Les modèles de l’intelligence

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Pour modéliser la notion abstraite d’intelligence, plusieurs modèles ont été proposés. 

Conceptions unitaires de l’intelligence

1.  Une seule intelligence : le facteur g

Les tests d’intelligence ont été créés en France par Binet en 1904 à la demande du ministère de l’Education qui souhaitait dépister les enfants déficients afin de les prendre en charge. Binet a alors proposé à de nombreux enfants de tout âge de réaliser différents types de tâches. Il a ensuite classé ces tâches en fonction de l’âge où elles étaient majoritairement réussies. Est alors née la notion d’âge mental.

Ainsi un enfant peut avoir un âge mental supérieur à son âge réel s’il réussit des tâches que des enfants plus âgés réussissent ; de même, il peut avoir un âge mental inférieur à son âge réel s’il ne réussit pas les tâches que d’autres enfants pourtant du même âge réussissent.

Cela dit, un même retard n’a pas la même valeur en fonction de l’âge réel. Exemple : un retard de 2 ans n’aura pas la même valeur pour un enfant qui a 3 ans d’âge réel (âge mental : 1 an) que pour un adolescent qui a 16 ans (âge mental : 14 ans).

Pour remédier à ce problème, Stern (1912) propose de pondérer l’âge mental sur l’âge chronologique de l’enfant. C’est ainsi que le Quotient Intellectuel est né (nous verrons plus tard que ce que l’on appelle aujourd’hui QI n’est pas un véritable Quotient). Un enfant qui a un âge mental de 12 ans et un âge réel de 10 ans (avance de 2 ans) a un quotient de 12/10 = 1,2.

Terman, dans une adaptation américaine du test de Binet en 1916, multiplia ce quotient par 100 afin d’éviter les décimales (ce qui donne 120 dans l’exemple précédent).

Parallèlement aux recherches de terrain de Binet, Spearman (1904) propose une première théorie de l’intelligence. Selon Spearman, l’intelligence est générale. Pour en arriver à cette conclusion, il a réalisé des corrélations entre de nombreux résultats scolaires et a observé une corrélation positive, quoique variable, entre toutes les épreuves réalisées à l’école. Autrement dit, plus on réussit dans certaines matières, et plus on a tendance à réussir dans les autres matières. Via ces corrélations, il a isolé un facteur commun qu’il a nommé “facteur g” (pour facteur Général). Par ailleurs, en plus de ce facteur g, chaque tâche est composée d’un facteur spécifique selon un poids variable.

« g » est le facteur g, « v » les variables observées dans les tâches, et « s » le facteur spécifique à chaque variable. Chaque variable est donc influencée par « g » et par « s ».(source : Grégoire, 2009)
Modèle de l’évaluation de l’intelligence (facteur g) de Spearman. (source : Grégoire, 2009)

À retenir 

Les tests d’intelligence ont été créés en France afin de dépister les enfants en difficulté et leur proposer un enseignement adapté. Ils consistaient en une série de tâches très différentes et donnaient lieu à un âge mental. Afin de mieux estimer l’écart entre ce qui est attendu pour un âge donné et l’âge mental, il a été nécessaire de créer un quotient intellectuel pour pondérer l’âge mental par l’âge réel. Des études de corrélation entre toutes ces tâches ont montré qu’elles étaient liées. Ce lien a été appelé « facteur Général d’intelligence » ou « facteur g ». 
2. L’intelligence est composée de facteurs multiples indépendants

Thurstone (1935), via une analyse mathématique plus poussée (analyse factorielle multiple) sur ces corrélations, ne trouve pas de facteur général, mais 7 facteurs indépendants : verbal, numérique, spatial, mémoire, induction, déduction et fluidité verbale. Il appela ces facteurs des aptitudes primaires (« Primary Mental Abilities »).

Le modèle des aptitudes primaires mentales de Thurstone (PMA = Primary Mental Abilities; T = Tâche). (source : Lautrey, 2006)
« V » est le facteur verbal, « N » le facteur numérique et « S » le facteur spatial. (source : Grégoire, 2009)

À retenir 

D’autres analyses de corrélation n’ont pas trouvé de facteur général mais plusieurs facteurs indépendants liés aux domaines mesurés. 
3. Un facteur général ET des facteurs multiples. 

