Les origines du langage humain ont longtemps été un sujet d'étude et de débat intense. Des recherches récentes menées en 2025 ont apporté de nouvelles perspectives sur la manière dont le langage a pu évoluer, remettant en question les théories traditionnelles et offrant de nouvelles perspectives sur ce processus complexe.
Une étude publiée en mai 2025, intitulée "De grognements à la grammaire : le langage émergent de la recherche coopérative", explore comment le langage aurait pu se développer à partir de simples vocalisations utilisées dans les activités coopératives. Les chercheurs ont utilisé des jeux de recherche multi-agents pour simuler la coopération humaine primitive, constatant que les agents ont développé des protocoles de communication avec des caractéristiques propres au langage naturel, telles que l'arbitraire, l'interchangeabilité, le déplacement, la transmission culturelle et la compositionnalité. Cela suggère que le langage a pu émerger comme un outil pour coordonner des tâches complexes au sein des groupes sociaux.
Une autre étude, "La longueur des mots prédit l'ordre des mots : le 'Min-Max' stimule l'évolution du langage", publiée en mai 2025, examine la relation entre la longueur des mots et l'ordre des mots dans plus de 1 500 langues. Les résultats indiquent que la longueur des classes de mots est significativement corrélée à l'ordre des mots, ce qui soutient les théories selon lesquelles les structures linguistiques évoluent pour maximiser l'efficacité du traitement. Cette recherche fournit des preuves empiriques de la théorie "Min-Max" de l'évolution du langage, qui postule que les changements de langage sont motivés par des pressions concurrentes de traitement et de structure de l'information.
En novembre 2024, un article intitulé "Sur les objectifs de la théorie linguistique : revisiter les théories chomskiennes à l'ère de l'IA" a examiné le rôle de l'intelligence artificielle dans la compréhension de l'évolution du langage. Les auteurs soutiennent que les modèles d'IA, en particulier les modèles d'induction de grammaire neuronale, peuvent aider à atteindre les objectifs de la théorie linguistique en fournissant des informations sur la structure et l'acquisition du langage. Cette perspective met en évidence la nature évolutive de la recherche linguistique dans le contexte des progrès technologiques.
Une étude publiée en avril 2025, "Modèle de langage universel avec l'intervention de la théorie quantique", explore l'application de la mécanique quantique à la modélisation du langage. La recherche suggère que la théorie quantique peut offrir un nouveau cadre pour comprendre le traitement du langage naturel, ce qui pourrait conduire à des modèles de langage plus efficaces et précis. Cette approche interdisciplinaire représente une nouvelle direction dans la linguistique computationnelle.
Ces études récentes soulignent la nature dynamique et multiforme de l'évolution du langage. En intégrant les connaissances de la science cognitive, de la modélisation computationnelle et de la théorie quantique, les chercheurs acquièrent une compréhension plus approfondie de la manière dont le langage a pu se développer et continue d'évoluer. Au fur et à mesure que la recherche progresse, il est probable que notre compréhension des origines et du développement du langage continuera de s'étendre, offrant de nouvelles perspectives sur cet aspect fondamental de l'existence humaine.