EXECOLANG SCAN : influence du contexte émotionnel sur les performances exécutives dans le langage spontané

"Justification de l’étude: la détection du déclin exécutif au cours du vieillissement peut être entravée par différents facteurs, dont le niveau de difficulté de certaines consignes ainsi que l’implication de processus cognitifs autres que ceux évalués avec les tests neuropsychologiques classiques (Collette, 2019; Idowu et al., 2024). Compte tenu des exigences exécutives liées à la production du discours spontané, ce dernier peut servir d’outil pour l’analyse écologique de processus exécutifs présents dans le langage, notamment l’inhibition, la flexibilité et la planification.
Méthodologie: 61 participants sans trouble cognitif (MMSE ≥ 27; âge = 80.26 ± 5.94 ans) ont réalisé un bilan exécutif et ont été invités à discuter de thèmes présentant différentes valences émotionnelles. Ces données ont permis le développement d’ExEcoLang Scan, un logiciel codé en Python reposant sur des méthodes de Natural Language Processing (NLP) permettant d’analyser automatiquement les marqueurs exécutifs (inhibition, flexibilité, planification) se manifestant dans le langage spontané.
L’outil comporte trois parties : (1) transcription automatisée des discours ; (2) détection des marqueurs exécutifs (répétitions, voisins sémantiques, etc.) ; (3) détermination d’un niveau de performance pour chaque processus exécutif étudié. Le modèle a été entraîné sur la moitié du corpus, en utilisant les résultats obtenus aux tests neuropsychologiques se rapportant à chaque fonction. La seconde moitié du corpus a permis de vérifier en aveugle la capacité du modèle à déterminer le niveau de performance pour chaque fonction sans avoir accès aux résultats standardisés.
Résultats: les analyses statistiques sont en cours et seront présentées lors de la SNLF. Ce protocole expérimental a pour objectif d’évaluer la capacité de l’outil, développé spécifiquement pour cette recherche, à capturer les différences individuelles dans le fonctionnement exécutif ainsi que l’impact du contexte émotionnel sur ces performances.
Discussion: l’analyse automatisée du langage pourrait permettre de dépasser certaines limites méthodologiques et cliniques inhérentes aux tâches exécutives traditionnelles. L’apport écologique de cette évaluation favoriserait également l’exploration des atteintes exécutives chez des populations souffrant de troubles cognitifs sévères, notamment dans le cadre de pathologies neurodégénératives. Cet outil pourrait offrir de nouvelles perspectives concernant l’influence du contexte émotionnel sur la mobilisation des processus exécutifs résiduels. "