Nombreuses sont les situations où notre mémoire nous fait défaut. A qui n’est-il jamais arrivé de se retrouver face à une personne sans se rappeler son prénom ? Pourtant vous savez que vous connaissez ce visage et que vous êtes même capables de resituer la dernière fois où vous l’avez déjà vu. A l’inverse, vous pouvez être sûr d’avoir déjà rencontré une personne alors que c’est la première fois que vous la voyez… Pour autant, dans ces deux situations, vous n’avez jamais oublié ce qu’était un visage. Tout en étant faillible dans certaines situations, l’efficacité de notre mémoire reste bien souvent inaperçue. Cette thèse propose de traiter la question de l’efficacité mnésique dans une modélisation particulière de la mémoire : les modèles à traces multiples. Nous traiterons de l’apport de cette notion à l’approche développée par Versace et collaborateurs (2002 ; 2009). Cette dernière suppose que les connaissances émergent d’un système unique de mémoire à partir de l’activation et de l’intégration de traces mnésiques épisodiques multimodales et distribuées.Suivant cette approche, il apparaît que l’efficacité dans les activités catégorielles s’explique par une relation de similarité entre un indice à traiter et un grand nombre de traces en mémoire, alors que l’efficacité dans les tâches discriminantes implique que l’indice à traiter active non seulement une quantité restreinte de traces mais surtout que celles-ci soient suffisamment intégrées. L’étude de l’efficacité nous a permis de mettre en évidence deux types d’intégration : une intégration qui participe directement à l’émergence des connaissances (à la conscience), et une intégration qui participe au maintien des propriétés de l’expérience perceptive et motrice au sein d’une trace. De plus, il semblerait que, quel que soit le traitement, l’efficacité dépend de ce que l’indice active à la fois des propriétés au sein et entre les traces.A l’issue de cette thèse, nous sommes arrivés à la conclusion que l’efficacité mnésique dépend du type de tâche, de la force du liage entre les éléments de la trace et d’une relation interactive entre l’indice à traiter et les traces en mémoire. / There are many situations where our memory fails us. Who is it ever happened to meet face to one and not remember his name? Yet you are sure that you know this face and you're even able to retrieve the last time you've seen it. Conversely, you can be sure you have already met one person while it is the first time you see it... However, in both situations, you have never forgotten what a face is. While being fallible in some situations, the memory accuracy is often overlooked. This thesis proposes to address the issue of memory accuracy in a particular model of memory: multi-traces theory. We discuss the contribution of this question to the approach developed by Versace and collaborators (2002, 2009). This implies that knowledge emerging from a single memory from the activation and integration of distributed multimodal episodic memory traces.According to this approach, it appears that the accuracy in the categorical tasks is due to a similarity relationship between a cue and a large number of memory traces. While accuracy in discriminating tasks involves that a cue activate a limited number of traces, but also these ones need to be sufficiently integrated. Studying accuracy has allowed us to identify two kinds of integration: integration directly involved in the emergence of the knowledge (to the consciousness), and integration which ensures that former perceptivo-motor experience is encoded within a trace. Moreover, it seems that each kind of processing depends on the probability that a cue activates features within and between the traces.Finally, we can say that the accuracy depends on the type of memory task, the strength of binding between the trace components, and an interactive relationship between the cue and memory traces.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2010LYO20055 |
| Date | 20 September 2010 |
| Creators | Brunel, Lionel |
| Contributors | Lyon 2, Versace, Rémy |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0022 seconds