L’ESSENTIEL

• À l’heure des mobilisations lycéennes, on peut s’interroger sur les liens entre les conditions de scolarité et la santé mentale des jeunes.

• Des études objectivent les difficultés psychologiques que connaissent nombre de jeunes, dès le collège, les filles davantage que les garçons.

• Ces données peuvent être mises en regard de résultats qui documentent leur ressenti concernant leur scolarité (pression, impact de Parcoursup, classes surchargées…).

Depuis la mi-septembre 2026, des dizaines de milliers de lycéens et étudiants se mobilisent en France pour réclamer des améliorations de leurs conditions d’enseignement : davantage de professeurs remplaçants, des emplois du temps plus adaptés à leurs besoins, un bâti en bon état, et une refonte du système d’affectation dans l’enseignement supérieur – Parcoursup, pointant les inégalités sociales au sein du système d’enseignement secondaire et à l’université.

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Leurs revendications illustrent un ressenti de pression scolaire et d’anxiété, attribué à un environnement d’apprentissage peu favorable au bien-être psychologique. Que nous disent les études sur ce sujet ? Comment va la santé mentale des jeunes en France, et quels liens avec leurs conditions de scolarité ?

Des enquêtes sur les difficultés psychologiques des collégiens et lycéens

La santé mentale des adolescents est décrite depuis les années 2000 au travers des enquêtes HBSC (Health behavior in School-Aged Children) et ESPAD (European School Survey Project on Alcohol and Other Drugs), rassemblées depuis 2018 sous la forme de l’enquête EnCLass. Édition après édition, celles-ci montrent un niveau élevé de difficultés psychologiques.

L’adolescence est par définition une période de transformation psychique, corporelle, sociale et le fait qu’elle soit synonyme de difficultés psychiques pour certains et certaines jeunes est connu.

Néanmoins, les résultats du suivi populationnel construit au travers de l’enquête Enclass montrent une évolution défavorable accélérée par la pandémie de Covid-19 – si, pendant les confinements toute la population était deux fois plus anxieuse et plus déprimée qu’auparavant, les adultes sont revenus à des niveaux de symptômes plus habituels après la fin de la pandémie. Pas les jeunes.

D’après les dernières données d’EnClass recueillies en 2024, 45 % des collégiens (scolarisés en sixième, cinquième et quatrième) rapportent au moins une plainte psychologique (déprime, irritabilité ou nervosité) plus d’une fois par semaine depuis au moins six mois, 32 % déclarent ressentir de la nervosité, 29 % de l’irritabilité et 21 % un sentiment de déprime.

Ce type de difficultés psychologiques est systématiquement plus élevé chez les filles et augmente avec l’âge. Chez les garçons, les niveaux de détresse psychologique semblent être en léger recul par rapport à l’édition EnClass 2022.

Chez les lycéens, la situation s’est plutôt détériorée : 19 % des lycéens ont un risque important de dépression, 20 % déclarent avoir eu des pensées suicidaires au cours des 12 mois précédents, 15 % ont fait une tentative de suicide à un moment de leur vie.

Chez l’adulte, des épisodes dépressifs et troubles anxieux plus fréquents entre 18 et 29 ans

Les difficultés psychologiques peuvent persister après la fin de la scolarité dans l’enseignement secondaire. Le Baromètre de Santé publique France révèle qu’en 2024, les jeunes de 18 à 29 ans sont le groupe d’adultes le plus touché par des épisodes dépressifs caractérisés – une personne sur cinq (21 %) était concernée au cours des 12 mois précédant l’enquête, près de 7 % rapportant un épisode dépressif sévère.

De manière similaire, le trouble anxieux généralisé est aussi plus fréquent chez les jeunes de 18 à 29 ans que dans d’autres groupes de la population : 8 % sont concernés.

Enfin, les jeunes de 18 à 29 ans sont aussi le groupe déclarant le plus de pensées suicidaires (8,6 % dans les 12 mois précédant l’étude) et de tentatives de suicide (6,7 % en ont déjà fait une au cours de leur vie). Ce dernier résultat est surprenant dans la mesure où les tentatives de suicide sont cumulatives et où les taux devraient augmenter avec l’âge.

