par Petit, Marine 
Président du jury Delvenne, Véronique
Promoteur Destrebecqz, Arnaud
Publication Non publié, 2026-06-24
Président du jury Delvenne, Véronique
Promoteur Destrebecqz, Arnaud
Publication Non publié, 2026-06-24
Thèse de doctorat
| Résumé : | L’autisme est une condition neurodéveloppementale caractérisée par des déficits persistants de la communication et des interactions sociales, ainsi que par la présence de comportements d’intérêts ou d’activités restreints et répétitifs. Les profils langagiers dans l’autisme varient considérablement, allant de l’absence totale de parole à une expression pleinement fonctionnelle. En raison de leurs difficultés socio-communicatives, les enfants autistes pourraient tirer un bénéfice moindre des indices sociaux impliqués dans le processus d’acquisition du langage. Cette observation suggère que ceux qui parviennent à développer un langage fonctionnel pourraient s’appuyer davantage sur des voies alternatives, telles que l’apprentissage statistique, défini comme la capacité à détecter des régularités dans l’environnement, qui opère indépendamment de l’interaction sociale. À l’inverse, les enfants demeurant non verbaux ou minimalement verbaux pourraient ne pas mobiliser ces voies alternatives aussi efficacement. Cette thèse a pour objectif de caractériser les capacités d’apprentissage statistique chez des enfants autistes et d’explorer leur contribution à l’acquisition du langage. Elle vise à explorer les mécanismes sous-tendant la variabilité des profils langagiers dans l’autisme, notamment en évaluant l’existence de différences dans ces capacités entre enfants autistes verbaux et minimalement verbaux. Ce travail s’inscrit dans le cadre du projet BeLAS (Belgian Language in Autism Study), une étude longitudinale suivant 209 enfants autistes âgés de 2 à 6 ans sur une période de deux ans, correspondant à une période critique pour le développement du langage. Cette approche longitudinale nous permet d’étudier l’évolution des compétences langagières au cours du temps et d’examiner le rôle potentiel de l’apprentissage statistique dans le développement du langage. Les capacités d’apprentissage statistique sont évaluées à l’aide d’une tâche visuelle passive, tandis que l’activité neurophysiologique associée à cet apprentissage est enregistrée par électroencéphalographie (EEG). Cette thèse est organisée en trois parties. La première partie est consacrée au cadre théorique et présente un état de l’art des connaissances relatives aux thématiques abordées dans cette thèse. La deuxième partie correspond à la partie expérimentale et présente les études menées dans le cadre de cette thèse. Enfin, la troisième partie est dédiée à la discussion générale, dans laquelle les résultats obtenus sont interprétés à la lumière de la littérature existante et permettent de réfléchir à des perspectives pour de futures recherches.Plus précisément, la partie expérimentale de cette thèse s’articule autour de trois études. La première étude vise à caractériser les capacités d’apprentissage statistique chez les enfants autistes, en les comparant à celles d’enfants au développement typique, et en examinant également les différences au sein du groupe des enfants autistes, entre les enfants autistes verbaux et minimalement verbaux. Les résultats indiquent que les jeunes enfants autistes, y compris ceux minimalement verbaux, présentent des capacités d’apprentissage statistique préservées, comme en témoignent leurs réponses électrophysiologiques distinctes aux stimuli attendus et inattendus. Toutefois, la dynamique des composantes EEG associées à cet apprentissage diffère entre les enfants autistes et les enfants neurotypiques. La seconde étude examine l’évolution des réponses électrophysiologiques associées à l’apprentissage statistique au cours du développement langagier chez des enfants autistes. Les résultats montrent que les mesures EEG liées à l’apprentissage statistique ne prédisent pas les performances langagières ultérieures, contrairement aux capacités cognitives non verbales et à la sévérité clinique de l’autisme. Cela nous amène à nous interroger sur le rôle de l’apprentissage statistique et suggère qu’il pourrait être principalement impliqué dans les premières phases du développement langagier. La troisième étude aborde la question de la faisabilité et des contraintes méthodologiques liées à l’utilisation de l’EEG auprès de jeunes enfants autistes présentant des profils cognitifs et langagiers variés. L’EEG constitue un outil particulièrement pertinent dans cette population dans la mesure où il ne requiert pas de réponses comportementales explicites. Il permet ainsi d’évaluer directement les réponses neurophysiologiques de l’enfant, sans dépendre de sa compréhension des consignes ni de sa capacité à produire une réponse motrice ou verbale, offrant ainsi un accès plus direct à ses capacités cognitives. Cependant, malgré ces avantages, l’utilisation de l’EEG auprès d’enfants autistes comporte certains défis méthodologiques, notamment en raison des particularités sensorielles, attentionnelles et comportementales. Cette étude met en évidence à la fois la faisabilité et la complexité du recueil de données EEG chez de jeunes enfants autistes. Les résultats soulignent que la collecte de données s’avère particulièrement difficile chez les enfants ayant réalisé le module 1 de l’ADOS-2 (Autism Diagnostic Observation Schedule, Second Edition), correspondant aux enfants les plus jeunes et généralement minimalement verbaux, ainsi que chez ceux présentant les scores de QI (quotient intellectuel) les plus faibles. Ces constats soulignent les défis méthodologiques spécifiques à l’inclusion de ces enfants et conduisent à formuler des recommandations visant à favoriser leur participation dans les recherches futures. |
