L’émergence et l’évolution du caractère obligatoire des automatismes cognitifs
Ce travail de thèse a pour but d’examiner l’émergence et l’évolution du caractère obligatoire des automatismes cognitifs. Pour satisfaire cet objectif, nous avons conçu une nouvelle situation expérimentale que nous avons appelée Stroop musical. Il s’agit d’une portée en clé de sol comprenant une note, présentée dans différentes positions, dans laquelle un nom de note, congruent ou incongruent avec la position, est écrit. Nous avons montré, à l’aide de ce paradigme, que les musiciens traitent plus lentement les noms de notes dans la condition incongruente que dans la condition congruente (Etude 1). Cet effet, nommé effet Stroop musical (MSE), est généré par l’automaticité de la dénomination de notes. Le Stroop musical offre la possibilité d’étudier l’évolution du caractère obligatoire de la dénomination de notes en évitant les biais liés à l’âge des sujets. Ainsi, nous avons testé plusieurs groupes d’enfants musiciens d’âge similaire dont le niveau de solfège variait de 1 à 5 ans. Nos résultats indiquent une relation linéaire positive entre le MSE et le niveau de pratique musicale (Etude 3), ce qui tend à montrer que le caractère obligatoire du traitement automatique augmente de façon monotone avec la pratique. En soumettant des musiciens adultes (Etude 2) et enfants (Etude 4) aux deux tâches conflictuelles du paradigme de Stroop musical, la lecture de mots et la dénomination de notes, nous avons également révélé que le pattern d’interférence dépend de la force relative des deux traitements en compétition. Enfin, nous avons constaté que l’automaticité de la dénomination de notes persiste malgré un arrêt total et prolongé de la pratique (Etude 5).
Jury :
Mireille Besson (Université d’Aix-Marseille), Examinateur
Patrick Bonin (Université de Bourgogne), Examinateur
Ludovic Ferrand (Université de Clermont-Ferrand 2), Rapporteur
Olivier Koenig (Université de Lyon 2), Rapporteur
Pierre Perruchet et Bénédicte Poulin-Charronnat, Directeurs de thèse