{"id":19616,"date":"2026-10-22T11:43:24","date_gmt":"2026-10-22T11:43:24","guid":{"rendered":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_term=theorie-controle-adaptatif-pensee-act-r"},"modified":"2026-10-22T11:43:24","modified_gmt":"2026-10-22T11:43:24","slug":"theorie-controle-adaptatif-pensee-act-r","status":"publish","type":"psych_term","link":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_term=theorie-controle-adaptatif-pensee-act-r","title":{"rendered":"Th\u00e9orie ACT-R : Architecture de la pens\u00e9e"},"content":{"rendered":"<p>Au croisement des sciences cognitives, de l&rsquo;intelligence artificielle et des neurosciences computationnelles, la th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e (couramment d\u00e9sign\u00e9e sous l&rsquo;acronyme ACT, puis ACT-R pour <em>Adaptive Control of Thought-Rational<\/em>) constitue l&rsquo;un des cadres th\u00e9oriques les plus ambitieux et aboutis visant \u00e0 formaliser l&rsquo;architecture cognitive globale de l&rsquo;esprit humain. D\u00e9velopp\u00e9e principalement par le psychologue et informaticien John Robert Anderson au sein de l&rsquo;Universit\u00e9 Carnegie-Mellon, cette th\u00e9orie postule que l&rsquo;ensemble des activit\u00e9s mentales complexes \u00e9merge de l&rsquo;interaction dynamique entre une m\u00e9moire d\u00e9clarative bas\u00e9e sur des repr\u00e9sentations propositionnelles et une m\u00e9moire proc\u00e9durale r\u00e9gie par des r\u00e8gles de production. En unifiant les m\u00e9canismes \u00e9l\u00e9mentaires de l&rsquo;attention, de la perception, de l&rsquo;apprentissage et de la prise de d\u00e9cision, l&rsquo;architecture ACT propose une explication computationnelle int\u00e9gr\u00e9e de la mani\u00e8re dont la cognition s&rsquo;adapte continuellement aux exigences de son environnement.<\/p>\n<h2>Th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e (ACT-R)<\/h2>\n<h3>1. D\u00e9finition concise<\/h3>\n<p>La th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e est une macro-th\u00e9orie et une architecture cognitive unifi\u00e9e qui mod\u00e9lise le fonctionnement de l&rsquo;esprit humain sous la forme d&rsquo;un syst\u00e8me de traitement de l&rsquo;information symbolique et sous-symbolique. Elle postule que l&rsquo;intelligence humaine repose sur la coordination temporelle \u00e9troite entre des modules sp\u00e9cialis\u00e9s (perceptifs, moteurs et mn\u00e9siques) interagissant \u00e0 travers une m\u00e9moire de travail centrale et un syst\u00e8me central de r\u00e8gles de production condition-action.<\/p>\n<p>Sur le plan fondamental, cette th\u00e9orie soutient que la cognition humaine est optimis\u00e9e de mani\u00e8re rationnelle par rapport \u00e0 la structure statistique de l&rsquo;environnement physique et social. Elle \u00e9tablit une distinction \u00e9pist\u00e9mologique et fonctionnelle majeure entre la <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/M%C3%A9moire_d%C3%A9clarative\">m\u00e9moire d\u00e9clarative<\/a> (les faits, les concepts et les \u00e9pisodes stock\u00e9s sous forme de blocs d&rsquo;information ou <em>chunks<\/em>) et la <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/M%C3%A9moire_proc%C3%A9durale\">m\u00e9moire proc\u00e9durale<\/a> (les savoir-faire et comp\u00e9tences motrices ou cognitives incarn\u00e9s par des productions logiques).<\/p>\n<p>Enfin, l&rsquo;architecture computationnelle ACT-R transcende le statut de simple mod\u00e8le conceptuel descriptif en s&rsquo;incarnant dans un simulateur informatique ex\u00e9cutable. Celui-ci permet aux chercheurs de simuler pr\u00e9cis\u00e9ment les temps de r\u00e9ponse milliseconde par milliseconde, les taux d&rsquo;erreur, les trajectoires d&rsquo;apprentissage ainsi que les patrons d&rsquo;activation neuronale associ\u00e9s \u00e0 des t\u00e2ches cognitives complexes allant de la r\u00e9solution de probl\u00e8mes math\u00e9matiques \u00e0 la navigation a\u00e9rienne.<\/p>\n<h3>2. \u00c9tymologie et origines linguistiques<\/h3>\n<p>L&rsquo;expression \u00ab th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e \u00bb est la traduction directe du syntagme anglophone <em>Adaptive Control of Thought Theory<\/em>. Chacun des termes constitutifs v\u00e9hicule un h\u00e9ritage \u00e9pist\u00e9mologique sp\u00e9cifique au sein de la cybern\u00e9tique et de la <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Psychologie_cognitive\">psychologie cognitive<\/a> d&rsquo;apr\u00e8s-guerre.<\/p>\n<p>Le vocable \u00ab adaptatif \u00bb provient du latin <em>adaptare<\/em> (\u00ab ajuster en vue de \u00bb, compos\u00e9 du pr\u00e9fixe <em>ad-<\/em> signifiant \u00ab vers \u00bb et de <em>aptare<\/em> signifiant \u00ab convenir \u00bb ou \u00ab ajuster \u00bb). Dans la th\u00e9orie, il r\u00e9f\u00e8re au principe d&rsquo;adaptation \u00e9volutionniste et bay\u00e9sienne : le syst\u00e8me cognitif module la disponibilit\u00e9 de ses connaissances internes en fonction de la probabilit\u00e9 historique de leur pertinence dans le contexte actuel.