{"word_count": 5280, "character_count": 35661}
1 IntroductionLes corpus oraux d’apprenants restent encore peu nombreux, en particulier ceux qui contiennent des données longitudinales (Ballier &#38; Martin 2015 : 107). Quelques phénomènes suprasegmentaux ont été systématiquement étudiés dans un corpus d’apprenants composé majoritairement de germanophones apprenant l’anglais, et notamment le rythme (Gut 2009). Dans une série de deux articles se répondant, Boersma &#38; Escudero (2005) et Morrison (2009) ont proposé́ des alternatives pour analyser une situation similaire de dissymétrie chez des locuteurs de langues latines apprenant l’anglais. Leur analyse des réalisations des voyelles kit et fleece (Wells 1982) par des locuteurs catalans a été modélisée en 3D en termes de frontières de décision. Le principe était de visualiser les discriminations obtenues observées lors des tests de perception et de montrer à partir de quelle valeur (F1, F2, durée) les voyelles étaient interprétées comme exemplaires de kit ou de fleece.Dans une étude sur la catégorisation des voyelles sur la base de tests de perception par des natifs, Morrison (2009) s’est proposé́ d’explorer ce qu’il a appelé « l’espace vocalique synthétique » sur la base de tests de perception où le stimulus variait selon la durée et la F1. Des anglophones devaient identifier /bipa/, /beɪpa/ ou /bepa/ à partir de stimulus synthétisés en fonction des variations de durée de 80 à 110 ms et pour des valeurs de F1 variant de 283 à 580 Hz. Les résultats de l’analyse en régression logistique ont ensuite été traduits par des cartographies des probabilités. Ces cartographies des interprétations des voyelles en trois dimensions matérialisaient la probabilité pour une réalisation d’être interprétée comme correspondant à telle ou telle voyelle selon la durée et la valeur de F1 du stimulus. Il a ainsi cherché à faire apparaître la probabilité d’un stimulus d’être interprété comme telle ou telle voyelle : /i:/, /ɪ/, /e/, /eɪ/. Gnevsheva (2015) a quant à elle représenté les intervalles de confiance des réalisations vocaliques, mais à partir de données brutes, sans méthode de normalisation. C’est à notre connaissance l’une des rares études sur des corpus d’apprenants considérant l’ensemble des réalisations vocaliques observées dans un corpus. Elle consiste essentiellement en la description des valeurs observées chez les non-natifs. Dans une perspective interphonologique, entre le système phonologique natif (le français) et le système phonologique visé (l’anglais) se pose la question des catégorisations des productions. Si l’on sort des tests de perception, se pose alors la question des valeurs de référence choisies pour établir l’étalonnage des productions que l’on souhaite analyser. Pour des questions de vraisemblance des réalisations, nous avons retenu les valeurs obtenues dans l’étude d’Hillenbrand et al. (1995), qui porte sur les productions de 540 hommes et 576 femmes américaines, soit légèrement mois que les 560 femmes et 660 hommes de Peterson &#38; Barney (1952). À des fins de diagnostic automatisable, nous cherchons à établir une méthode qui ne dépende pas de tests de perception mais uniquement de l’analyse des valeurs acoustiques. Notre étude ne repose pas sur de tests de perception mais uniquement sur l’analyse de valeurs acoustiques, et dans une perspective contrastive d’évaluation du type de voyelle réalisé pour les mots relevant des classes lexicales kit et fleece. Pour l’exploitation des données recueillies à partir d’un corpus d’apprenants francophones longitudinal, on se propose de décrire une procédure d’analyse automatique de la réalisation acoustique de ces voyelles, visant à établir si une réalisation est plus proche de /iː/, de /ɪ/ ou d’un /i/ français. Si l’on considère ces valeurs dans un espace bidimensionnel et que l’on se pose la question de leur classification, à savoir en tant que /ɪ/, /iː/ ou /i/ français, force est alors de constater que des algorithmes de classification tels que le k-NN se prêtent particulièrement bien à la résolution de ces problèmes, au moins d’un point de vue théorique. En pratique toutefois, l’application est délicate, ce qu’explique la section suivante, qui justifie le choix de l’algorithme adopté. La dernière section discutera des résultats. 