Il pourrait indiquer que les jeunes, particulièrement concernés par des gestes suicidaires, s’en souviennent mieux que d’autres groupes. Un effet générationnel pourrait aussi exister, avec des jeunes nés au début des années 2000 plus touchés par des comportements suicidaires que des générations antérieures pour des raisons multiples – dégradation de l’état de santé mentale, augmentation de la pauvreté, influence de contenus diffusés sur les réseaux sociaux – il ne pourra être confirmé qu’à plus long terme.

La santé mentale des jeunes dégradée depuis le Covid-19

Les données de recours aux soins examinées confirment une dégradation de la santé mentale des jeunes depuis la pandémie de Covid-19 : en 2024, les jeunes filles de 11-17 ans et l’ensemble des jeunes de 18-24 ans étaient les groupes au sein desquels les recours aux urgences pour des gestes auto-infligés, dont des tentatives de suicide, étaient les plus élevés, les niveaux étant relativement stables depuis 2021.

Le taux d’hospitalisations pour des gestes auto-infligés était par contre plus élevé en 2024 qu’au cours des trois années antérieures, avec des niveaux particulièrement élevés chez les jeunes filles de 11-17 ans et les 18-24 ans des deux sexes.

Santé mentale des jeunes : le Covid-19 et les inégalités socioéconomiques en cause ?

Plus de cinq ans après la fin de la pandémie de Covid-19, les difficultés psychiques des adolescents et des jeunes adultes sont donc à des niveaux élevés en France, une tendance observée également dans d’autres pays. Le contexte de conflits armés en Ukraine et au Moyen-Orient, le changement climatique, et les contenus véhiculés par les réseaux contribuent certainement à ces niveaux de mal-être.

Mais l’aggravation des inégalités sociales pourrait également jouer également un rôle : en France, le taux de pauvreté est passé de 14 % de la population en 2016 à 15,4 % en 2024, c’est-à-dire le niveau le plus élevé depuis 30 ans, un niveau élevé toutefois équivalent à la moyenne de l’Union européenne. Le groupe le plus touché par la pauvreté – 30 % des personnes – est les familles monoparentales, au sein desquelles grandissent environ 25 % des adolescents en France.

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Pression, climat en classe, réforme du bac… quels impacts des conditions de scolarité ?

À côté de ces déterminants sociétaux et macro-économiques, quel est le rôle du contexte scolaire ? Les jeunes invoquent régulièrement le stress lié à Parcoursup, le système d’affectation dans l’enseignement supérieur qui se base sur les résultats obtenus au cours des deux dernières années de lycée.

La pression scolaire, sur fond d’inquiétudes plus larges concernant l’avenir scolaire et professionnel, fait partie des facteurs de stress pouvant augmenter le risque de symptômes d’anxiété et de dépression chez les jeunes. L’étude internationale Health Behavior in School-Aged Children (HBCS) menée sous l’égide de l’Organisation mondiale de la santé en Europe (OMS), en Asie Centrale et au Canada, montre que les élèves français ne sont pas ceux qui s’en plaignent le plus.

En revanche, ils font partie de ceux qui ont connu une évolution peu favorable au cours des dernières années, surtout les jeunes filles. En 2014, 40 % des jeunes filles de 15 ans en France rapportaient une forte pression scolaire, elles étaient 60 % 8 ans plus tard.

La pression peut venir des programmes scolaires à couvrir et des modes d’évaluation. Elle peut aussi refléter les conditions d’apprentissage et la possibilité pour les élèves de recevoir le soutien dont ils ont besoin de la part de leurs enseignants.

Les adolescents français se distinguent aussi par des niveaux de confiance dans leurs enseignants plus bas que la moyenne : 35 % des élèves de 15 ans disent être soutenus par leurs enseignants, par rapport à 42 % en moyenne. En parallèle, ils sont 48 %, par rapport à une moyenne de 53 %, à déclarer se sentir soutenus par leurs camarades.

Les enquêtes PISA (Programme international pour le suivi des acquis des élèves) confirment ces résultats – en 2022, 18 % des élèves français de 15 ans indiquaient que les professeurs ne s’intéressaient pas à la réussite de chacun des élèves, par rapport à 11 % en moyenne. Par ailleurs, la moitié des élèves français se plaignaient du bruit et de l’agitation en classe, et la France figurait dans la fourchette haute des pays dont les élèves avaient tendance à avoir moins confiance en eux et déclaraient plus fréquemment avoir peur de l’échec.