<\/p>\n<p>Le terme \u00ab contr\u00f4le \u00bb puise son origine dans le bas-latin <em>contrarotulus<\/em> (\u00ab registre tenu en double pour v\u00e9rification \u00bb), qui a donn\u00e9 en moyen fran\u00e7ais l&rsquo;id\u00e9e d&rsquo;inspection, puis en cybern\u00e9tique moderne le principe de r\u00e9gulation dynamique d&rsquo;un syst\u00e8me t\u00e9l\u00e9ologique orient\u00e9 vers un but. Quant au mot \u00ab pens\u00e9e \u00bb, issu du latin classique <em>pensare<\/em> (\u00ab peser \u00bb, \u00ab soupeser avec soin \u00bb, \u00ab \u00e9valuer \u00bb), il d\u00e9signe l&rsquo;ensemble des op\u00e9rations symboliques sup\u00e9rieures ex\u00e9cut\u00e9es par le syst\u00e8me nerveux central.<\/p>\n<p>L&rsquo;acronyme historique ACT a vu le jour en 1976 dans l&rsquo;ouvrage fondateur d&rsquo;Anderson <em>Language, Memory, and Thought<\/em>. L&rsquo;adjonction de la lettre \u00ab R \u00bb au milieu des ann\u00e9es 1990 pour forger \u00ab ACT-R \u00bb explicite l&rsquo;int\u00e9gration du principe de rationalit\u00e9 adaptative (<em>Rational<\/em>), inspir\u00e9 de l&rsquo;approche \u00e9conomique et \u00e9volutionniste de l&rsquo;adaptation cognitive th\u00e9oris\u00e9e par John Anderson dans <em>The Adaptive Character of Thought<\/em> (1990).<\/p>\n<h3>3. Prononciation et forme grammaticale<\/h3>\n<p>En fran\u00e7ais, le syntagme s&#8217;emploie principalement sous sa forme nominale f\u00e9minine : \u00ab la th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e \u00bb ou plus commun\u00e9ment par son sigle original \u00ab la th\u00e9orie ACT \u00bb (prononc\u00e9 phon\u00e9tiquement akt) ou \u00ab ACT-R \u00bb (prononc\u00e9 le plus souvent \u00e0 l&rsquo;am\u00e9ricaine akt \u0251\u02d0r ou \u00e0 la fran\u00e7aise akt \u025b\u0281).<\/p>\n<p>Sur le plan morphologique et syntaxique, le terme rel\u00e8ve des locutions nominales complexes d\u00e9signant des th\u00e9ories scientifiques. Le syntagme associe un substantif f\u00e9minin (\u00ab th\u00e9orie \u00bb), un compl\u00e9ment du nom masculin singulier (\u00ab contr\u00f4le \u00bb), un adjectif qualificatif \u00e9pith\u00e8te (\u00ab adaptatif \u00bb) et un second compl\u00e9ment du nom f\u00e9minin singulier (\u00ab pens\u00e9e \u00bb). L&rsquo;usage acad\u00e9mique emploie indiff\u00e9remment l&rsquo;expression int\u00e9grale ou le sigle anglophone <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/ACT-R\">ACT-R<\/a>, ce dernier faisant foi pour d\u00e9signer sp\u00e9cifiquement le logiciel de mod\u00e9lisation computationnelle.<\/p>\n<p>Exemples d&rsquo;usage standard : \u00ab Les postulats de la th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e rendent compte de la proc\u00e9duralisation des comp\u00e9tences chez les op\u00e9rateurs experts \u00bb ; \u00ab Le mod\u00e8le ACT-R a simul\u00e9 avec fid\u00e9lit\u00e9 les latences d&rsquo;acc\u00e8s lexical observ\u00e9es chez les sujets bilingues \u00bb.<\/p>\n<h3>4. Explication conceptuelle d\u00e9taill\u00e9e<\/h3>\n<p>La th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e repose sur l&rsquo;hypoth\u00e8se centrale selon laquelle la cognition humaine n&rsquo;est pas un agr\u00e9gat d\u00e9sordonn\u00e9 de processus disparates, mais une architecture modulaire harmonieuse fa\u00e7onn\u00e9e pour optimiser l&rsquo;ad\u00e9quation entre l&rsquo;organisme et son milieu. Au c\u0153ur de cette architecture se trouve une dichotomie fondatrice entre deux types fondamentaux de connaissances : les connaissances d\u00e9claratives (le \u00ab savoir quoi \u00bb) et les connaissances proc\u00e9durales (le \u00ab savoir comment \u00bb).<\/p>\n<p>La m\u00e9moire d\u00e9clarative emmagasine l&rsquo;information sous la forme d&rsquo;unit\u00e9s de base appel\u00e9es \u00ab chunks \u00bb (terme emprunt\u00e9 \u00e0 George Miller). Chaque chunk repr\u00e9sente un ensemble articul\u00e9 d&rsquo;\u00e9l\u00e9ments conceptuels organis\u00e9s selon des attributs et des valeurs (par exemple : \u00ab Paris est la capitale de la France \u00bb ou \u00ab 4 + 3 = 7 \u00bb). L&rsquo;accessibilit\u00e9 d&rsquo;un chunk donn\u00e9 \u00e0 un instant pr\u00e9cis d\u00e9pend de son \u00ab niveau d&rsquo;activation \u00bb, un param\u00e8tre sous-symbolique continu qui refl\u00e8te la r\u00e9cence et la fr\u00e9quence de ses utilisations pass\u00e9es, ainsi que l&rsquo;attention contextuelle dirig\u00e9e vers les \u00e9l\u00e9ments associ\u00e9s dans l&rsquo;environnement imm\u00e9diat.<\/p>\n<p>\u00c0 l&rsquo;inverse, la m\u00e9moire proc\u00e9durale est constitu\u00e9e d&rsquo;un vaste r\u00e9pertoire de \u00ab r\u00e8gles de production \u00bb. Une r\u00e8gle de production est une instruction logique conditionnelle structur\u00e9e selon le paradigme \u00ab SI [conditions internes et externes v\u00e9rifi\u00e9es] ALORS [actions cognitives ou motrices d\u00e9clench\u00e9es] \u00bb. Les r\u00e8gles de production op\u00e8rent sur le contenu actuellement disponible dans les m\u00e9moires tampons (<em>buffers<\/em>) des diff\u00e9rents modules cognitifs. Lorsqu&rsquo;une production s&rsquo;ex\u00e9cute, elle peut modifier l&rsquo;\u00e9tat des m\u00e9moires tampons, requ\u00e9rir l&rsquo;extraction d&rsquo;un fait en m\u00e9moire d\u00e9clarative, d\u00e9placer l&rsquo;attention visuelle ou d\u00e9clencher une commande motrice.