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Apprentissage des langues

 | 
Michèle Kail
, 
Michel Fayol
, 
Maya Hickmann

III. Bilinguisme et acquisition des langues secondes

5. Imagerie cérébrale et différences individuelles dans l’apprentissage des langues

Christophe Pallier

Texte intégral

1. Convergence entre les représentations corticales de la première et de la seconde langue

1Une personne capable de comprendre plusieurs langues mobilise-t-elle les mêmes réseaux de neurones lorsqu’elle utilise l’une ou l’autre de ces langues ? La majorité des travaux d’imagerie du cerveau bilingue employant la tomographie par émission de positron (TEP) ou l’imagerie par résonance magnétique (IRMf) ont comparé les activations cérébrales associées à la première (L1) ou à la seconde langue (L2) chez des volontaires bilingues qui devaient lire, répéter ou traduire des mots, dénommer des images ou écouter des phrases. La majorité de ces travaux ont décrit des activations très similaires pour les deux langues (cf. Pallier & Argenti (2003) et Perani & Abutalebi (2005) pour des revues de la littérature). Ce résultat est généralement interprété comme indiquant que les mêmes circuits sont employés pour traiter l’une ou l’autre langue. Il faut néanmoins garder à l’esprit que la résolution actuelle des images d’IRMf est de l’ordre de 3×3×3 mm mais il se pourrait qu’à une résolution plus fine, les réseaux des deux langues soient partiellement séparés. Par exemple, les images acquises habituellement en IRMf ne permettent pas de distinguer les colonnes de dominance oculaire dans le cortex visuel primaire, qui ont une largeur de l’ordre du demi-millimètre. Il a fallu une grande dose d’ingéniosité aux chercheurs pour parvenir à visualiser ces colonnes de dominance avec l’IRMf (Menon & Goodyear, 1999). Avec la mise en service de scanners plus puissants, il n’est pas impossible que l’IRMf détecte un jour des colonnes de dominance pour les langues. Cependant, quelques études ont décrit des activations partiellement distinctes pour L1 et L2, en particulier chez des personnes ayant un niveau moyen d’expertise dans la seconde langue (Dehaene et al., 1997) et/ou ayant appris celle-ci tardivement (Kim, Relkin, Lee & Hirsch, 1997).

2Ces observations suggèrent que la représentation corticale de L2, c’est-à-dire les aires recrutées lors de l’utilisation de L2, pourrait devenir de plus en plus similaire à celle de L1 lorsque l’apprentissage de L2 progresse. Pour mettre à l’épreuve cette hypothèse, nous avons testé en IRMf dix volontaires français qui avaient appris l’anglais à l’école et possédaient un niveau d’expertise intermédiaire dans cette langue (Golestani et al., 2006). Leurs scores à un sous-test grammatical du “Test of English as a Foreign Language” (TOEFL) variaient de 10/20 à 20/20. Durant l’expérience, de courtes listes de mots étaient affichées ; la tâche assignée aux participants consistait soit à lire les mots, soit à construire des phrases simples à partir de ceux-ci. La soustraction entre les activations cérébrales associées à ces deux conditions révèle que la construction de phrases implique plus particulièrement le gyrus frontal inférieur gauche (Indefrey et al., 2001 ; Indefrey, Hellwig, Herzog, Seitz & Hagoort, 2004). Pour chacun des participants, nous avons localisé à l’intérieur de cette région les pics d’activation cérébrale liés à la construction des phrases, anglaises d’une part, et françaises d’autre part. La distance entre les pics d’activation pour le français et pour l’anglais définissait une distance entre les représentations de L1 et L2. Conformément à l’hypothèse du rapprochement de L1 et L2, nous avons observé une corrélation significative entre ces distances et les scores individuels au test du TOEFL : les sujets ayant les meilleurs scores avaient les pics les plus rapprochés. Ce résultat suggère que plus le niveau de maîtrise de la seconde langue augmente, du moins en ce qui concerne la grammaire, plus les activations cérébrales associées à la construction de phrases deviennent similaires. Pour conforter une telle conclusion, il serait nécessaire de réaliser une étude longitudinale où les participants seraient testés à deux stades dans leur apprentissage d’une seconde langue.

2. Bases cérébrales des différences interindividuelles

2.1. Différences fonctionnelles

3Il existe une variabilité interindividuelle non négligeable dans la capacité à apprendre une seconde langue. Il est probable que de nombreux facteurs interviennent : langues déjà connues, capacité à imiter, motivation... La capacité de mémoire phonologique joue également un rôle, comme le montre une étude d’E. Service réalisée avec des enfants finlandais apprenant l’anglais à l’école primaire (Service, 1992). Leurs scores dans des tâches de mémoire phonologique (mémorisation et répétition de pseudo-mots finlandais) ont été mesurés avant que les élèves commencent l’apprentissage de cette langue. Il s’est avéré, deux années plus tard, que leurs performances en anglais corrélaient avec les résultats obtenus dans ces tâches d’évaluation de capacité de mémoire phonologique.