Ces tendances peuvent être rapprochées de l’augmentation du nombre d’élèves par classe au lycée d’enseignement général et technologique, de 27 par classe en 1990 à plus de 30 en 2023. On peut aussi s’interroger sur l’impact de la réforme du baccalauréat de 2018 qui, en supprimant les séries, a peut-être individualisé les parcours scolaires et éclaté les groupes classes, en isolant les élèves et en rendant plus difficile la possibilité de trouver du soutien auprès de leurs camarades. Une hypothèse sur laquelle devraient se pencher de futurs travaux de recherche pour l’infirmer ou la confirmer.

Prendre aussi en compte la baisse relative des moyens de l’enseignement

La pression scolaire vient aussi de la perception de ce qui se passe après le lycée. Si, en 2024, près de huit bacheliers sur dix ont poursuivi leurs études dans l’enseignement supérieur, environ 35 % des étudiants inscrits en licence seulement décrochent un diplôme en trois ans et 55 % quittent l’université sans diplôme, ces taux étant respectivement de 45 et 40 % dans l’Union européenne.

Enfin, si la France investit en moyenne autour de 15 000 dollars US par élève (ce qui équivaut actuellement à environ 13500 euros) tout au long de sa scolarité, ce qui correspond à environ 5 % du produit intérieur brut, des montants comparables aux moyennes observées dans les pays de l’OCDE, cet investissement est resté stable entre 2015 et 2022, alors que le nombre d’étudiants a augmenté de 20 % au cours de la même période. Ceci s’est traduit par une diminution relative de la part des financements publics pour l’enseignement supérieur, passé de 80 % en 2015 à 75 % en 2022.

Cette baisse relative des moyens investis dans l’enseignement secondaire et supérieur pourrait se traduire par la dégradation des conditions d’apprentissage constatées par les élèves – professeurs non remplacés, baisse de l’attractivité des concours d’enseignants entraînant l’emploi d’enseignants contractuels peu formés, problèmes d’affectation des milliers de bacheliers faute de places dans l’enseignement supérieur.

La santé mentale des jeunes est directement liée aux environnements dans lesquels ils grandissent, physiques et virtuels, et le système scolaire dans lequel ils évoluent influe indéniablement sur leur vécu, le niveau de stress, et le sentiment d’injustice et d’inquiétude que nombre d’entre eux expriment.

Les raisons pour lesquelles les lycéens se mobilisent pourraient bien être, au moins en partie, les mêmes que celles pour lesquelles leur santé mentale s’est dégradée au cours des dernières années.

Maria Melchior est adhérente de la FCPE (association de parents d’élèves) et membre du conseil d'administration de l’Ecole des Parents et des Educateurs. Elle a reçu des financements de l’Union européenne, de l’Agence Nationale de la Recherche, et de l’Institut national du cancer.

Camille Davisse-Paturet a reçu des financements de l'Institut pour la Recherche en Santé Publique (IReSP).

KEY TAKEAWAYS

• A study highlights that consumers who have experienced discrimination are more likely to turn to AI-based recommendations rather than human advice.

• The fear of being judged or feeling embarrassed can lead people to use AI.

• If AI systems are themselves biased, they risk exacerbating the very discrimination that consumers were trying to escape.

What should you cook for dinner on a budget of 20 euros when you have a guest with a gluten intolerance? A shopper might ask a shop assistant for advice or consult, for example, Hopla, the AI-powered shopping assistant launched by French supermarket chain Carrefour. Behind this very ordinary everyday choice lies a broader question: when faced with a recommendation, who do we trust more? A human being or an AI?

Recent research – on decision-making processes, the impact of errors, etc. – has highlighted a clear and well-established trend: people tend to prefer other people (as opposed to AI systems). This phenomenon, known as “algorithm aversion”, has been widely documented, even when algorithms objectively demonstrate better performance.

