L'impact des symboles sur la cognition numérique

Le modèle décrit ci-dessus suppose que l'acquisition des symboles numériques tels que les chiffres arabes consiste tout simplement à mettre en relation ces formes arbitraires avec la représentation log-Gaussienne des numérosités correspondantes, en sorte que la prise de décision met en jeu les quantités et non plus les symboles eux-mêmes. Cependant, plusieurs éléments convergents suggèrent que cette vision est un peu trop simple, et que l'acquisition de symboles pour les nombres change également en profondeur la représentation non-verbale des quantités numériques.

Verguts et Fias (2004) ont simulé l'apprentissage non-supervisé dans un réseau de neurones formels qui est exposé, soit à des numérosités seules, soit à des numérosités appariées avec le symbole correspondant. Dans le premier cas, le réseau développe des neurones « détecteurs de numérosité » très semblables à ceux décrits par Nieder et Miller, avec une courbe d'accord log-Gaussienne. Cependant, l'appariement avec des symboles modifie profondément cette représentation. Bien que les neurones restent accordés à la numérosité approximative, ils répondent de façon très précise à chaque symbole numérique. La courbe d'accord des neurones présente toujours un effet de distance, mais avec une grande composante ‘tout-ou-rien' doublé d'un petit effet linéaire. D'autre part, contrairement à la loi de Weber, tous les neurones présentent la même courbe d'accord, avec une largeur fixe pour tous les nombres testés (1 à 5). Ainsi, le réseau exposé aux symboles développe un nouveau type de représentation que l'on qualifie de linéaire avec une variabilité fixe.

La proposition théorique de Verguts et Fias pourrait expliquer plusieurs aspects de l'intuition attachée aux symboles numériques. L'analyse fine des temps de réponse montre des différences non-négligeables entre la comparaison des nombres présentés sous forme symbolique et sous forme de numérosités d'ensembles de points, qui correspondent à l'emploi d'une représentation plus précise et plus linéaire des symboles numériques (Dehaene, 2007). Les expériences d'IRM fonctionnelle de Piazza et coll. (Piazza & Dehaene, 2004 ; Piazza et al., 2007) présentent également de subtiles asymétries qui suggèrent que, lorsque les nombres sont présentés sous forme symbolique, le codage des quantités semble plus précis dans l'hémisphère gauche que dans le droit et pourrait ressembler à celui prédit par le modèle. Le peu de données dont nous disposons sur l'IRM fonctionnelle du développement de l'arithmétique suggère effectivement qu'au cours de l'éducation, c'est surtout la région pariétale gauche qui est modifiée, tant dans son activité de base que dans la taille de son effet de distance, ce qui suggère un raffinement de la précision du codage des nombres au sein de l'hémisphère gauche (Ansari & Dhital, 2006).

Tout récemment, Diester et Nieder (2007) ont publié la toute première étude neurophysiologique des mécanismes cérébraux de l'acquisition des symboles chez le primate non-humain. Ils ont entraîné deux singes à apparier des chiffres arabes entre 1 et 4 avec les numérosités correspondantes. Dans le cortex préfrontal dorsolatéral, après l'apprentissage, de nombreux neurones codaient simultanément pour le même nombre, indépendamment de son format de présentation symbolique ou non-symbolique. Contrairement au modèle de Verguts et Fias, la courbe d'accord des neurones ne se modifiait pas selon la notation. Etonnamment, dans le cortex intrapariétal, les neurones se spécialisaient soit pour les chiffres arabes, soit pour les numérosités, mais ne répondaient pas aux deux formats simultanément. Ainsi, seul le cortex préfrontal, chez l'animal, semble susceptible de coder la relation arbitraire entre un symbole et sa signification. Chez l'homme, un entraînement plus important, ainsi que de probables différences d'architecture cérébrale, pourraient entraîner une automatisation du signe et un transfert de ces neurones de conjonction vers les aires postérieures du cerveau. Dans leur étude d'IRM fonctionnnelle du développement arithmétique, Rivera et coll. (2005) ont effectivement observé un déplacement massif de l'activité préfrontale avec l'âge, au profit de régions occipito-temporales et pariétales gauches qui pourraient correspondre respectivement aux codes des symboles et des quantités.