L'acquisition de l'art de la conversation par les enfants – MACoMiC

Le projet s’est appuyé sur une approche interdisciplinaire à l’interface entre sciences cognitives, linguistique, informatique et analyse vidéo. Il a mobilisé des corpus de conversations enfant-aidant, en face-à-face ou en visioconférence, afin d’étudier les échanges dans des contextes plus proches de la vie réelle que les situations expérimentales classiques.

Pour analyser ces données, le projet a combiné annotation humaine et outils automatiques issus du traitement automatique des langues, de l’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur. Ces méthodes ont permis d’étudier différentes dimensions de l’interaction, comme les actes de langage, la pertinence des réponses, le feedback communicatif, les backchannels, la coordination des tours de parole, le regard, le sourire et le rire. Cette approche a permis de dépasser en partie le verrou méthodologique lié au coût très élevé de l’annotation manuelle dans les données écologiques.

Le projet a produit plusieurs résultats importants sur le développement conversationnel de l’enfant. Il a permis de constituer et d’exploiter des corpus originaux pour l’étude de conversations naturelles entre enfants et adultes, y compris dans des contextes multimodaux. Il a aussi conduit au développement d’outils automatiques pour coder ou prédire certains comportements conversationnels complexes.

Les analyses montrent que plusieurs dimensions de la coordination conversationnelle deviennent relativement proches du comportement adulte dès l’enfance moyenne, tandis que d’autres continuent à se structurer plus progressivement. Le projet a notamment apporté de nouveaux résultats sur le développement des actes de langage, du feedback communicatif, des signaux de backchannel, de la coordination multimodale, du regard et de la prise de tour. Il a également donné lieu à de nombreuses publications scientifiques, à plusieurs thèses, et à des ressources utiles pour de futurs travaux sur le développement du langage et l’interaction humain-machine.

Le projet ouvre plusieurs perspectives. D’un point de vue scientifique, il fournit des bases nouvelles pour mieux comprendre comment les enfants apprennent à participer à une interaction sociale complexe. Il ouvre aussi la voie à des études dans d’autres langues, d’autres contextes socioculturels et auprès de populations présentant des trajectoires développementales atypiques.

Sur le plan méthodologique, les corpus et outils développés pourront être réutilisés pour étudier plus finement la conversation en contexte naturel. À plus long terme, ces travaux pourront aussi nourrir la conception d’outils d’évaluation plus sensibles au développement de la communication, ainsi que de systèmes interactifs plus adaptés aux enfants, dans des domaines comme l’éducation, la santé développementale ou l’interaction humain-machine.

La conversation est une activité importante dans nos rapports sociaux. Mais on sait très peu de choses sur le développement dans l'enfance de l'art de la conversation  comme la dynamique de tours de parole, l'alignement, et la pertinence. Ceci est dû principalement à des problèmes de méthodes. En fait, la conversation est une activité de coordination: elle est fondamentalement spontanée et dépendante du contexte, ce qui la rend difficile à étudier par les méthodes de recherches traditionnelles, aussi bien expérimentales qu'observationnelles.  Ce projet utilise des technologies récentes dans le Traitement Automatique des Langues et la reconnaissance d'images pour surmonter ces problème méthodologiques. Ces outils nous permettent de jeter les jalons d'une théorie empirique et formelle de l'acquisition de l'art de conversation. Une théorie qui sera aussi ancrée dans ses bases cognitives, permettant ainsi des interventions cliniques plus ciblée (par exemple dans le cas de l'autisme).