However, this preference is not universal. Our research highlights that it can be reversed in a common context: in facing discrimination on platforms and offline in services ranging from car dealership to financial consultancy. More specifically, consumers who are victims of discrimination – particularly in public places – are significantly more likely to turn to AI-based recommendations rather than human advice even in a subsequent domain fully independent of the discrimination domain!

What is the emotional mechanism behind this shift? Embarrassment. When people feel socially judged or treated unfairly because of an irrelevant personal attribute, they seek refuge in systems perceived as “neutral and free from bias”.

How does this mechanism work? What does this mean for the organisations concerned? And what does it reveal about the hidden drivers behind the adoption of AI?

Implicit discrimination

Discrimination in consumer contexts is by no means rare. Studies show that certain groups face less favourable conditions than others when it comes to similar services, for example in terms of access to credit or insurance. Beyond their economic consequences, these experiences have significant psychological repercussions. They increase stress, undermine the sense of fairness, and influence future behaviour.

It is important to clarify what discrimination means in a market context. A market, in the broadest sense, refers to any setting where consumers interact with service providers, be it a car dealership, a restaurant, a bank or a healthcare platform. Within these spaces, differential treatment is not inherently discriminatory. For example, a VIP customer receiving premium service is treated differently on the basis of a relevant commercial criterion.

Discrimination, however, occurs when the factor used to differentiate is irrelevant and illegitimate, such as skin colour, ethnic origin, or gender. What makes it particularly insidious is that it can be hidden, implicit or even unintentional, whilst causing real psychological harm to those who suffer it.

An AI system ‘devoid of emotions’

As part of a field studywe conducted under real-world conditions, “agents” – who were in fact people involved in the research project (i.e. confederates) – assessed loan applications on a university campus using almost identical questionnaires; almost because one version of the questionnaire included an additional question asking participants to self-assess their skin colour (an element by design to evoke discriminatory feelings).

All applicants were subsequently rejected; those who had been asked the question about skin colour reported feeling that they had been discriminated against (phase 1). During the follow-up data collection, carried out at a later date, all participants were offered the choice between a human assessor and an AI assessor (phase 2).

A significantly higher proportion of those who felt they had been discriminated against in the first phase (compared with those who did not feel they had been discriminated against in that same phase) chose, in the second phase, to be assessed by the AI system, perceived to be “devoid of emotions and biases”.

Feeling of embarrassment

Consumers who have experienced discrimination appear significantly more likely to rely on AI-based recommendations than on human advice. In other words, aversion to algorithms can turn into a preference for them, also known as “algorithm appreciation”. This shift can be explained by a specific psychological mechanism: embarrassment. This social emotion arises when individuals feel they are being judged negatively by others.

In our experiments, participants exposed to discriminatory situations reported higher levels of embarrassment, and this emotion directly influenced their subsequent choices. The more embarrassed they felt, the more they sought to limit human interactions.

In this context, AI appears to be a safer alternative.

#AI is perceived as being more neutral

Compared to human beings, algorithmic systems are perceived as more neutral, more objective and less prone to bias or prejudice.

The reality is more complex. Algorithms can be biased, depending on the data and training they receive. Yet many people continue to regard them as neutral and objective. In this context, it is these perceptions that matter most. Opting for AI allows consumers to reduce the risk of feeling that they are once again being judged or treated unfairly. This effect depends on the context in which decisions are made. We find that it is particularly pronounced in public situations, when choices are visible to others. By contrast, when decisions are made in private, this effect (i.e. preference for AI systems vs. human ones) weakens considerably.

Previous social experiments

These findings shed new light on the adoption of AI. They suggest that the use of automated systems is driven not only by considerations of efficiency or performance, but also by psychological needs shaped by past social experiences.

For businesses, the implications are significant. In sectors where interactions may be perceived as sensitive – such as banking, healthcare, or customer service in general – offering AI-based alternatives can help some consumers feel more at ease. For these individuals, AI is not merely a technological tool; it becomes a means of escaping social judgement and regaining control following negative experiences.

At the same time, these findings come with an important caveat: if AI systems are themselves biased – trained on biased data or designed without regard for equity – they risk reproducing, or even amplifying, the very discrimination that consumers were trying to escape. Even more seriously, this type of discrimination often goes unnoticed because it is hidden and difficult to detect. The roll-out of AI as a “safe” alternative only makes sense if that safety is real, and not merely perceived.

