Conception et réalisation d'un logiciel de soutien phonétique automatisé et dégressif pour les personnes dyslexiques, allophones ou présentant des incapacités intellectuelles
Notice bibliographique
Résumé
La littératie est essentielle à l’engagement citoyen et à la participation sociale. Or, une proportion significative de citoyens canadiens francophones est analphabète, ou éprouve de grandes difficultés à comprendre le français écrit. Que ce soit en raison d’une langue maternelle qui diffère de celle du milieu de vie, d’un trouble d’apprentissage ou d’une incapacité intellectuelle, il se présente des obstacles de taille contre l’accessibilité à la lecture et à l’information pour ces groupes de personnes. En effet, lire le français nécessite les habiletés à interpréter un nombre significatif de correspondances instables entre des graphèmes et des phonèmes. \n \nEn raison des caractéristiques de l’orthographe française, dans laquelle la prononciation d’un mot repose sur la capacité à effectuer l’association des graphèmes aux phonèmes, un grand nombre de personnes sont alors placées en situation de handicap dans leur milieu scolaire ou professionnel. \n \nAinsi, héritée d’une méthode développée par l’enseignante Dominique Rolland, le Groupe DÉFI Accessibilité (GDA) a proposé une modalité d’adaptation de texte : le soutien phonétique. À l’instar des roues d’appoint installées sur le vélo de l’enfant qui débute ses premières balades, le soutien phonétique est un mécanisme permettant de diminuer la complexité de la lecture du français. Il s’agit de superposer des archigraphèmes (la plus simple expression écrite d’un son) au-dessus des graphèmes susceptibles de poser de plus grands défis d’interprétation pour le lecteur, le plaçant ainsi potentiellement en situation de handicap. Par exemple, l’archigraphème « o » serait inscrit au-dessus des graphèmes « eau » et « ault ». De plus, les lettres muettes sont estompées en gris. \n \nDiminuant la complexité de l’interprétation des graphèmes complexes du français écrit pour ces personnes, cette modalité d’adaptation de textes facilite la tâche, et permet alors à certains groupes de personnes d’acquérir les habiletés alphabètes en vue de devenir autonomes. \n \nOr, le traitement manuel d’ajout du soutien phonétique aux documents de format Microsoft Word demande un temps considérable. Dans un contexte où le Groupe Défi Accessibilité souhaite produire des manuels scolaires adaptés avec le soutien phonétique, cet effort est trop coûteux pour assurer la viabilité de ce projet : 416 heures pour adapter un manuel scolaire. \n \nCette recherche vise subséquemment à déterminer s’il est possible d’automatiser cette tâche avec un taux d’erreur de moins de 10%. Parallèlement, la recherche doit établir si un système de gestion de dossiers pourrait permettre de rendre l’ajout de soutien phonétique dégressif, afin de réduire la densité du soutien phonétique ajouté aux textes en fonction des habiletés de la personne à associer les graphèmes aux phonèmes. \n \nEn utilisant un corpus d’entraînement de dix textes du manuel scolaire Signet 3e année, adaptés au soutien phonétique par le GDA dans le cadre de la thèse de Mme Judith Beaulieu, les règles d’interprétation d’un moteur phonétique et de différentes composantes d’un système ont été raffinées et adaptées. C’est ensuite un second corpus de sept textes, aussi tirés du manuel scolaire Signet (3e année), et fournis par Mme Judith Beaulieu, qui ont été utilisés pour valider le taux et les catégories d’erreurs du modèle d’interprétation phonétique du logiciel. \n \nLes disciplines du génie du logiciel et les outils de conception d’architecture de systèmes ont permis de bâtir un prototype intégré dans un nouveau module d’extension du logiciel Word, de Microsoft. Les résultats indiquent que le soutien phonétique peut être automatiquement ajouté avec un taux de 2,56% d’erreur, tout en optimisant le temps de l’opération, car la durée du traitement manuel conventionnel est estimée à 15 minutes par page.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».