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Cet article tente de réhabiliter le « chat » comme moyen de communication digne d’intérêt pour l’enseignement/apprentissage des langues étrangères. La littérature spécialisée condamne presque unanimement l’utilisation du « chat » en classe de langue sur la base d’observations qui mettent en évidence ses points faibles sur le plan technique et relationnel. En analysant une séance de chat publiée sur Internet, l’auteure montre que bon nombre de ces faiblesses ne sont pas inhérentes au « chat » lui-même mais à l’utilisation qui en est faite. Sur la base de ses observations et de ses pratiques de cours, elle propose une modélisation de l’expérience et un certain nombre de pistes d’exploitation pour remédier aux lacunes du « chat » qui rendent son utilisation malaisée en classe de langue. This article tries to rehabilitate chat sessions as a means of communication worthy of interest for teaching/learning foreign languages. The specialized literature almost unanimously condemns the use of « chat » in language classes on the basis of observations which highlight both technical and relational weaknesses. Analysing a « chat » session published on Internet, the author shows however that a lot of these faults are not inherent to the « chat » itself but to the way it is used. On the basis of her observations and teaching practices, she proposes a modelling of the experiment and a number of teaching ideas to avoid some pitfalls which make it difficult to use « chat » in language classes.

This work has been supported by the European FACETS project. Within this project, we contribute in developing hardware mixed-signal devices for real-time spiking neural network simulation. These devices may potentially contribute to an improved understanding of learning phenomena in the neo-cortex. Neuron behaviours are reproduced using analog integrated circuits which implement Hodgkin-Huxley based models. In this work, we propose a digital architecture aiming to connect many neuron circuits together, forming a network. The inter-neuron connections are reconfigurable and can be ruled by a plasticity model. The architecture is mapped onto a commercial programmable circuit (FPGA). Many methods are developed to optimize the utilisation of hardware resources as well as to meet real-time constraints. In particular, a token-passing communication protocol has been designed and developed to guarantee real-time aspects of the dialogue between several FPGAs in a multiboard system allowing the integration of a large number of neurons. The global system is able to run neural simulations in biological real-time with high degree of realism, and then can be used by neurobiologists and computer scientists to carry on neural experiments., Cette thèse s'intègre dans le cadre du projet Européen FACETS. Pour ce projet, des systèmes matériels mixtes analogique-numérique effectuant des simulations en temps réel des réseaux de neurones doivent être développés. Le but est d'aider à la compréhension des phénomènes d'apprentissage dans le néocortex. Des circuits intégrés spécifiques analogiques ont préalablement été conçus par l'équipe pour simuler le comportement de plusieurs types de neurones selon le formalisme de Hodgkin-Huxley. La contribution de cette thèse consiste à la conception et la réalisation des circuits numériques permettant de gérer la connectivité entre les cellules au sein du réseau de neurones, suivant les règles de plasticité configurées par l'utilisateur. L'implantation de ces règles est réalisée sur des circuits numériques programmables (FPGA) et est optimisée pour assurer un fonctionnement temps réel pour des réseaux de grande taille. Des nouvelles méthodes de calculs et de communication ont été développées pour satisfaire les contraintes temporelles et spatiales imposées par le degré de réalisme souhaité. Entre autres, un protocole de communication basé sur la technique anneau à jeton a été conçu pour assurer le dialogue entre plusieurs FPGAs situés dans un système multicarte tout en garantissant l'aspect temps-réel des simulations. Les systèmes ainsi développés seront exploités par les laboratoires partenaires, neurobiologistes ou informaticiens.