Contrairement à ce que pensait Thurstone, les facteurs correspondant aux aptitudes primaires sont corrélés entre eux. Pour cela, il faut faire ce que l’on appelle une analyse factorielle de second ordre qui puisse rendre compte de la variance commune aux facteurs de 1er ordre.

Cette analyse factorielle de second ordre donne donc naissance à un modèle factoriel hiérarchique en 3 strates (Modèle Cattell-Horn-Carroll ou CHC) :

  1. une part de variance correspond à un facteur général;
  2. des parts de variance correspondent à des facteurs larges;
  3. des parts de variance spécifiques à une quarantaine de facteurs primaires.
Modèle CHC ((PMA = Primary Mental Abilities; T = Tâche) (source : Lautrey (2006)

Les facteurs larges (strate II) ont été identifiés comme suit (caractéristiques empruntées à  Lautrey, 2006) :

  • Intelligence fluide (Gf) : raisonnement, opérations mentales contrôlées, résolution des problèmes nouveaux faisant peu appel aux connaissances
  • Intelligence cristallisée (Gc) : connaissance du langage, de l’information et d’une culture spécifique
  • Mémoire et apprentissage (Gm) : efficience de la mémoire à court terme et de la mémoire de travail
  • Représentation visuo-spatiale (Gv) : capacité à créer, mémoriser, retrouver et transformer des images visuelles
  • Représentation auditive (Ga) : capacité à analyser, manipuler et synthétiser des éléments sonores
  • Récupération en mémoire à long terme (Gr) : capacité à stocker de nouvelles informations  et à les récupérer sur du long terme
  • Rapidité cognitive (Gs) : capacité à effectuer de façon automatique et rapide des tâches faciles ou surapprises
  • Vitesse de traitement (Gt) : capacité à réagir ou à décider rapidement en réponse à des stimuli simples

Les échelles de Wechsler (WAIS, WISC et WPPSI) sont basées sur le modèle CHC de l’intelligence, mais n’utilisent que les facteurs Gc, Gf, Gm, Gv, Gt.

Aujourd’hui, le débat sur le facteur g est toujours d’actualité et des théories plus récentes de l’intelligence proposent de la considérer comme multiple.

À retenir 

Finalement, lorsque l’on fait une analyse statistique sur ces facteurs indépendants, on retrouve un facteur général, ce qui donne un modèle en 3 strates : des facteurs spécifiques, des facteurs indépendants et un facteur général. 

Conceptions pluralistes  de l’intelligence

1.  Les 8 formes d’intelligence selon H. Gardner (1983-1996)

Gardner se base sur différents points qui remettent en cause le facteur g pour proposer une conception pluraliste de l’intelligence.

Ainsi, en partant du principe :

  • qu’il existe des créateurs géniaux mais dans un seul domaine,
  • qu’il existe des “idiots savants” ou “autistes géniaux” qui possèdent des capacités intellectuelles médiocres par ailleurs,
  • et que des lésions cérébrales précises n’affectent que l’intelligence d’un domaine précis,

il identifie plusieurs formes d’intelligence correspondant à 7 domaines différents : linguistique, logico-mathématique, spatiale, kinesthésique, musicale, interpersonnelle et intrapersonnelle.

Néanmoins, comme le souligne Lautrey (2004) “l’indépendance de ces différentes formes d’intelligence est postulée plus que démontrée”. Il s’agit en effet d’une approche qualitative qui est difficilement compatible avec une approche psychométrique.

Pour Pagès (2004), « Il ne s’agit pas de distinguer des intelligences, il s’agit d’attributs de l’intelligence, de caractéristiques de l’intelligence.»