2 Données et procédures expérimentales2.1 Quelle méthode de classification utiliser ?La question de la méthode de classification à utiliser est fondamentale, puisque du choix de cette méthode dépend l’évaluation de l’acquisition phonologique du contraste /ɪ/-/iː/ par les locuteurs. Ce choix, technique, d’un algorithme d’intelligence artificielle, doit être motivé d’un point de vue théorique. Or la question qui a initié cette étude relève d’une logique évaluative : chaque tentative de réalisation des phonèmes anglais /ɪ/ ou /iː/ par les locuteurs français se rapproche-t-elle davantage d’un [ɪ] anglais, d’un [iː] anglais, ou d’un [i] français ? Il s’agit donc de trouver une méthode de classification qui mette à la disposition des enseignants et des étudiants un outil de diagnostic permettant d’évaluer la qualité des réalisations vocaliques.D’un point de vue formel, chaque réalisation peut être représentée par un point dans l’espace vocalique, où les valeurs formantiques de F2 seraient en abscisse, et celles de F1 en ordonnée. La problématique présuppose l’existence d’un nuage de points connus et correctement étiquetés – les valeurs natives des réalisations des trois phonèmes /ɪ/, /iː/ et /i/. Dès lors, seules des méthodes de classification supervisée1 conviennent : il ne s’agit pas de trouver une organisation interne aux nuages de points de chaque locuteur français, comme le permettraient des méthodes non supervisées, mais bien d’évaluer si les valeurs formantiques de chaque point le font entrer dans une zone de valeurs connues correspondant à son étiquetage (c’est-à-dire au phonème visé). Il est préférable également qu’aucune hypothèse préalable quant à la forme de la fonction de classification ne soit formulée, et un algorithme non-paramétrique répondrait précisément à cette exigence2. En résumé, la question évaluative initiale impose des contraintes dans les choix de méthodes de classification que seul un algorithme supervisé et non-paramétrique peut respecter. L’algorithme des k plus proches voisins (k-NN, de l’anglais k-nearest neighbours) combine l’avantage de respecter ces contraintes et d’être conceptuellement abordable, c’est pourquoi nous l’avons retenu pour cette étude.2.2 DonnéesLes voyelles utilisées pour cette étude sont issues d’une série d’enregistrements de conversations spontanées en anglais d’étudiants franccophones avec des assistants natifs. Douze locuteurs de l’université de Paris Diderot, 9 femmes et 3 hommes, ont participé́ à 4 entretiens espacés d’intervalles de six mois dans le cadre du projet Longdale (Goutéraux 2013). Au cours de la dernière session, les étudiants ont aussi lu un texte en français. Après un alignement automatique sous SPPAS (Bigi 2012) des enregistrements des conversations en anglais et du texte en français, une procédure d’extraction automatique de toutes les réalisations vocaliques sous PRAAT (Boersma &#38; Weenink 2001) a recueilli les informations acoustiques analysées ici3.L’anglais présente un contraste, /ɪ/-/iː/, là où le français ne présente qu’un seul son /i/. Notre étude se propose d’établir si les réalisations vocaliques anglaises des étudiants se rapprochent plus de réalisations natives ou de leurs propres réalisations françaises. Les valeurs natives de référence pour les 2 voyelles anglaises /ɪ/ et /iː/ sont tirées du corpus de Hillenbrand et al. (1995), intégrées dans le paquet {PhonTools} (Barreda 2015) du logiciel R (R Core Team, 2015). Les effectifs de chaque catégorie de voyelle pour chaque sexe sont présentés dans le Tableau 1.Les réalisations par les étudiants des /i/ français lors de la lecture du texte d’une part, des /ɪ/ et /iː/ anglais lors des conversations d’autre part, ont été traitées de la façon suivante : les valeurs formantiques de F1, F2 et F3 ont été extraites à la moitié de la durée de la voyelle. Ces valeurs ont ensuite été converties en Bark (Traunmüller 1990), puis les valeurs en Bark de F1 et F2 ont été soustraites de F3, selon la méthode de la métrique des différences en Bark (“Bark Difference Metric”, BDM). Le même processus de traitement des valeurs formantiques a été appliqué aux valeurs en Hertz du corpus natif de Hillenbrand et al. (1995). La méthode de normalisation BDM présente le double avantage d’être intrinsèque à chaque voyelle, et d’introduire la F3 dans la procédure d’identification automatique (cf. Méli &#38; Ballier (2015) pour la pertinence de cette méthode pour ces données). Le caractère intrinsèque de la méthode de