td>Structure 1</td><td>80,52</td><td>83,39</td><td>78,52</td><td>81,63</td><td>81,10</td></tr><tr><td>U*LBYR</td><td>(16,46)</td><td>(16,86)</td><td>(17,46)</td><td>(16,11)</td><td>(18,51)</td></tr><tr><td>Structure 2</td><td>79,23</td><td>80,58</td><td>79,52</td><td>82,51</td><td>81,34</td></tr><tr><td>UL*BYR</td><td>(17,94)</td><td>(18,18)</td><td>(16,27)</td><td>(18,15)</td><td>(18,49)</td></tr><tr><td>Structure 3</td><td>81,10</td><td>82,28</td><td>80,22</td><td>81,75</td><td>81,28</td></tr><tr><td>ULB*YR</td><td>(17,50)</td><td>(18,27)</td><td>(17,94)</td><td>(18,00)</td><td>(16,91)</td></tr></tbody></table>

L'analyse de variance portant sur l'ensemble des facteurs et analysant le nombre de réponses correctes a mis en évidence :

* Un effet principal de la sonorité, F (4, 547) = 6,075, p < .001, $\eta_p^2$ = .041.

Aucun effet de la structure syllabique : F (2, 283) = 0,716, p = .489, ni aucun effet d'interaction sonorité × structure syllabique : F (8, 1076) = 1,519, p = .150, n'ont été observés.

Compte tenu des résultats obtenus à l'ANOVA, nous sommes en mesure d'étudier plus particulièrement les variations observées pour les différents profils de sonorité uniquement.

#### 4.3.1.1. Analyses comparatives des réponses correctes pour le facteur "profil sonore".

Des tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni et à l'alpha $p < .001$, ont été réalisés et montrent que les participants ont tendance à produire plus de bonnes réponses
pour le profil Low-Fall (M = 82 ± 15,24) que pour le profil Plateau (M = 79,38 ± 14,85). En revanche, ils ont tendance à produire significativement plus de bonnes réponses pour les profils de sonorité Low-Rise (M = 82,19 ± 15,10) et High-Rise (M = 81,50 ± 15,85) que pour le profil Plateau.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 23. Pourcentage de réponses correctes en fonction du profil de sonorité.</figcaption></figure>

### 4.3.2. Analyses statistiques des temps de réponse corrects.

Une ANOVA analysant les temps de réponse corrects a été réalisée pour l'ensemble des facteurs et montre :

* Un effet principal tendanciel de la sonorité, F (4, 460) = 2,49, p = .055, $\eta_p^2$ = .017.

* Comme pour l'analyse du pourcentage de réponses correctes, aucun effet de la structuration, F (2, 257) = 0,298, p = .743, ni d'effet d'interaction sonorité*structuration, F (8, 694) = 0,526, p = .838, n'ont été montrés.

Analysons plus précisément les variations de temps de réponse corrects en fonction des différents profils sonores.

#### 4.3.2.1 Analyses comparatives des temps de réponse corrects pour le facteur « profil sonore ».
En revanche, les tests ne mettent en avant aucune différence significative de temps de réponse corrects selon les différents profils sonores.

### 4.3.2.2 Analyses complémentaires des mécanismes d'inhibition de la réponse motrice.

Des statistiques descriptives nous indiquent que les participants ont un pourcentage moyen de non inhibition (% de fois où le participant ne parvient pas à inhiber sa réponse motrice pour un mot) de *M* = 20,97, et variant de *min* = 1,25 à *max* = 97,50.

Un constat intéressant est que, à un niveau purement descriptif, les participants ayant les plus hauts pourcentages de non inhibition sont aussi ceux qui ont échoué à la tâche (0 réponse correcte pour les non-mots, ou réponses au hasard).

Une série de régressions linéaires a alors été réalisée afin de vérifier s'il existe un lien entre le pourcentage de non inhibition (pourcentage d'échec des participants à inhiber leur réponse motrice pour les items « mots ») et les réponses correctes (dans un premier temps), puis les temps de réponse corrects (dans un second temps) pour les différents profils sonores, et si oui avec quelle force ces variables sont liées entre elles.

Concernant les réponses correctes, ces analyses ont mis en évidence un lien négatif significatif entre le pourcentage de non inhibition et le pourcentage de réponses correctes pour les non-mots avec un profil High-Fall (*r* = -.432, *p* < .001), Low-Fall (*r* = -.412, *p* < .001), Plateau (*r* = -.432, *p* < .001), Low-Rise (*r* = -.448, *p* < .001), et High-Rise (*r* = -.393, *p* < .001). Ainsi, à un niveau de confiance de 95%, quel que soit le profil sonore en intervocalique, l'augmentation d'un pourcent du score de non inhibition pourrait entrainer une diminution des temps de réponses. En d'autres termes, plus les participants avaient des difficultés à inhiber leur réponse motrice, et plus leurs temps de réponse corrects étaient faibles, voir aberrants.

Concernant les temps de réponse corrects, ces analyses ont aussi mis en évidence un lien négatif significatif entre le pourcentage de non-inhibition et les temps de réponse corrects pour les non-mots avec un profil High-Fall (*r* = -.536, *p* < .001), Low-Fall (*r* = -.493, *p* < .001), Plateau (*r* = -.576, *p* < .001), Low-Rise (*r* = -.547, *p* < .001), et High-Rise (*r* = -.538, *p* < .001).

Ces résultats révèlent alors qu'avec un niveau de confiance de 95%, quel que soit le profil sonore en intervocalique, l'augmentation d'un pourcent du score de non inhibition pourrait entrainer une diminution des temps de réponse corrects.
Ces résultats paraissent alors consistants avec le fait que les participants ayant des pourcentages de non-inhibition élevés sont ceux qui échouent le plus à la tâche.

### 4.4.2. Résultats obtenus auprès des participants illettrés.

Ici aussi, une analyse de variances (ANOVA) a été menée sur l'ensemble des facteurs. Elle comportait deux facteurs : un premier facteur « structure » à 3 modalités et un deuxième facteur « profil sonore » à 5 modalités. Pour cette expérience aussi, compte tenu de la grande hétérogénéité de notre population, nous avons pris en compte deux facteurs inter-sujets : le lieu de scolarisation à 2 modalités (France VS Dom-Tom) et le niveau d'exposition au langage écrit à trois modalités (faible, moyen, avancé). Notre plan d'expérimentation est alors décrit comme étant de la forme $S_{14}* <A_3*B_5>*C_2*D_2$. Parmi nos participants, nous avons 5 participants ayant été scolarisés dans les Dom-Tom (dont 1 ayant un niveau d'exposition au langage écrit faible, et 4 ayant un niveau moyen), et 9 ayant été scolarisés en France (dont 2 ayant un niveau d'exposition faible, 3 ayant un niveau d'exposition moyen et 4 ayant un niveau d'exposition avancé). Ici aussi, nous avons analysé le pourcentage de réponses correctes ainsi que les temps de réponse corrects. Ces derniers ont été doublement standardisés (même méthode que la double standardisation chez les adultes experts-lecteurs). Ce double filtrage concerne 11,12% des données.

#### 4.4.2.1. Analyses statistiques du pourcentage de réponses correctes.

Une ANOVA portant sur l'ensemble des facteurs a été réalisée et met en évidence :

* Un effet principal tendanciel du facteur « structure », F (2, 14) = 3,83, p = .055, $\eta_P^2$ = .298.

* Une triple interaction tendancielle sonorité × scolarité × niveau d'exposition, F (2, 22) = 3,036, p = .06, $\eta_P^2$ = .252.

* Une interaction significative scolarité × structure, F (2, 14) = 8,35, p < .01, $\eta_P^2$ = .481.

* Une triple interaction significative structure × scolarité × niveau, F (2, 14) = 7,59, p < .01, $\eta_P^2$ = .458.
Au vu des résultats obtenus avec l'ANOVA, nous avons étudié les différents facteurs, ainsi que leur(s) interaction(s) plus en détail.

### 4.4.2.2. Analyse du facteur « structure ».

Des tests de contrastes intra-sujets mettent en évidence une tendance linéaire des différents types de structures, F (1, 9) = 4,44, p = .064, $\eta_p^2$ = .330. Toutefois, aucune différence de pourcentage de réponses correctes n'a été observée via analyses de comparaison de moyennes par des t-tests.

Une série d'analyses complémentaires a été réalisée pour étudier si les variations observées pouvaient être dues à un autre facteur. Nous avons alors examiné si les participants illettrés avaient des difficultés d'inhibition de la réponse motrice. D'un point de vue purement descriptif, les adultes illettrés présentent un déficit d'inhibition à hauteur de 31,7% (min = 5 ; max = 61, 25). Comme pour les adultes experts-lecteurs, une série de régressions linéaires a été réalisée afin de voir si le taux de non inhibition était lié au pourcentage de réponses correctes et si oui avec quelle force. Aucun lien significatif n'a été mis en évidence.

### 4.4.2.3. Analyse de l'interaction scolarité × structure.

Des tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni et au seuil p<.05 ont été réalisés et mettent en évidence que les participants ayant été scolarisés dans les Dom-Tom obtiennent des différences de pourcentages de réponses correctes significatives entre les structures 1, de type « U*LBYR » (M = 91,67 ± 4,71) et 3, de type « ULB*YR » (M = 97,29 ± 1,47), mais aussi entre les structures 2, de type « UL*BYR » (M = 92,92 ± 6,48) et 3. Aucune différence significative n'a été mise en évidence pour les participants ayant été scolarisés en France.
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 24. Pourcentage de réponses correctes en fonction du lieu de scolarité et du type de structure.</figcaption></figure>

#### 4.4.2.4. Analyse de la triple l'interaction structure × scolarité × niveau.

Des tests de comparaison par paires avec correction de Bonferroni et à l'alpha *p* <.05 ont été réalisés et mettent en évidence que les participants ayant été scolarisés dans les Dom-Tom et ayant un niveau d'exposition faible au langage écrit, émettent plus de bonnes réponses lorsqu'on leur présente une structure de type « ULB*YR » (*M* = 98,33 ± 3,73) que pour les structures de type « U*LBYR » (*M* = 88,33 ± 4,56) et « UL*BYR » (*M* = 88,33 ± 9,50). Pour ceux ayant un niveau d'exposition intermédiaire, ils produisent significativement plus de bonnes réponses pour les structures de type « UL*BYR » (*M* = 97,5 ± 4,76) que pour les structures de type « U*LBYR » (*M* = 95 ± 8,96).
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>Figure 25. Pourcentage de réponses correctes en fonction du type de structure et du niveau d'exposition au langage écrit chez les participants ayant été scolarisés dans les Dom-Tom.</figcaption></figure>

Les participants ayant été scolarisés en France et ayant un niveau d'exposition à la lecture faible, ont tendance à produire de moins bonnes réponses pour les structures 2, de type « UL*BYR » (M = 90 ± 12,91) que ceux ayant un niveau d'exposition intermédiaire (M = 98,33 ± 4,67) ou un niveau d'exposition avancé (M = 97,81 ± 3,42). De même, pour la structure 3, de type « ULB*YR », ils ont tendance à produire beaucoup moins de bonnes réponses (M = 87,50 ± 15,84) que ceux ayant un niveau d'exposition intermédiaire (M = 98,89 ± 2,93) ou un niveau d'exposition avancé (M = 99,17 ± 2,56).

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 26. Pourcentage de réponses correctes en fonction du niveau et du type de structure chez les participants ayant été scolarisés en France.</figcaption></figure>
### 4.4.2.5. Analyse de la triple interaction sonorité × scolarité × niveau.

Ici encore, un test de comparaison par paires a été réalisé et montre que les participants ayant été scolarisés dans les Dom-Tom produisent plus de réponses correctes pour les profils plateau lorsqu'ils ont un niveau d'exposition au langage écrit intermédiaire (M = 96,53 ± 5,57) que lorsqu'ils ont un niveau d'exposition au langage faible (M = 86,11 ± 9,62).

Par ailleurs, les participants ayant été scolarisés dans les Dom-Tom et ayant un faible niveau d'exposition au langage écrit produisent significativement plus de bonnes réponses pour les profils High-Fall (M = 94,44 ± 9,62) et High-Rise (M = 94,44 ± 4,81) que pour les profils Plateau (M = 86,11 ± 9,62). En revanche, ils produisent plus de bonnes réponses pour les profils Low-Rise (M = 94,44 ± 4,81) que pour les profils Low-Fall (M = 88,89 ± 9,62).