4Inspirés par l’idée que la capacité de représenter et de mémoriser des mots étrangers était importante dans l’apprentissage d’une seconde langue, nous avons comparé deux groupes de personnes ayant grandi dans un environnement bilingue à Singapour, mais ayant atteint des niveaux différents de maîtrise dans leur seconde langue : les participants du premier groupe étaient considérés comme bilingues équilibrés alors que ceux du second étaient meilleurs dans leur première langue (Chee, Soon, Lee & Pallier, 2004). Nous avons testé en IRMf ces personnes alors qu’elles écoutaient des séries de mots français (une langue qui leur était étrangère) et devaient détecter des items répétés. Dans cette tâche, qui implique les processus de mémoire phonologique mais qui demeure assez facile, les performances des deux groupes étaient similaires. Toutefois, de manière remarquable, les activations cérébrales étaient différentes entre les deux groupes : les meilleurs bilingues recrutaient plus intensément les régions de l’insula et du gyrus frontal inférieur gauche, connues pour être impliquées dans les processus de production de la parole (Dronkers, 1996 ; Wise, Greene, Büchel & Scott, 1999), alors que le groupe de bilingues moins équilibrés avait des activations révélant un effort attentionnel plus important. Ce résultat montre que les deux groupes de volontaires n’utilisent pas leurs circuits de mémoire phonologique de la même manière. Cette caractéristique explique-t-elle la différence de succès dans l’apprentissage de la seconde langue ? Notre étude ne permet pas de savoir si la différence d’utilisation de la mémoire phonologique était présente avant l’apprentissage de la seconde langue ou bien si elle en est le résultat. Pour cela, il faudrait pouvoir mener une étude où les sujets seraient scannés avant et après l’apprentissage de la seconde langue.

2.2. Différences anatomiques

5L’expérience de Chee et al. (2004) décrite ci-dessus a mis en évidence une différence d’utilisation des ressources cérébrales en fonction du niveau de bilinguisme. Des caractéristiques anatomiques peuvent-elles également expliquer la plus ou moins grande facilité à percevoir des différences entre des phonèmes d’une langue étrangère ou à les articuler ? Par exemple, le contraste entre les consonnes dentales et rétroflexes du hindi est assez difficile à percevoir pour des monolingues français. Dans notre laboratoire, nous avons testé une soixantaine de volontaires français et constitué deux groupes en fonction de la rapidité avec laquelle ils avaient appris à distinguer des syllabes utilisant le contraste dental-rétroflexe (Golestani, Molko, Dehaene, Le Bihan & Pallier, 2007). Ensuite, nous avons mesuré, chez chaque sujet, les volumes de leur gyri de Heschl dans l’hémisphère gauche et dans l’hémisphère droit. Le gyrus de Heschl abrite le cortex auditif primaire qui est la première aire corticale recevant des informations auditives. L’analyse des données montre que les personnes qui ont le plus de facilité pour distinguer les syllabes hindi ont, en moyenne, des cortex auditifs gauches plus volumineux que ceux ayant eu plus de difficultés (voir Figure 1). La différence est plus importante pour le volume de matière blanche que pour celui de matière grise, reflétant peut-être un plus grand nombre de fibres ou une meilleure myélénisation de celles-ci. Il est concevable que ces paramètres influencent la précision de la représentation temporelle des sons, particulièrement utile pour discriminer des contrastes consonantiques associés à des transitions acoustiques rapides.

À gauche : une coupe horizontale du cerveau montrant les gyri de Heschl (qui comprennent le cortex auditif primaire). À droite : Le gyrus de Heschl gauche est plus volumineux, en moyenne, chez des personnes apprenant plus facilement que d’autres à discriminer des sons difficiles d’une langue étrangère.

6Dans une seconde expérience, nous avons évalué la capacité des mêmes volontaires à imiter un son étranger (Golestani & Pallier, 2007). Nous avons choisi une consonne uvulaire du farsi, facilement distinguable des phonèmes français. Les sujets devaient la produire dans différents contextes et deux locutrices natives du farsi ont évalué la qualité de leur prononciation. Les scores ainsi obtenus ont ensuite été corrélés avec les images individuelles de probabilité de matière blanche ou de matière grise (suivant la technique dite « voxel-based morphometry »). Ces analyses ont montré que plus l’imitation était fidèle, plus le sujet avait une probabilité importante d’avoir de la matière blanche dans deux régions : le cortex pariétal inférieur et l’insula antérieure gauche (voir Figure 2), des aires cérébrales considérées comme faisant partie du réseau de la mémoire phonologique et de l’articulation (Paulesu, Frith & Frackowiak, 1993 ; Becker, MacAndrew & Fiez, 1999).