<\/p>\n<p>La th\u00e9orie mod\u00e9lise l&rsquo;esprit selon deux niveaux de description interd\u00e9pendants : le niveau symbolique et le niveau sous-symbolique. Au niveau symbolique, le syst\u00e8me manipule des repr\u00e9sentations discr\u00e8tes (chunks et productions logiques). Au niveau sous-symbolique, des \u00e9quations math\u00e9matiques d\u00e9terministes et stochastiques r\u00e9gissent la dynamique continue d&rsquo;activation des chunks et la force comp\u00e9titive des productions. Cette double couche permet \u00e0 la th\u00e9orie ACT-R de capturer \u00e0 la fois la rigueur s\u00e9quentielle du raisonnement logique et la flexibilit\u00e9 gradu\u00e9e, probabiliste et associative des r\u00e9seaux de neurones.<\/p>\n<p>Enfin, l&rsquo;un des concepts les plus puissants de la th\u00e9orie r\u00e9side dans la \u00ab compilation de connaissances \u00bb (<em>knowledge compilation<\/em>). Ce m\u00e9canisme explique comment un individu passe du stade de novice, o\u00f9 chaque \u00e9tape d&rsquo;un probl\u00e8me exige l&rsquo;extraction laborieuse et consciente de faits d\u00e9claratifs, au stade d&rsquo;expert, o\u00f9 l&rsquo;encha\u00eenement des actions s&rsquo;op\u00e8re par des productions automatis\u00e9es, rapides et requ\u00e9rant un co\u00fbt attentionnel minimal. La compilation s&rsquo;op\u00e8re par la fusion de plusieurs productions successives en une r\u00e8gle macroscopique unique et hautement sp\u00e9cialis\u00e9e.<\/p>\n<h3>5. \u00c9volution et d\u00e9veloppement historique<\/h3>\n<p>L&rsquo;histoire de la th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e s&rsquo;\u00e9tend sur plus de cinq d\u00e9cennies de recherches ininterrompues, jalonn\u00e9es par des r\u00e9visions conceptuelles successives impuls\u00e9es par John R. Anderson et ses collaborateurs \u00e0 Carnegie Mellon :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Les pr\u00e9mices et le mod\u00e8le HAM (1973) :<\/strong> Avant ACT, John R. Anderson et Gordon Bower publient <em>Human Associative Memory<\/em> (HAM), un mod\u00e8le computationnel s\u00e9mantique fond\u00e9 sur des r\u00e9seaux propositionnels en arborescence. Bien que pionnier, HAM se limitait \u00e0 la m\u00e9moire s\u00e9mantique et manquait de m\u00e9canismes proc\u00e9duraux actifs pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes.<\/li>\n<li><strong>La naissance d&rsquo;ACT (ACTE et ACT*, 1976-1983) :<\/strong> Face aux limites de HAM, Anderson propose le mod\u00e8le ACT (ult\u00e9rieurement ACTE) en 1976, int\u00e9grant pour la premi\u00e8re fois les r\u00e8gles de production d&rsquo;Allen Newell et Herbert Simon. En 1983, l&rsquo;ouvrage monumental <em>The Architecture of Cognition<\/em> officialise ACT*, introduisant la distinction tripartite entre m\u00e9moire de travail, m\u00e9moire d\u00e9clarative et m\u00e9moire de production, ainsi que les principes de composition et de proc\u00e9duralisation.<\/li>\n<li><strong>Le tournant rationnel et l&rsquo;av\u00e8nement d&rsquo;ACT-R (1990-1998) :<\/strong> Au d\u00e9but des ann\u00e9es 1990, Anderson reformule les m\u00e9canismes sous-symboliques d&rsquo;ACT \u00e0 travers le prisme de l&rsquo;\u00ab analyse rationnelle \u00bb (<em>Rational Analysis<\/em>). L&rsquo;esprit n&rsquo;est plus per\u00e7u comme un ensemble arbitraire de r\u00e8gles heuristiques, mais comme un syst\u00e8me computationnel math\u00e9matiquement optimis\u00e9 pour maximiser le gain cognitif net sous contraintes de ressources temporelles et m\u00e9taboliques. Cela m\u00e8ne aux versions ACT-R 2.0, 3.0 et 4.0.<\/li>\n<li><strong>L&rsquo;int\u00e9gration neurobiologique et ACT-R 5.0\/6.0 (2000-2015) :<\/strong> \u00c0 l&rsquo;or\u00e9e du XXIe si\u00e8cle, la th\u00e9orie franchit une \u00e9tape d\u00e9cisive en reliant explicitement chacun de ses modules et m\u00e9moires tampons \u00e0 des structures c\u00e9r\u00e9brales anatomiquement identifi\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;imagerie par r\u00e9sonance magn\u00e9tique fonctionnelle (IRMf). L&rsquo;architecture devient un pont direct entre la cognition computationnelle et les neurosciences.<\/li>\n<li><strong>ACT-R 7.0 et perspectives contemporaines (depuis 2015) :<\/strong> Les versions actuelles perfectionnent l&rsquo;int\u00e9gration des modules perceptivo-moteurs, la mod\u00e9lisation des boucles corticostriatales et l&rsquo;interfa\u00e7age avec des simulateurs robotiques complexes et des agents virtuels autonomes.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>6. Fondements th\u00e9oriques et \u00e9pist\u00e9mologiques<\/h3>\n<p>La th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e s&rsquo;inscrit au carrefour de trois courants \u00e9pist\u00e9mologiques majeurs de la science cognitive contemporaine : le paradigme du traitement de l&rsquo;information symbolique, le computationalisme rationaliste et le fonctionnalisme adaptatif inspir\u00e9 de la biologie \u00e9volutionniste.