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Comprendre la dyslexie du développement et l’efficacité des interventions grâce aux modèles de simulations personnalisés

La dyslexie : une présentation clinique très hétérogène

La dyslexie du développement, qui fait partie des troubles neurodéveloppementaux 1, se caractérise par une difficulté sévère et persistante dans l’apprentissage de la lecture malgré une intelligence normale, une scolarisation adéquate et en absence de troubles neurologiques ou sensoriels 2. On parle souvent d’un « profil dissocié » ou d’un trouble « inattendu » ou « inexplicable » compte tenu du bon niveau langagier et des compétences cognitives normales de l’enfant dyslexique. La prévalence est d’environ 5% et l’on estime que l’héritabilité de la dyslexie est de l’ordre de 50-60 %.

Les recherches sur les causes de la dyslexie montrent une hétérogénéité importante tant au niveau des symptômes et troubles associés qu’au niveau des facteurs explicatifs, parmi lesquels on trouve des troubles visuels, visuo-attentionnels et orthographiques 3, des troubles dans le traitement temporel rapide, des troubles auditifs 4 et des troubles phonologiques et langagiers 5.

Dans la pratique clinique, on distingue souvent une dyslexie de « surface » (difficulté à lire des mots irréguliers) d’une dyslexie « phonologique » (difficulté à lire des pseudo-mots). La première serait due à des troubles visuels, visuo-attentionnels et orthographiques tandis que la seconde résulterait des problèmes de conscience phonologique. Cependant, la réalité est bien plus complexe et les fondements théoriques et la fiabilité empirique de cette distinction sont fortement mis en question 6.

Un nouveau modèle d’apprentissage de la lecture, basé sur un réseau neuronal artificiel

Face à cette hétérogénéité, nous avons choisi une approche innovatrice et radicalement différente qui prend en compte la complexité de cette pathologie, l’interdépendance des facteurs sous-jacents et la grande variabilité inter-individuelle. Comment ? Grâce à la modélisation computationnelle qui consiste à implémenter un réseau de neurones artificiels sur ordinateur permettant de « simuler » l’apprentissage de la lecture d’un enfant. Ce modèle peut ensuite être utilisé pour explorer, « par simulation », comment certains dysfonctionnements perturbent le processus d’apprentissage.

Dans un premier temps, nous avons donc implémenté un modèle d’apprentissage de la lecture qui apprend exactement comme un enfant, à savoir par décodage puis auto-apprentissage 7. Comme le montre la Figure 1, le modèle part du principe que l’enfant possède un lexique phonologique (vocabulaire) bien avant la lecture, dans lequel sont stockés le son (la phonologie) et le sens (la sémantique) des mots. Puis l’enfant apprend les associations graphème-phonème, le « b.a.-ba » ou « décodage ».

Figure 1. Modèle d’apprentissage de la lecture basé sur le décodage phonologique et l’auto-apprentissage des représentations orthographiques (selon Ziegler et al, 2014) 7

L’apprentissage explicite d’un petit nombre de correspondances graphèmes-phonèmes suffit alors pour retrouver les milliers de mots stockés dans sa mémoire. Chaque décodage réussi – c’est-à-dire à chaque fois que l’enfant réussit à retrouver dans son lexique le bon mot en le lisant – permet alors de renforcer les connexions à l’origine de ce décodage, ce qui constitue un cercle vertueux d’apprentissage. L’apprentissage explicite (avec le soutien d’un maître) devient alors un auto-apprentissage sans maître. Nous avons montré que l’implémentation de ce modèle sur ordinateur peut simuler l’apprentissage normal de la lecture 7.

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Le Dr Johannes Ziegler a déclaré n’avoir aucun lien d'intérêt.