7La capacité à percevoir les différences acoustiques entres des sons d’une langue étrangère qui ressemblent à un son unique dans sa langue maternelle et l’habilité à reproduire un phonème étranger clairement différent des phonèmes de sa propre langue, sont deux capacités distinctes, toutes deux utiles pour apprendre une langue étrangère. Chez les sujets que nous avons étudiés, ces capacités étaient peu corrélées ; autrement dit, un sujet pouvait être « performant » dans une tâche et relativement « faible » dans une autre. Ces différences se traduisent par la mise en jeu d’aires cérébrales distinctes.

La densité de matière blanche corrèle avec la capacité à imiter un son étranger dans deux régions cérébrales : l’insula antérieure gauche (panneau de gauche), et une zone située dans le cortex pariétal inférieur (panneau de droite). D’après Golestani & Pallier (2007).

3. Conclusion

8Les expériences que nous avons présentées doivent être considérées comme des tentatives d’exploration d’un domaine encore très mal connu, celui des bases cérébrales de l’acquisition d’une langue étrangère. Il faut espérer que ces résultats encourageants seront confirmés et généralisés à des populations plus larges de sujets et à divers types de situation. Par exemple : est-ce que le gyrus de Heschl est plus volumineux chez les bilingues ayant atteint un très haut niveau d’expertise dans leur seconde langue que chez des bilingues ayant atteint un moins bon niveau dans des conditions d’apprentissage naturelles similaires ? Il est probable que de multiples facteurs contribuent aux différences interindividuelles dans un domaine aussi complexe que la capacité à apprendre une seconde langue. La contribution des différences cérébrales est-elle importante, moyenne, ou négligeable ?

9Nous avons signalé à plusieurs reprises qu’il serait souhaitable de disposer d’études longitudinales, c’est-à-dire d’images du cerveau avant, pendant et après l’apprentissage. Cela permettrait de savoir si les différences observées entre les personnes ayant plus ou moins de facilité pour l’apprentissage sont présentes ou non au début de celui-ci (voir l’étude de Service, 1992, citée plus haut). Quelques études longitudinales existent déjà (Raboyeau et al., 2004 ; Golestani & Zatorre, 2004 ; Callan et al., 2003). Les deux dernières études présentent des résultats divergents : Golestani et Zatorre concluent qu’après un entraînement phonétique pour apprendre les sons d’une langue étrangère, le pattern d’activation cérébrale lors de l’écoute de ces sons devient similaire à celui provoqué par l’écoute de sons de la langue native ; Callan et al. décrivent au contraire des activations très différentes. Les difficultés méthodologiques des études longitudinales sont nombreuses (voir Poldrack, 2000). Ces études sont pionnières et bien d’autres seront nécessaires pour que l’on parvienne à des conclusions plus fiables.

  • 1 La densité de matière grise corrèle aussi avec l’âge d’acquisition et le degré de maîtrise de la se (...)

10Finalement, il est important de souligner que le fait de mettre en évidence des différences entre les cerveaux des personnes qui ont des facilités d’aprentissage et celles qui en ont moins ne signifie pas que ces dernières doivent être découragées d’apprendre. En effet, même chez l’adulte, il semble que l’entraînement puisse produire des modifications corticales détectables à un niveau macroscopique (Draganski et al., 2004 ; Maguire et al., 2000). Une étude récente montre que des bilingues ont une probabilité de présence de matière grise supérieure à celle de monolingues dans une zone située dans le lobe pariétal inférieur, et ceci, que la seconde langue ait été apprise avant l’âge de cinq ans ou entre dix et quinze ans (Mechelli et al., 2004)1. Ces résultats laissent entendre qu’il n’est jamais trop tard pour apprendre une seconde langue (Hakuta, Bialystok & Wiley, 2003).

4. Références

11Becker, J.T., MacAndrew, D.K. & Fiez, J.A. (1999). A comment on the functional localization of the phonological storage subsystem of working memory. Brain and Cognition, 41, 27-38.

12Callan, D.E., Tajima, K., Callan, A.M., Kubo, R., Masaki, S. & Akahane-Yamada, R. (2003). Learning-induced neural plasticity associated with improved identification performance after training of a difficult second-language phonetic contrast. Neuroimage, 19 (1), 113-24.