<\/p>\n<p>Sur le plan computationnel, ACT-R h\u00e9rite directement de la vision cybern\u00e9tique formalis\u00e9e par Alan Turing et d\u00e9velopp\u00e9e par Allen Newell et Herbert Simon dans leur hypoth\u00e8se des syst\u00e8mes de symboles physiques (<em>Physical Symbol Systems Hypothesis<\/em>). Selon ce postulat, l&rsquo;existence d&rsquo;une intelligence g\u00e9n\u00e9rale n\u00e9cessite et suffit \u00e0 la manipulation formelle de symboles physiques discrets. ACT-R impl\u00e9mente ce principe par le truchement de ses productions et de ses repr\u00e9sentations propositionnelles.<\/p>\n<p>Sur le plan philosophique, la th\u00e9orie souscrit \u00e0 un rationalisme computationnel mod\u00e9r\u00e9 par des contraintes biologiques. John Anderson s&rsquo;est grandement inspir\u00e9 de la rationalit\u00e9 limit\u00e9e (<em>bounded rationality<\/em>) de Simon et de l&rsquo;approche adaptationniste de David Marr. Marr postulait que pour comprendre un syst\u00e8me de traitement d&rsquo;information biologique, il faut d&rsquo;abord analyser le \u00ab niveau computationnel \u00bb : quel est l&rsquo;objectif poursuivi par l&rsquo;organisme et pourquoi cette strat\u00e9gie est-elle optimale dans son \u00e9cologie sp\u00e9cifique ? ACT-R applique cette logique en mod\u00e9lisant chaque \u00e9tape de traitement comme une tentative d&rsquo;optimisation probabiliste (inf\u00e9rence bay\u00e9sienne implicite).<\/p>\n<p>Enfin, sur le plan architectural de l&rsquo;esprit, ACT-R adopte une version interactive de la modularit\u00e9 de Jerry Fodor. Contrairement \u00e0 la modularit\u00e9 fodorienne classique qui postule l&rsquo;isolation herm\u00e9tique des modules (cloisonnement informationnel), les modules d&rsquo;ACT-R sont fonctionnellement autonomes et encapsul\u00e9s, mais communiquent en continu par l&rsquo;interm\u00e9diaire de \u00ab goulots d&rsquo;\u00e9tranglement \u00bb informationnels appel\u00e9s m\u00e9moires tampons, synchronis\u00e9s par le module proc\u00e9dural central.<\/p>\n<h3>7. Composantes cl\u00e9s, types et dimensions<\/h3>\n<p>L&rsquo;architecture standard ACT-R est articul\u00e9e autour d&rsquo;un ensemble de modules p\u00e9riph\u00e9riques et centraux, chacun dot\u00e9 d&rsquo;une m\u00e9moire tampon (<em>buffer<\/em>) d\u00e9di\u00e9e de capacit\u00e9 strictement limit\u00e9e, reli\u00e9s par le syst\u00e8me de production central :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Le module de but (<em>Goal Module<\/em>) :<\/strong> Associ\u00e9 au cortex pr\u00e9frontal dorsolat\u00e9ral, il conserve la trace des objectifs courants de l&rsquo;individu, sous-objectifs et contextes d&rsquo;action, garantissant la poursuite d&rsquo;une activit\u00e9 coh\u00e9rente sans d\u00e9rive attentionnelle.<\/li>\n<li><strong>Le module d\u00e9claratif (<em>Declarative Module<\/em>) :<\/strong> Physiquement reli\u00e9 \u00e0 la formation hippocampique et au lobe temporal m\u00e9dian, il stocke la m\u00e9moire des faits sous forme de chunks. Sa m\u00e9moire tampon (<em>retrieval buffer<\/em>) ne peut contenir qu&rsquo;un seul chunk extrait \u00e0 la fois.<\/li>\n<li><strong>Le module proc\u00e9dural (<em>Procedural Module<\/em>) :<\/strong> Situ\u00e9 dans les noyaux gris centraux (notamment le striatum) et le cortex moteur pr\u00e9frontal, il contient le moteur d&rsquo;appariement des motifs (<em>pattern matching<\/em>). Il compare en permanence le contenu de toutes les m\u00e9moires tampons aux conditions des r\u00e8gles de production.<\/li>\n<li><strong>Le module visuel (<em>Visual Module<\/em>) :<\/strong> Correspondant aux voies visuelles occipito-pari\u00e9tales et occipito-temporales, il comprend deux sous-syst\u00e8mes : la vision de localisation (\u00ab o\u00f9 \u00bb se trouve un objet) et la vision d&rsquo;identification (\u00ab quoi \u00bb, identification des formes et symboles).<\/li>\n<li><strong>Le module moteur ou manuel (<em>Manual Module<\/em>) :<\/strong> Mapp\u00e9 sur le cortex moteur et le cervelet, il planifie et programme l&rsquo;ex\u00e9cution physique des actions (frapper une touche, d\u00e9placer une souris, actionner un levier).<\/li>\n<li><strong>Le niveau sous-symbolique d&rsquo;activation de base (<em>Base-Level Activation<\/em>) :<\/strong> Param\u00e8tre math\u00e9matique calcul\u00e9 pour chaque chunk selon une loi logarithmique de d\u00e9clin temporel compens\u00e9e par la fr\u00e9quence des rappels, traduisant la courbe de l&rsquo;oubli d&rsquo;Ebbinghaus.<\/li>\n<li><strong>Le m\u00e9canisme de diffusion d&rsquo;activation (<em>Spreading Activation<\/em>) :<\/strong> \u00c9nergie cognitive transmise par les \u00e9l\u00e9ments actuellement pr\u00e9sents dans les m\u00e9moires tampons vers les concepts associ\u00e9s en m\u00e9moire d\u00e9clarative, mod\u00e9lisant les effets d&rsquo;amor\u00e7age s\u00e9mantique.