Aucune différence n'est observée pour les participants ayant un niveau d'exposition intermédiaire (ni pour ceux ayant une forte exposition au langage, comme N = 0).

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 27. Pourcentage de réponses correctes en fonction du niveau d'exposition à la lecture et du profil sonore en frontière syllabique chez les participants ayant été scolarisés dans les DOM-TOM</figcaption></figure>
Pour les participants ayant été scolarisés en France et ayant un faible niveau d'exposition, nous observons significativement plus de réponses correctes pour les profils High-Fall (M = 91,67 ± 10,54) et Plateau (M = 94,45 ± 6,80) que pour les profils High-Rise (M = 87,5 ± 17,28). Aucune différence significative n'est observée pour les participants ayant un niveau d'exposition intermédiaire ou avancé. Ils produisent par ailleurs significativement moins de bonnes réponses pour les profils Low-Rise lorsqu'ils ont un niveau d'exposition faible (M = 87,5 ± 12,64) qu'un niveau intermédiaire (M = 100 ± 0) ou un niveau avancé (M = 99,31 ± 2,40).

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 28. Pourcentage de réponses correctes en fonction du niveau d'exposition à la lecture et du profil sonore en frontière syllabique chez les participants ayant été scolarisés en France.</figcaption></figure>
### 4.4.3. Analyse des temps de réponses corrects.

Une analyse de variance (ANOVA) a été réalisée sur l'ensemble des facteurs.

Malheureusement, aucun effet principal des différents facteurs sur les TR n'a été montré.

### 4.4.4. Comparaison des temps de réponses obtenus par les experts et les illettrés, grâce aux scores Z.

Des analyses complémentaires de comparaisons de scores Z ont été réalisées afin d'examiner les différences potentielles de TR entre les adultes experts-lecteurs et illettrés, à l'aide de scores Z. La procédure de calcul des scores Z reste strictement identique à celle utilisée dans les tâches précédentes.

Une ANOVA pour mesures répétées a été réalisée sur l'ensemble des facteurs, et en prenant en compte le facteur inter-sujets « population » (Experts Vs. Illettrés) et montre :

* Un effet d'interaction significatif entre les facteurs population × sonorité, $F(3, 455) = 29,25, p < .001, \eta_p^2 = .160$.

* Un effet d'interaction significatif entre les facteurs population × structure syllabique, $F(2, 300) = 19,65, p < .001, \eta_p^2 = .114$.

* Une triple interaction entre les facteurs population × structure syllabique × sonorité, $F(4, 621) = 7,16, p < .001, \eta_p^2 = .045$.

Des tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni, et à l'alpha $p < .001$ ont été réalisés afin d'analyser plus en détail ces résultats.

#### 4.4.4.1 Analyse de l'interaction population × sonorité.

Les résultats des tests montrent que quel que soit le profil sonore en frontière syllabique, les personnes illettrées ont des scores Z, et ainsi des TR beaucoup plus élevés que les adultes normo-lecteurs. Voici respectivement les scores obtenus par les illettrés et les experts, pour les profils HF ($M = 23,57 \pm 11,13$ ; $M = 0,08 \pm 0,00$), LF ($M = 23,04 \pm 10,47$ ; $M = 0,07 \pm 0,01$), PL ($M = 25,53 \pm 11,94$ ; $M = 0,09 \pm 0,01$), LR ($M = 24,88 \pm 10,66$ ; $M = 0,11 \pm 0,01$), et HR ($M = 24,72 \pm 11,82$ ; $M = 0,09 \pm 0,02$).
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 29. Scores Z obtenus selon les différents profils sonores par les experts et les illettrés.</figcaption></figure>

#### 4.4.4.2. Analyse de l'interaction population × structure.

Les résultats aux tests mettent également en évidence que quel que soit le type de structure, les illettrés ont des scores Z, et par conséquent des RT significativement plus élevés que les experts. Voici respectivement les scores Z obtenus par les illettrés et les experts, pour les structures 1, de type « U.LBYR » (M = 23,64 ± 10,99 ; M = 0,09 ± 0,02), pour les structures 2, de type « UL.BYR » (M = 24,94 ± 11,05 ; M = 0,09 ± 0,02), et les structures 3, de type « ULB.BYR » (M = 24,47 ± 11,53 ; M = 0,08 ± 0,02).

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Figure 30. Scores Z obtenus par les illettrés et les experts en fonction du type de structure syllabique.</figcaption></figure>
4.4.4.3. Analyse de la triple interaction population × structure × sonorité.

<table><caption>Tableau 4. Scores Z obtenus par les illettrés et experts en fonction du type de structure syllabique et du profil sonore.</caption><thead><tr><th colspan="6">N.B. moyennes (en noir), et écarts-types (en rouge)</th></tr><tr><th></th><th></th><th>HF</th><th>LF</th><th>PL</th><th>LR</th><th>HR</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Structure (U.LBYR)</td><td>1 Experts</td><td>0,07<br>(1,13)</td><td>0,08 (1,42)</td><td>0,1<br>(1,55)</td><td>0,12<br>(1,71)</td><td>0,1<br>(1,53)</td></tr><tr><td>illettrés</td><td>22,93<br>(12,06)</td><td>22,18<br>(10,24)</td><td>24,15<br>(12,17)</td><td>24,87<br>(11,23)</td><td>24,05<br>(10,55)</td></tr><tr><td rowspan="2">Structure (UL.BYR)</td><td>2 Experts</td><td>0,08<br>(1,35)</td><td>0,08 (1,35)</td><td>0,09<br>(1,48)</td><td>0,11<br>(1,62)</td><td>0,12<br>(1,71)</td></tr><tr><td>illettrés</td><td>22,62<br>(10,61)</td><td>23,81<br>(11,43)</td><td>26,49<br>(12,11)</td><td>25,71<br>(10,36)</td><td>26,06<br>(11,78)</td></tr><tr><td rowspan="2">Structure (ULB.YR)</td><td>3 Experts</td><td>0,08<br>(1,36)</td><td>0,06 (1,21)</td><td>0,08<br>(1,38)</td><td>0,1<br>(1,56)</td><td>0,07<br>(1,31)</td></tr><tr><td>illettrés</td><td>25,15<br>(11,35)</td><td>23,14<br>(10,44)</td><td>25,96<br>(12,32)</td><td>24,04<br>(11,11)</td><td>24,06<br>(13,70)</td></tr></tbody></table>

Les résultats obtenus aux tests de comparaisons par paires montrent aussi que pour chacune des structures présentées, et quel que soit le profil sonore en frontière syllabique, les illettrés ont des scores Z significativement plus élevés que les normo-lecteurs (C.f. valeurs moyennes et écarts-type pour chaque condition dans le tableau 4).

## 4.5. Discussion :

Grâce à cette expérimentation, nous avons pu voir que les adultes experts-lecteurs sont sensibles aux profils de sonorité uniquement, pas aux différentes structures syllabiques.

Bien que nous n'ayons pas de résultats significatifs au niveau des TR, ces résultats sont concordants avec ceux obtenus pour la tâche modifiée de Treiman. Dans la tâche de Treiman, qui est aussi une tâche de décision lexicale, ils avaient des temps de traitements beaucoup plus longs pour les profils Plateau. Ici, ils produisent beaucoup moins de bonnes réponses pour ce type de profil que pour les profils LF, LR, HR.

Par ailleurs, nous avons montré que plus ils avaient des difficultés à inhiber leur réponse motrice, plus ils échouent à la tâche.
Pour les participants illettrés, nous pouvons voir qu'ils sont sensibles aux structures syllabiques, mais aussi aux profils de sonorité, en fonction de leur scolarité et de leur niveau d'exposition à la lecture. En effet, concernant la structure syllabique, pour les individus ayant été scolarisés dans les Dom-Tom et ayant un faible niveau d'exposition à la lecture, ils présentent plus de bonnes réponses pour les structures les plus illégales de type « ULB*YR » que pour les deux autres types de structures. En revanche, lorsque le niveau d'exposition à la lecture est un peu plus avancé (niveau intermédiaire), ils produisent plus de bonnes réponses pour les structures les plus légales « UL*BYR » que pour les structures de type « U*LBYR ». Malheureusement, dans cette expérimentation, nous n'avons aucun individu ayant été scolarisé dans les Dom-Tom avec un niveau d'exposition avancé pour faire des comparaisons. Avec les deux groupes que nous avons ici, il semble toutefois, que le niveau d'exposition à la lecture pourrait tenir une place non négligeable dans l'évolution de la sensibilité à la légalité des structures syllabiques. Pour les individus ayant été scolarisés en France, les résultats nous informent que pour le type de structure la plus légale « UL*BYR », les individus ayant un faible niveau d'exposition à la lecture ont de moins bonnes réponses que les individus ayant un niveau intermédiaire ou avancé.

Concernant la grammaire universelle, nous obtenons ici aussi des résultats significatifs pour les réponses correctes uniquement, pas pour les TR. Les participants ayant été scolarisés dans les Dom-Tom ont plus de bonnes réponses pour les profils plateau lorsqu'ils ont un niveau d'exposition à la lecture intermédiaire que lorsqu'ils ont un niveau d'exposition faible. Par ailleurs, des différences significatives, sont observées chez les participants ayant un faible niveau d'exposition uniquement (plus de bonnes réponses pour les profils HF et HR que pour les PL. Par ailleurs ils font plus de bonnes réponses pour les profils LR que LF. Pour ceux ayant été scolarisés en France et ayant un niveau d'exposition faible, ils semblent faire plus de bonnes réponses pour les profils légaux (HF) que pour les profils illégaux (HR) et plus de bonnes réponses pour les profils PL que pour les profils HR. Par ailleurs, pour un profil illégal comme le LR, ils produisent moins de bonnes réponses lorsqu'ils ont un niveau d'exposition faible plutôt qu'un niveau intermédiaire ou bon. Ces résultats inconsistants pour les individus ayant un faible niveau d'exposition rejoignent également les résultats obtenus dans la tâche de Treiman.

Enfin, nous avons comparé les différences de TR entre normo-lecteurs et illettrés grâce aux scores Z. Les résultats nous montrent que quelle que soit la structure syllabique et le profil
sonore en frontière syllabique, les illettrés ont des scores Z beaucoup plus élevés que les normo-lecteurs.

## 5. Tâche 4 : Tâche de détection visuelle.

La présente tâche est à l'origine, une tâche de jugement forcée utilisée par Tydgat et Grainger (2009), puis reprise par Ziegler, Pech-Georgel, Dufau, et Grainger (2010), qui avait pour but de mettre en évidence les déficits d'attention visuelle pour la perception des lettres et des symboles chez les enfants dyslexiques. Dans la présente expérimentation, nous avons quelque peu détourné cette tâche en tâche d'identification visuelle d'une lettre dans un non-mot, afin d'étudier le rôle facilitateur ou inhibiteur des différents profils de sonorité en frontière syllabique.

### 5.1. Méthode.

#### 5.1.1. Participants.

137 jeunes adultes ont participé à cette expérimentation. Ils sont étudiants en 1re et 2ème année de psychologie et ont été recrutés à l'Université Clermont Auvergne. Ils étaient rémunérés en crédits expérimentaux leur permettant de valider une unité d'enseignement. Parallèlement, 2 adultes illettrés ont aussi participé à cette expérience. Il s'agit des mêmes participants que pour la tâche de comptage syllabique. Ainsi, tous les deux ont été scolarisés en France et ont un niveau d'exposition à la lecture avancé. Nous avions obtenu les accords du comité de protection des personnes pour réaliser cette expérimentation.

Tous les participants avaient une vue normale ou corrigée à la normale.

#### 5.1.2. Stimuli.

Dans cette expérimentation, les stimuli utilisés sont les non-mots (N= 150) créés et utilisés dans les autres tâches. Pour rappel, ils sont constitués de 5 lettres, de la forme $V_1C_1C_2V_2C_3$.
Toutes les fréquences orthographiques et phonologiques ont été contrôlées, sauf en intervocalique $C_1C_2$ où nous avons manipulé les cinq différents profils sonores (High-Fall, Low-Fall, Plateau, Low-Rise, et High-Rise). Deux listes de non-mots ont été créées. Chacune d'entre elles contenait 75 non-mots. Parmi ces 75 non-mots, la répartition des différents profils sonores en intervocaliques $C_1C_2$ était équilibrée. Chaque non-mot était en réalité présenté deux fois (une première fois en liste 1, et une deuxième fois en liste 2). Dans une première condition, on s'intéressait en effet à $C_1$ ; dans une deuxième condition, on s'intéressait à $C_2$. Pour chaque liste, il y a 50% d'items pour lesquels l'analyse porte sur $C_1$ et 50% des items pour lesquels l'analyse porte sur $C_2$. Notons que la présentation des items est faite de manière aléatoire.