13Chee, M., Soon, C.S., Lee, H.L. & Pallier, C. (2004). Left insula activation : A marker for language attainment in bilinguals. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 101 (42), 15265-15270.

14Dehaene, S., Dupoux, E., Mehler, J., Cohen, L., Paulesu, E., Perani, D., et al. (1997). Anatomical variability in the cortical representation of first and second languages. Neuroreport, 8, 3809-3815.

15Draganski, B., Gaser, C., Busch, V., Schuierer, G., Bogdahn, U. & May, A. (2004). Neuroplasticity : changes in grey matter induced by training. Nature, 427, 311-312.

16Dronkers, N.F. (1996). A new brain region for coordinating speech articulation. Nature, 384, 159-161.

17Golestani, N. & Zatorre, R.J. (2004). Learning new sounds of speech : Reallocation of neural substrates. Neuroimage, 21 (2), 494-506.

18Golestani, N., Alario, F.-X., Meriaux, S., Le Bihan, D., Dehaene, S. & Pallier, C. (2007). Syntax production in bilinguals. Neuropsychologia, 44 (7), 1029-1040.

19Golestani, N., Molko, N., Dehaene, S., Le Bihan D. & Pallier, C. (2007). Brain structure predicts the learning of foreign speech sounds. Cerebral Cortex, 17 (3), 575-582.

20Golestani, N. & Pallier, C. (2007). Anatomical correlates of foreign speech sound production. Cerebral Cortex, 17 (4), 929-934.

21Hakuta, K., Bialystok, E. & Wiley, E. (2003) Critical evidence : A test of the critical-period hypothesis for second-language acquisition. Psychological Science, 14, 31-38.

22Indefrey, P., Brown, C.M., Hellwig, F., Amunts, K., Herzog, H., Seitz, R.J., et al. (2001). A neural correlate of syntactic encoding during speech production. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 98, 5933-5936.

23Indefrey, P, Hellwig, F., Herzog, H., Seitz, R.J. & Hagoort, P. (2004). Neural responses to the production and comprehension of syntax in identical utterances. Brain and Language, 89, 312-319.

24Kim, K.H.S., Relkin, N.R., Lee, K.M. & Hirsch, J. (1997). Distinct cortical areas associated with native and second languages. Nature, 388, 171-174.

25Maguire, E.A., Gadian, D.G., Johnsrude, I.S., Good, C.D., Ashburner, J., Frackowiak, et al. (2000) Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 97, 4398-4403.

26Mechelli, A., Crinion, J.T., Noppeney, U., O’Doherty, J., Ashburner, J., Frackowiak, R.S., et al. (2004). Neurolinguistics : Structural plasticity in the bilingual brain. Nature, 431, 757.

27Menon, R.S. & Goodyear, B.G. (1999). Submillimeter functional localization in human striate cortex using BOLD contrast at 4 Tesla : Implications for the vascular point-spread function. Magnetic Resonance in Medicine, 41, 230-235.

28Pallier, C. & Argenti, A.-M. (2003). Imagerie cérébrale du bilinguisme. In O. Etard & N. Tzourio-Mazoyer (Eds.), Cerveau et langage. Traité de sciences cognitives (pp. 183-198). Paris : Hermès Science.

29Paulesu, E., Frith, C.D. & Frackowiak, R.S. (1993). The neural correlates of the verbal component of working memory. Nature, 362, 342-345.

30Perani, D. & Abutalebi, J. (2005). The neural basis of first and second language processing. Current Opinion in Neurobiology, 15 (2), 202-206.

31Poldrack, R.A. (2000). Imaging brain plasticity : Conceptual and methodological issues : A theoretical review. Neuroimage, 12 (1), 1-13.

32Raboyeau, G., Marie, N., Balduyck, S., Gros, H., Démonet, J.-F. & Cardebat, D. (2004). Lexical learning of the English language : A PET study in healthy French subjects. Neuroimage, 22 (4), 1808-1818.

33Service, E. (1992). Phonology, working memory, and foreign-language learning. Quarterly Journal of Experimental Psychology A, 45 (1), 21-50.

34Wise, R.J., Greene, J., Büchel, C. & Scott, S.K. (1999). Brain regions involved in articulation. Lancet, 353, 1057-1061.

Notes

1 La densité de matière grise corrèle aussi avec l’âge d’acquisition et le degré de maîtrise de la seconde langue. L’étude de Mechelli et al. (2004) ne permet pas de séparer ces deux facteurs qui étaient fortement corrélés.

Table des illustrations

Légende Figure 1.
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Légende Figure 2.
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© CNRS Éditions, 2009

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