Véronneau, Marie
(2023).
« L'effet du sur-apprentissage de catégories visuelles sur la perception catégorielle et ses corrélats neuronaux » Thèse.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Doctorat en psychologie.
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Résumé
Suite à un entraînement à la catégorisation, certains participants réussissent à apprendre les nouvelles catégories par essais-erreurs avec correction immédiate en une seule heure d’entraînement alors que d’autres n’y parviennent pas. Chez les apprenants, des changements dans leur perception sont observés: après avoir appris les catégories, les membres de différentes catégories leur paraissent plus différents (séparation inter-catégorielle) et les membres de la même catégorie leur paraissent plus similaires (compression intra-catégorielle). Ces effets de perception catégorielle (PC) sont absents chez les non-apprenants. Un changement d’amplitude dans une composante occipitale précoce (composante perceptive - N1) est aussi observé dans leurs potentiels électroencéphalographiques (EEG) reliés aux événements. Encore une fois, ce changement est absent chez les participants qui n’ont pas réussi à apprendre les catégories. Par ailleurs, l’utilisation de jugements de similarité comme mesure de PC est parfois critiquée : des variables autres que de réels changements perceptuels pourraient influencer les résultats (p.ex., biais nominal). L’objectif de notre première étude (Analyse des mesures de distance perceptive) était donc de comparer l’utilisation des jugements de (dis)similarité (mesure subjective - DISSIM) à l’utilisation d’un test de discriminabilité ABX (mesure objective - DISCRIM) en tant que mesures de PC visuelle acquise. Deux profils de PC différents ont été obtenus avec les deux mesures. De la séparation inter-catégorielle a été obtenue avec la DISSIM (plus grande DISSIM inter après comparé à avant l’entraînement à catégoriser) de même que de la compression intra-catégorielle (moins grande DISSIM intra après comparé à avant l’apprentissage). Cependant, aucune corrélation n’a été obtenue entre la PC et la DISCRIM (ni inter ni intra). Par contre, seule la séparation inter telle que mesurée par la DISCRIM (mesure objective) était corrélée à une diminution de l’amplitude de la N1. Il est donc possible que la PC comme mesurée par la DISSIM (mesure subjective) soit plus facilement influencée par des changements autres que perceptifs. D’autre part, l’utilisation d’une seule séance d’entraînement et d’un seul type d’apprentissage (essais-erreurs avec correction immédiate) diminue la validité écologique des résultats. La majorité des catégories que nous connaissons est surapprise. Nous avons donc réalisé une deuxième étude (Analyse de l’apprentissage à long terme) dans laquelle nous avons étendu l’entraînement à catégoriser vers un surentraînement qui dure six semaines. Différents paramètres d’apprentissage ont aussi été manipulés afin de décomposer le rôle de divers facteurs pouvant contribuer aux changements : (1) l’exposition passive aux formes visuelles et (2) le type de rétroaction (immédiate ou différée). Les résultats démontrent que l’apprentissage supervisé (peu importe le type de rétroaction) est suffisant pour apprendre les catégories alors que l’apprentissage non supervisé ne l’est pas. L’apprentissage des catégories mène une fois de plus aux effets de PC telle que mesurée par la DISCRIM : séparation inter (meilleure DISCRIM inter lors du tout dernier test ABX à comparer au tout premier ABX) et compression intra (moins bonne DISCRIM intra lors du tout dernier ABX à comparer au tout premier ABX). D’autre part, le surentraînement résulte en séparation inter et intra (meilleure DISCRIM inter et intra lors du tout dernier ABX à comparer au tout premier ABX). Cela concorde avec les effets d’apprentissage perceptifs résultant d’une exposition répétée. Finalement, la PC est corrélée à des changements d’amplitude d’une composante précoce du potentiel EEG relié à l’événement. Cependant la polarité est inconstante, ce qui peut s’expliquer par le contexte de mesures répétées (p.ex., confusion P1 / N1).
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : catégorisation, apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, surapprentissage, perception catégorielle, jugements de similarité, discriminabilité, EEG
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