<\/li>\n<li><strong>La r\u00e9solution de conflit (<em>Conflict Resolution<\/em>) :<\/strong> Processus de s\u00e9lection stochastique par lequel le module proc\u00e9dural \u00e9lit une seule r\u00e8gle de production parmi plusieurs productions candidates \u00e9ligibles, en choisissant celle dont l&rsquo;utilit\u00e9 esp\u00e9r\u00e9e (rapport co\u00fbt\/b\u00e9n\u00e9fice) est la plus \u00e9lev\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>8. Exemples concrets et cas illustratifs<\/h3>\n<p>Pour illustrer la th\u00e9orie dans la vie quotidienne, prenons l&rsquo;exemple de l&rsquo;apprentissage de la conduite automobile, particuli\u00e8rement le d\u00e9marrage en c\u00f4te avec bo\u00eete manuelle. Chez le conducteur novice, ce comportement mobilise intens\u00e9ment le module de but et la m\u00e9moire d\u00e9clarative :<\/p>\n<p>Le novice se r\u00e9p\u00e8te verbalement des instructions d\u00e9claratives (\u00ab Rel\u00e2cher doucement l&#8217;embrayage jusqu&rsquo;au point de patinage, puis acc\u00e9l\u00e9rer l\u00e9g\u00e8rement \u00bb). Chaque action requiert une production d&rsquo;extraction d\u00e9clarative : le chunk d&rsquo;instruction doit \u00eatre charg\u00e9 dans la m\u00e9moire tampon de r\u00e9cup\u00e9ration, puis une seconde production doit v\u00e9rifier la position du pied, et une troisi\u00e8me actionner le muscle. La synchronisation est hach\u00e9e, lente, g\u00e9n\u00e9ratrice d&rsquo;erreurs (le moteur cale fr\u00e9quemment) et sature la m\u00e9moire de travail.<\/p>\n<p>Apr\u00e8s des semaines de pratique, le m\u00e9canisme de \u00ab compilation de connaissances \u00bb intervient. Deux productions successives (\u00ab Si le but est de d\u00e9marrer et que l&#8217;embrayage patine \u00bb -> \u00ab acc\u00e9l\u00e9rer \u00bb) fusionnent en une seule macro-production directe. L&rsquo;\u00e9tape interm\u00e9diaire de r\u00e9cup\u00e9ration du chunk d\u00e9claratif est d\u00e9finitivement \u00e9limin\u00e9e. La conduite devient un automatisme proc\u00e9dural fluide : le conducteur exp\u00e9riment\u00e9 d\u00e9marre sans effort cognitif conscient tout en maintenant une conversation complexe.<\/p>\n<p>Un autre cas embl\u00e9matique concerne l&rsquo;apprentissage de l&rsquo;arithm\u00e9tique \u00e9l\u00e9mentaire chez l&rsquo;enfant. Lorsqu&rsquo;on lui demande de calculer \u00ab 3 + 2 \u00bb, un jeune enfant utilise initialement une strat\u00e9gie algorithmique proc\u00e9durale de comptage sur les doigts (\u00ab 3&#8230; 4, 5 \u00bb). Chaque it\u00e9ration fait l&rsquo;objet d&rsquo;une r\u00e8gle de comptage pas \u00e0 pas. \u00c0 force de r\u00e9p\u00e9titions, le r\u00e9sultat \u00ab 3 + 2 = 5 \u00bb est stock\u00e9 en m\u00e9moire d\u00e9clarative sous forme de chunk direct. Lorsque l&rsquo;activation de base de ce chunk d\u00e9passe le seuil critique d&rsquo;extraction, la strat\u00e9gie de r\u00e9cup\u00e9ration directe surpasse en vitesse la strat\u00e9gie de comptage. Le mod\u00e8le ACT-R simule pr\u00e9cis\u00e9ment cette bascule d\u00e9veloppementale de la strat\u00e9gie algorithmique vers la m\u00e9moire d\u00e9clarative automatis\u00e9e.<\/p>\n<h3>9. Mesure, mod\u00e9lisation et \u00e9valuation empirique<\/h3>\n<p>Contrairement aux mod\u00e8les psychologiques purement descriptifs ou qualitatifs, la th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e est une th\u00e9orie computationnelle stricte dont les pr\u00e9dictions sont mesurables et v\u00e9rifiables num\u00e9riquement avec une pr\u00e9cision millim\u00e9trique et milliseconde :<\/p>\n<p>La formalisation math\u00e9matique de l&rsquo;accessibilit\u00e9 d&rsquo;un souvenir repose sur l&rsquo;\u00e9quation de l&rsquo;activation totale <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"A_i\">$A_i$<\/span> d&rsquo;un chunk <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"i\">$i$<\/span> :<\/p>\n<p><span class=\"arabpsy-math-display\" data-latex=\"A_i = B_i + \\sum_j W_j S_{ji} + \\epsilon\">$$A_i = B_i + \\sum_j W_j S_{ji} + \\epsilon$$<\/span><\/p>\n<p>Dans cette \u00e9quation, <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"B_i\">$B_i$<\/span> repr\u00e9sente l&rsquo;activation de base (fonction de la loi logarithmique de puissance de la pratique et de l&rsquo;oubli), <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"W_j\">$W_j$<\/span> d\u00e9signe le poids attentionnel attribu\u00e9 \u00e0 l&rsquo;\u00e9l\u00e9ment de contexte <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"j\">$j$<\/span>, <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"S_{ji}\">$S_{ji}$<\/span> symbolise la force d&rsquo;association associative entre l&rsquo;indice <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"j\">$j$<\/span> et le chunk <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"i\">$i$<\/span>, et <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"epsilon\">$epsilon$<\/span> est une composante de bruit stochastique garantissant le caract\u00e8re probabiliste des choix humains. Le temps n\u00e9cessaire pour extraire un chunk en m\u00e9moire (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"T\">$T$<\/span>) est ensuite calcul\u00e9 via une fonction exponentielle n\u00e9gative : <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"T = F e^{-A_i}\">$T = F e^{-A_i}$<\/span>, o\u00f9 <span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"F\">$F$<\/span> est un coefficient d&rsquo;\u00e9chelle temporelle.