Une IA apprend pourquoi nos yeux sautent des mots quand nous lisons
Des chercheurs ont développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) capable de simuler le comportement de lecture humaine, révélant ainsi les mécanismes sous-jacents aux sauts de mots. Pour tester ce modèle, une étude a été réalisée avec 39 participants équipés de dispositifs de suivi du regard, et 32 autres soumis à des questions de compréhension dans des délais de 30, 60 ou 90 secondes par texte.
Les résultats montrent qu’avec plus de temps, la vitesse de lecture des participants diminue, passant de 191 à 166 mots par minute en moyenne. Parallèlement, le taux de mots sautés diminue et les régressions, ou retours en arrière du regard, augmentent. La compréhension des textes s’améliore également, passant de 59 % à 83 % de bonnes réponses aux questionnaires. Le modèle IA reproduit ces tendances avec une corrélation de 0,9999 entre les résultats humains et ceux du modèle. Une version de l’IA dotée d’une mémoire illimitée a montré une fidélité moindre aux données humaines, avec une erreur de simulation environ huit fois plus élevée. Cela indique que les contraintes de mémoire, plutôt que leur absence, expliquent le comportement des lecteurs.
Antti Oulasvirta avait posé les bases théoriques de cette recherche en 2022 dans un article sur la rationalité computationnelle comme théorie générale de l’interaction homme-machine. Les chercheurs envisagent plusieurs applications pratiques pour ce modèle, notamment des lunettes connectées capables d’adapter le texte affiché au contexte et des outils de lecture pour les personnes dyslexiques. Cependant, les prédictions du modèle pour les lecteurs non natifs ou dyslexiques n’ont pas encore été testées.
Source : Clubic.