### 5.1.3. Dispositif expérimental et procédure

L'expérimentation était informatisée sur E-Prime 2 pro (Schneider et al., 2002) et réalisée sur ordinateurs portables dédiés aux expérimentations, de marque Sony Vaio et fonctionnant sous Windows 7. Les participants réalisaient la tâche individuellement dans une salle calme et silencieuse. Ils étaient assis à environ 57cm de l'écran d'ordinateur.

Les participants voyaient une série de flashs visuels au centre de l'écran. Les éléments constitutifs des flashs étaient tous de couleur noire sur fond blanc. Les participants voyaient tout d'abord un masque visuel constitué de cinq hashtags (#####) pendant 515ms. Ensuite, il était remplacé par un non-mot qui apparaissait de manière très brève (200ms) au centre l'écran, et en lettres majuscules (ULBYR). Enfin, une série de cinq hashtags apparaissait. Au-dessus et en dessous de l'un des cinq hashtags (toujours le 2ᵉ ou le 3ᵉ), deux lettres apparaissaient. Une des lettres était celle présentée dans le non-mot à cette position donnée.
L'autre lettre était choisie en fonction du profil de sonorité en intervocalique $C_1C_2$ : pour les profils de sonorité légaux, une lettre était ajoutée, de manière à ce que, couplée avec la consonne adjacente en frontière syllabique, elles forment un profil sonore plus illégal ; pour les profils sonores illégaux, elle était choisie de manière à ce que, couplée avec la consonne adjacente en frontière syllabique, elles forment un profil sonore plus légal. Dans 50% des essais, la lettre correcte était présentée en haut, et dans 50% des essais elle était présentée en bas. La tâche des participants était de dire si la lettre présente à cette position donnée dans le non-mot était la lettre du haut ou la lettre du bas. Nous avions collé des pastilles de couleur sur les touches « réponses » du clavier d'ordinateur. Si les participants pensaient que la lettre du haut était présentée à cet endroit-là dans le non-mot, ils devaient appuyer sur la touche jaune (touche « A ») ; s'ils pensaient que la lettre du bas était présentée à cet endroit-là dans le non-mot, ils devaient appuyer sur la touche rouge du clavier (touche « N »). On leur disait d'appuyer le plus rapidement possible, et d'essayer de ne pas faire d'erreurs. Les participants avaient 2500msec pour répondre. Après ce délai, un intervalle de temps inter-stimuli de 250 ms était affiché, puis l'item suivant démarrait.

La procédure était la même pour les personnes illettrées, à l'exception des temps d'affichage qui ont été modifiés. Notons que cette expérimentation demande énormément d'attention, et qu'elle a été la plus difficile à réaliser par les participants illettrés. Nous avons dû ajuster les temps d'affichage de l'item cible à 2500msec (ce qui correspond à un temps non validé scientifiquement, même pour des personnes dyslexiques, Cf. Ziegler et al., 2010) afin de ne pas les mettre en échec sur la tâche.

## 5.2. Hypothèses théoriques et opérationnelles.

Dans cette expérimentation, deux hypothèses principales ont été formulées.

**Hypothèse 1.a.** Les participants devraient faire beaucoup plus d'erreurs et avoir des temps de réponses plus longs lorsque les non-mots ont un profil de sonorité illégal en frontière syllabique que lorsque qu'ils ont un profil sonore légal. En effet, pour les profils sonores
illégaux, ils devraient avoir tendance à choisir l'autre lettre afin de recréer un profil sonore
légal en frontière syllabique.

**Hypothèse 1.b.** Nous devrions observer d'autant plus d'erreurs, et des temps de réponses d'autant plus longs si l'analyse porte sur la 3e lettre que si elle porte sur la 2e lettre. En effet, si la lettre d'intérêt est la deuxième lettre, c'est à dire générant une frontière syllabique attendue et légale d'un point de vue phonotactique, les participants devraient avoir plus de facilités à déterminer quelle était la lettre présente ici. En revanche, lorsque la lettre d'intérêt est en 3e position, ceci génère une frontière syllabique non attendue et illégale, ils devraient éprouver plus de difficultés à trouver la lettre présentée ici.

5.3. Résultats obtenus chez les experts-lecteurs.

Une analyse de variance (ANOVA) a été réalisée grâce au logiciel IBM SPSS Statistics®. Elle comportait deux facteurs intra-sujets : la lettre d'intérêt, à deux modalités (2e lettre ou 3e) et le profil sonore en frontière syllabique, à cinq modalités (High-Fall, Low-Fall, Plateau, Low-Rise, et High-Rise). Les analyses portent sur les données de 124 participants, car nous avons exclu 13 participants en raison d'un bilinguisme évident (langue maternelle autre que le français) et/ou d'une latéralité gauchère qui auraient potentiellement pu avoir une influence sur nos résultats. Ainsi, notre plan expérimental est donc décrit comme étant de la forme S<sub>124</sub>*A<sub>2</sub>*B<sub>5</sub>, ou A représente la position de la lettre, et B, le profil sonore en frontière syllabique.

Le nombre de réponses correctes et les temps de réponses corrects ont été analysés. Les temps de réponses ont été standardisés, c'est à dire que pour chaque participant, les temps de réponse inférieurs ou égaux à 250ms et ceux supérieurs ou égal à 2500ms n'ont pas été pris en compte dans nos analyses, car considérés comme des erreurs. De plus, les temps de réponses éloignés de +/- 2 écarts-type de la moyenne étaient remplacés par la moyenne des temps de réponses du participant. Cette manipulation concerne 5,06% des données de temps de réponses.

5.3.1. Analyses statistiques des réponses correctes chez les adultes normo-lecteurs.
<table><caption>Tableau 5. Statistiques descriptives des réponses correctes en fonction de la position de la lettre d'intérêt et du profil sonore en frontière syllabique.</caption><caption>NB. Moyennes (noire) et écarts-types (rouge).</caption><thead><tr><th></th><th>High-Fall</th><th>Low-Fall</th><th>Plateau</th><th>Low-Rise</th><th>High-Rise</th></tr></thead><tbody><tr><th>Lettre 2</th><td>13,15<br>(2,66)</td><td>12,52<br>(2,73)</td><td>13,14<br>(2,39)</td><td>13,06<br>(2,54)</td><td>12,47<br>(2,68)</td></tr><tr><th>Lettre 3</th><td>12,48<br>(2,55)</td><td>11,47<br>(2,50)</td><td>12,80<br>(2,90)</td><td>11,56<br>(2,59)</td><td>12,93<br>(2,66)</td></tr></tbody></table>

L'ANOVA réalisée sur l'ensemble des facteurs et mesurant le nombre de réponses correctes montre :

* Un effet principal de la position de la lettre d'intérêt, $F(1, 123) = 23,624, p < .001, \eta_P^2 = 0.161$.

* Un effet principal de la sonorité, $F(4, 475) = 15,886, p < .001, \eta_P^2 = 0.114$.

* Enfin, un effet d'interaction sonorité × position de la lettre a été mis en évidence, $F(4, 469) = 14,68, p < .001, \eta_P^2 = 0.107$.

Des tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni ont été réalisés pour les différents facteurs. Au vu des résultats obtenus avec l'ANOVA, nous sommes en mesure d'étudier plus précisément le facteur « position de la lettre », le facteur « sonorité » et l'interaction entre les deux facteurs, position de la lettre × Sonorité.
### 5.3.1.1. Analyses comparatives pour le facteur « position de la lettre ».

Le test de comparaisons par paires pour une significativité à l'alpha p < .001 a mis en évidence que les adultes normo-lecteurs produisaient beaucoup plus de bonnes réponses lorsque la lettre d'intérêt est en 2ᵉ position (M = 12,87 ± 2,25) dans le non-mot que lorsqu'elle est en 3ᵉ position (M = 12,75 ± 2,21).

### 5.3.1.2. Analyses comparatives pour le facteur « sonorité ».

Les tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni montrent des différences au niveau des réponses correctes pour les différents profils sonores en frontière syllabique. Notamment, les participants ont produit en moyenne plus de bonnes réponses pour les profils légaux. Plus précisément, ils ont produit légèrement plus de bonnes réponses en Low-Rise (M = 12,00 ± 2,25) qu'en High-Rise (M = 12,81 ± 425,75), mais moins de bonnes réponses pour le profil illégal Low-Rise (M = 12,31 ± 2,33). D'autres part, des différences significatives ont aussi été observée entre le profil Low-Fall, pour lequels ils ont produit moins de bonnes réponses que pour les profils High-Rise et Plateau (M = 12,97 ± 425,75). Enfin, les participants ont donné significativement plus de bonnes réponses pour le profil Plateau que pour le profil High-Rise.

### 5.3.1.3. Analyses des réponses correctes pour l'interaction sonorité x position de la lettre.

Les tests de comparaison par paires avec correction de Bonferroni montrent qu'il y a des différences de réponses correctes pour les différents profils sonores en fonction de la position de la lettre d'intérêt (2ᵉ ou 3ᵉ position), sauf pour le profil Plateau. En effet, les participants
donnent plus de bonnes réponses pour le profil High-Fall lorsque la lettre d'intérêt est située en 2ᵉ position (avant la frontière syllabique présumée) (M = 13, 15 ± 2,66) que lorsqu'elle est située en 3ᵉ position (après la frontière syllabique présumée) (M = 12,48 ± 2,55). Nous observons le même pattern pour les profils Low-Fall, (en deuxième position, M = 12,52 ± 2,73 ; en troisième position, M = 11,47 ± 2,50), Low-Rise (en deuxième position, M = 13,06 ± 2,54 ; en troisième position, M = 11,56 ± 2,59), et High-Rise (en deuxième position, M = 12,47 ± 2,68 ; en troisième position, M = 11,93 ± 2,66).

Mettons à présent l'accent sur les différences de réponses correctes observées entre les différents profils sonores en fonction de la lettre d'intérêt.

Les résultats du test mettent en avant que lorsque la lettre d'intérêt est en 2ᵉ position, les participants émettent significativement plus de bonnes réponses pour le profil sonore le plus légal, High-Fall (M = 13, 15 ± 2,66) que pour les profils Low-Fall (M = 12, 52 ± 2,73) et que le profil le plus illégal High-Rise (M = 12, 47 ± 2,68). Par ailleurs, ils émettent significativement moins de bonnes réponses pour le profil Low-Fall que pour les profils Plateau (M = 13, 14 ± 2,39) et Low-Rise (M = 13, 06 ± 2,54). Ils font aussi significativement plus de réponses correctes pour le profil Plateau que pour le profil High-Rise, et pour le profil Low-Rise comparativement au profil sonore High-Rise.

En revanche, lorsque la lettre d'intérêt se situe en 3ᵉ position, les participants ont émis en moyenne plus de réponses correctes pour les profils légaux que pour les profils illégaux. Nous observons plus précisément plus de réponses correctes pour le profil High-Fall (M = 12,48 ± 2,55) que les profils Low-Fall (M = 11,47 ± 2,50) et Low-Rise (M = 11, 56 ± 2,66), mais moins de bonnes réponses comparativement au profil le plus illégal High-Rise (M = 12, 93 ± 2,68). Nous observons également une différence significative de réponses correctes moins élevées pour un profil sonore Low-Fall que pour un profil Plateau (M = 12,80 ± 2,90) et pour le profil Low-Rise comparativement aux profils Plateau et High-Rise.
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 31. Nombre moyen de réponses correctes en fonction de la position de la lettre d'intérêt et du profil sonore.</figcaption></figure>

### 5.3.2. Analyses des temps de réponses corrects chez les adultes normo-lecteurs.

Tableau 6. Statistiques descriptives représentant les temps moyens de réponses corrects (en msec) en fonction de la position de la lettre d'intérêt et du profil sonore en frontière syllabique.

NB. Moyennes (en noir) et écarts-types (en rouge).
<table><thead><tr><th></th><th>High-Fall</th><th>Low-Fall</th><th>Plateau</th><th>Low-Rise</th><th>High-Rise</th></tr></thead><tbody><tr><th>Lettre 2</th><td>1063<br>(248,76)</td><td>1026<br>(227,91)</td><td>1013<br>(238,01)</td><td>1032<br>(234,79)</td><td>1019<br>(243,28)</td></tr><tr><th>Lettre 3</th><td>1057<br>(228,09)</td><td>1086<br>(245,81)</td><td>1092<br>(239,12)</td><td>1071<br>(251,11)</td><td>1064<br>(228,39)</td></tr></tbody></table>

Une analyse de variance (ANOVA) pour plans à mesures répétées sur l'ensemble des facteurs a été réalisée et montre :

* Un effet principal de la position de la lettre, $F(1, 123) = 16,918 p < .001$, $ηp2 = 0.121$

* Un effet d'interaction position de la lettre X sonorité, $F(4,465) = 6,394$, $p < .001$, $ηp2 = 0.49$. En revanche, aucun effet du profil sonore n'a été montré.