<\/p>\n<p>L&rsquo;\u00e9valuation empirique des mod\u00e8les ACT-R s&rsquo;effectue en comparant les s\u00e9ries temporelles g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par la simulation aux donn\u00e9es r\u00e9elles issues de protocoles comportementaux de laboratoire (oculom\u00e9trie, enregistrement des frappes de clavier, temps de r\u00e9action, taux d&rsquo;erreurs). Les chercheurs \u00e9valuent l&rsquo;ad\u00e9quation du mod\u00e8le par des indices de corr\u00e9lation de Pearson (<span class=\"arabpsy-math-inline\" data-latex=\"r^2 &gt; 0.90\">$r^2 > 0.90$<\/span> requis dans les publications de r\u00e9f\u00e9rence) et l&rsquo;erreur quadratique moyenne (RMSE).<\/p>\n<p>De surcro\u00eet, depuis les travaux d&rsquo;Anderson de 2004, l&rsquo;activit\u00e9 de chaque m\u00e9moire tampon d&rsquo;ACT-R est convolu\u00e9e avec la fonction de r\u00e9ponse h\u00e9modynamique standard (HRF) pour pr\u00e9dire les signaux BOLD mesur\u00e9s en IRMf dans des r\u00e9gions c\u00e9r\u00e9brales d&rsquo;int\u00e9r\u00eat (ROI) pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9es. Cette triple triangulation (mod\u00e8le computationnel, chronom\u00e9trie comportementale et neuro-imagerie fonctionnelle) conf\u00e8re \u00e0 ACT-R une puissance de falsifiabilit\u00e9 scientifique exceptionnelle.<\/p>\n<h3>10. Applications pratiques et port\u00e9e translationnelle<\/h3>\n<p>La th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 des r\u00e9percussions concr\u00e8tes majeures dans plusieurs champs appliqu\u00e9s :<\/p>\n<p>En premier lieu, le domaine de l&rsquo;\u00e9ducation a \u00e9t\u00e9 r\u00e9volutionn\u00e9 par les \u00ab tuteurs cognitifs \u00bb (<em>Cognitive Tutors<\/em>). Con\u00e7us par John Anderson, Kenneth Koedinger et leurs \u00e9quipes, ces logiciels \u00e9ducatifs intelligents int\u00e8grent un mod\u00e8le computationnel interne de l&rsquo;\u00e9l\u00e8ve bas\u00e9 sur les r\u00e8gles de production ACT-R. En observant chaque clic et saisie de l&rsquo;\u00e9l\u00e8ve r\u00e9solvant une \u00e9quation d&rsquo;alg\u00e8bre ou un probl\u00e8me de g\u00e9om\u00e9trie, le tuteur compare son cheminement aux productions de l&rsquo;expert et aux productions d&rsquo;erreurs typiques (<em>buggy rules<\/em>). Cela permet d&rsquo;offrir une rem\u00e9diation individualis\u00e9e en temps r\u00e9el. Ces tuteurs sont aujourd&rsquo;hui d\u00e9ploy\u00e9s aupr\u00e8s de millions d&rsquo;\u00e9l\u00e8ves aux \u00c9tats-Unis via Carnegie Learning.<\/p>\n<p>Dans le domaine des facteurs humains et de l&rsquo;ergonomie cognitive, ACT-R sert \u00e0 tester la navigabilit\u00e9 d&rsquo;interfaces logicielles et d&rsquo;habitacles de pilotage avant m\u00eame la construction de prototypes physiques. Des mod\u00e8les simulent le comportement de pilotes d&rsquo;avion ou de conducteurs automobiles en situation de distraction (par exemple en t\u00e9l\u00e9phonant au volant), pr\u00e9disant avec pr\u00e9cision les temps de regard d\u00e9tourn\u00e9 de la route et les risques de collision.<\/p>\n<p>Dans l&rsquo;ing\u00e9nierie de la d\u00e9fense et la simulation militaire, l&rsquo;architecture permet de concevoir des \u00ab forces d&rsquo;opposition synth\u00e9tiques \u00bb (agents autonomes r\u00e9alistes) capables d&rsquo;adopter des comportements tactiques cr\u00e9dibles pr\u00e9sentant des biais, des limites de charge de travail et des d\u00e9gradations de vigilance identiques \u00e0 ceux de combattants humains soumis au stress.<\/p>\n<h3>11. Recherches empiriques et preuves scientifiques<\/h3>\n<p>L&rsquo;assise empirique d&rsquo;ACT-R s&rsquo;appuie sur des milliers d&rsquo;articles \u00e9valu\u00e9s par des pairs couvrant l&rsquo;ensemble du spectre de la cognition :<\/p>\n<p>Les \u00e9tudes s\u00e9minales de John R. Anderson et Michael Matessa ont permis de valider les \u00e9quations de m\u00e9moire en r\u00e9pliquant pr\u00e9cis\u00e9ment les ph\u00e9nom\u00e8nes d&rsquo;amor\u00e7age s\u00e9mantique (<em>fan effect<\/em>). Leurs travaux ont d\u00e9montr\u00e9 que plus un concept est reli\u00e9 \u00e0 de multiples faits concurrents en m\u00e9moire d\u00e9clarative, plus la diffusion d&rsquo;activation se dilue, allongeant syst\u00e9matiquement les temps de r\u00e9action de reconnaissance.<\/p>\n<p>Dans les neurosciences cognitives, Anderson, Qin, Sohn, Stenger et Carter (2003, 2004) ont men\u00e9 des exp\u00e9riences d\u00e9cisives en IRMf d\u00e9montrant que les m\u00e9moires tampons d&rsquo;ACT-R correspondent fid\u00e8lement aux profils temporels d&rsquo;activation de structures c\u00e9r\u00e9brales sp\u00e9cifiques : le cortex pari\u00e9tal post\u00e9rieur pour la m\u00e9moire tampon visuo-spatiale, le striatum pour la s\u00e9lection des r\u00e8gles de production proc\u00e9durales, et le cortex pr\u00e9frontal ant\u00e9rieur pour le maintien du but actif.