normalisation est ici préférable à des méthodes extrinsèques en raison des différences dans le nombre d’occurrences de chaque voyelle entre les locuteurs et les sessions. L’inclusion de la F3 par la méthode BDM permet de prendre en compte, tout en gardant à deux le nombre de dimensions étudiées, une donnée supplémentaire importante, la F3 du /i/ français étant souvent plus élevée que celle du /iː/ anglais (Gendrot &#38; Adda-Decker 2005). Chaque réalisation de /i/, /ɪ/ et /iː/ est ainsi représentable par ses valeurs Z1 et Z2, définies comme les différences en Bark entre la F3 et la F1 d’une part, et la F3 et la F2 d’autre part.TABLEAU 1 – Répartition des voyelles par corpusConversationsTexte françaisHillenbrand et al. (1995)/ɪ//iː//i//ɪ//iː/Femmes603439482424848Hommes19251346784545Enfin, parce que les ordres de grandeur de Z1 et Z2 diffèrent (autour de 3 et 12 Bark respectivement), les valeurs ont été standardisées au sein de chaque sexe en les remplaçant par leur score z4. Les raisons de ce choix de séparer les données par sexe sont doubles : en premier lieu, les appareils phonatoires des hommes et des femmes présentent des différences non-linéaires (cf. Fant 1966) que ne préserve pas la double application de la normalisation en Bark d’une part, et la transformation en score z d’autre part ; en deuxième lieu, ces deux manipulations construisent un signal artificiel. Conserver les différences biologiques est une manière de réduire cette artificialité.2.3 Procédure expérimentaleUne fois les valeurs formantiques traitées de cette manière, la procédure utilisée afin de classifier les réalisations de /ɪ/ et /iː/ par les étudiants est celle des k plus proches voisins (k-NN) dans un espace formantique Z1/Z2 normalisé en BDM. Cette méthode de classification prédit les catégories d’un ensemble de points à étiqueter à partir d’un autre ensemble de points dont les catégories sont, elles, connues. La catégorie de chaque point du premier ensemble, dit ensemble de test, est établie en fonction des catégories de ses plus proches voisins dans le deuxième ensemble, dit ensemble d’entraînement. La procédure des k-NN a été appliquée successivement aux réalisations des /ɪ/ et /iː/ de chaque locuteur lors de chaque session. Les ensembles d’entraînement ont été constitués des deux sous-ensembles suivants : en premier lieu, des valeurs formantiques normalisées correspondant aux occurrences natives de /ɪ/ et /iː/ par les locuteurs du même sexe du corpus de Hillenbrand et al. (1995) ; en second lieu, des valeurs formantiques normalisées des voyelles correspondant à /i/ prononcées par les étudiants du même sexe lors de la lecture du texte en français. Deux écueils dus à la nature des données et de la procédure de classification demeuraient cependant : (i) le nombre inégal d’occurrences dans les sous-ensembles d’entraînement. Le corpus Hillenbrand et al. (1995) présente ainsi 48 occurrences de /iː/ et /ɪ/ prononcées par des femmes, contre 45 par des hommes. À l’inverse, 78 occurrences de /i/ français ont été prononcées par des hommes, contre 242 par des femmes. Afin d’éviter d’introduire un biais dans la classification, par lequel une voyelle de l’ensemble test aurait vu ses chances d’être prédite comme un exemplaire d’une des trois catégories corrélées aux effectifs respectifs de ces catégories dans l’ensemble d’entraînement, l’algorithme a été exécuté 1 000 fois pour chaque session – chaque passe correspondant à un échantillonnage aléatoire des sous-ensembles d’entraînement afin d’obtenir des effectifs égaux dans chaque catégorie. (ii) De façon encore plus cruciale, le choix de l’hyper-paramètre k, c’est-à-dire du nombre de voisins les plus proches de la voyelle à catégoriser dans l’espace vocalique normalisé Z1/Z2, conditionne les résultats. Une méthode fréquente, popularisée par Duda et al. (2001), consiste à adopter la valeur k = √n, où n représente les effectifs totaux des deux sous-ensembles. Cependant, parce que cette valeur est couramment utilisée dans des techniques de validation croisée où ensembles d’entraînement et ensembles de test appartiennent tous deux au même jeu de données, une procédure heuristique a été mise au point afin de déterminer les valeurs optimales de k pour chaque locuteur et chaque session.La valeur optimale de k a été déterminée de la façon suivante : pour chaque locuteur et chaque session, l’algorithme a été exécuté en