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Etudes des mécanismes de maintien en mémoire de travail chez les personnes jeunes et âgées : approches computationnelle et comportementale basées sur les modèles TBRS* et SOB-CS / Study of the maintenance mechanisms in working memory with young and older people : computational and behavioral approach based on the TBRS* and SOB-CS models

La mémoire de travail est un système cognitif essentiel à notre vie quotidienne. Elle nous permet de conserver momentanément des informations dans le but de réaliser une tâche cognitive. Une des caractéristiques principales de ce type de mémoire est d’être limitée en capacité. Les raisons de cette limitation sont largement débattues dans la littérature. Certains modèles considèrent qu'une cause principale de l'oubli en mémoire de travail est l'existence d'un déclin temporel passif de l'activation des représentations mnésiques alors que d'autres modèles supposent que les interférences entre les informations suffisent à expliquer la capacité limitée de cette mémoire. Deux modèles computationnels ont été proposés récemment (TBRS* et SOB-CS) et illustrent parfaitement ce débat. En effet, ils décrivent de manière très différente ce qui se passe au cours d’une tâche de mémoire de travail impliquant à la fois la mémorisation et le traitement d’informations. En plus de s'opposer sur les causes de l’oubli, ils proposent des processus de maintien en mémoire de travail distincts : le rafraîchissement des informations pertinentes selon TBRS* versus la suppression des informations non pertinentes selon SOB-CS. Les travaux de cette thèse se sont organisés autour de deux objectifs principaux. Premièrement, cette thèse a porté sur l’étude de ces deux modèles et leur mécanisme de maintien. Pour cela, nous avons réalisé des expériences comportementales utilisant la tâche d’empan complexe afin de tester des hypothèses précises de ces modèles. Deuxièmement, nous avons étudié, à l'aide des modèles computationnels, les causes des déficits de mémoire de travail observés chez les personnes âgées, dans le but, à long terme, de créer ou d'améliorer les outils de remédiation. Concernant le premier objectif, les différents résultats d’études ont montré une discordance entre le comportement humain et les simulations. En effet, TBRS* et SOB-CS ne permettent pas de reproduire un effet positif du nombre de distracteurs contrairement à ce qui a été observé expérimentalement. Nous proposons que cet effet positif, non prédit par les modèles, est relié à la mémorisation à long terme non prise en compte dans ces deux modèles. Concernant le deuxième objectif, les résultats comportementaux suggèrent que les personnes âgées auraient principalement des difficultés à rafraîchir les traces mnésiques et à stabiliser les informations à long terme au cours d’une tâche d’empan complexe. Dans l’ensemble, les résultats de cette thèse suggèrent d'approfondir les recherches concernant les liens entre les mécanismes de maintien en mémoire de travail et la mémorisation à long terme, par exemple en proposant un nouveau modèle computationnel permettant de rendre compte de nos résultats. Au-delà des avancées concernant la compréhension du fonctionnement de la mémoire de travail, cette thèse montre également que l’utilisation de modèles computationnels revêt un caractère particulièrement pertinent pour l'étude d'une théorie ainsi que pour la comparaison de différentes populations. / Working memory is a cognitive system essential to our daily life. It allows us to temporarily store information in order to perform a cognitive task. One of the main features of this type of memory is to be limited in capacity. The reasons for this limitation are widely debated in the literature. Some models consider that a main cause of forgetting in working memory is the existence of a passive temporal decay in the activation of memory representations whereas other models assume that interference between information are sufficient to explain the limited capacity of this memory. Two computational models have recently been proposed (TBRS* and SOB-CS) and they perfectly illustrate this debate. Indeed, they both describe differently what happens during a working memory task involving both storage and information processing. In addition to opposing the causes of forgetting, they propose separate maintenance processes: refreshing relevant information according to TBRS* versus removing irrelevant information according to SOB-CS. This thesis was organized around two main objectives. First, we focused on the study of these two models and their maintenance mechanisms. To do so, we performed behavioral experiments using the complex span task to test specific hypotheses of these models. Second, using computational models, we investigated the causes of working memory deficits observed in the elderly, with the aim, in the long term, of creating or improving remediation tools. Regarding the first objective, results showed a discrepancy between human behavior and simulations. Indeed, TBRS* and SOB-CS did not reproduce a positive effect of the number of distractors contrary to what has been observed experimentally. We propose that this positive effect, not predicted by the models, is related to the long-term storage not taken into account in these two models. Regarding the second objective, the behavioral results suggest that older people would have difficulty mainly in refreshing memory traces and in stabilizing information in the long term during a complex task. Overall, the results of this thesis suggest to deepen the research on the links between the maintenance mechanisms and the long-term storage, for example by proposing a new computational model accounting for our results. Beyond advances in understanding the functioning of working memory, this thesis also shows that the use of computational models is of particular relevance for the study of a theory as well as for the comparison of different populations.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2017GREAS050
Date19 December 2017
CreatorsHoareau, Violette
ContributorsGrenoble Alpes, Lemaire, Benoît, Portrat, Sophie, Plancher, Gaën
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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