Current and recent research projects

Research stay at the Cognitive Machine Learning (CoML) group

Mitja Nikolaus (LPL, INS)

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Mesurer l'engagement dans une conversation : modélisation et bases cérébrales

Magalie Ochs (LIS), Auriane Boudin (ILCB), Roxane Bertrand (LPL), Philippe Blache (LPL), & Stéphane Rauzy (LPL)

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Applying simulation and interactive alignment to the cognitive sciences

Noël Nguyen (LPL), on behalf of various ILCB members and of Martin Pickering (The University of Edinburgh

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 Étude sur la compréhension de l’ironie

Chiara Mazzocconi, Maud Champagne-Lavau & Caterina Petrone (LPL)

This project aims to investigate which cues speakers use to guide their detection and interpretation of ironic utterances. More specifically, the study aims to examine for the first time the interaction between laughter and contextual incongruity in the attribution of ironic intentions to speakers. Our study will have implications for refining current models of irony processing and highlighting the importance of laughter in the semantic and pragmatic processing of language.

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deux proceedings  conference Xprag 2021 et 2022! (Experimental Pragmatics Conference)



Modulation de l’excitabilité corticomotrice lors de la production de différentes formes de parole intérieure

Ladislas Nalborczyk (LPC, LNC, ILCB), Marieke Longcamp, Laure Spieser (LNC), Mireille Bonnard (INS), & F.-Xavier Alario (LPC)

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Soutien au Forum des Sciences Cognitives de Marseille

Kévin Nguy (Master Sciences Cognitives)

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Visite de l'équipe de recherche "Cognitive Machine Learning (LSCP, Paris

Mitja Nikolaus (ILCB)

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2nd International Workshop on Marmoset Neuroscience

Pascal Belin (INT)

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L'éco-anxiété et le changement climatique

Fabien Girandola & Valérie Fointiat (LPS)

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SLIP II : zooming in on the properties of the speech monitoring network and its relationship with vocal feedback control across primates.

Elin Runnqvist (LPL)

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The Spatiotemporal Dynamics of Syntax across Language Modalities.

Kristof Strijkers (LPL)

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Ecole « Les Cigales » : Une semaine autour des mathématiques et de l'informatique.

Carlos Ramish, Magalie Ochs (LIS)

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"Dans la tête des Primates" à Aix en Provence en octobre 2022

Joel Fagot(LPC), Pascal Belin(INT), Marie Montant(LPC), et Anne Reboul(LPC)

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Une syntaxe domaine-général utile à la motricité et au langage : Reproduction des résultats comportementaux sans l’outil

Raphaël Py (ILCB)

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TMS du Frontal Eye Field et désengagement de la fixation

Régis Mancini (ILCB)

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HOLINET: Graphe multi-niveaux combinant une couche lexico-sémantique et une couche grammaticale

Jean Philippe Prost (LPL)

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Prédiction et apprentissage statistique dans la lecture normale et pathologique : une étude en IRMf (PREDYS)

Johannes Ziegler (LPC), Elisa Gavard (PhD student, LPC), Yufei Tan (PhD student, LPC), Elise Lefevre (PhD student, Lyon), Eddy Cavalli (ex-ILCB, Lyon), Jean-Luc Anton (IRM), Valérie Chanoine et Franziska Geringswald (CREX)

Le but de ce projet est de mieux comprendre le rôle et les bases neuro-fonctionnelles de la prédiction et de l’apprentissage statistique dans la lecture normale et pathologique. En effet, l’idée du « cerveau prédictif » est devenue un concept clé en neurosciences (Friston and Kiebel, 2009) et en sciences cognitives (Hohwy, 2013; Lupyan and Clark, 2015). Selon cette idée, le cerveau serait une « machine » à faire des prédictions sur les événements futurs et chercherait à minimiser les erreurs de ces prédictions, ce qui est la base d’un apprentissage implicite et adaptatif (Grossberg, 2012). Un certain nombre de chercheurs ont soutenu que la prédiction joue un rôle clé dans la compréhension du langage. Dans le domaine de la dyslexie, il a été montré que les dyslexiques adultes utilisent davantage les informations linguistiques de haut niveau (sémantique, morphologie, syntaxe) pour « compenser » leurs déficits dans le traitement orthographique et phonologique (Cavalli et al., 2017), ce qui reviendrait à une forme de prédiction. Il a également été proposé qu'un déficit dans l'apprentissage statistique pourrait être à l'origine de la dyslexie. Ce projet apportera des nouvelles connaissances théoriques à ce sujet en évaluant les effets de prédiction chez les adultes dyslexiques, mais également en précisant la nature de ces informations, la localisation précise des réseaux neuronaux impliqués, et la dissociation entre les processus sémantiques et syntaxiques encore controversée dans la littérature (Kuperberg et al., 2000 ; Tyler et al., 2001).