As AI becomes increasingly integrated into everyday life, understanding these mechanisms will be essential for designing more inclusive and adaptive customer experiences.

A weekly e-mail in English featuring expertise from scholars and researchers. It provides an introduction to the diversity of research coming out of the continent and considers some of the key issues facing European countries. Get the newsletter!

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.

Dans ce webinaire organisé par Normandie pour la Paix et The Conversation France, trois spécialistes partagent leur expérience du terrain, de l’Afghanistan à l’Ukraine, en passant par le Haut-Karabakh.

Comment mener des recherches dans ces contextes ? Comment faire face aux difficultés rencontrées sur place et au retour ? Comment maintenir les liens avec les personnes rencontrées et partager les résultats de ses recherches ?

Pour en discuter, trois spécialistes croisent leurs expériences : Pierre Micheletti, médecin, écrivain et universitaire, président d’honneur d’Action contre la Faim et président de SOS Méditerranée ; Anita Khachaturova, docteure de l’Université libre de Bruxelles et spécialiste du Caucase du Sud ; et Romain Huët, ethnographe à l’Université Rennes 2, ayant travaillé en Syrie et en Ukraine en temps de guerre.

Un webinaire animé par Grégory Rayko, chef de la rubrique International de The Conversation France.

L’ESSENTIEL

• Depuis les années 1970, on pensait que la Terre avait connu un épisode d’apport tardif de matériel par l’intermédiaire des météorites : la théorie du « vernis tardif ».

• Une nouvelle étude vient remettre en cause cette théorie.

• Ce résultat permet une nouvelle vision de l’accrétion de la Terre, de la Lune et des autres planètes telluriques du système solaire.

La Terre s’est formée il y a 4,5 milliards d’années, par une succession de collisions entre des météorites. Il a été proposé dans les années 1970 que la Terre ait connu un épisode d’apport tardif de matériel par l’intermédiaire des météorites (aussi appelé « vernis tardif » ou late veneer, en anglais) à la fin de sa formation.

En effet, les scientifiques avaient alors observé que le manteau terrestre présentait des teneurs en certains éléments (les éléments hautement sidérophiles, avec une forte affinité pour le fer, tels que l’or et le platine) qui ne semblaient pouvoir être expliquées que par une arrivée tardive de météorites, une fois la planète refroidie. Cet apport de matériel afin d’expliquer les abondances en éléments hautement sidérophile du manteau terrestre a été utilisé afin de proposer que les éléments indispensables au développement de la vie tels que le carbone et l’hydrogène aient été apportés au même moment. Cette hypothèse permettait donc de résoudre deux des grandes questions de la géochimie simultanément.

Notre étude, publiée dans Science Advances, propose un autre scénario dans lequel les conditions extrêmes qui régnaient lors de la formation de la Terre permettent d’expliquer les teneurs en éléments hautement sidérophiles du manteau, sans avoir recours à un apport tardif massif de matériel. Si le vernis tardif n’a pas lieu, ou n’est pas aussi abondant que proposé précédemment, il devient difficile d’expliquer l’arrivée sur Terre des ingrédients nécessaires au développement de la vie par ce biais. Ainsi, notre étude propose, par extension, que ceux-ci aient été présents sur Terre dès le début de la formation de notre planète.

Dans cette étude, nous avons recréé au laboratoire les conditions de pressions et de températures extrêmes de la différenciation terrestre, qui sont de l’ordre de plusieurs centaines de milliers de fois la pression atmosphérique et plusieurs milliers de degrés Celsius. En effet, lors de sa formation, notre planète était couverte d’un océan magmatique d’une profondeur de plus de 1 500 kilomètres au sein duquel les éléments chimiques se sont séparés en fonction de leurs affinités pour le métal ou le magma. C’est ainsi que se sont formés les deux principaux réservoirs terrestres que sont le noyau métallique et le manteau silicaté. Cette différenciation noyau-manteau, qui a duré plusieurs dizaines de millions d’années, est fondamentale dans l’histoire de la Terre, car une fois achevée, les échanges chimiques ne sont plus possibles.