Nous nous sommes penchés de plus près sur ces résultats. Ici aussi, afin d'étudier les temps de réponses entre les différentes conditions, nous avons des tests de comparaison par paires avec correction de Bonferroni. Au vu des résultats obtenus via l'ANOVA, seuls le facteur « Position de la lettre » et l'interaction position X sonorité seront étudiés ici.

### 5.3.2.1. Analyses comparatives pour le facteur « position de la lettre d'intérêt ».

Des tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni montrent que les participants avaient plus tendance à avoir des temps de réponse corrects plus élevés lorsque la lettre d'intérêt se trouve en 3e position ($M = 1074 \pm 219,27$) que lorsqu'elle est en 2e position ($M = 1031 \pm 228,39$).
5.3.2.2. Analyse des temps de réponses corrects pour l'interaction position de la lettre × sonorité.

Les tests de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni, montrent que les participants ont des temps de réponses significativement différents pour un même profil sonore en fonction de la position de la lettre d'intérêt, sauf pour le profil le plus légal High-Fall.

En effet, ils ont des temps de réponses corrects plus faibles pour le profil sonore Low-Fall lorsque la lettre d'intérêt se situe en 2ᵉ position (M = 1026 ± 227,91) que lorsqu'elle se situe en 3ᵉ position (M = 1086 ± 245,81). Le même pattern est observé pour les profils Plateau (en 2ᵉ position, M = 1013 ± 238,01 ; en 3ᵉ position, M = 1092 ± 239,12), Low-Rise (en 2ᵉ position, M = 1032 ± 234,78 ; en 3ᵉ position, M = 1071 ± 251,11), et High-Rise (en 2ᵉ position, M = 1019 ± 243,28 ; en 3ᵉ position, M = 1064 ± 228,39).

Mettons à présent l'accent sur les différences de temps de réponses corrects pour les différents profils sonores en fonction de la position de la lettre d'intérêt. Les résultats du test nous indiquent que lorsque la lettre d'intérêt se situe en 2ᵉ position, il y a des différences significatives de temps de réponses corrects entre le profil HF et les autres profils uniquement.

En effet, les participants ont des temps de réponses corrects significativement beaucoup plus élevés pour le profil High-Fall (M = 1063 ± 248,76) que pour tous les autres profils : Low-Fall (M = 1026 ± 227,91), Plateau (M = 1013 ± 238,01), Low-Rise (M = 1032 ± 234,79), et High-Rise (M = 1019 ± 243,28).

Lorsque la lettre d'intérêt se situe en 3ᵉ position, nous observons que les participants ont des temps de réponses corrects significativement plus faibles pour le profil High-Fall (M = 1057 ± 228,09) que pour les profils Low-Fall (M = 1086 ± 245,8) et Plateau (M = 1092 ± 239,12). Enfin,
ils ont des temps de réponses corrects significativement plus élevés en profil Plateau qu’en profil High-Rise (M = 1064 ± 228,39).

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>Figure 32. Temps moyens de réponses corrects (en msec) en fonction de la position de la lettre d'intérêt et du profil sonore en frontière syllabique.</figcaption></figure>

### 5.3.3. Résultats obtenus chez les illettrés.

#### 5.3.3.1. Analyse du pourcentage de réponses correctes.

<caption>Figure 33. Pourcentage de réponses correctes en fonction de la position de la lettre et du profil sonore en frontière syllabique.</caption>

N.B. Moyennes (en noire) et écart-types(en rouge).
<table><thead><tr><th></th><th>HF</th><th>LF</th><th>PL</th><th>LR</th><th>HR</th></tr></thead><tbody><tr><th>Lettre 2</th><td>68,75<br>(35,36)</td><td>65,63<br>(30,94)</td><td>83,33<br>(4,71)</td><td>65,63<br>(13,26)</td><td>73,33<br>(28,28)</td></tr><tr><th>Lettre 3</th><td>81,25<br>(8,84)</td><td>83,33<br>(4,71)</td><td>79,41<br>(4,16)</td><td>70,00<br>(4,71)</td><td>87,50<br>(17,7)</td></tr></tbody></table>

Un test de comparaison de moyenne (test t) a été mené sur l'ensemble des facteurs, et montre uniquement une différence significative entre les pourcentages de réponses correctes moyen pour les profils LR et HR. En effet, ils produisent plus de bonnes réponses pour le profil le plus illégal, HR (M= 80,42 ± 5,30) que pour le profil LR (M = 67,81 ± 4,27). La comparaison des moyennes montre également que lorsque la lettre est en 3e position, ils effectuent plus de bonnes réponses pour le profil PL (M = 79,41 ± 4,16) que pour le profil LR (M = 70,00 ± 4,71).

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>Figure 34. Pourcentage de réponses correctes en fonction de la position de la lettre et du profil de sonorité en frontière syllabique</figcaption></figure>

### 5.3.3.2. Analyse des temps de réponses corrects.

<caption>Tableau 7. Temps de réponses corrects moyen (en msec) en fonction de la position de la lettre et du profil sonore en frontière syllabique.</caption>

NB. Moyennes (en noir) et écarts-types (en rouge).

HF LF PL LR HR
<table><tr><td>Lettre 2</td><td>1496</td><td>1793</td><td>1494</td><td>1452</td><td>1452</td></tr><tr><td></td><td>(406,88)</td><td>(428,58)</td><td>(266,91)</td><td>(211,61)</td><td>(72,26)</td></tr><tr><td>Lettre 3</td><td>1222</td><td>1262</td><td>1272</td><td>1285</td><td>1292</td></tr><tr><td></td><td>(48,34)</td><td>(144,98)</td><td>(304,06)</td><td>(61,05)</td><td>(55,47)</td></tr></table>

Ici aussi, un test a été réalisé dans le but de mettre en évidence des différences de moyennes au niveau des TR. Les résultats obtenus au test mettent en évidence que les illettrés ont des TR beaucoup plus longs pour le profil légal LF (M = 1527 ± 141,80) que pour le profil illégal LR (M = 1369 ± 136,33). Aucune autre différence significative n'est observée entre les autres profils sonores.

Le test met aussi en évidence que lorsque la lettre est présentée en deuxième position, ils ont tendance à avoir des TR beaucoup significativement plus long pour le profil LF (M = 1793 ± 428,58) que pour le profil HF (M = 1496 ± 406,88). Lorsque la lettre est en troisième position, ils ont tendance à avoir des TR significativement plus longs pour les profils HR (M = 1292 ± 55,47) que pour les profils HF (M = 1222 ± 48,34). Aucune autre différence significative n'est observée.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>Figure 35. TR (en msec) en fonction de la position de la lettre et du profil de sonorité.</figcaption></figure>
### 5.3.4. Analyses comparatives des TR obtenus chez les experts-lecteurs et les illettrés.

Comme pour la tâche de comptage syllabique, nous avons ici aussi, comparé les TR des experts et des illettrés grâce à des scores Z. La procédure pour le calcul des scores Z est strictement identique à celle employée dans la tâche de comptage syllabique. La variable inter-sujets « population » (Experts Vs. Illettrés) a été créée et prise en compte dans nos analyses.

Une ANOVA pour mesures répétées a été réalisée par la suite et met en évidence :

* Un effet tendanciel de l'interaction « population X sonorité », $F_{(4, 531)} = 2,279, p = .061$, $ηp^2 = .016$.

* Un effet d'interaction significatif « population X position », $F_{(1, 136)} = 13,737, p < .001$, $ηp^2 = .092$.

Des analyses de comparaisons par paires avec correction de Bonferroni ont été réalisées afin d'étudier ces résultats plus en détail.

#### 5.3.4.1. Analyse comparative de l'interaction « population × sonorité ».

Le test de comparaison par paires montre que les illettrés ont des scores Z, et par conséquent des TR, beaucoup plus élevés pour tous les profils sonores en frontière syllabique que les experts-lecteurs, respectivement HF ($M = 1,21 \pm 0,74$ ; $M = 0,003 \pm 0,001$), LF ($M = 1,96 \pm 1,62$ ; $M = 0,006 \pm 0,006$), PL ($M = 1,36 \pm 0,74$ ; $M = 0,009 \pm 0,007$), LR ($M = 1,32 \pm 0,65$ ; $M = 0,007 \pm 0,01$), et HR ($M = 1,30 \pm 0,68$ ; $M = -0,04 \pm 0,07$).

<figure><img src="image_36.png" /></figure>
#### 5.3.4.2. Analyse comparative de l'interaction « population × position de la lettre ».

Le test de comparaisons par paires met en évidence que les illettrés ont des scores Z significativement plus élevés (M = 2,08 ± 0,58) que les experts (M = 0,004 ± -0,04), lorsque la lettre est en 2ᵉ position uniquement. Aucune différence n'est observée lorsque la lettre est en 3ᵉ position.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 37. Comparaison des Scores Z obtenus par les experts-lecteurs et les illettrés en fonction de la position de la lettre.</figcaption></figure>

### 5.4. Discussion :

Grâce à cette expérimentation, nous avons pu voir que les adultes experts- lecteurs ont produit significativement plus de bonne réponses pour les items avec des profils sonores légaux en frontière syllabique que pour les items ayant des profils sonores totalement illégaux. Ce pattern est notamment vrai lorsque la lettre d'intérêt se situe en deuxième position plutôt qu'en troisième position. En effet, ils produisent beaucoup plus de bonnes réponses pour tous les profils sonores, sauf le profil Plateau, lorsque la lettre est en deuxième position plutôt qu'en troisième. En effet, lorsque la lettre est en 2ᵉ position, ils produisent plus de bonnes réponses pour le profil le plus légal (HF) que pour le profil le plus illégal (HR). Nous observons
ce même pattern linéaire avec les autres profils, sauf pour le profil LF, qui fait pourtant partie d'un des profils les plus légaux, où ils donnent de moins bonnes réponses que pour le profil le plus illégal (HR).

De même, les adultes experts-lecteurs ont des TR beaucoup plus faibles lorsque la lettre se situe en 2ᵉ position plutôt qu'en 3ᵉ. En effet, nous pouvons voir que pour tous les profils sonores (sauf le profil le plus légal, HF), ils ont des TR beaucoup plus faibles lorsque la lettre est en 2ᵉ position plutôt qu'en 3ᵉ position. En revanche, pour le profil HF, ils ont des temps de réaction beaucoup plus élevés que pour tous les autres profils lorsque la lettre est en 2ᵉ position. En revanche, lorsqu'elle est en 3ᵉ position, ils ont des TR Plus faibles pour les profils HF que pour les profils LF et PL, mais des TR plus faibles en HR qu'en PL.

Concernant maintenant les participants illettrés, comme déjà mentionné, c'est une tâche qui a été très difficile à réaliser pour eux. Aussi, les résultats ne sont malheureusement pas très informatifs. En effet, concernant leurs réponses correctes, las analyses statistiques mettent en évidence qu'ils effectuent plus de bonnes réponses pour le profil le plus illégal (HR) que pour le profil LR. Aucune information n'est disponible pour les autres profils sonores.

Lorsque la lettre est en 3ᵉ position, ils font plus de bonnes réponses pour le profil PL que pour le profil LR. Aucune information n'est disponible lorsque la lettre est en 2ᵉ position.

Concernant les TR, ils sont beaucoup plus longs pour les profils légaux LF que pour les profils illégaux LR. Lorsque la lettre est en 2ᵉ position, leurs TR sont plus longs pour les profils LF que pour les profils HF. En revanche, lorsque la lettre est en 3ᵉ position, ils ont des TR beaucoup plus longs pour les profils illégaux HR que pour les profils légaux HF.

L'analyse comparatives des TR des experts-lecteurs et des illettrés confirme la difficulté rencontrée par les illettrés dans cette tâche, dans la mesure où leurs scores Z, et par conséquent leurs TR, sont beaucoup plus élevés pour tous les profils sonores, que ceux des experts-lecteurs. De même, leurs scores Z sont beaucoup plus élevés que ceux des experts-lecteurs lorsque la lettre se situe en 2ᵉ position. En revanche, aucune différence de TR significative n'est observée entre les normo-lecteurs et les illettrés lorsque la lettre est en 3ᵉ position.