 



Word-predictability norms for the French Sentence Corpus

Françoise Vitu (LPC)

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Language induced changes of mind (LICOM)

Elin Runnqvist (LPL)

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Portable Eye-tracking system

Abdellah Fourtassi (LIS)

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Workshop timecog2022: Perspectives on temporal cognition

Camille Grasso & Ladislas Nalborczyk (LPC)

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Contribution of multimodal training to the acquisition of reading and writing

Felipe Pegado (LPC)

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BABYVOC: productions vocales d’enfant

Arnaud Rey (LPC)

L'objectif de ce projet est de mieux comprendre les premières étapes de la production du langage humain. Les progrès récents du traitement automatique du langage et de la classification permettent en effet d'augmenter considérablement la finesse de l'analyse des premières productions orales humaines. Pour ce qui est de la partie empirique de ce projet de recherche, une nouvelle base de données des productions spontanées de bébés humains (0 - 12 mois) sera enregistrée lorsque le bébé est à la maison. Un enregistreur audio sera placé au domicile du bébé pendant trois jours par mois et enregistrera ses productions orales. La partie modélisation du projet consiste à utiliser des outils d'analyse non supervisés pour classer et quantifier ces productions orales spontanées afin de tracer pour chaque individu une trajectoire développementale du contrôle de ses productions vocales.

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Neural and spatio-temporal dynamics of language

Kristof Stirijkers (LPL)

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La performance de prise de parole face à une audience virtuelle

Jean-Marie Pergandi (ISM) & Magalie Ochs (LIS)

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Top-down cognitive control during language processing

Olivier David (INS), Chotiga Pattamadilok (LPL) & Serge Pinto (LPL)

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Pre-attentive and attentive syllabic perception in professional singers and non-musicians

Mireille Besson(LNC ), Jean-Michel Badier (INS), Valérie Chanoine (ILCB)

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Workshop « From Associations to Cognition »

Thomas Chartier & Laure Tosatto (LPC)

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Stage d’initiation à la recherche en cognition comparée

Adrien Meguerditchian (LPC)

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Physiologie des conversation

Thierry Chaminade (INT)

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Neural representation of intergenerational reading of facial expressions

Birgit Rauchbauer (LPL), Marie-Hélène Grosbras (LNC)

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Laughing Brains

Chiara Mazzocconi, Benjamin O’Brien (LPL) & Thierry Chaminade (INT)

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Renouvellement des écrans tactiles de la plateforme CCDP

Joel Fagot, Nicolas Claidière (LPC) & Thierry Legou (LPL)

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Projet « GESTIMAGE »

Adrien Meguerditchian (LPC)

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Neural basis of new word learning: A comparison of different learning methods and the resulting speech representations

Chotiga Pattamadilok (LPL)

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Conférence PracticalMEEG 2022

Anne-Sophie Dubarry, Clément Francois (LPL), & Maximilien Chaumon (Institut du Cerveau, Paris)

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Associative learning of multiword units

Leonardo Pinto Arata, Arnaud Rey (LPC), & Carlos Ramisch (LIS)

A l’instar des mots isolés, les séquences multi-mots jouent un rôle central dans les recherches récentes en psycholinguistique. Cependant, nous en savons moins sur la façon dont ces séquences sont traitées et apprises en temps réel. L'objectif de ce projet est de mieux comprendre les contraintes cognitives qui façonnent l'extraction et l’apprentissage des séquences multi-mots dans le traitement du langage, notamment quelle est la taille moyenne et maximale que ces séquences peuvent avoir, et l’impact de l’espacement des répétitions de ces séquences sur le développement de leur trace en mémoire. Pour ce faire, nous utiliserons un nouveau paradigme expérimental d’apprentissage implicite développé par Rey et al. (2020). Les participants de cette étude seront recrutés et rémunérés à l’aide de la plateforme de crowdsourcing Prolific. Ces résultats nous permettront d’une part de mieux comprendre les dynamiques associatives sous-jacentes à l’apprentissage des séquences multi-mots, et d’autre part d’enrichir les théories psycholinguistiques du traitement du langage.

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Une syntaxe domaine-général utile à la motricité et au langage, réplications

Raphaël Py (LPC & LNC), Marie Montant (LPC), & Marie-Hélène Grosbras (LNC)

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