adoptant pour k toutes les valeurs comprises entre 1 et √n, avec n correspondant aux effectifs totaux des ensembles d’entraînement et de test. Pour chaque valeur, le taux de classification correcte a été stocké. Une fois l’algorithme exécuté sur l’ensemble des valeurs de k, la valeur correspondant au meilleur taux d’identification correcte est mise de côté. Cette procédure d’incrémentation des valeurs de k a ensuite été répétée 1 000 fois pour chaque locuteur et chaque session, générant ainsi un ensemble de 1 000 valeurs optimales. Finalement, l’hyperparamètre optimal spécifique à chaque locuteur et à chaque session est la valeur de k la plus fréquente dans ces 1 000 valeurs, c’est-à-dire la valeur de k comprise entre 1 et √n ayant le plus souvent permis un taux maximal de prédictions correctes.2.4 ÉtalonnageAvant d’appliquer la procédure décrite ci-dessus, il convenait d’établir une manière d’en évaluer l’efficacité : dans quelle mesure les résultats produits s’écarteraient-ils d’une classification aléatoire qui associerait une étiquette à un couple de valeurs Z1-Z2 ? Comment évaluer ces résultats au regard des valeurs natives, aussi bien françaises qu’anglaises ? Afin d’étalonner la procédure, la méthode des k-NN a été déployée selon trois modalités. Avant de les décrire plus en détail, il convient de noter que la transformation en score z a été appliquée aux différents corpus en appliquant uniquement la distinction par sexe5.En premier lieu, l’algorithme des k-NN a été appliqué sur les valeurs natives. La répartition des voyelles natives dans l’espace formantique normalisé est représentée dans la Figure 1. Celle-ci met bien en évidence la concentration des voyelles anglaises /ɪ/ et /iː/ (représentées par des points de couleur verte et rouge, respectivement), et la plus grande dispersion de la voyelle française /i/ (représentée par des points bleus) aussi bien chez les femmes (figure de gauche) que chez les hommes (figure de droite). Cette dispersion s’explique par les conditions expérimentales de recueil des données : les voyelles françaises apparaissent dans des séquences de mots d’une histoire lue à haute voix, et les environnements consonantiques ainsi que les durées vocaliques diffèrent d’une occurrence à l’autre ; tel n’était pas le cas dans l’expérience contrôlée de Hillenbrand et al. (1995). La question de la légitimité d’utiliser ce corpus compilé de voyelles natives se pose alors : dans quelle mesure leurs valeurs formantiques peuvent-elles servir de référence si leur répartition ne permet pas d’établir de distinction entre les trois catégories de voyelles ? C’est aussi pour répondre à cette question qu’un étalonnage est nécessaire, et que l’algorithme des k-NN a été exécuté sur le corpus des voyelles natives seul. Mais quels ensembles de tests et d’entraînement utiliser ? La technique de la validation croisée a été utilisée : l’ensemble des valeurs formantiques normalisées des /ɪ/ et /iː/ du corpus de Hillenbrand et al. (1995), et des /i/ du corpus de lecture en français, a été réparti de façon aléatoire en 10 échantillons comprenant une proportion de chacun des trois phonèmes équivalente à la proportion initiale. FIGURE 1 – Répartition des voyelles natives dans l’espace formantique normaliséLes proportions respectives des occurrences des phonèmes /ɪ/, /iː/ et /i/ chez les locutrices sont respectivement de 14%, 14% et 72% (27%, 27% et 46% respectivement chez les hommes). Chacun des 10 échantillons aléatoires comportait un nombre de phonèmes respectant ces proportions. Dans l’approche adoptée ici, 9 échantillons, c’est-à-dire tous sauf un, ont servi d’ensemble d’entraînement6, l’échantillon restant constituant l’ensemble de test. Là encore, la valeur optimale de k, c’est-à-dire le nombre de plus proches voisins permettant de minimiser le taux d’erreur de classification, a été recherchée en exécutant l’algorithme pour toutes les valeurs de 1 à √n. Cette procédure a été répétée ici aussi 1 000 fois, chacune des itérations entraînant un nouvel échantillonnage des valeurs natives. À chaque passe, la valeur de k entraînant le taux de classification correcte le plus élevé était stocké. De la même manière que pour la procédure expérimentale, sur ces 1 000 valeurs de k, la plus fréquente est ensuite conservée comme étant la valeur optimale, puis l’algorithme est à nouveau exécuté 1 000 fois avec cette valeur optimale. En