Pour reproduire les conditions de la formation terrestre, nous avons utilisé des cellules à enclumes de diamants couplées à un chauffage laser. L’analyse des échantillons synthétisés a mis en évidence le rôle prépondérant de la température sur le partage entre le noyau et le manteau des éléments hautement sidérophiles étudiés (l’or, le rhénium, le palladium, l’iridium et l’osmium). En effet, aux conditions de la formation du noyau terrestre, ces éléments sont bien moins sidérophiles, et voient leur affinité pour les silicates augmenter. En utilisant des modèles numériques de formation de la Terre, cette étude montre que les teneurs mantelliques de ces éléments peuvent être expliquées par les effets de hautes températures qui avaient lieu lors de la différenciation terrestre.

Ce résultat permet une nouvelle vision de l’accrétion de la Terre, de la Lune et des autres planètes telluriques du système solaire sans faire appel à un important vernis tardif. Il s’agit d’une avancée majeure, car le vernis tardif avait été proposé depuis plusieurs décennies comme vecteur d’éléments volatils indispensables au développement de la vie. Nous proposons donc que les éléments tels que l’eau et le carbone aient été présents très tôt dans l’histoire de la Terre, et non apportés une fois la différenciation terminée.

Ingrid Blanchard a reçu des financements de la Deutsche Forschungsgemeinschaft, de European Union’s Horizon 2020 research and innovation program

Imaginez un ordinateur capable de percevoir que vous êtes fatigué, frustré ou enthousiasmé, et d’adapter son comportement en conséquence. C’est exactement ce que promet l’« informatique affective ». Ce champ de recherche désigne l’ensemble des technologies conçues pour détecter, interpréter et simuler les émotions humaines. En d’autres termes : des systèmes en mesure de capter nos états intérieurs afin de mieux interagir avec nous.

L’expression « informatique affective » est née en 1997, sous la plume de Rosalind Picard, chercheuse au MIT. Dans son ouvrage fondateur, elle pose une question simple en apparence : pourquoi les ordinateurs, si puissants pour traiter de l’information, sont-ils si maladroits face aux émotions humaines ? Picard fait le pari que des machines capables de reconnaître et d’exprimer des affects pourraient devenir de bien meilleurs partenaires pour les êtres humains.

Le mot « affective » est emprunté à la psychologie, où il désigne tout ce qui relève de l’affect, du ressenti, des états émotionnels. Accolé à « informatique », il crée une tension productive : celle d’une discipline qui cherche à mettre le calcul au service de ce qu’il y a de plus imprévisible chez l’être humain.

Comment ça fonctionne concrètement ?

Les systèmes d’informatique affective s’appuient sur plusieurs types de signaux. Le plus répandu est l’analyse des expressions faciales : des caméras capturent les micromouvements du visage, que des algorithmes traduisent en émotions supposées (joie, surprise, tristesse, colère…).

Ces catégories d’émotions « de base » ont été théorisées dès les années 1990 par le psychologue Paul Ekman, dont les travaux ont largement inspiré les systèmes actuels de reconnaissance faciale. Mais d’autres canaux sont également exploités pour analyser les émotions : le ton de la voix, le rythme cardiaque, les mouvements du corps ou encore les variations de la conductance électrique de la peau, indicateur physiologique du stress.

Ces données sont captées en temps réel à travers les capteurs intégrés à nos appareils : la caméra de l’ordinateur, le microphone du téléphone ou les capteurs physiologiques d’une montre connectée. Elles sont ensuite traitées par des modèles d’apprentissage automatique entraînés à reconnaître des configurations récurrentes associées à des états émotionnels.

Concrètement, ces modèles ont été exposés à des milliers, parfois des millions d’exemples : une position précise de sourcils correspond à de la surprise, un tremblement de voix à de l’anxiété et une accélération du rythme cardiaque à du stress. Le système apprend à associer ces configurations à une émotion, puis applique ce qu’il a appris à de nouvelles situations.

En d’autres termes, le système ne « ressent » rien : il calcule des probabilités. Il estime, à partir de signaux mesurables, que vous exprimez très probablement de la satisfaction ou que vous semblez concentré plutôt qu’ennuyé.

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Des usages déjà bien présents dans notre quotidien et des applications plus inattendues

L’informatique affective s’est glissée dans des outils que beaucoup d’entre nous utilisent au quotidien, parfois sans le savoir.