## 6. Tâche 5 : Tâche de comptage syllabique.
La présente expérimentation a pour objectif initial d'identifier le nombre de syllabes que les participants perçoivent dans des mots mono ou di-syllabiques. Elle a été utilisée en perception de parole chez des adultes Coréens par Berent et al. (2008). Ces derniers présentaient des items soit mono, soit bi-syllabiques à leurs participants, en manipulant les différents profils sonores en attaque syllabique. Ces derniers se montrent sensibles aux différents profils sonores, en produisant beaucoup plus de réponses correctes et en ayant des TR beaucoup plus faibles pour les profils les plus légaux que pour les profils les plus illégaux. Dans la présente expérimentation, nous reproduirons la tâche de Berent et al. (2008) en perception écrite, et en utilisant le même matériel que pour les précédentes tâches (i.e., en manipulant les différents profils de sonorité en frontière syllabique).

## 6.1. Méthode.

### 6.1.1. Participants.

113 jeunes adultes experts-lecteurs ont participé à cette expérimentation. Il s'agissait d'étudiants en 1re et 2e année de psychologie. Ils étaient recrutés à l'université Clermont - Auvergne, et étaient rémunérés en crédits expérimentaux leur permettant de valider une unité d'enseignement. Tous étaient de langue maternelle française et de latéralité droitière. Parallèlement, 2 participants illettrés ont aussi participé à cette expérimentation. Ces derniers représentent un échantillon homogène dans la mesure où ils ont tous les deux été scolarisés en France et ont un niveau d'exposition à la lecture avancé. Nous avions l'accord des comités de protection des personnes pour mener à bien cette expérimentation. La participation des personnes illettrées était rémunérée en chèques-cadeaux d'un montant équivalent au nombre de tâches effectuées.

### 6.1.2. Stimuli.
Les stimuli étaient constitués de non-mots bi-syllabiques, repris des expérimentations précédentes. Pour rappel, tous sont de la forme $V_1C_1C_2V_2C_3$, et les fréquences orthographiques et phonologiques sont réduites à (quasi)-zéro. Seuls les cinq différents profils sonores (High-Fall, Low-Fall, Plateau, Low-Rise et High-Rise) en intervocaliques $C_1C_2$ étaient manipulés. A partir de ces non-mots, nous avons ensuite créé leur équivalents tri-syllabiques (e.g., ULBYJ → ULEBYJ). Ces équivalents servaient en fait de leurre pour les participants, puisqu'aucune hypothèse n'est attendue pour ces items. Deux listes de non-mots étaient présentées aux participants. Dans chacune des listes, nous présentions 15 items pour chacun des profils sonores, dans lesquelles nous avons équilibré le nombre de non-mots bi et tri-syllabiques (e.g., pour le profils High-Fall, en liste 1, nous avons inclus 7 non-mots bi-syllabiques et 8 non mots tri-syllabiques ; en liste 2, nous avons inclus 8 non-mots bi-syllabiques et 7 non-mots tri-syllabiques). Ainsi, chaque liste était constituée de 75 items (15 items X 5 profils sonores).

### 6.1.3. Dispositif expérimental et procédure

La tâche de comptage a été informatisée sur E-Prime 2 Professional (Schneider et al., 2002) et réalisée sur ordinateurs portables dédiés aux expérimentations, de marque Sony Vaio et fonctionnant sous Windows 7. Les participants réalisaient la tâche individuellement, dans une salle calme. Ils étaient assis à une distance approximative de 57cm de l'écran d'ordinateur.

Les participants devaient fixer une croix de fixation qui apparaissait au centre de l'écran d'ordinateur pendant 500ms. Un écran blanc apparaissait ensuite très brièvement pendant 150ms. Il était immédiatement remplacé par un non-mot qui apparaissait aussi au centre de l'écran. Les non-mots étaient écrits en police « Courrier New » et étaient de couleur noire sur fond blanc, taille 18. Ils apparaissaient pendant une durée de 5000ms. Pendant ce laps de temps, les participants avaient pour tâche de dire si l'item présenté avait deux ou trois syllabes. Nous avions collé des pastilles de couleurs sur les touches réponses du clavier d'ordinateur. Ainsi, si les participants pensaient que le non mot comportait deux syllabes, ils
devaient appuyer sur la touche rouge (touche « a » du clavier) ; s'ils pensaient qu'il comportait trois syllabes, ils devaient appuyer sur la touche jaune (touche « n » du clavier). Aucun feedback correctif n'était donné aux participants. Une fois la réponse enregistrée, un autre essai démarrait directement. Entre chaque essai il y avait un délai inter-stimuli (écran noir) de 250ms.

Avant de débuter l'expérimentation proprement dite, les participants avaient une phase d'entrainement pour pouvoir se familiariser avec la tâche et les touches réponses. Cette phase comportait 12 items et était identique à la phase expérimentale. De même, un temps de pause d'une durée indéterminée était aménagé entre les deux listes. Les participants avaient autant de temps que nécessaire et devaient appuyer sur la barre d'espace du clavier pour reprendre l'expérimentation. Avant de travailler sur la deuxième liste, nous avions créé une phase de réadaptation qui contenait 12 essais, et qui n'étaient donc pas pris en compte dans nos analyses statistiques. Cette phase était elle aussi identique à la phase expérimentale.

## 6.2. Hypothèses théoriques et opérationnelles.

**Hypothèse 1.a.** Si le profil sonore en frontière syllabique a une incidence sur la structuration des non-mots, et ainsi aide à la lecture de ceux-ci, les participants devraient émettre beaucoup plus de bonnes réponses et avoir des TR beaucoup plus courts pour les non-mots bi-syllabiques avec un profil sonore légal en frontière syllabique, que pour les non-mots bi-syllabiques avec un profil sonore illégal en frontière syllabique.

Ainsi, lorsque les non-mots bi-syllabiques ont des profils sonores légaux en frontière syllabique, les participants devraient dire que les items contiennent deux syllabes, en un laps de temps court. En revanche, lorsque les non-mots ont une frontière syllabique illégale d'un
point de vue de la sonorité, ils devraient faire beaucoup plus d'erreurs, c'est à dire rajouter un « E » entre l'intervocalique $C_1C_2$ afin de faire une réparation syllabique, et ainsi dire que les non-mots contiennent trois syllabes. L'insertion de cette lettre additionnelle en vue de réaliser une réparation syllabique, comme dans la tâche de Berent et al. (2008) en perception de parole, devraient engendrer des TR beaucoup plus longs.

### 6.3. Résultats obtenus chez les adultes experts-lecteurs.

Plusieurs analyses de variance (ANOVA) à mesures répétées ont été réalisées grâce au logiciel IBM SPSS Statistics®. Elles comportaient deux facteurs : le profil sonore en frontière syllabique, à cinq modalités (High-Fall, Low-Fall, Plateau, Low-Rise, et High-Rise) et la structuration du non-mot (2 ou 3 syllabes). Nous avons exclu les données de 10 personnes en raison d'un bilinguisme évident (langue maternelle autre que le français) et/ou une latéralité gauchère. Ainsi, notre plan expérimental est donc décrit comme étant de la forme $S_{103}*A_5*B_2$, où A représente les profils sonores et B, le nombre de syllabe. Les réponses correctes et les temps de réponses corrects ont été analysés. Les temps de réponse ont été standardisés. En effet, nous avons dans un premier temps exclu les temps de réponses inférieurs ou égaux à 250ms et ceux supérieurs ou égaux à 2500ms, car nous les avons considérés comme aberrants. Ensuite, pour chaque valeur de temps de réponse, nous avons regardé son éloignement par rapport à la moyenne de temps de réponse d'un participant donné. Toute valeur éloignée de la moyenne de plus ou moins deux écarts-types était remplacée par la moyenne des temps de réponses du participant.
### 6.3.1. Analyses statistiques des réponses correctes.

<caption>Tableau 8. Nombre moyen de réponses correctes en fonction de la structuration du non-mot et du profil sonore en frontière syllabique.</caption>

Nb. Moyennes( noir), écarts-types (rouge)

<table><thead><tr><th></th><th>High-Fall</th><th>Low-Fall</th><th>Plateau</th><th>Low-Rise</th><th>High-Rise</th></tr></thead><tbody><tr><th>2 syllabes</th><td>13,48<br>(2,00)</td><td>13,70<br>(2,15)</td><td>13,71<br>(2,14)</td><td>13,16<br>(2,56)</td><td>13,17<br>(2,56)</td></tr><tr><th>3 syllabes</th><td>12,16<br>(3,43)</td><td>12,26<br>(3,16)</td><td>12,18<br>(3,49)</td><td>12,19<br>(3,31)</td><td>12,46<br>(3,18)</td></tr></tbody></table>

L'analyse de variance portant sur l'ensemble des facteurs et analysant le nombre de réponses correctes a mis en évidence :

* Un effet principal de la structuration du non-mot, $F_{(1, 102)} = 20,705, p < .001, \eta^2 = 0.169$, un effet principal marginalement significatif de la sonorité, $F_{(4, 375)} = 2,360, p = .058, \eta^2 = 0.023$, ainsi qu'un effet d'interaction structuration*sonorité, $F_{(4, 396)} = 4,869, p < .01, \eta^2 = 0.046$.

Des tests de comparaisons par paires ont été réalisés en utilisant une correction de Bonferroni à l'alpha $p = .05$ pour étudier plus précisément ces résultats. Au vu des résultats précédents, nous sommes en mesure de réaliser ces analyses pour le facteur « structuration » uniquement, et pour l'interaction structuration*sonorité.
### 6.3.1.1. Analyses comparatives pour le facteur « structure ».

Les résultats ont montré que les adultes experts lecteurs ont tendance à produire plus de bonnes réponses pour lorsque les non-mots comportaient deux syllabes (M = 13,44 ± 2,09) que lorsqu'ils en contenaient trois (M = 12,25 ± 3,14).

### 6.3.1.2. Analyses comparatives de l'interaction structure × sonorité.

En moyenne, les participants donnent plus de bonnes réponses pour les profils sonores légaux que pour les profils sonores illégaux. En effet, ils ont en moyenne donné légèrement plus de bonnes réponses pour le profil High-Fall (M = 13,48 ± 2,01) que pour le profil High-Rise (M = 13,17 ± 2,56). De même, ils ont donné plus de bonnes réponses correctes pour le profil sonore Low-Fall (M = 13,70 ± 2,56) que pour les profils sonores Low-Rise (M = 13,15 ± 2,57) et High-Rise (M = 13,17 ± 2,56). Enfin, nous observons aussi une différence significative d'un point de vue des réponses correctes entre le profil sonore Plateau (M = 13,71 ± 2,14) que pour les profils Low-Rise et High-Rise.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 38. Proportion de réponses correctes en fonction du profil sonore et de la structuration du non-mot.</figcaption></figure>
### 6.3.2. Analyse des temps de réponses corrects.

<caption>Tableau 9. Temps moyen de réponses corrects en fonction du nombre de syllabes du non-mot et du profil de sonorité en frontière syllabique.</caption>

Nb. Moyennes (noir) et écarts-types (rouge)

<table><thead><tr><th></th><th>High-Fall</th><th>Low-Fall</th><th>Plateau</th><th>Low-Rise</th><th>High-Rise</th></tr></thead><tbody><tr><td>2 syllabes</td><td>1202,52<br>(361,51)</td><td>1169,86<br>(353,01)</td><td>1203,20<br>(365,69)</td><td>1241,35<br>(385,35)</td><td>1256,19<br>(425,75)</td></tr><tr><td>3 syllabes</td><td>1245,54<br>(408,03)</td><td>1223,10<br>(402,06)</td><td>1232,10<br>(412,03)</td><td>1235,72<br>(405,99)</td><td>1276,08<br>(433,41)</td></tr></tbody></table>

Une analyse de variance (ANOVA) à mesure répétées et considérant les temps de réponses corrects a été réalisée et montre :

* Un effet principal du profil sonore, $F(4, 313) = 5,612, p < .01$, $\eta^2 = 0.052$, ainsi qu'un effet principal tendanciel de la structuration, $F(1, 102) = 3,299, p = .072$, $\eta^2 = 0.031$. En revanche, aucun effet d'interaction structuration*sonorité n'est observé ici.

Au vu de ces résultats, nous sommes en mesure d'analyser plus précisément le facteur « sonorité » uniquement.

