La théorie de l’exemplarité est souvent opposée à la théorie du prototype, qui propose une autre méthode de catégorisation. Nous utilisons à la fois la méthode de l’exemplarité et celle du prototype pour effectuer des jugements de catégorie, et elles fonctionnent souvent en tandem pour produire la conclusion la plus précise. Récemment, l’adoption de représentations et de catégorisation basées à la fois sur les prototypes et les exemplaires a été mise en œuvre dans un système artificiel d’inspiration cognitive appelé DUAL PECCS (Dual Prototypes and Exemplars based Conceptual Categorization System) qui, grâce à cette intégration, a étendu les capacités de catégorisation des modèles de catégorisation classiques. Les deux théories sont similaires en ce qu’elles soulignent l’importance de la similarité dans la catégorisation : ce n’est qu’en ressemblant à un prototype ou à un exemplaire qu’un nouveau stimulus peut être placé dans une catégorie. Elles reposent également toutes deux sur le même processus cognitif général : nous faisons l’expérience d’un nouveau stimulus, un concept en mémoire est déclenché, nous portons un jugement de ressemblance et tirons une conclusion de catégorisation. Cependant, les spécificités des deux théories sont différentes. La théorie du prototype suggère qu’un nouveau stimulus est comparé à un seul prototype dans une catégorie, tandis que la théorie de l’exemplarité suggère qu’un nouveau stimulus est comparé à plusieurs exemplaires connus dans une catégorie. Alors qu’un prototype est une moyenne abstraite des membres d’une catégorie, un exemplaire est un membre réel d’une catégorie, tiré de la mémoire. Si les prototypes sont économiques – ce qui signifie qu’ils sont plus propices à des jugements rapides – les exemples le sont moins. D’autre part, les prototypes sont moins flexibles que les exemples : les exemples peuvent plus facilement rendre compte des membres atypiques d’une catégorie, comme un pingouin faisant partie de la catégorie » oiseaux « , parce qu’un exemple ne compense pas les caractéristiques d’une catégorie comme le fait un prototype. Les exemples peuvent donner un sens aux catégories variables – celles dont les caractéristiques sont moins distinguées – comme les « jeux », bien plus que les prototypes, qui se basent sur les caractéristiques typiques pour déterminer l’appartenance à une catégorie. Une autre différence, suggérée par la recherche, est que les exemplaires sont plus susceptibles d’être utilisés que les prototypes après une longue expérience avec un concept.
Le processus de catégorisation pour identifier quel type d’animal est un chien peut être utilisé pour fournir un exemple de l’utilisation de la théorie de l’exemplarité. Tous les traits du chien seraient pris en considération et comparés, séparément, à d’autres animaux que l’individu a déjà rencontrés. L’individu finit par conclure que l’animal est un chien car il possède toutes les caractéristiques précédemment associées à un exemple de chien. L’individu pourrait arriver à cette conclusion en utilisant la théorie du prototype si le chien avait une apparence moyenne, mais que se passe-t-il si le chien n’a que trois pattes et n’aboie pas ? Dans ce cas, la théorie du prototype pourrait ne pas permettre à l’individu de conclure que l’animal est un chien parce qu’il ne présente pas les traits prototypiques, mais la théorie de l’exemplarité tiendrait compte des exemples précédents de chiens qui n’aboient pas ou de chiens qui ont des blessures et auxquels il manque donc des membres. Les approches de catégorisation basées sur l’exemplarité passent soigneusement en revue tous les exemples rencontrés dans une catégorie donnée pour permettre une catégorisation précise.
Des déclarations contradictoires ont été faites sur l’exactitude de la théorie de l’exemplarité pour la catégorisation lorsqu’elle est comparée à la théorie du prototype. Par exemple, une étude de l’Arizona State University a conclu que la théorie de l’exemplarité est plus précise avec une expérience minimale de la catégorie et qu’au fur et à mesure que l’expérience est développée, la théorie du prototype est plus précise. Une autre étude, en revanche, montre que l’approche fondée sur l’exemplarité est plus précise à mesure que l’on se familiarise avec une catégorie, car la connaissance des membres est plus grande que celle qui peut être représentée par un seul prototype. Il est clair qu’il existe des situations où l’approche fondée sur l’exemplarité est la plus précise et d’autres où elle ne l’est pas. Ceci étant dit, il est évident que le cerveau utilise naturellement une combinaison d’approches de catégorisation dans la vie de tous les jours.
Une étude réalisée à l’Université de l’Oregon a révélé que les moyennes prototypiques sont plus susceptibles d’être oubliées que de nombreux exemples spécifiques. S’appuyer uniquement sur des prototypes ne permet pas une prise en compte adéquate tandis que s’appuyer uniquement sur des exemples peut être inefficace. La théorie des exemples est plus souple que la théorie des prototypes mais moins économique, une combinaison des deux permet d’équilibrer la souplesse et l’efficacité. L’expérience avec divers exemples se transforme en moyenne en un prototype toujours changeant et plus précis – ce n’est pas que la théorie de l’exemplarité et la théorie du prototype se concurrencent mais qu’elles travaillent ensemble, en tandem.