moyenne, le taux d’identification correcte s’élève à 70% chez les femmes, contre 76,1% chez les hommes. C’est avec ces taux natifs d’identification correcte que ceux des locuteurs non-natifs par session peuvent être utilement, quoique non exclusivement, comparés. En deuxième lieu, la même technique de validation croisée est appliquée à l’intégralité du corpus non-natif sans distinction de locuteur ni de session. En revanche, la distinction de sexe est conservée. Ainsi sont obtenus deux corpus, un pour les femmes et un autre pour les hommes, incluant chacun aussi bien les valeurs du corpus de Hillenbrand et al. (1995) que les valeurs du /i/ français, que bien sûr les valeurs non-natives de /ɪ/ et /iː/. Comme précédemment avec les corpus exclusivement natifs, 9 échantillons aléatoires respectant les proportions d’occurrence de chaque catégorie ont servi d’ensemble d’entraînement à partir duquel les valeurs du dernier échantillon étaient classées. Pour chaque échantillonnage, l’algorithme a été exécuté en adoptant toutes les valeurs de k de 1 à √n, et le taux d’erreur correspondant a été stocké. Le processus d’échantillonnage lui-même a été répété 1 000 fois aussi. Cette procédure n’a d’intérêt que dans la mesure où elle permet de fournir un étalonnage du taux d’erreur à partir duquel évaluer celui de la procédure expérimentale déployée dans cette étude. D’un point de vue théorique, il n’est guère justifié de regrouper ainsi les différents corpus ; de même, le grand déséquilibre entre les fréquences d’occurrences des trois phonèmes (pour /ɪ/, /iː/ et /i/ respectivement 58,9%, 38,7% et 2,3% chez les femmes, contre 57,2%, 40,6% et 2,2% chez les hommes), et notamment la relative rareté des /i/ français, influencent les résultats et augmentent le taux d’erreur. Bien que théoriquement résistante aux répartitions inégales des objets appartenant à différentes classes, la méthode des k-NN s’avère moins robuste en validation croisée lorsque le déséquilibre est tel que le risque existe que toutes les classes ne soient pas représentées dans les échantillons aléatoires (cf. le Tableau 1). En tout état de cause, les taux d’identification correcte obtenus en appliquant cette procédure pour chaque sexe fournissent une information permettant d’évaluer l’efficacité, voire la pertinence, de l’expérience menée ici. Ces taux d’identification correcte s’élèvent à 39,8% chez les femmes, et 47% chez les hommes - autrement dit, la majorité des occurrences ne sont pas correctement étiquetées lorsqu’elles sont ainsi regroupées avec pour seule distinction le sexe des locuteurs.En troisième lieu, la procédure de validation croisée a été appliquée sur le corpus non-natif, sans distinction de locuteur ni de session, mais en gardant les différences entre hommes et femmes, en utilisant le corpus natif comme ensemble d’entraînement : il s’agit donc d’une procédure hybride entre la méthode développée dans cette étude et la deuxième procédure d’étalonnage. L’enjeu consiste à obtenir des résultats plus immédiatement comparables à ceux de la procédure expérimentale, puisque la classification est ici aussi effectuée à partir d’ensembles d’entraînement et de test qui n’ont pas les mêmes catégories. Les taux de classification correcte obtenus sont très bas chez les femmes, avec 25,5% d’identification des voyelles non-natives, contre 47,9% chez les hommes. FIGURE 2 – Matrices de confusion (en pourcentages) des trois procédures d’étalonnageLes résultats obtenus par ces procédures légitiment-ils la méthode expérimentale envisagée ici ? Les matrices de confusion de chaque procédure, présentées dans la Figure 2, peuvent fournir un élément de réponse. L’axe horizontal représente les catégories visées effectivement prononcées. L’axe vertical indique sous quelles étiquettes ces catégories ont été reconnues. Les nombres de chaque carré donnent la proportion des occurrences d’une voyelle donnée prédite comme appartenant à une catégorie donnée. Leurs couleurs changent en fonction de cette proportion : plus la case est bleue, plus le pourcentage est élevé. Les carrés de la diagonale indiquent une prédiction correcte et sont encadrés en rouge. La rangée supérieure de la figure donne les matrices de confusion obtenues pour les femmes ; la rangée inférieure, celle obtenues pour les hommes. Une première remarque concerne l’exactitude globale des classifications en validation croisée