3.2. Un modèle à un seul processus : La théorie de la détection du signal

La théorie de la détection du signal (TDS) suppose que la tâche du sujet dans la reconnaissance est de discriminer entre un item précédemment étudié (signal) et un item nouveau ou distracteur (bruit) (Tanner, Swets, & Swets, 1954 ; Swets, 1961 ; Swets, Tanner, & Birdsall, 1961). Dans une expérience de reconnaissance décrite par la TDS, il y a donc deux issues correctes possibles : une reconnaissance correcte (hit) lorsque le sujet reconnaît un stimulus précédemment appris (oui/ancien) ; un rejet correct (correct rejection) lorsque le sujet rejette correctement un stimulus nouveau (non/nouveau). Deux types d'erreurs sont possibles : des fausses reconnaissances (false alarms) consistant à reconnaître faussement un stimulus nouveau (oui/nouveau) ; des omissions (miss) consistant à considérer qu'un stimulus ancien n'a pas été étudié (non/ancien). Le taux de « hits » représente donc la proportion d'items étudiés reconnus comme « anciens » et le taux de « FA » représente la proportion d'items non-étudiés reconnus comme « anciens ». Ces deux descripteurs suffisent à décrire exhaustivement la performance en reconnaissance mnésique puisque le taux d'omission et le taux de rejets corrects en constituent les compléments.

Sans entrer dans le détail de la description de ce modèle, rappelons que la performance en reconnaissance est décrite par deux paramètres seulement : 1) un paramètre proprement mnésique (d') qui est une mesure de la différence moyenne de familiarité entre les items anciens et les items nouveaux. C'est donc un estimateur de la familiarité (F) et, un index de la discriminabilité entre la familiarité des items anciens et nouveaux en mémoire ; 2) un paramètre décisionnel (c) qui est une mesure de la position du critère de décision sur l'axe de familiarité. C'est une mesure du biais de décision, qui peut être plus ou moins strict, et biaiser la performance mnésique en reconnaissance (Figure 3).

Figure 3. Application du modèle de la TDS à la reconnaissance mnésique

La théorie de la détection du signal suppose que le taux de reconnaissances correctes (hits) est égal à la proportion de la distribution des items anciens dont la familiarité dépasse le critère de réponse c. Ainsi, les sujets peuvent correctement répondre « ancien » à un item si la valeur de sa familiarité F_a (familiarité de l’item ancien) dépasse ce critère c : P(oui / ancien) ==>  (F_a > c). De la même manière, le taux de fausses reconnaissances (FA) est égal à la proportion de la distribution des items nouveaux dont la familiarité F_n (familiarité des items nouveaux) dépasse le critère de réponse c : P(oui / nouveau) => (F_n > c).