Résultats 

Pour toutes nos tâches, nous n’avons effectué aucun filtre a priori ou a posteriori des données sur les tâches critiques (i.e. le rappel et la tâche de MCI). Dans la suite de cette section, nous présenterons les résultats de chacune des tâches et de l’entraînement.

ENTRAÎNEMENT –Pour chaque session d’entraînement et pour chaque type d’entraînement (i.e. multimodal ou unimodal), nous avons enregistré le nombre d’essais des participants, c’est-à-dire le nombre de cartes retournées lors de chaque Memory.

Contrairement à nos consignes, tous les participants n’ont pas réalisé leur entraînement quotidien ce qui rend ininterprétable une analyse tenant compte de l’évolution des performances au sein de chaque groupe au cours des sessions d’entraînements. En revanche, nous nous sommes attachés à vérifier l’appariement des deux groupes d’entraînement sur le nombre moyen d’essais par participant au sein de chaque groupe et sur le nombre de sessions d’entraînement par participant (au minimum 7⁶⁵) au sein de chaque groupe (voir tableau 11).

D’après le tableau 11, il apparaît que le nombre moyen d’essais par participant ainsi que le nombre de sessions ne diffèrent pas significativement entre les groupes⁶⁶ (respectivement, t(35)=0,82 ; p=.42 et t(35)=1.43 ; p=.16).

RAPPEL –Nous avons conduit une ANOVA à mesures répétées sur le taux de rappel correct avec le facteur sujet comme variable aléatoire et le facteur entraînement (multimodal vs. unimodal) comme variable inter-sujets et le facteur session expérimentale (test 1 vs. test 2.) comme variable intra-sujet.

Les contrastes planifiés révèlent que, comme nous l’attendions, l’effet de la session expérimentale est limité au groupe d’entraînement multimodal. En effet, pour celui-ci on observe un effet simple significatif du facteur session expérimentale (F(1,17)= 17,74,  p<.01), alors qu’il est non significatif pour l’entraînement unimodal (F<1). Cela montre donc que les individus du groupe d’entraînement multimodal ont significativement augmenté le taux de rappel entre les deux sessions expérimentales alors que ce n’est pas le cas pour les individus du groupe d’entraînement unimodal.

MCI – Nous avons conduit des ANOVA à mesures répétées séparées sur la probabilité de répondre ancien pour les items étudiés (i.e. HIT) ou pour les items non-étudiés (i.e. facteur type d’item non-étudié à deux modalités MCI ou Feature) et ce avec le facteur Sujet comme variable aléatoire, le facteur Test (i.e. T1, T2 ou T3) comme variable intra-sujet et le facteur Nature de l’entraînement (i.e. multimodal ou unimodal) comme variable inter-sujets (voir tableau 12).

Les analyses ont révélé que la probabilité de répondre ancien pour les items étudiés (i.e. HIT) ne varie pas significativement en fonction du facteur Test (F<1) ou du facteur Nature de l’entraînement (F<1). De plus, ces facteurs n’interagissent pas significativement entre eux (F(2,68)=1,24,  p=.29). Contrairement à ce que l’on aurait pu attendre, entraîner les participants à tenir compte de toutes les propriétés d’un épisode (i.e. entraînement multimodal) n’augmente pas significativement le taux de reconnaissance correcte pour les items étudiés d’un test sur l’autre.

En revanche, les analyses ont révélé que la probabilité de répondre ancien pour les items non-étudiés ne varie pas en fonction de l’entraînement (F<1) mais varie significativement en fonction du Test (F(2,68) = 9,16, p<.01) et du Type d’item (F(1,34) = 40,97, p<.01). Cependant, contrairement à nos hypothèses, aucune interaction double significative n’a été observée (F<1). En revanche, les analyses ont révélé deux interactions simples significatives entre les facteurs Test et Type d’item (F(2,68) = 4,58, p<.05) et entre les facteurs Entraînement et Test (F(2,68) = 4,92, p<.01). Ces interactions sont respectivement illustrées dans les figures 34 et 35.

Quel que soit le type d’entraînement (i.e. unimodal ou multimodal), on observe un effet simple du type d’item pour chacune des modalités du facteur Test. En d’autres termes, pour chacun des testsn les participants font significativement plus d’erreurs (i.e. FA) pour les items non-étudiés MCI que Feature (respectivement, T1 : F(1,34) = 37,2, p<.01 ; T2 : F(1,34) = 8,65, p<.01 ; T3 : F(1,34) = 4,07, p<.05).

De plus, le taux de chaque type d’erreur évolue différemment en fonction du test. Pour les items MCI, le taux d’erreur n’évoluent pas significativement entre T1 et T2 (F<1) ; en revanche, il diminue significativement entre T2 et T3 (F(1,34) = 7,07, p<01). Pour les items Feature, le taux d’erreur augmente significativement entre T1 et T2 (F(1,34) = 6,78, p<.05), et a une tendance à diminuer entre T2 et T3 (F(1, 34) = 3,43, p=.068).

Comme représenté dans le figure 34, l’effet du Test varie en fonction du type d’entraînement. En d’autres termes, pour l’entraînement multimodal un effet simple significatif du facteur Test a été observé (F(2,34) = 10,74 ; p<.01). En particulier, pour cette entraînement, le taux d’erreur n’évolue pas significativement entre T1 et T2 (F<1) ; en revanche, il diminue significativement entre T2 et T3 (F(1,17)=18,23, p<01). Pour l’entraînement unimodal, un effet simple marginal a été observé (F(2,34)= 2,6 ; p=.088). En particulier, le taux d’erreur augmente significativement entre T1 et T2 (F(1,17)=4,7 ;p<.05), mais n’évolue pas significativement entre T2 et T3 (F(1,17)= 2,76 ; p=.11).

Afin de synthétiser l’ensemble des résultats obtenu dans le paradigme MCI pour les items non-étudiés, nous nous sommes attachés à présenter les effets de l’entraînement immédiat (T1 vs. T2), c’est-à-dire lors de la première session expérimentale et à long terme (T2 vs. T3) pour chaque type d’item non-étudié et pour chaque type d’entraînement.

T1 vs. T2 – Pour l’entraînement unimodal, nous avons observé une augmentation significative du taux d’erreur alors que ce n’est pas le cas pour l’entraînement multimodal. De plus, nous avons observé une augmentation significative du taux d’erreur pour les items Feature alors que ce n’est pas le cas pour les items MCI. Pris ensemble, ces résultats suggèrent que l’augmentation du taux d’erreur pour les participants du groupe unimodal entre T1 et T2 est principalement caractérisée par une augmentation des erreurs de type Feature.

T2 vs. T3 – Pour l’entraînement multimodal, nous avons observé une diminution significative du taux d’erreur alors que ce n’est pas le cas pour l’entraînement unimodal. De plus, nous avons observé une diminution significative du taux d’erreur pour les items MCI alors que ce n’est pas le cas pour les items non-étudiés Feature. Pris ensemble, ces résultats suggèrent que la diminution du taux d’erreur pour les participants du groupe multimodal entre T2 et T3 est principalement caractérisée par une diminution des erreurs de type MCI.