#### 6.3.2.1. Analyses comparatives du facteur « sonorité ».

Un test de comparaison par paires avec correction de Bonferroni, pour une significativité à l'alpha $p < .01$. Bien que les participants ont des temps de réponses beaucoup plus faibles pour
le profil le plus légal (High-Fall) que pour les profils les plus illégaux (Low-Rise et High-Rise),
les résultats ne révèlent aucune différence significative entre ces deux conditions. Toutefois,
les participants ont des temps de réponses corrects significativement plus faibles pour des
profils sonores légaux, tels que le profil Low-Fall (M= 1169,86msec ± 353,01) que pour les
profils illégaux Low-Rise (M = 1241,35msec ± 385,35) et High-Rise (M = 1256,19msec ±
425,75). De même, ils ont des temps de réponses corrects pour le profil Plateau beaucoup
plus faibles (M =1203,20msec ± 365,69) que pour les deux profils les plus illégaux (LR et HR).

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 39. Temps moyens de réponses corrects en fonction du profil sonore en frontière syllabique.</figcaption></figure>

6.3.3. Résultats obtenus chez les adultes illettrés.

Comme déjà mentionné, pour cette expérimentation, seules deux personnes illettrées y ont
participé. De même, ces dernières représentent un échantillon homogène car elles présentent
les mêmes éléments de vie (scolarité et niveau d'exposition à la lecture). Ainsi, plutôt que de
comparer les performances des différents individus entre eux comme pour les précédentes
tâches, nous avons choisi de réaliser des tests de comparaison de moyennes (tests t) pour
mesures appariées afin d'évaluer les différences de moyennes entre les différentes conditions, pour le pourcentage de réponses correctes et les TR. Enfin, nous avons réalisé des test t modifiés (i.e., le t de Crawford & Howell, 1998) afin de réaliser de manière adaptée des comparaisons entre les différentes conditions entre les TR obtenus par les experts-lecteurs et les illettrés.

### 6.3.3.1. Analyse des pourcentages de réponses correctes.

<caption>Tableau 10. Pourcentage de réponses correctes en fonction du nombre de syllabes et du profil de sonorité en frontière syllabique.</caption>

N.B. Moyennes (noir), écarts-types (rouge).

<table><thead><tr><th></th><th>HF</th><th>LF</th><th>PL</th><th>LR</th><th>HR</th></tr></thead><tbody><tr><th>2 syllabes</th><td>80,00 (0)</td><td>86,67 (18,86)</td><td>76,67 (14,14)</td><td>73,33 (0)</td><td>76,67 (4,71)</td></tr><tr><th>3 syllabes</th><td>93,33 (9,42)</td><td>86,67 (9,42)</td><td>83,33 (4,71)</td><td>86,67 (9,43)</td><td>86,67 (9,43)</td></tr></tbody></table>

Un test t à l'alpha p = .05 a été réalisé et ne montre aucune différence significative entre les différentes conditions.

### 6.3.3.2. Analyse des temps de réponses corrects.

<caption>Tableau 11. TR moyens en fonction du nombre de syllabes et du profil sonore en frontière syllabique.</caption>

N.B. Moyennes (noir), écarts-types (rouge).

<table><thead><tr><th></th><th>HF</th><th>LF</th><th>PL</th><th>LR</th><th>HR</th></tr></thead><tbody><tr><th>2 syllabes</th><td>1526<br>(341,65)</td><td>1558<br>(313,53)</td><td>1631<br>(605,06)</td><td>1667<br>(492,68)</td><td>1604<br>(518,05)</td></tr><tr><th>3 syllabes</th><td>1495<br>(371,79)</td><td>1601<br>(419,81)</td><td>1481<br>(329,41)</td><td>1722<br>(386,37)</td><td>1616<br>(420,12)</td></tr></tbody></table>

Un test t a été réalisé à l'alpha p = .05 et révèle des différences de temps significatives pour les non-mots tri-syllabiques uniquement. Comme ces items sont des items leurres, nous ne
développerons pas plus les différences de TRC moyens obtenues ici. Toutefois, il nous paraît
intéressant de présenter tout de même un graphique des TRC obtenus. En effet, même si
aucune différence significative n'est observée, les personnes illettrées semblent suivre un
pattern linéaire qui pourrait potentiellement rejoindre celui des experts-lecteurs avec un
échantillon plus important.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 40. Temps de réponse moyens en fonction du nombre de syllabes et du profil sonore.</figcaption></figure>

6.3.4. Comparaison des TR des adultes experts lecteurs et illettrés à l'aide de scores Z.

Une Analyse de variance à mesures répétées a été réalisée à partir de scores Z, afin d'étudier les différences de TR entre les adultes experts-lecteurs et illettrés, et notamment voir si les personnes illettrées ont des TR excessivement plus longs que les experts-lecteurs, en fonction des différentes variables.

Afin de procéder à cette analyse, nous avons tout d'abord transformé les TR des experts-
lecteurs en score Z classiques, c'est à dire en standardisant leurs TR par rapport à la moyenne
et à l'écart-type de l'ensemble des participants pour une condition donnée. Pour les adultes
illettrés, nous avons utilisé la méthode des t modifiés de Crawford & Howell (1998), c'est à
dire que nous avons transformé leur TR en scores Z adaptés pour les comparaisons d'une
population « pathologique » avec une population témoin (e., Crawford & Howell, 1998 ;
Atzeni, 2009 ; Crawford & Garthwaite, 2005a). Leurs TR ont ainsi été standardisés par rapport
à la moyenne et l'écart-type de la population de référence (i.e., les experts-lecteurs).
L'ANOVA ne montre aucune différence de temps significative entre les experts-lecteurs et les illettrés.

### 6.4. Discussion :

Dans cette expérimentation, nous avons vu que les experts-lecteurs sont sensibles au type de structure des non-mots. En effet, ils produisent plus de bonnes réponses lorsqu'on leur présente des items bi-syllabiques que des items tri-syllabiques. De plus, nous pouvons observer une modulation de la structure par la sonorité. En effet, les adultes experts-lecteurs présentent un pattern de réponses linéaire, suivant les différents profils sonores. Effectivement, ils ont tendance à donner plus de réponses correctes pour les profils les plus légaux (HF, LF, et même le profil Plateau qui rejoint les deux profils les plus légaux dans cette tâche), que pour les profils les plus illégaux (LR et HR).

Au niveau des TR, la structure de l'item ne semble pas avoir d'impact. En revanche, le même pattern que pour les réponses correctes se présente. Bien que l'écart entre les TR moyens obtenus pour les deux profils les plus extrêmes n' est pas significatif, les experts-lecteurs présentent des temps de réponses beaucoup plus courts pour les items ayant une frontière syllabique légale d'un point de vue de la sonorité (LF et même PL) que pour les items ayant une frontière syllabique illégale (LR et HR). Ainsi, l'analyse des TR semble bien nous confirmer ici aussi que les expert- lecteurs, lors de la tâche de comptage syllabique, sont sensibles aux profils de sonorité. Ils produisent en effet plus de bonnes réponses et ont des TR plus courts pour les profils les plus légaux en frontière syllabique que pour ceux ayant des profils totalement illégaux.

Concernant maintenant les illettrés, pour cette tâche aucune différence significative n'est observée entre les deux types de structures présentées et les différents profils de sonorité, pour les réponses correctes mais aussi pour les TR. Toutefois, un pattern non significatif mais intéressant est observé au niveau des TR : les illettrés présentent un pattern de TR linéaire entre les profils de sonorité les plus légaux et les plus illégaux. Ce pattern pourrait potentiellement être validé lors de la réplication de cette expérimentation avec un échantillon de personnes illettrées plus important.

Enfin, nous avons comparé les TR des experts et des illettrés, dans le but de voir si des différences apparaissaient entre ces deux populations, et notamment vérifier si les illettrés ont des TR déviants par rapport à une population témoin d'experts, et si oui avec quelle force.
Aucune différence significative ne ressort des analyses statistiques, suggérant ainsi que les illettrés scolarisés en France et ayant un niveau d'exposition à la lecture avancé n'ont pas des TR déviants par rapport à la population témoin (i.e., les experts-lecteurs).

## 7. Discussion générale

Ce travail de thèse avait pour objectif d'étudier le rôle de règles linguistiques autres que celles spécifiques au français (i.e., des règles phonologiques universelles) dans l'activation d'une unité essentielle au traitement des mots, la syllabe. Plus spécifiquement, ce travail avait pour but d'étudier cela chez l'adulte expert-lecteur et l'adulte illettré. En effet, il nous paraissait intéressant d'étudier comment les règles phonologiques universelles—au travers de la sonorité—pouvaient influencer l'activation syllabique de non-mots au sein desquels tout indice spécifique à la langue française était supprimé. Mon travail était constitué de deux axes d'investigations. En premier lieu, l'objectif de mes travaux était d'étudier le rôle modulateur de la sonorité chez l'adulte expert-lecteur qui a pourtant automatisé les mécanismes de lecture. Ceci est une continuité aux travaux déjà réalisés chez l'adulte, en perception de parole, et dans plusieurs langues (e.g., Berent et al. 2007 ; Berent et al. 2008 ; Tamási & Berent, 2014 ; Zhao & Berent, 2016), et les rares études en perception écrite chez l'adulte français (i.e., Maïonchi-Pino et al. 2015). Le deuxième objectif était d'examiner si des personnes illettrées, qui présentent pourtant des déficits phonologiques pouvaient se montrer sensibles à la grammaire universelle, et plus précisément exprimer des préférences ou difficultés pour certains profils sonores en frontière syllabique. Les règles phonologiques universelles semblent en effet appropriées pour déterminer les stratégies de lecture de ces personnes puisque des études, bien que rares, ont montré que les personnes ayant un déficit phonologique montraient néanmoins des préférences pour certains profils sonores (e.g., les personnes atteintes d'aphasie de Wernicke, Stenneken et al., 2015 ; les personnes atteintes d'aphasie de Broca, Romani & Calabrese, 1998 ; les enfants dyslexiques, Maïonchi-Pino et al., 2012b).

### 7.1. La syllabe, unité robuste et indispensable à la lecture.
Les résultats que nous avons obtenus dans les différentes tâches nous montrent l'importance
de l'unité « syllabe » pour le traitement des (non)-mots chez l'adulte expert-lecteur.

En effet, dans la tâche de conjonctions illusaires, nous avons vu que les adultes experts-
lecteurs font plus d'erreurs de préservation (i.e., percevoir **ULBYR** ou **ULBYR** comme **ULBYR**)
que d'erreurs de violation (i.e., percevoir **ULBYR** comme **ULBYR** ou **ULBYR**). Ainsi, ceci signifie
que lorsqu'on présente des items avec une structure syllabique illégale, les participants ont
tendance à faire une réparation syllabique. Ces résultats rejoignent ceux obtenus chez l'enfant
(e.g., Fabre et Bedoin, 2003 ; Maïonchi-Pino et al., 2012a ; 2012b) et chez l'adulte (e.g.,
Doignon-Camus et al., 2009 ; Maïonchi-Pino, 2015). De plus, tout comme Doignon-Camus et
al. (2009) ou Maïonchi-Pino, 2012a, 2012b), nous obtenons des résultats concordants dans la
tâche de détection visuelle. En effet, nous avons pu voir que les adultes experts ont des TR
beaucoup plus faibles lorsque la lettre d'intérêt se situe en 2^e^ position plutôt qu'en 3^e^.
Lorsqu'ils se focalisent sur la lettre marquant la frontière syllabique, cela entraine des TR plus
faibles que lorsqu'ils se focalisent sur la lettre représentant l'attaque de la deuxième syllabe.
En revanche, lorsque la lettre est présentée en 3^e^ position, nous observons beaucoup plus
d'erreurs de violation que de préservation. Ceci suggère encore ici que la structuration des
mots en syllabes facilite bien leur traitement, même pour chez le lecteur expert. Les résultats
obtenus à la tâche de comptage syllabique sont concordants avec ceux obtenus en détection
visuelle. En effet, les adultes normo-lecteurs produisent plus de bonnes réponses lorsqu'on
leur présente des items bi-syllabiques (ULBYR) que des items tri-syllabiques (ULEBYR). En
revanche, pour les tâches de décision lexicale (i.e., Go/ Nogo et tâche modifié de Treiman),
nos résultats ne sont pas consistants avec ceux obtenus dans les précédentes tâches.