des valeurs natives (procédure 1). Ces valeurs natives servant d’ensemble d’entraînement dans l’étude, leur cohérence est un facteur important. La seule ombre au tableau réside dans la proportion non-négligeable (39,4%) de /ɪ/ prédits comme /i/ français chez les femmes. Ce fort taux s’explique par la forte proportion de /i/ en comparaison des valeurs anglaises (cf. ci-dessus). De la même manière, dans la procédure 2, le taux d’identification très faible des /i/ français chez les femmes (3%) et les hommes (1,9%) peut s’expliquer par la relative rareté des occurrences de /i/ dans l’ensemble des corpus. Cette analyse, qui postule une corrélation, abordée dans la section 3, entre proportions des occurrences dans chaque catégorie dans les ensembles d’entraînement et taux d’identification correcte, semble en revanche ne pas s’appliquer aux résultats de la procédure 3 : le fort taux d’identification des cibles /ɪ/ et /iː/ en /i/ (55,8%) chez les femmes ne saurait se justifier par la proportion d’occurrences des /ɪ/ dans l’ensemble d’entraînement, ce dernier étant le même que dans la procédure 1. 2.5 RésultatsFIGURE 3 – Matrice de confusion (en pourcentages) pour chaque locuteur.Les résultats de la procédure expérimentale décrite dans la section précédente sont présentés dans la Figure 3. Ce tableau de contingence indique, pour chaque locuteur, les catégories réelles en abscisses (/ɪ/ et /iː/), les catégories estimées (/ɪ/, /iː/, /i/) en ordonnées. Chaque panneau de la figure correspond à la matrice de confusion d’un des douze locuteurs du corpus. Les chiffres dans les cellules des matrices de confusion correspondent à la moyenne, après les 1 000 passes correspondant aux échantillonnages aléatoires des ensembles d’entraînement, des pourcentages de classification de chacune des deux voyelles étudiées. Globalement, le pourcentage moyen d’identification correcte s’élève à 53,2%. En d’autres termes, ce pourcentage moyen est supérieur aux taux globaux obtenus par les procédures d’étalonnage 2 et 3. Cette observation dissimule toutefois des disparités entre locuteurs : le taux global le plus haut se trouve chez le locuteur DID0168 (69,8%), le plus faible chez le locuteur DID0024 (41,8%). Tous locuteurs et toutes sessions confondus, la procédure mise en place dans cette étude identifie seulement 12,9% des occurrences de /ɪ/ et /iː/ comme des /i/ français avec toutefois des écarts notables entre les étudiants : seulement 3,7% des voyelles anglaises sont identifiées comme françaises pour la locutrice DID0096, contre un total maximal de 33,8% chez le locuteur DID0024. Toutefois, l’examen des seules identifications au /i/ français ne saurait suffire : ainsi la locutrice DID0096 présente-t-elle un taux élevé de /iː/ prédits comme /ɪ/ (67,1%). Le taux d’identification incorrect global s’élève à 23,4 %, mais va du simple au double d’un locuteur à l’autre : de 15,1 % chez le locuteur DID0168 à 29,1 % chez le locuteur DID0024. FIGURE 4 – Évolution des pourcentages de prédictions de /ɪ/ (en noir) et /iː/ (en gris) ; lignes pleines : prédictions correctes ; lignes en pointillés : voyelles prédites comme des occurrences de /i/ français.Qu’en est-il cependant de l’évolution longitudinale ? Une tentative pour la visualiser est présentée dans la Figure 4. Les pourcentages d’identification des voyelles /ɪ/ (en noir) et /iː/ (en gris) sont représentés session par session pour chaque locuteur. Les identifications correctes correspondent aux lignes pleines, tandis que les identifications en /i/ français sont tracées en lignes pointillées. Une ligne horizontale continue indique le taux global d’identification correcte ; si cette ligne est rouge, le taux est inférieur à 50 % ; si elle est verte, ce taux est supérieur à 50 %. Deux tendances principales semblent se dégager : les identifications correctes en /ɪ/ dominent majoritairement ; l’autre tendance décelable par simple observation est que l’évolution temporelle est d’ampleur très limitée, la plupart des courbes ne possédant des pentes que faibles. Trois exceptions peuvent peut-être s’observer chez les locutrices DID0106, DID0108, et DID0128, cette dernière présentant des courbes d’identification correcte croissantes pour les deux voyelles, au point de dépasser les taux d’identification en /i/ français.3 Discussion et conclusion3.1 DiscussionLa pertinence des résultats présentés dans la section précédente