Capacité de la mémoire de travail et son optimisation par la compression de l'information

Simple span tasks are tasks commonly used to measure short-term memory, while complex span tasks are usually considered typical measures of working memory. Because complex span tasks were designed to create a concurrent task, the average span is usually lower (4 ± 1items) than in simple span tasks (7±2 items). One possible reason for measuring higher spansduring simple span tasks is that participants can take profit of the spare time between the stimuli to detect, and recode regularities in the stimulus series (in the absence of a concurrent task), and such regularities can be used to pack a few stimuli into 4 ± 1 chunks. Our main hypothesis was that information compression in immediate memory is an excellent indicator for studying the relationship between immediate-memory capacity and fluid intelligence. The idea is that both depend on the efficiency of information processing, and more precisely, on the interaction between storage and processing. We developed various span tasks measuringa chunking capacity, in which compressibility of memoranda was estimated using different algorithmic complexity metrics. The results showed that compressibility can be used to predictworking-memory performance, and that fluid intelligence is well predicted by the ability to compress information.We conclude that the ability to compress information in working memoryis the reason why both manipulation and retention of information are linked to intelligence.Les tâches d’empan simples sont classiquement utilisées pour évaluer la mémoire à court terme, tandis que les tâches d’empan complexes sont généralement considérées comme spécifiques de la mémoire de travail. Par construction, les tâches d’empan complexes étant plus difficiles,en raison de l’utilisation d’une tâche concurrente, l’empan moyen est généralement plus faible (4 ± 1 items) que dans les tâches d’empan simples (7 ± 2 items). Une raison possible de cet écart est que sans tâche concurrente, les participants peuvent tirer profit du temps libre entre les stimuli pour détecter et recoder des régularités présentes dans la série de stimuli afin de regrouper les stimuli en 4 ± 1 chunks. Notre hypothèse principale est que la compression de l’information en mémoire immédiate est un indicateur pertinent pour étudier la relation entre la capacité de mémoire immédiate et l’intelligence fluide. L’idée est que les deux dépendent de la qualité du traitement de l’information, autrement dit, selon nos hypothèses, d’une interaction entre traitement et stockage. Nous avons développé plusieurs tâches de mesure d’empan de chunks dans lesquelles la compressibilité de l’information a été estimée en utilisant différentes mesures de complexité algorithmique. Les résultats ont montré que la compressibilité peut être utilisée pour prédire la performance en mémoire de travail, et que la capacité à compresser l’information est un bon prédicteur de l’intelligence fluide. Nous concluons que la capacité à compresser l’information en mémoire de travail est la raison pour laquelle à la fois traitement et stockage de l’information sont liés à l’intelligence