Par exemple, les plateformes de visioconférence intègrent désormais des modules capables d’analyser l’attention des participants. Certains outils de formation en ligne s’en servent pour ajuster le rythme d’un cours en fonction de l’engagement détecté chez les apprenants. Les assistants vocaux, eux, commencent à moduler leurs réponses selon le ton perçu dans la voix de l’utilisateur.

Au-delà des réunions en ligne, l’informatique affective investit des domaines plus surprenants. Dans le secteur automobile, des systèmes embarqués détectent la somnolence du conducteur à partir de l’analyse de son regard, déclenchant une alerte avant qu’un accident ne survienne (le dispositif GSR2 rend obligatoire un système de surveillance active de l’attention du conducteur dans les véhicules neufs depuis juillet 2026).

Dans le domaine culturel, des musées expérimentent des installations qui s’adaptent aux réactions émotionnelles des visiteurs. C’est le cas du musée Munch à Oslo (Norvège), qui a co-développé avec des chercheurs une expérience dans laquelle un système d’informatique affective analyse les expressions faciales des visiteurs devant les œuvres et leur remet en souvenir une carte postale visualisant leurs données émotionnelles.

Dans la santé, des outils thérapeutiques aident des patients atteints de troubles de la communication à mieux déchiffrer les signaux émotionnels de leur entourage. C’est notamment le cas pour les enfants autistes, pour lesquels des robots sociaux intégrant des technologies de reconnaissance des émotions ont été développés afin d’améliorer leurs interactions sociales.

Ce que ce terme dit de notre époque

Si l’expression « informatique affective » commence à entrer dans le langage courant, c’est parce qu’elle reflète une transformation profonde de notre rapport aux machines. Né dans les laboratoires de recherche à la fin des années 1990, le concept a longtemps circulé dans les seules sphères académiques. Pendant longtemps, le grand public considérait l’ordinateur était un outil purement logique : on lui donnait des instructions, il exécutait. Avec l’informatique affective, la machine devient un interlocuteur capable de tenir compte de notre humeur, de notre niveau de fatigue, de notre engagement.

Ce glissement dit quelque chose d’essentiel sur nos attentes vis-à-vis des technologies : nous ne voulons plus seulement qu’elles soient efficaces, nous voulons qu’elles soient attentives. L’informatique affective est le nom donné à cette ambition, celle de machines qui cherchent à s’adapter à l’humain qui se trouve en face d’elles, déplaçant une frontière que l’on croyait stable : celle qui sépare le monde du calcul du monde du ressenti.

La série « L’envers des mots » est réalisée avec le soutien de la délégation générale à la langue française et aux langues de France du ministère de la culture.

Charlotte De Sainte Maresville a reçu des financements de ANR dans le cadre du projet France relance 2030.

L’ESSENTIEL

• Les outils étaient jusqu’à présent bien distincts de l’être qui les utilisait.

• Aujourd’hui, l’émergence des systèmes d’intelligence artificielle grand public brouille les pistes : nos souvenirs et nos décisions sont souvent intimement liés à nos traces numériques tandis que les systèmes informatiques modernes se nourrissent de nos données.

• Considérer un effacement progressif de cette frontière conceptuelle permet de changer les termes des débats et des réflexions autour de l’essor de l’IA.

Il existe quelque chose d’étrangement rassurant dans la manière dont nous continuons à parler de l’intelligence artificielle. Comme si la géométrie fondamentale de cette relation avait déjà été tracée une fois pour toutes. D’un côté, les êtres humains. De l’autre, les machines.

Pourtant, les machines deviennent plus rapides, plus convaincantes, plus autonomes ; les humains s’adaptent, résistent, ou finissent peut-être par s’effacer un peu. Mais la frontière qui sépare les deux demeure remarquablement peu interrogée, comme si sa permanence allait de soi.

Et pourtant, à mesure que nous vivons avec ces systèmes, quelque chose de plus ambigu commence à apparaître.

Une interaction avec les systèmes artificiels de plus en plus internalisée

La particularité de l’intelligence artificielle contemporaine réside précisément dans son refus de rester à l’extérieur de nous-mêmes.

