La psychologie cognitive consiste en l'étude des processus d'acquisition, de traitement et de restitution de l'information par la psyché (comprendre : la pensée humaine). Outre l'apport de connaissances qu'elle nous permet sur le fonctionnement de notre cerveau, c'est une source majeure d'inspiration pour l'informatique, et plus particulièrement le domaine de l'intelligence artificielle (voir à sujet, notamment, l'ouvrage de Martial Mermillod, Réseaux de Neurones biologiques et artificiels).
Il s'agit donc d'une discipline de recherche scientifique, soumise à l'utilisation de la méthode expérimentale, de même que pour d'autres sciences dites "dures". Voici un résumé des grandes étapes de ladite méthode, telle qu'on l'applique en psychologie cognitive :
Les hypothèses théoriques sont des hypothèses abstraites, de principe, telles qu'on peut les formuler sur la base de la littérature consultée. Elles permettent de formuler l'idée générale, mais ne nous indiquent pas ce que nous pourrions observer, concrètement, si elles étaient valides.
Les hypothèses expérimentales, ou plus souvent hypothèses opérationnelles, représentent une déclinaison concrète des hypothèses théoriques, sous la forme d'un phénomène observable, mesurable, dans un cadre expérimental.
Afin de tester les hypothèses opérationnelles, on constitue un plan d'expérience qui détaille le déroulement de l'expérience. Dans ce plan, on va nommer et qualifier les variables indépendantes, dépendantes, contrôlées ainsi que leurs natures (nominal, ordinal, intervalle, rapport) et modalités, et comment on les manipule (invoquée, provoquée); les conditions de passation (plan inter ou intra), les stimuli utilisés, les durées, etc. On peut matérialiser ce plan d'expérience sous la forme d'un schéma.
Exemple de schéma d'expérience : ici, on va tester la valence émotionnelle de différents packagings en utilisant l'amorçage subliminal. Le schéma montre une chronologie : présentation des différents écrans avec leur durée, et collecte des réactions du sujet.
On procède ensuite à une analyse des données observés : y a-t-il un effet principal d'une variable ? Un effet d'interaction, que l'on pourrait décomposer en effets simples ? Voir cet article sur les effets.
Se pose alors la question de la significativité. Quelle est la probabilité que les effets observés soient simplement dus au hasard ? Cette probabilité est la p-valeur.
Si la p-valeur est très basse (<0.05), alors l'observation n'est probablement pas due au hasard, on peut dire que les résultats observés vont dans le sens de l'hypothèse.
Si la p-valeur est élevée (>0.05), alors on considère qu'on ne peut pas exclure l'hypothèse d'un résultat obtenu par hasard (on appelle cette hypothèse : l'hypothèse nulle, elle correspond à une absence d'effets).
Ces notions ont été abordées dans la partie cours du TD n°1, dont voici les supports (passez en plein écran pour faire défiler ; lien de téléchargement pdf juste en dessous).
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