Similarité et catégorisation

La présente revue de question porte sur les modèles de catégorisation et d’estimation de la similarité. Elle se divise en deux parties. La première traite des modèles fondés sur les notions d’attribut (ou trait) et de dimension. Ces deux types d’unités fondent deux grandes classes d’algorithmes souvent opposées dans la littérature : les modèles en traits et les modèles en dimensions. Dans les représentations dimensionnelles, chaque entité se définit comme un point dans un espace multidimensionnel et la similarité entre deux entités est une fonction de la distance entre ces points. Dans les représentations en traits, une entité est définie en termes de traits et la similarité entre deux entités est une fonction de leurs attributs communs et distinctifs. La seconde partie porte sur des travaux qui envisagent plus particulièrement comment les sujets déterminent l’espace des traits dans lequel se calcule la similarité. On décrit comment les jugements de similarité sont influencés par le contexte et les théories des sujets portant sur les entités à comparer (ou à catégoriser). On envisage le processus d’alignement par lequel les sujets mettent les entités en correspondance et choisissent les traits qui seront utilisés dans leur comparaison. Enfin, on analyse les travaux qui, récemment, ont distingué catégorisation et jugement de similarité. On propose une conception reposant sur la notion d’espace de traits qui permet de conserver une vue unitaire de ces deux processus tout en expliquant les dissociations obtenues.