J’ajouterai que la conception de Gardner s’attache à décrire des contenus différents de l’intelligence et n’explique en rien les processus cognitifs sous-jacents. De plus, il est possible de relier l’intelligence linguistique à l’intelligence cristallisée (Gc), l’intelligence logico-mathématique à l’intelligence fluide (Gf), l’intelligence spatiale à Gv, l’intelligence musicale à Ga…

Enfin, nous ne sommes pas dans la définition générale de l’intelligence en tant que capacité d’adaptation à l’environnement.

À retenir 

Gardner a proposé 7 puis 8 types d’intelligence dont certaines font partie des facteurs indépendants des modèles de Thurstone et Cattell-Horn-Carroll. Il semblerait qu’il s’agisse davantage du contenu des capacités intellectuelles que d’intelligence à proprement parlé. Par ailleurs, il n’existe pas de tests pour les mesurer et il s’agit seulement de déclaratif.
2. La théorie triarchique de l’intelligence de Sternberg (1985-2003)

Contrairement à Gardner, Sternberg a travaillé tout autant sur l’élaboration d’une théorie de l’intelligence que sur l’évaluation de celle-ci. Il a ainsi étudié les analyses factorielles de différents protocoles et distingue 3 aspects dans le fonctionnement de l’intelligence :

  • L’aspect interne ou composantiel est relatif au fonctionnement des composantes du traitement de l’information qui sont mises en oeuvre lors de la résolution de problème.
  • L’aspect externe ou contextuel concerne quant à lui l’application pratique et concrète des composantes de l’aspect interne à un contexte environnemental donné.
  • Enfin, l’aspect expérientiel relie les deux premiers aspects.

Dès lors, nous observons que Sternberg tente de concilier les processus internes de l’intelligence et son opérationnalisation, soit la définition générale de l’intelligence en tant que comportement adapté au contexte de l’environnement. 

Ces 3 aspects donnent lieu à 3 formes d’intelligence, respectivement : l’intelligence analytique, l’intelligence pratique et l’intelligence créative. Ces trois formes d’intelligence sont en jeu chez tous les individus, mais en général, l’une d’elle est plus prégnante sur les deux autres.

À retenir 

Sternberg a proposé 3 types d’intelligence permettant de prendre en compte les dimensions analytiques telles que mesurées dans tests classiques mais aussi les dimensions pratiques et créatives afin de rendre compte de la notion d’intelligence dans ses aspects plus pragmatiques et adaptatifs

Les modèles neuropsychologiques

Des modèles neuropsychologiques ont été élaborés en vue de comprendre le fonctionnement de l’intelligence.

1. La vitesse de traitement

Les toutes premières tentatives d’évaluer l’intelligence ont débuté bien avant les tests de Binet. C’est Cattell qui s’y est attelé en 1890. C’est là que le terme « test mental » est né. Ces tests consistaient en des mesures électrophysiologiques sensorielles. Sur la base de la philosophie de John Locke, Cattell souhaitait mesurer la qualité de l’enregistrement des informations sensorielles. Il s’est donc concentré sur la mesure des perceptions sensorielles et des réactions élémentaires. Il s’est rapidement rendu compte que « ces mesures n'(avaient) qu’un intérêt limité pour la compréhension des performances cognitives de haut niveau » (Grégoire, 2019). Plusieurs auteurs ont réalisé par la suite des analyses statistiques (Wissler, 1901 ; Whipple, 1904) et arrivent à la conclusion : ces tests psychophysiques ne sont pas de bons indicateurs de l’intelligence et ne sont que très peu corrélés aux performances académiques. Binet critiquera d’ailleurs ces tests :  » ce ne sont pas les sensations, ce sont les facultés psychiques supérieures qu’il faut étudier » (Binet et Henri, 1896, p 416, cité par Grégoire, 2019).

Cette perspective fut alors abandonnée jusqu’aux années 80 avec les travaux de Jensen qui suggèrent que les différences d’intelligence sont dues à une différence de vitesse de traitement de l’information. Comme il est difficile de mesurer la vitesse de conduction neuronale, il ne peut y avoir que des mesures indirectes. Jensen a donc imaginé deux principaux types de mesure  : la mesure du temps de réaction et la mesure du temps d’inspection.