Chez les participants illettrés, nous n'observons pas cette sensibilité à la syllabe. Ceci peut
possiblement s'expliquer par le fait que même ceux ayant un niveau d'exposition avancé à la
lecture ont en réalité un niveau très faible en lecture (i.e., niveau d'un enfant de CP). Dans la
mesure où les plus avancés en sont encore à l'étape de « déchiffrage » des mots (sans
forcément en comprendre le sens), ils n'ont pas encore construit de lexique orthographique.
Ils vont alors avoir recours à d'autres indices, telles que la phonologie (Chétail & Mathey,
2010). Deux raisons peuvent expliquer ceci dans nos expérimentations. La première est que
nous les faisions travailler non pas sur des mots, mais sur des pseudo-mots. Or, en perception
de parole, des personnes ex-illettrées avaient beaucoup de difficultés à répéter des non-mots,
spécifiquement parce que l'activation du code orthographique n'est pas encore automatisée.
De plus, elles ne peuvent pas compter sur les stratégies d'attention aux phonèmes à cause de leur faible conscience phonémique (e.g., Morais & Mousty, 1992 ; Morais, 2016). Ici, il semble qu'en lecture nous observons ce même pattern. La deuxième chose qui peut freiner l'activation de la syllabe chez les personnes illettrées, c'est que nous avions réduit les fréquences, orthographiques et phonologiques à (quasi)-zéro. De ce fait, le code orthographique ne peut pas être activé, mais en plus de cela, les autres indices spécifiques à la langue française et susceptibles d'activer la syllabe (i.e., la phonologie) ne peuvent pas non plus être activés. Aussi, aucun indice censé faciliter l'accès à la syllabe n'est disponible pour ces personnes. Pour autant, dans la majorité des tâches, les personnes illettrées n'ont pas été en échec, notamment dans la tâche de comptage syllabique où ils ont des performances assez élevées comparativement aux autres tâches. Ceci nous indique alors, en fonction du degré d'exposition à la lecture, qu'ils ont tout de même la connaissance et conscience de la syllabe.

## 7.2. La grammaire universelle à travers la sonorité : un indice modulateur de la syllabe ?

Chez les experts lecteurs et les illettrés, bien que les résultats ne soient pas consistants pour toutes les tâches, nous avons mis en évidence certains patterns de préférence pour des profils sonores en frontière syllabique. Ces derniers, peuvent aider ou freiner l'activation de la syllabe, selon leur légalité d'un point de vue de la sonorité.

Chez les adultes experts-lecteurs, dans la tâche de conjonctions illusoires, les réparations syllabiques observées semblent dépendre de préférences phonologiques basées sur la sonorité. En effet, nous avons vu qu'en condition incompatible, sauf pour le profil le plus légal, HF, nous observons un pattern linéaire en fonction de la légalité du profil sonore en frontière syllabique. Plus le profil est illégal en frontière syllabique et moins les lecteurs en font une réparation syllabique. A l'inverse, plus le profil est légal, et plus ils font de réparations syllabiques. Bien que nous n'ayons pas d'explications plausibles concernant le profil le plus légal, HF, nos résultats vont dans le sens des études ayant démontré une sensibilité à la sonorité chez l'adulte en perception orale (e.g., Berent et al., 2007 ; Berent et al., 2008 ; Támasi et al., 2014) et en lecture (e.g., Maïonchi-Pino, 2008). Les résultats obtenus à la tâche de comptage syllabique illustrent parfaitement ces préférences pour les profils les plus légaux
en frontière syllabique. En effet, ils donnent plus de réponses correctes, et parallèlement ont des temps de traitement plus courts pour les items ayant une frontière syllabique légale que pour les items ayant une frontière syllabique illégale. Bien que la différence de TR ne soit pas significative entre les deux profils extrêmes (i.e., HF et HR), nous observons ce pattern linéaire : plus le profil sonore devient illégal et moins ils font de réponses correctes, et plus les temps de traitement de l'items sont longs. En revanche, les TR obtenus en détection visuelle ne sont pas concordants avec ceux du comptage syllabique ou des conjonctions illusoires. En effet, les normo-lecteurs présentent des TR beaucoup plus élevés pour les items ayant un profil légal d'un point de vue de la sonorité que pour ceux ayant un profil illégal. Toutefois, ils présentent néanmoins beaucoup plus de bonnes réponses lorsque le profil est légal que lorsqu'il est illégal. Ces résultats sont étonnants car ils s'apparentent aux patterns attendus pour les tâches de décision lexicale, alors qu'ils ne devraient pas. En effet, ici il n'y a pas de traitement lexical, et ainsi il est très peu probable qu'il y ait des effets d'interférences ou de projections de connaissances lexicales sur les non-mots.

Un autre constat intéressant est que dans des tâches demandant une grande rapidité de traitement de l'information (i.e., tâche modifiée de Treiman), les experts-lecteurs ont tendance à s'aider des règles phonologiques uniquement pour traiter les items. Cependant, si la sonorité semble impacter la structuration du non-mot et de ce fait son traitement, les préférences observées à cette tâche sont différentes de celles observées dans les autres tâches. En effet, les adultes normo-lecteurs mettent beaucoup plus de temps à traiter les profils plateau que tous les autres profils. Nous observons exactement le même pattern (pour les TR uniquement) dans la tâche de Go/no go. Ces résultats ne peuvent pas être imputés aux tâches de décision lexicale (i.e., tâche modifiée de Treiman et tâche de Go/no go) puisque dans ces deux tâches, nous avons utilisé strictement le même matériel que pour les autres tâches. Néanmoins, ce pattern de réponse concorde avec des résultats obtenus en perception de parole chez des adultes américains d'origine espagnole (Berent et al., 2012). Ce pattern de résultats avait alors été interprété par le fait que les participants n'avaient pas tous la même exposition à l'anglais en fonction de leur niveau d'exposition au langage anglais et de la durée entre le moment où ils étaient arrivés aux USA et le moment de l'expérimentation. Notamment, ceux étant arrivés très récemment et/ou ayant une faible expérience avec la langue anglaise avaient des temps de traitement beaucoup plus longs pour les items avec des attaques syllabique débutant par des profils PL qu'avec une attaque de type High-Fall (le profil
le plus illégal en attaque syllabique). Cependant, ces résultats, ainsi que les nôtres, ne concordent pas avec ceux obtenus avec les participants chinois (Zhao & Berent, 2016) ou Israéliens (Berent et al., 2013) par exemple. Dans notre étude, l'impact d'une seconde langue chez les normo-lecteurs sur le traitement des (non)-mots est écartée car nous avions contrôlé que les participants étaient tous des natifs français. Cependant, dans l'étude de Berent et al. (2012), le niveau d'exposition au langage oral semble être un bon indicateur des préférences pour des contraintes phonotactiques légales d'un point de vue de la sonorité. Aussi, nous pouvons supposer qu'il en est de même pour l'exposition au langage écrit. Il serait alors judicieux pour de futures expérimentations d'évaluer le niveau de lecture des participants, même experts-lecteurs recrutés à l'université (e.g., ECLA16+), et de relever des informations pertinentes telles que leur rapport aux livres, la fréquence de lecture de livres, etc.

Ainsi, malgré des résultats inconsistants entre les différentes tâches, nous pouvons tout de même remarquer que les experts-lecteurs, bien qu'ayant automatisé les mécanismes de lecture, s'aident des règles phonologiques universelles qui moduleraient la syllabation des non-mots.

Concernant les participants illettrés, aucun résultat n'a pu être mis en évidence dans la tâche de conjonctions illusoires. En effet, ils répondent au hasard (50% de bonnes réponses, 50% d'erreurs) et échouent à la tâche. Ce résultat n'en est pas moins intéressant pour autant, et peut être expliqué par deux arguments possibles. Premièrement, quelle que soit la légalité de la structure présentée (i.e., ULBYR, ULBYR ULBYR), et les différents profils sonores présentés en frontière syllabique, aucune préférence n'est révélée. Ainsi, les connaissances spécifiques à la langue française, notamment les connaissances orthographiques ne semblent pas les aider à traiter les non-mots. Les indices supposés « prendre le relais » de l'orthographe (i.e., la phonologie) ne sont pas récupérés non plus.

En deuxième lieu, même avec des temps d'affichage de base des items adaptés (i.e., temps d'affichage standardisés pour les enfants), ces derniers restent tout de même très courts. Au vu de leur niveau très faible en lecture (même pour les plus avancés), il est très probable que les individus n'aient pas le temps de traiter les non-mots, même avec la procédure adaptative des temps d'affichage. Il est ainsi probable que les personnes illettrées, en tout cas l'échantillon utilisé dans notre expérimentation, même avec un niveau d'exposition à la lecture avancé aient tout de même un niveau de lecture inférieur à celui des enfants, puisque Maïonchi-Pino (sous presse) a réalisé cette tâche chez des enfants qui réussissent la tâche et
montrent un pattern de recours robuste à la syllabe modulé par la sonorité dans l'identification de non-mots.

Pour la tâche modifiée de Treiman, bien que les résultats soient tous tendanciels, nous avons mis en évidence un pattern intéressant. Peu importe que la structure soit légale ou non, ils présentent des TR beaucoup plus longs pour les profils légaux que pour les profils illégaux. Toutefois, les deux profils extrêmes, HF et HR semblent poser problème dans la mesure où les TR pour les deux types de profils sont les plus longs et équivalents. Rappelons que la tâche de modifiée de Treiman nécessite un traitement très rapide des items. Pour des raisons méthodologiques, nous n'avons pas pu modifier les paramètres d'affichage des items car à notre connaissance, aucune version adaptée et validée scientifiquement n'existe pour les enfants où les personnes ayant un déficit phonologique. Cependant, les TR pour les autres profils « intermédiaires » semblent plutôt cohérents et les participants ne semblent pas échouer à la tâche pour autant. En effet, pour ces profils « intermédiaires », ils semblent bien mettre plus de temps à traiter les items avec profils sonores légaux que ceux avec profils sonores illégaux. Concernant le pattern observé avec le profil le plus illégal, HR, il se peut qu'en réalité, pour ces personnes, une structure légale (UL*BYR) associée à un profil sonore illégal est plus susceptible que les autres de créer des interférences et résulter en des TR plus plus longs pour traiter des items de ce type plutôt que les items pour lesquels la structure et le profil sonore sont cohérents (structure légale + profil légal ; structure illégale + profil illégal). Enfin, des différences de TR ont été mises en évidence selon le degré d'exposition à la lecture des participants. En effet, ceux ayant une faible expérience du langage écrit ont des résultats totalement inconsistants. En revanche, pour ceux ayant une expérience intermédiaire, ont des traitements beaucoup plus longs pour le profil le plus illégal. Ceci paraît normal dans la mesure où ils n'ont que peu de connaissances orthographiques et phonologiques, donc la présentation d'un non-mot, et qui plus est avec un profil sonore totalement illégal en frontière syllabique va être plus difficile et donc nécessitera plus de temps pour être « déchiffré ». Pour les participants ayant une expérience plus avancée en lecture, il semble qu'il y ait des projections de connaissances lexicales qui se font, résultant en des TR plus longs pour les non-mots avec des profils sonores légaux d'un point de vue de la sonorité. Ces résultats sont cohérents avec ceux obtenus par Zhao et Berent (2016) en perception de parole auprès d'adultes chinois, qui montraient que l'expression de préférence pour des profils de sonorité légaux en attaque syllabique semblait s'améliorer avec l'exposition à la littératie. Plus
précisément, plus un adulte a une expérience conséquente avec la lecture et plus il montre
une sensibilité à la sonorité. Dans leur étude les préférences phonologiques sont accentuées
par l'exposition au langage oral. Au vu de nos résultats, et en accord avec les données
disponibles sur la syllabe, il semble que l'exposition au langage écrit joue aussi un rôle dans
les préférences phonologiques.

Nous avons démontré grâce à cette tâche que les participants ayant été scolarisés dans les
Dom-Tom ont des TR beaucoup plus longs que ceux scolarisés en France. L'hypothèse que
l'exposition à une deuxième langue pourrait avoir une influence sur les préférences
phonologiques (e.g., Zhao & Berent, 2016 ; Berent et al., 2012) est alors plausible.

Concernant les patterns des résultats obtenus en détection visuelle, et la tâche de Go/ no go,
ils rejoignent les résultats obtenus par les adultes normo-lecteurs dans les tâches de décision
lexicale, à savoir que les participants présentaient une préférence pour les profils Plateau. Ici
encore, un autre argument confirme que l'exposition au langage écrit module bel et bien les
préférences phonologiques.