peut commencer à être évaluée en se référant aux résultats des procédures d’étalonnage : le faible taux d’erreur de la procédure 1 constitue une garantie assez robuste de la fiabilité de la méthode consistant à appliquer l’algorithme des k-NN en utilisant les corpus natifs comme ensemble d’entraînement. Le taux d’identification correct global de 41,4%, bien que faible en apparence, est à comparer aux taux de la procédure 2, de 41,1% chez les femmes et 48% chez les hommes. Rappelons que la procédure de validation croisée utilisait 90% du corpus comme ensemble d’entraînement : la précision de la procédure expérimentale est donc dans les mêmes ordres de grandeur que la procédure 2. Une discussion ultérieure pourrait chercher à établir les raisons de la relative faiblesse des taux d’identification correcte de cette procédure : dans quelle mesure cette faiblesse est-elle attribuable aux tailles des corpus, à la procédure utilisée, ou à la dispersion des valeurs formantiques non-natives ? Les proportions d’occurrences peuvent aussi jouer un rôle : le coefficient de corrélation de Spearman s’élève à 0.56 (p=0.02) entre les proportions d’identification correcte de chaque procédure par sexe et les proportions de chaque catégorie phonémique dans les ensembles d’entraînement. Quant à la procédure 3, celle-ci constitue une prédiction convaincante par sexe des résultats de la procédure expérimentale : ainsi les hommes de ce corpus (les locuteurs DID0014, DID0068 et DID0168) réalisaient-ils le contraste /ɪ/-/iː/ de façon plus marquée que les locutrices. Là encore, que les résultats de la procédure expérimentale se rapprochent de ceux d’une procédure en validation croisée utilisant 90% des valeurs comme ensemble d’entraînement tendrait à souligner la robustesse de la procédure expérimentale.Une évaluation de l’efficacité de la procédure déployée dans cette étude pourrait aussi consister à croiser les propriétés acoustiques analysées avec la manière dont les réalisations des francophones seraient perçues par des anglophones, par exemple dans des procédures de catégorisations par les natifs à partir des stimulus, à la manière de Morrison (2009). Nous avons privilégié une analyse “interne” fondée exclusivement sur les valeurs acoustiques.À cette aune, les résultats de classification obtenus restent néanmoins cohérents avec l’impression auditive résultante des enregistrements. Il convient ainsi de noter que les meilleurs résultats, obtenus par le locuteur DID0168, reflètent bien la réalité d’une meilleure acquisition des contrastes, ce locuteur étant d’origine québecoise, et habitué à manipuler les deux langues. Il semble dès lors prometteur pour cette procédure de voir l’aisance de ce locuteur si clairement visualisée dans les figures 1 et 2. La qualité des réalisations vocaliques de ce locuteur est immédiatement appréciable. Toutefois le positionnement de certaines courbes dans la figure 2 engendre une interrogation sur la procédure elle-même. Les trois panneaux où les courbes d’identification correcte sont supérieures aux courbes d’identification des deux voyelles anglaises en voyelle française sont celles des trois locuteurs masculins de l’étude. Il n’est donc pas à exclure que, malgré les efforts mis en place pour neutraliser les biais de prédictions, un effet demeure qui diminue les chances d’identification erronée chez les hommes.Par ailleurs, notre méthode distingue ici les quatre sessions enregistrées pendant les trois années d’études des étudiants, mais ne distingue pas les tâches spécifiques, telles que le commentaire d’image, la narration, l’entretien, la lecture ou la maptask, tâche de dialogue générée par deux cartes reprises du corpus HCRC (Thompson et al. 1993). Cette question est d’autant plus déterminante qu’une accommodation (dans les deux sens) entre natifs et non-natifs a été observée, manifestant ainsi la variabilité des productions pour des mots identiques au cours de l’enregistrement. Une analyse un peu plus fine sur cinq locuteurs a notamment montré les mécanismes d’accommodation à l’œuvre lors de l’entretien (Burin &#38; Ballier 2017), montrant des différences significatives pour la durée et pour la F1. Il conviendrait en toute rigueur de borner les enregistrements de la première session qui voient se succéder une situation monologale et un dialogue avec le natif. D’autres facteurs de variabilité n’ont pas été pris en