| Autism is a neurodevelopmental condition characterized by persistent deficits in communication and social interaction, as well as restricted and repetitive behaviors, interests, or activities. Linguistic profiles in autism are highly heterogeneous, ranging from complete absence of speech to fully functional verbal expression. Due to socio-communicative difficulties, autistic children may benefit less from social cues involved in language acquisition. This observation suggests that those who develop functional language may rely more heavily on alternative learning mechanisms, such as statistical learning, defined as the ability to detect regularities in the environment, which operates independently of social interaction. Conversely, children who remain nonverbal or minimally verbal may not engage these alternative mechanisms as effectively. The main objective of this thesis is to characterize statistical learning abilities in autistic children and to explore their contribution to language acquisition. It investigates the mechanisms underlying the variability of language profiles in autism, in particular by examining whether differences in these abilities exist between verbal and minimally verbal autistic children. This work is part of the BeLAS project, a longitudinal study following 209 autistic children aged 2 to 5 years and 11 months over a period of two years, corresponding to a critical period for language development. This longitudinal design allows for the investigation of the evolution of language skills over time and the potential role of statistical learning in language development. Statistical learning abilities were assessed using a passive visual task, while the associated neurophysiological activity was recorded via electroencephalography (EEG). This thesis is organized into three main parts. The first part presents the theoretical framework and provides a state-of-the-art review of the relevant literature. The second part describes the experimental work conducted as part of this research. Finally, the third part is dedicated to the general discussion, in which the results are interpreted in relation to the existing literature and used to outline directions for future research. More specifically, the experimental section of this thesis comprises three studies. The first study aimed to characterize statistical learning abilities in autistic children by comparing them with typically developing children and examining differences between verbal and minimally verbal autistic children. The results indicate that young autistic children, including minimally verbal individuals, exhibit preserved statistical learning abilities, as evidenced by distinct electrophysiological responses to unexpected versus expected stimuli. However, the dynamics of EEG components associated with this learning differ between autistic and neurotypical children.The second study examines the developmental trajectory of electrophysiological responses associated with statistical learning during language development in autistic children. The results indicate that EEG measures related to statistical learning do not predict later language outcomes, unlike nonverbal cognitive abilities and clinical severity of autism, which emerged as significant predictors. These findings raise questions regarding the role of statistical learning in language development and suggest that it may be primarily involved in the early stages of language acquisition. The third study addressed the feasibility and methodological constraints of using EEG with young autistic children with diverse linguistic profiles. EEG is particularly suitable for this population as it does not require explicit behavioral responses, allowing for a direct assessment of neurophysiological responses independent of the child’s comprehension or ability to produce motor or verbal responses. Despite these advantages, EEG in autistic children presents specific methodological challenges due to sensory, attentional, and behavioral particularities. This study highlights both the feasibility and the complexity of collecting EEG data in young autistic children. The results indicate that data collection is particularly challenging for children assessed with Module 1 of the ADOS (Autism Diagnostic Observation Schedule), typically corresponding to minimally verbal children, as well as for those with the lowest IQ scores. These findings emphasize the methodological challenges of including such children and recommend strategies to facilitate their participation in future research. |