Dans les tests de mesure du temps de réaction, le sujet doit appuyer le plus rapidement possible sur un bouton particulier en fonction de l’emplacement d’une lampe. Jensen (1987) a ainsi pu trouver une corrélation négative mais faible avec le QI qui est de l’ordre de -0.23. Néanmoins, ses recherches ont été critiquées car de nombreux biais méthodologiques existent, notamment un effet d’entraînement, l’utilisation de stratégies de contrôle du champ visuel et de l’attention. Ce temps de réaction ainsi mesuré serait en fait un traitement de l’information plus complexe qu’il n’y paraît. 

Quant aux tests qui mesurent le temps d’inspection, ils ont consisté en un jugement sur la longueur de deux formes dont la présentation sur l’écran variait (Deary et Stough, 1996). Seul le temps de présentation du matériel est mesuré. Il est alors constaté que les sujets se différencient selon le temps d’exposition nécessaire pour pouvoir émettre un jugement correct, et que ce temps était corrélé avec le QI à hauteur de -0,55 (Kranzler et Jensen, 1989). En d’autres termes, plus le temps d’inspection est court, plus le QI est élevé et réciproquement. Néanmoins, si cette corrélation est élevée, elle n’est pas parfaite et il est impossible d’affirmer que cette mesure de vitesse de traitement par le temps d’inspection est synonyme du facteur g. Il est plutôt fort probable que ce temps soit seulement une composante du QI, en l’occurrence : la vitesse de perception. D’ailleurs, ce temps est beaucoup plus corrélé avec les épreuves de l’échelle de performance qu’avec celles de l’échelle verbale et n’est pas le plus corrélé avec le facteur g.

À retenir 

Les tests psychophysiques évaluant la qualité des perceptions sensorielles n’ont montré aucun lien, ni avec le QI, ni avec la réussite scolaire. D’autres tests ont voulu investiguer la vitesse de traitement de l’information. Certains se sont alors attardés à évaluer les temps de réaction à un stimulus mais ils n’ont montré que des corrélations assez faibles avec le QI. D’autres ont investigué le temps minimum de présentation nécessaire au jugement de deux stimuli simples. Ces derniers ont montré de meilleures corrélations, mais bien plus avec l’échelle de performance qu’avec l’échelle verbale. 
2. Les fonctions exécutives et la mémoire de travail

Les recherches en imagerie cérébrale ont montré que la résolution de tâches de raisonnement fluide Gf faisait intervenir les régions dorsolatérales bilatérales du cortex préfrontal lorsque les items faisaient appel à un raisonnement abstrait, alors que lorsqu’ils faisaient uniquement appel à l’analyse visuo-spatiale, l’activation se faisait davantage dans les régions frontales dorsolatérales droites associées à plusieurs aires de l’hémisphère droit (Prabhakaran et al., 1997). Cela signifie que les tâches de raisonnement font appel aux aires cérébrales dédiées aux fonctions exécutives. Toutefois, on ne peut pas dire que le facteur g corresponde aux fonctions exécutives (maintien de l’attention sur le but à atteindre tout en respectant les contraintes, inhibition, flexibilité, planification…) car cela signifierait que les différentes tâches les évaluant seraient étroitement corrélées avec le facteur g, ce qui n’est pas le cas. Il faut aussi noter que les tâches couramment utilisées pour évaluer une certaine fonction exécutive sont très décriées car elles sont de mauvaises mesures des fonctions exécutives et ne sont que très peu corrélées entre elles. 

Selon le modèle d’Engle et al. (1999), la mémoire de travail est constituée de la mémoire à court terme (stockage temporaire d’informations) et d’un système central exécutif (ou contrôleur attentionnel) dont le rôle est d’activer les traces mnésiques au sein de la mémoire à court terme, de maintenir ces traces durant la tâche et de bloquer les stimuli externes et internes distracteurs. La capacité de la mémoire de travail dépend donc à la fois de la capacité de la mémoire à court terme et de l’efficacité du système central exécutif. 

