Flesch-Reading-Ease

Le Flesch-Reading-Ease est un outil de mesure jugeant de la lisibilité des textes. Il s’agit d’un test de lisibilité dont le résultat est une valeur numérique entre 0 et 100. Le test repose sur l’hypothèse que les mots courts et les phrases courtes sont plus simples à comprendre pour les lecteurs. Le niveau de difficulté d’un texte est décrit en se basant sur sa structure, de telle manière que de hautes valeurs Flesch constituent un indicateur d’intelligibilité et de lisibilité. A contrario, le test de lisibilité permet de créer des textes adaptés à leur public cible. Le terme Flesh-Reading-Ease se retrouvent également sous les appellations Flesch Reading Ease Score, Flesch Grade, Flesch Formel, Fleschrate ainsi que Flesch Reading ou Readability Score.

Informations générales sur le sujet

Rudolf Flesch développa cette méthode d’identification de la lisibilité d’un texte alors qu’il fréquentait la Columbia University au début des années 1940. Il s’intéressa aux méthodes statistiques dans sa thèse et les appliqua aux spécificités structurelles de la langue anglaise. La formule Flesch se référait à la base uniquement à la langue anglaise, et particulièrement aux textes pédagogiques utilisés dans les institutions éducatives. L’objectif était de voir si des textes pouvaient être compris par différentes tranches d’âges et capacités cognitives et par divers niveaux d’éducation.

Aux États-Unis, les thématiques de la lisibilité et de l’intelligibilité étaient déjà populaires au début du 20ème siècle. Les scientifiques tentèrent de saisir la manière dont les lecteurs abordaient, traitaient et comprenaient des textes. En 1920 fut par exemple publié un dictionnaire recensant les mots les plus utilisés par Thorndike, dans lequel étaient listée pour la première fois la fréquence de pas moins de 10 000 mots. Plus un mot est employé, plus le lecteur a des chances de le comprendre. Les chercheurs travaillèrent sur différents aspects de la langue écrite. Les objets de cette recherche étaient aussi bien la lisibilité et l’intelligibilité que les structures syntaxiques de la langue ou encore les objectifs d’un texte. Rudolf Flesch est considéré comme l’un des précurseurs de la recherche concernant la lisibilité.

Il existe à présent plus de 100 formules de lisibilité différentes et le traitement de texte est assisté par ordinateur. Les exemples sont les formules Flesch-Kincaid, les formules de lisibilité Dale-Chall ou les formules viennoises de textes spécialisés, toutes utilisées dans différents contextes. Les conclusions de ces termes de recherche sont non seulement applicables pour des textes pédagogiques ou dans l’apprentissage de la langue mais également pour des évaluations de contenus de texte écrits sur les sites web, dans les apps ou à des fins publicitaires. Il s’agit la plupart du temps d’outils spécifiques, de programmes de traitement de textes ou d’algorithmes utilisant une version des valeurs de Flesch pour l’évaluation d’unités textuelles. Quels aspects sont centraux ? Quelles méthodes de calcul sont utilisées ? Ces questions dépendent autant de la langue que des objectifs du calcul. Il est intéressant de savoir que peu de critères de lisibilité sont capables de reproduire des comportements humains complexes lors de la lecture de textes car on se retrouve face à une corrélation entre la longueur de la phrase, la longueur du mot et une compréhension simple du texte.

Fonctionnalité

Il existe un grand nombre d’indices différents de lisibilité pour de nombreuses langues. Voici un exemple pour la valeur Flesch en anglais.

Flesch-reading-ease en anglais

Le Flesch-Reading-Ease (FRE) pour la langue anglaise est calculée de la manière suivante :

FRE = 206,835 - 84,6 x WL - 1,015 x SL 


  • L’abréviation WL représente la longueur moyenne des mots en syllabes. Le nombre de syllabes dans le texte est divisé par le nombre de mots.
  • L’abréviation SL représente la longueur moyenne des phrases. Le nombre de mots du texte est divisé par le nombre de phrases.
  • Les différents chiffres se basent sur les résultats de la recherche en matière de lisibilité ainsi que sur les fréquences statistiques de la longueur des mots, des phrases et des syllabes en anglais.

En règle générale, on utilise et extrapole un extrait de texte d’environ 100 mots. Pour l’extrapolation, la longueur des syllabes et des phrases doit d’abord être définie. Dans le cas où ces valeurs sont calculées et utilisées comme indiqué ci-dessus, il en ressort une valeur Flesch comprise entre 0 et 100. Les subdivisons suivantes sont également effectuées, cependant exclusivement pour la langue anglaise :

  • 100 = Le texte est très simple à lire et à comprendre
  • 65 = Le texte est relativement simple à lire et à comprendre
  • 30 = Le texte est difficile à comprendre
  • 0 = Le texte est très difficile à comprendre

Signification pour le marketing en ligne

La mesure Flesch-Reading-Ease est, sous sa forme évoluée, non seulement utilisée par de nombreux outils d’optimisation OnPage mais certainement également par les moteurs de recherche. Les indices de lisibilité, considérées comme une approche technologique des langues, permettent la traduction de la structure de textes en une formule simple, donnant des informations sur le niveau du texte.

On ne sait pas réellement en quelle mesure ces valeurs sont utilisées par les moteurs de recherche. Il est indéniable que la lisibilité de textes a, d’une manière ou d’une autre, une incidence sur l’utilisabilité de sites et d’applications web. La grammaire, l’orthographe, et la lisibilité sont pour Google des signaux, au moins indirects, de qualité des contenus. Ces signaux sont étonnamment en corrélation avec des sites web ayant un PageRank élevé comme l’explique Matt Cutts[1]. Ce dernier affirme également qu’il est difficile d’utiliser ces signaux pour différentes langues et laisse ouverte la question du rôle des indices de lisibilité pour les algorithmes de Google. Ces signaux sont cependant sans aucun doute pertinents pour les utilisateurs car ils encouragent la lecture et la compréhension de textes.

Référence

  1. Google: Low PageRank & Bad Spelling May Go Hand-In-Hand; Panda, Too?, searchengineland.com, ouvert le 07.08.2017

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