Cependant, dans une tâche simple et plus adaptée en terme de rapidité pour les personnes
illettrées, telle que la tâche de comptage syllabique, nous avons mis en évidence un pattern
intéressant. En effet, bien que les résultats ne soient pas significatifs, et cela pourrait être dû
à un manque de puissance statistique (N = 2), nous observons un pattern qui rejoint les
données disponibles actuellement sur les préférences phonologiques via la sonorité chez des
normo-lecteurs (e.g., Berent et al., 2007, Berent et al., 2008 ; Zhao & Berent, 2016 ; Maïonchi-
Pino et al., 2015) mais aussi chez des populations présentant un déficit phonologique (e.g.,
Stenneken et al., 2015; Baroni & Calabrese, 1998 ; Maïonchi-pino et al., 2012a, 2012b). En
effet, nos participants présentent un pattern linéaire de préférences de profils sonore en
frontière syllabique. Lorsqu'on leur présente des non-mots bi-syllabiques (e.g., ULBYR), plus
le profil sonore en frontière syllabique est illégal et plus les TR augmentent. Ces résultats sont
intéressants dans la mesure où il est raisonnable de dire que potentiellement les règles
phonologiques universelles auraient une influence facilitatrice ou inhibitrice—en fonction du
profil sonore—sur les stratégies de lecture de non-mot. Il serait intéressant de reproduire
l'expérimentation avec un échantillon de population plus élevé.

7.3. Déficits chez les personnes illettrées et rôle des fonctions d'inhibition de la réponse motrice.
Les résultats obtenus aux différentes tâches ont contribué non seulement à nous renseigner sur le traitement des non-mots des personnes illettrées, mais nous donnent aussi quelques informations supplémentaires. En effet, pour chacune des tâches, nous avons comparé les TR des adultes experts et illettrés. Comme attendu, dans toutes les tâches, les adultes illettrés ont eu des TR beaucoup plus longs que les adultes experts-lecteurs. Ceci suggère encore une fois que l'automatisation de la lecture chez les adultes experts ne nécessitant plus un décodage graphèmes-phonèmes, va entrainer un traitement des items beaucoup plus courts que chez les personnes illettrées qui en sont encore à l'étape de « déchiffrage » ou mise en correspondance de graphèmes/phonèmes.

Ces différences de TR sont excessivement marquées pour toutes les conditions de la tâche de Go/ no go, qui nécessitait l'inhibition de la réponse motrice. Comme nous avons pu le mettre en évidence, l'inhibition de la réponse motrice est un garant de la réussite à la tâche. Que ce soit chez les normo-lecteurs ou les illettrés, nous avons vu que plus une personne présente un déficit de la réponse motrice élevé et plus elle est encline à échouer à la tâche. D'un point de vue purement descriptif, nous avons pu mettre en évidence que les participants illettrés avaient plus de difficultés à inhiber leur réponse motrice. Toutefois, les analyses portant sur le lien entre ce déficit et les performances à la tâche n'ont montré aucun lien significatif. Avec prudence, nous pouvons alors avancer l'idée qu'effectivement, les participants présentent un déficit d'inhibition de réponse motrice plus élevé que les experts-lecteurs, mais l'inhibition n'est pas suffisamment dégradée pour entrainer un échec à la tâche.

Un point préoccupant est que, malgré des résultats aux tâches discordants, les personnes illettrées semblent être le plus en échec dans des tâches qui requièrent beaucoup d'attention et où elles doivent traiter plusieurs stimuli. En effet, dans la tâche de conjonctions illusoires, elles doivent réaliser la tâche en faisant attention à la fois à la lettre cible, aux non-mots et aux couleurs. Dans la tâche de détection visuelle, elles doivent faire attention aux hashtags, aux barres de fixation, aux non-mots. Ces deux tâches sont celles pour lesquelles elles ont le plus de difficultés voire échouent. Dans les tâches simples comme le comptage syllabique elles n'ont qu'une seule chose à intégrer et elles réussissent la tâche. Ainsi, les conclusions de Belzunces Dos Santos et al. (2011) montrant des difficultés des personnes illettrées aux tests portant sur l'attention mériteraient une sérieuse prise en considération. Il serait alors intéressant de regarder dans de futures travaux si effectivement les difficultés de lecture ne seraient effectivement pas dûes, non seulement à des difficultés de codage
graphèmes/phonème ou d'exposition au langage oral et écrit faible, mais aussi à d'autres
troubles ou comorbidités de déficits de l'attention (e.g., trouble de l'attention avec ou sans
hyperactivité par exemple).

7.4. Conclusion et perspectives.

Mes travaux avaient pour but d'investiguer le rôle des règles phonologiques universelles sur les stratégies de lecture chez l'adulte normo-lecteur et illettré. Plus spécifiquement, ces travaux avaient pour but de déterminer le rôle des règles phonologiques universelles pour l'activation de la syllabe. Nous avons tout d'abord montré, malgré des résultats inconsistants sur les différentes tâches, que la syllabe tient une place importante dans les stratégies de lecture chez l'adulte ayant pourtant automatisé les mécanismes de lecture. Les illettrés semblent aussi avoir recours à la syllabe pour structurer un (non)-mot. Bien sûr, la facilitation de l'accès au mot de cette unité va être acquise au fur et à mesure de l'exposition au langage écrit. De plus, l'activation de cette unité syllabe semble bien être modulée par des règles phonologiques universelles. Bien que les préférences pour les profils sonores ne sont pas toujours consistantes d'une tâche à l'autre, nous avons pu voir que certains profils facilitent l'activation de la syllabe et ainsi le « déchiffrage » du mot, chez les adultes experts-lecteurs et illettrés. Ici aussi, l'exposition au langage écrit semble avoir une influence majeure sur la sensibilité à la sonorité et sur les préférences pour les différents profils sonores en frontière syllabique.

Nos travaux contribuent aux travaux déjà disponibles sous formes de deux types
d'implications.

La première forme est une implication théorique. En effet, nos travaux viennent compléter les résultats déjà disponibles sur la syllabe comme unité incontournable de la lecture (Chétail & Mathey, 2009 ; Doignon-Camus et al., 2009 ; Prinzmetal et al, 1986, 1989). Ils constituent un apport supplémentaire à la validation du modèle théorique IAMS de Mathey et al. (2006), incluant l'unité syllabe comme unité capitale dans le processus de la lecture.

En deuxième lieu, nos résultats viennent confirmer l'idée qu'une grammaire universelle
modulerait l'activation de la syllabe, chez l'enfant (e.g., Maïonchi-Pino et al., 2012a), l'adulte
en perception de parole (e.g., Berent et al., 2008) et en perception écrite (Maïonchi-Pino et
al., 2015) et chez des individus présentant des déficits phonologiques (e.g., Stenneken et al.,
2015 ; Maïonchi-Pino et al., 2012b). Ainsi, au vu de toutes les données disponibles sur le sujet, la perspective de l'intégration de la sonorité comme élément activant la syllabe dans les modèles théoriques actuels pourrait être plausible.

La deuxième forme d'implications concerne des perspectives applicatives. En effet, nos
expérimentations bien que restant très exploratoires ont permis de confirmer les difficultés
des personnes illettrées à traiter des (non)- mots en raison de leur très faible niveau, encore
à l'étape de décodage graphèmes-phonèmes. Les tâches effectuées dans ma thèse étaient
des tâches nécessitant une très grande rapidité de traitement. Cependant dans une tâche de
comptage syllabique à rapidité modérée, nous avons pu voir que ces personnes, malgré leur
déficit phonologique montrent une certaine sensibilité aux règles phonologiques universelles.

Ces dernières pourraient alors faciliter l'activation de la syllabe. En conséquence, en pratique,
lorsqu'on apprend à lire à des adultes, ces règles phonologiques pourraient être utilisées afin
de faciliter leur apprentissage (i.e., utiliser des mots avec des clusters légaux en frontière
syllabique, tels que « marteau ») et éviter de présenter des mots avec des clusters
consonantiques illégaux en frontière syllabique (e.g., abcès). Ces informations sont d'autant
plus précieuses qu'elles constituent une base solide qui pourraient nous permettre, à l'issue
de travaux futurs de pouvoir construire un outil de remédiation à la lecture, outil nécessaire
aux personnes qui enseignent la lecture à des adultes illettrés qui n'ont bien souvent pas tous
les outils en main pour assurer cette mission.

Enfin, les résultats obtenus en mesurant la capacité d'inhibition de ces personnes et ceux
obtenus dans les tâches qui nécessitent de traiter plusieurs éléments à la fois, nous guident
vers des études futures qui voudraient évaluer les capacités d'attention chez ces personnes
illettrées afin de vérifier si les difficultés en lecture énoncées dans mon travail de thèse ne
seraient pas aussi liées à d'autres troubles (not. TDAH).
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ANNEXES
ANNEXE A : Matériel (pseudomots) utilisés dans les cinq tâches.

Pseudomots

**High Fall**
* Ulbyj
* Ulzuv
* Uldyg
* Urzud
* Ulgod
* Ulgyv
* Ulvyz
* Ulzuv
* Urzud
* Yvlub
* Ymdyg
* Ymgov
* Yrjuz
* Yrvyj
* Yrzyv

**Low-Fall**
* Iftyk
* Ijgob
* Ivbig
* Izgov
* Ufkyt
* Ufpyk
* Umzyd
* Uvdyz
* Uvgoz
* Uzbyj
* Yfkyp
* Ymjuz
* Ymvyd
* Yvdyg
* Yzbyv

**Plateau**
* Ibdyv
* Ipkyt
* Itkuf
* Izvyg
* Obgyz
* Ogdym
* Otpyc
* Ovzij
* Udgyz
* Ufsyk
* Ukpyc
* Upkic
* Ydgoz
* Ygbyv
* Yktycj,

**Low-Rise**
* Ikfup
* Ivnyd
* Odvyj
* Otfyk
* Ozmyb
* Ugjyb
* Ulryg
* Umlyj
* Uvnyb
* Uzmyj
* Ybvyd
* Yksyc
* Ytfyp
* Yzmyb

**High-Rise**
* Ibnyj
* Izryv
* Ogmyz
* Ojryv
* Ovlyb
* Ovlyg
* Ubnyj
* Udmyv
* Uvlyg
* Ybnyz
* Ydmyb
* Ymryd
* Ymryj
ANNEXE B : Propriétés du matériel utilisé dans les différentes tâches

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th rowspan="2">Fréquences</th><th rowspan="2">Base de données</th><th colspan="5">Profils de sonorité</th></tr><tr><th>High-Fall</th><th>Low-Fall</th><th>Plateau</th><th>Low-Rise</th><th>High-Rise</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">réquences orthographiques</td><td>Fréquence des bigrammes V1C1 (position initiale)</td><td>SURFACE</td><td>40,47</td><td>3,56</td><td>72,9</td><td>26,58</td><td>3,79</td></tr><tr><td>Fréquences des bigrammes C1C2 qui enjambent la frontière syllabique</td><td>SURFACE</td><td>10,69</td><td>0,38</td><td>0,74</td><td>7,52</td><td>52,54</td></tr><tr><td rowspan="2">Fréquence des bigrammes C2V2 qui suivent la frontière syllabique</td><td>SURFACE</td><td>54,02</td><td>155,37</td><td>28,05</td><td>21,47</td><td>79,8</td></tr><tr><td>SURFACE</td><td>97,66</td><td>98,17</td><td>102,76</td><td>55,37</td><td>1,77</td></tr><tr><td>Fréquence des trigrammes V1C1C2</td><td>SURFACE</td><td>0,01</td><td>0,06</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Fréquence des trigrammes C1C2V2</td><td>SURFACE</td><td>0,18</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Fréquences des trigrammes C2V2C3</td><td>SURFACE</td><td>0,58</td><td>1,08</td><td>0,02</td><td>0</td><td>0,59</td></tr><tr><td rowspan="4">réquences phonologiques</td><td>Fréquences des syllabes V1C1</td><td>SURFACE</td><td>1682,39</td><td>838,74</td><td>10</td><td>13,82</td><td>3,55</td></tr><tr><td>Fréquences des syllabes V1C1C2</td><td>SURFACE</td><td>0</td><td>0</td><td>0,08</td><td>1,59</td><td>0</td></tr><tr><td>Fréquences des syllabes C2V2</td><td>SURFACE</td><td>485,93</td><td>546,54</td><td>895,7</td><td>690,33</td><td>658,46</td></tr><tr><td>Fréquences des syllabes C2V2C3</td><td>SURFACE</td><td>0,62</td><td>9,34</td><td>7,1</td><td>23,25</td><td>0,5</td></tr></tbody></table>