Relations entre les composantes de la mémoire de travail (d’après Engle et al., 1999 ; cité par Grégroire, 2019)

Selon Engle et ses collaborateurs (1999), les différences que l’on trouve entre les individus proviendraient de différences au niveau du système central exécutif et non des différences de stockage au sein de la mémoire de travail. Dans leurs recherches, ils montrent que la mémoire de travail et la mémoire à court terme sont deux entités différentes mais étroitement corrélées. Une fois prise en compte la variance partagée entre la mémoire de travail et la mémoire à court terme, aucune relation n’apparaît entre la mémoire à court terme et le facteur Gf (raisonnement fluide). En revanche, Gf est fortement corrélé avec la mémoire de travail, c’est-à-dire par la variance partagée par le système exécutif central. On pourrait alors conclure que le système exécutif central et le facteur g se recouvrent, voire se confondent. Néanmoins, cet isomorphisme n’est vrai que lorsqu’il n’y a pas de limite de temps pour la passation des tâches Gf. Dans le cas contraire, la mémoire de travail n’explique plus que 38% des résultats à ce type de tâches. Dans ce cas, les performances à Gf seraient déterminées par la mémoire de travail et par la vitesse de traitement. 

À retenir 

Même si les tâches très saturées en facteur g font grandement intervenir les fonctions exécutives, celles-ci ne sont pas pour autant des mesures de l’intelligence générale. En revanche, il semblerait qu’il y ait davantage de lien avec le contrôle exécutif central de la mémoire de travail. 

Sources

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Binet, A., Simon, T. (1905). Méthodes nouvelles pour le diagnostic du niveau intellectuel des anormaux. L’année Psychologique, 11, 191-244.

Deary I. J., Stough C. (1996).  Intelligence and inspection time : achievements, prospects and problems. American Psychologist, 51, p 599-608. 

Engle R. W., Tuholski S. W., Laughlin J. E., & Conway, A. R. A. (1999). Working memory, short-term memory, and general fluid intelligence: A latent-variable approach. Journal of Experimental Psychology: General, 128(3), 309–331.

Gardner, H. (1983). Frames of Mind: The theory of multiple intelligences. New-York: Basic Books. (Traduction française: Formes de l’Intelligence. Paris : Odile Jacob, 1996) 

Gardner, H. (1996). Les Intelligences Multiples. Paris : Retz. 

Grégoire J. (2009) . L'examen clinique de l'intelligence de l'enfant. Fondements et pratique du WISC-IV. Editions Mardaga. 

Jensen  A. R. (1987) . Individual differences in the Hick paradigm. In P.A. Vernon. Speed of Information-processing and Intelligence. Northwood, NJ : Ablex. 

Lautrey, J. (2004). Introduction à L’état de la recherche sur les enfants dits « surdoués ». CNRS UMR 8605 – Université Paris 5 

Lautrey, J. (2006). L’approche différentielle de l’intelligence. In Lautrey, J. (Ed.), Psychologie du développement et psychologie différentielle. Paris : PUF 

Lautrey, J. (2007). Pour l’abandon du QI : les raisons du succès d’un concept dépassé. In M. Duru-Bellat & M. Fournier (Eds.), L’intelligence de l’enfant – l’empreinte du social. Auxerre : Editions Sciences Humaines. 

Pagès, R. (2004). L’intelligence sociale ou les capacités d’analyse et de développement constructif des apports sociaux. Moscou.

Prabhakaran V, Smith JA, Desmond JE, Glover GH, Gabrieli JD., (1997). Neural substrates of fluid reasoning: an fMRI study of neocortical activation during performance of the Raven's Progressive Matrices Test. Cognitive Psychology, 33(1), p 43-63.

Prereira Da Costa, M. (2010). La place du QI dans les théories de l’intelligence appliquées aux enfants à haut potentiel. in Aider les enfants à haut potentiel en difficultés; Repérer et comprendre, évaluer et prendre en charge: Sous la direction de Tordjman, S. PUR.  

Spearman, C.E. (1904). General intelligence objectively measured and determined. American Journal of Psychology, 15, 201-209. 

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