<\/p>\n<p>Plus r\u00e9cemment, des chercheurs comme Niels Taatgen et Frank Lee ont investigu\u00e9 le multit\u00e2che cognitif et le transfert de comp\u00e9tences. Leurs donn\u00e9es ont d\u00e9montr\u00e9 que le \u00ab goulot d&rsquo;\u00e9tranglement central \u00bb n&rsquo;est pas caus\u00e9 par un manque global d&rsquo;attention, mais par l&rsquo;impossibilit\u00e9 physique pour le module proc\u00e9dural de s\u00e9lectionner plus d&rsquo;une r\u00e8gle de production \u00e0 la fois au cours d&rsquo;un cycle cognitif \u00e9l\u00e9mentaire d&rsquo;environ 50 millisecondes.<\/p>\n<h3>12. Consid\u00e9rations culturelles et interlinguistiques<\/h3>\n<p>Bien que la th\u00e9orie postule des m\u00e9canismes universels fond\u00e9s sur la phylogen\u00e8se humaine (d\u00e9clin de la m\u00e9moire de travail, cycle proc\u00e9dural de 50 ms), l&rsquo;instanciation des chunks d\u00e9claratifs et des r\u00e8gles de production est profond\u00e9ment tributaire de l&rsquo;environnement culturel et linguistique des individus.<\/p>\n<p>Sur le plan linguistique, la formalisation de la morphosyntaxe et du traitement syntaxique au sein d&rsquo;ACT-R a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 des diff\u00e9rences structurelles majeures selon les langues. Par exemple, la mod\u00e9lisation de la r\u00e9solution des ambigu\u00eft\u00e9s s\u00e9mantiques ou de l&rsquo;accord en genre et en nombre requiert des productions diff\u00e9rentes selon que la langue analys\u00e9e pr\u00e9sente un ordre canonique Sujet-Verbe-Objet (comme le fran\u00e7ais ou l&rsquo;anglais) ou Sujet-Objet-Verbe (comme le japonais ou le turc). Les chunks encodant la morphologie flexionnelle riche des langues slaves ou s\u00e9mitiques imposent une charge de diffusion d&rsquo;activation diff\u00e9rente de celle observ\u00e9e dans les langues isolantes comme le mandarin.<\/p>\n<p>De surcro\u00eet, les r\u00e8gles proc\u00e9durales acquises durant l&rsquo;apprentissage scolaire (telles que les techniques de calcul mental, la lecture de gauche \u00e0 droite versus de droite \u00e0 gauche, ou les strat\u00e9gies de cat\u00e9gorisation d&rsquo;objets holistiques versus analytiques) modifient radicalement la cha\u00eene de productions mobilis\u00e9es par le syst\u00e8me pour r\u00e9soudre une t\u00e2che identique. La th\u00e9orie ACT-R offre ainsi un cadre computationnel rigoureux pour comprendre comment des architectures cognitives invariantes produisent des r\u00e9pertoires comportementaux culturellement h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes.<\/p>\n<h3>13. Critiques, controverses et limites conceptuelles<\/h3>\n<p>Malgr\u00e9 sa long\u00e9vit\u00e9 et sa robustesse, la th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e a suscit\u00e9 de vigoureux d\u00e9bats au sein des sciences cognitives :<\/p>\n<p>L&rsquo;une des critiques majeures, formul\u00e9e notamment par les tenants de la cognition incarn\u00e9e (<em>embodied cognition<\/em>) et de l&rsquo;\u00e9naction (comme Francisco Varela), reproche \u00e0 ACT-R son intellectualisme d\u00e9sincarn\u00e9 et son computationalisme computationnel classique. Ces chercheurs soutiennent que la pens\u00e9e ne consiste pas en une manipulation d\u00e9sincarn\u00e9e de symboles propositionnels dans une bo\u00eete cr\u00e2nienne isol\u00e9e, mais \u00e9merge de l&rsquo;interaction sensorimotrice continue et directe du corps situ\u00e9 dans son environnement physique.<\/p>\n<p>Une seconde limite concerne le grand nombre de param\u00e8tres libres dans les mod\u00e8les ACT-R complexes. Des psychologues m\u00e9thodologues ont soulign\u00e9 le risque de \u00ab sur-ajustement \u00bb (<em>overfitting<\/em>) statistique : en ajustant finement le niveau de bruit stochastique, les seuils d&rsquo;activation, les latences d&rsquo;extraction et les coefficients de p\u00e9nalit\u00e9, un mod\u00e9lisateur habile peut th\u00e9oriquement ajuster les courbes du mod\u00e8le \u00e0 quasiment n&rsquo;importe quelle s\u00e9rie de donn\u00e9es comportementales r\u00e9elles, r\u00e9duisant ainsi la port\u00e9e de falsifiabilit\u00e9 popp\u00e9rienne de l&rsquo;architecture.<\/p>\n<p>Enfin, les chercheurs issus du connexionnisme profond et des neurosciences computationnelles ont critiqu\u00e9 le d\u00e9coupage modulaire discret d&rsquo;ACT-R, jug\u00e9 trop rigide face \u00e0 la plasticit\u00e9 neuronale et \u00e0 la connectivit\u00e9 massivement parall\u00e8le et distribu\u00e9e du n\u00e9ocortex biologique. L&rsquo;int\u00e9gration des dynamiques affectives et \u00e9motionnelles profondes dans ACT-R demeure \u00e9galement un chantier incomplet, l&rsquo;architecture \u00e9tant historiquement optimis\u00e9e pour les processus froids de la pens\u00e9e logique et rationnelle.