compte dans cette première étude. Certains tiennent à la distribution des réalisations. Par définition, toutes les cibles des réalisations de kit sont en syllabes fermées, nous n’avons pas distingué́ les réalisations en syllabes ouvertes et fermées pour les occurrences des mots en fleece, ce que nos données nous permettraient de faire. En termes de distribution, nous aurions pu chercher à approximer parmi les valeurs cibles la réalisation allophonique en syllabe ouverte, que l’on trouve notamment en finale du mot "happy", d’où son nom dans la littérature ("happY tensing"). Plus subtilement, nous n'avons pas étendu l'analyse à d'autres candidats que /ɪ/ et /i:/, notamment parmi les diphtongues anglaises. Ainsi certaines des réalisations des francophones pour /ɪə/ pourraient-elles être catégorisées comme des réalisations proches du /i/ français. La prononciation recommandée dans le dictionnaire de Wells (1990) pour &#60;feel&#62; laisse entrevoir une diphtongaison possible, que ne réalisent pas nécessairement les étudiants. Nous avons donc dans notre analyse simplifier le spectre des inputs (diphtongues potentiellement réalisées comme des /i/ français) et des modélisations des cibles pour la prononciation de référence (pas de valeurs de référence pour les happy tensings). Pour autant, les valeurs relevées dans les données nous permettent d’envisager un système expert qui renseignerait l’apprenant sur le caractère francophone ou anglophone de ses "i".Parmi la profusion des méthodes actuelles (Chen &#38; Li 2016), des dispositifs d’aide à la prononciation (Computer Assisted Pronunciation Teaching, CAPT), on voit comment des réalisations peuvent être catégorisées comme francophones ou anglophones. On pourrait même imaginer une application mobile qui traduise la frontière de décision qui semble se dessiner. Dans un premier temps, la méthode que nous proposons permet une visualisation des niveaux d’apprenants. Les dégradés de bleu mettent en évidence une gradation entre les différents apprenants, que confirme une audition fine des enregistrements (et la consultation des métadonnées). Nous disposons également d’un texte lu en première et en dernière année, qui pourra faire l’objet d’une analyse similaire, et cerner plus précisément un effet tâche de lecture sur les réalisations vocaliques.3.2 ConclusionSi la procédure de classification de voyelles anglaises prononcées par des locuteurs non-natifs mise en œuvre ici est très expérimentale, et très certainement améliorable, elle semble aussi très prometteuse : non seulement le recours à des ensembles d’entraînement différents des ensembles de test est légitime d’un point de vue théorique (les valeurs natives étant par définition différentes des valeurs non-natives), mais la détermination d’un hyperparamètre k robuste, telle que déployée ici, donne des résultats que corrobore l’écoute qualitative des enregistrements. D’autres expériences, à l’aide d’autres méthodes de classification, telles que par exemple les analyses discriminantes quadratiques, doivent être menées afin d’en explorer la viabilité.S’il est possible de classer les productions des locuteurs non-natifs en fonction de leur distance aux modèles natifs, il devient alors envisageable d’incorporer ce type de visualisation des performances dans les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH). Il serait possible de permettre à terme aux apprenants d'obtenir une classification de leur réalisation. Couplées à des systèmes de reconnaissance vocale, des paires minimales pourraient donner lieu à un traitement similaire à ce que nous avons proposé. La partie diagnostic et remédiation pourrait produire des conseils fondés sur l‘examen des intervalles de confiance des réalisations pour les différents paramètres. En termes d’acquisition, la prochaine étape est la traduction de cette étude en des dispositifs de diagnostic automatique des réalisations des apprenants, potentiellement à même de contribuer à la vérification de l’acquisition de la distinction /ɪ/–/iː/. Pour des réalisations de paires minimales type HIT/HEAT, on pourrait envisager de coupler à des activités de discriminations AXB l’analyse des valeurs de F1/F2 produite par les apprenants pour les réalisations vocaliques et éventuellement faire émerger des frontières de décision entre réalisation native et non-native, un peu à la manière des travaux de Morrison (2007).