Le système de réduplication du lexique

Contrairement à Cohorte où le problème de la segmentation de la parole doit être résolu avant l’entrée du mot dans le système ; TRACE résout le phénomène de continuité par une réduplication du lexique à chaque entrée d’une nouvelle information dans le système. TRACE n’accorde pas de statut privilégié aux débuts de mots. Le modèle suppose que le système ignore où se trouve le début des mots ; à chaque nouveau phonème qui entre dans le système, un mécanisme d’alignement exhaustif est mis en place afin que la totalité du lexique soit disponible et éventuellement activable à chaque début de mot possible. Ainsi l’entrée « chat » va activer tous les mots commençant par le phonème // mais également tous les mots commençant par le phonème //. L’avantage du mécanisme d’alignement exhaustif est qu’il permet de segmenter le signal sans besoin de détecter les frontières de mots, qui sont d’ailleurs peu saillantes dans le flux de parole. Le principal problème qui en résulte est que le modèle nécessite de multiples réduplications du lexique, soit une quantité énorme d’informations à gérer à chaque instant. Cette hypothèse contraint donc énormément la taille du lexique si on veut que celui-ci soit dupliqué de multiples fois tout en restant cognitivement manipulable. Cette contrainte, rend TRACE peu réaliste lorsqu’on considère la taille approximative du lexique soit plusieurs dizaines de milliers de mots.

Les inhibitions entre les différents mots activés vont aboutir à la sélection du mot qui correspond le mieux à l’entrée auditive. L’état d’activation de chaque unité de chaque niveau à chaque instant est déterminé par les activations et inhibitions qu’elle reçoit des autres unités auxquelles elle est connectée. Ainsi, dans TRACE, l’activation d’une unité au niveau des phonèmes provient des activations au niveau des traits (influences ascendantes guidées par le percept sensoriel) mais aussi des activations provenant des unités activées au niveau des mots (influences lexicales descendantes). TRACE propose donc un vrai traitement interactif de l’information linguistique en prenant en compte l’information périphérique sensorielle mais aussi le retour des informations lexicales. Considérons à présent le modèle NAM (Neighborhood Activation Model) mis au point par Luce, Pisoni & Goldinger, (1990).