<\/p>\n<h3>14. Termes associ\u00e9s et distinctions conceptuelles<\/h3>\n<p>Pour appr\u00e9hender ad\u00e9quatement la th\u00e9orie ACT-R, il convient de la situer par rapport \u00e0 d&rsquo;autres constructions th\u00e9oriques de la psychologie cognitive contemporaine :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Soar (<em>State, Operator And Result<\/em>) :<\/strong> Architecture cognitive rivale majeure cr\u00e9\u00e9e par Allen Newell, John Laird et Paul Rosenbloom. Contrairement \u00e0 ACT-R qui s\u00e9pare strictement m\u00e9moire d\u00e9clarative et proc\u00e9durale, Soar unifie initialement toutes les connaissances sous la forme unique de r\u00e8gles de production et repose sur la r\u00e9solution de probl\u00e8mes par r\u00e9duction de l&rsquo;espace d&rsquo;\u00e9tats et le m\u00e9canisme de <em>chunking<\/em> universel.<\/li>\n<li><strong>Architecture EPIC (<em>Executive-Process Interactive Control<\/em>) :<\/strong> Mod\u00e8le computationnel d\u00e9velopp\u00e9 par David Kieras et David Meyer centr\u00e9 quasi-exclusivement sur les contraintes motrices et perceptives p\u00e9riph\u00e9riques et le multit\u00e2che de haute pr\u00e9cision, sans goulot d&rsquo;\u00e9tranglement central dans les r\u00e8gles de production, l\u00e0 o\u00f9 ACT-R impose une s\u00e9lection s\u00e9quentielle centrale.<\/li>\n<li><strong>M\u00e9moire d\u00e9clarative versus proc\u00e9durale :<\/strong> Distinction th\u00e9orique classique due \u00e0 Gilbert Ryle (\u00ab Knowing that \u00bb vs \u00ab Knowing how \u00bb) et popularis\u00e9e en neuropsychologie par Endel Tulving et Larry Squire. ACT-R l&rsquo;op\u00e9rationnalise sous forme de structures de donn\u00e9es formelles manipulables informatiquement.<\/li>\n<li><strong>Connexionnisme (R\u00e9seaux de neurones artificiels) :<\/strong> Approche computationnelle distribu\u00e9e sans manipulation explicite de symboles logiques, par opposition au niveau symbolique hybride d&rsquo;ACT-R.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>15. Synth\u00e8se et points cl\u00e9s<\/h3>\n<p>La th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e (ACT-R) demeure l&rsquo;un des accomplissements intellectuels les plus spectaculaires de la psychologie cognitive moderne. En postulant une architecture unifi\u00e9e capable de lier des m\u00e9canismes c\u00e9r\u00e9braux \u00e9l\u00e9mentaires mesurables en millisecondes \u00e0 des conduites intellectuelles complexes s&rsquo;\u00e9tendant sur des ann\u00e9es d&rsquo;expertise, elle a durablement transform\u00e9 notre compr\u00e9hension de l&rsquo;intelligence biologique.<\/p>\n<p>Ses concepts pivots \u2013 la dualit\u00e9 d\u00e9clarative\/proc\u00e9durale, l&rsquo;optimisation rationnelle par adaptation statistique \u00e0 l&rsquo;environnement, le cycle de s\u00e9lection proc\u00e9durale de 50 ms et la compilation de connaissances \u2013 offrent une grille de lecture in\u00e9gal\u00e9e tant pour d\u00e9crypter les performances du cerveau humain que pour concevoir des syst\u00e8mes d&rsquo;intelligence artificielle explicables et centr\u00e9s sur l&rsquo;humain.<\/p>\n<h2>R\u00e9f\u00e9rences<\/h2>\n<ul>\n<li>Anderson, J. R. (1976). <em>Language, Memory, and Thought<\/em>. Lawrence Erlbaum Associates.<\/li>\n<li>Anderson, J. R. (1983). <em>The Architecture of Cognition<\/em>. Harvard University Press.<\/li>\n<li>Anderson, J. R. (1990). <em>The Adaptive Character of Thought<\/em>. Lawrence Erlbaum Associates.<\/li>\n<li>Anderson, J. R. (2007). <em>How Can the Human Mind Occur in the Physical Universe?<\/em>. Oxford University Press. <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/act-r.psy.cmu.edu\/\">Site officiel ACT-R<\/a><\/li>\n<li>Anderson, J. R., Bothell, D., Byrne, M. D., Douglass, S., Lebiere, C., &#038; Qin, Y. (2004). An integrated theory of the mind. <em>Psychological Review<\/em>, 111(4), 1036\u20131060.<\/li>\n<li>Newell, A. (1990). <em>Unified Theories of Cognition<\/em>. Harvard University Press.<\/li>\n<li>Taatgen, N. A., &#038; Anderson, J. R. (2002). Why do children make addition errors? A computational model of children&rsquo;s addition based on ACT-R. <em>Cognitive Science<\/em>, 26(2), 211\u2013237.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La th\u00e9orie du contr\u00f4le adaptatif de la pens\u00e9e (ACT-R), d\u00e9velopp\u00e9e par John R. Anderson, est une architecture cognitive unifi\u00e9e mod\u00e9lisant les m\u00e9moires d\u00e9clarative et proc\u00e9durale pour expliquer l&rsquo;intelligence humaine.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"template":"","categories":[1578,647,1486],"tags":[1551,1553,1552,1554,1555,13129],"class_list":["post-19616","psych_term","type-psych_term","status-publish","hentry","category-neurosciences-computationnelles","category-psychologie-cognitive","category-sciences-cognitives","tag-act-r","tag-architecture-cognitive","tag-john-r-anderson","tag-memoire-declarative","tag-memoire-procedurale","tag-modelisation-computationnelle"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_term\/19616","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_term"}],"about":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/psych_term"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_term\/19616\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=19616"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=19616"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=19616"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}