Les outils d’autrefois occupaient une place relativement simple dans nos existences. Un marteau prolongeait la main. Un télescope étendait la portée du regard. Un ordinateur facilitait le calcul. On les utilisait tout en restant solidement ancré dans son identité propre.

L’intelligence artificielle vient troubler cet équilibre. Peu à peu, l’interaction cesse de paraître cognitivement extérieure. La mémoire se disperse dans des archives numériques auxquelles nous revenons sans cesse. Les décisions émergent d’une négociation continue avec des algorithmes capables d’anticiper nos préférences (à l’image des systèmes de recommandation déployés sur les grandes plateformes numériques) avant même que celles-ci ne se soient entièrement formées.

Les systèmes fondés sur le dialogue argumentatif illustrent cette transformation en intégrant les réactions de l’utilisateur dans un processus itératif de justification et de révision des recommandations : la réflexion peut désormais se déployer au travers d’échanges avec des agents conversationnels. En somme, la pensée humaine emprunte de plus en plus souvent des structures artificielles avant de revenir vers nous, subtilement transformée.

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Dans le même temps, les systèmes artificiels se nourrissent d’immenses quantités de traces de l’expérience humaine. Les modèles de langage y découvrent les multiples formes d’expression des émotions et acquièrent la capacité d’en interpréter les nuances. Ils en ont appris les indices linguistiques, les nuances affectives et les contextes d’expression, jusqu’à reconnaître des états émotionnels complexes dans les interactions textuelles. Ils assimilent les traces de l’expérience humaine sans jamais relever de l’expérience humaine elle-même.

Ce qui apparaît alors est un « espace liminal » : un territoire où il n’y a ni fusion véritable ni séparation nette, mais un état intermédiaire, fluide, dans lequel les catégories qui structuraient autrefois nos interactions perdent progressivement leur évidence.

L’humain devient partiellement artificiel à travers l’externalisation graduelle de sa cognition, de sa perception et de son action. La machine, quant à elle, absorbe le langage, les mouvements, les comportements et les affects humains au fil même de l’interaction. Autour d’eux, l’environnement commence lui aussi à se transformer, acquérant une nature hybride qui lui est propre.

Aucune de ces catégories ne disparaît complètement. Mais aucune ne ressort intacte de la rencontre.

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Les technologies d’augmentation des capacités humaines : au cœur de cette ambiguïté

Une personne munie d’une prothèse adaptative est accompagnée par un dispositif qui ajuste continuellement son comportement à ses mouvements et à ses intentions. Cette logique d’adaptation s’étend aujourd’hui aux prothèses motorisées du membre inférieur, capables d’ajuster leur assistance à la dynamique de la marche.

Au-delà de la compensation d’une fonction perdue, les robots portables prolongent le corps en lui offrant de nouvelles possibilités d’action, parfois au moyen de membres supplémentaires directement contrôlés par l’utilisateur.

D’autres approches privilégient une collaboration étroite entre l’humain et des bras robotiques portés sur le corps afin d’assister l’exécution de tâches complexes.

Enfin, les systèmes cognitifs prédictifs exploitent les données produites en continu par l’utilisateur pour anticiper certains de ses états ou besoins et adapter leur fonctionnement en conséquence.

La pensée, le mouvement et la perception commencent à circuler simultanément entre des couches biologiques et artificielles. L’agentivité déborde progressivement les limites du corps pour se distribuer dans des systèmes qui anticipent, répondent et s’adaptent en retour. Et le cerveau, lentement, redéfinit ce qu’il considère comme faisant partie du corps et du soi.

Ce qui émerge n’est alors ni entièrement humain ni entièrement artificiel, mais une condition plus fluide, continuellement reconstruite à travers l’interaction avec la machine et l’environnement qui l’entoure.

Les machines transforment aussi notre environnement

La réalité virtuelle et la réalité augmentée offrent sans doute l’expression la plus visible de cette transformation de l’environnement. Dans ces univers immersifs, le corps demeure physique tandis que la perception s’ancre dans un monde généré computationnellement. La présence cesse de coïncider parfaitement avec l’espace matériel. L’environnement lui-même acquiert une qualité « liminale », suspendue quelque part entre réalité tangible et construction artificielle.

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Pourtant, une grande partie des discussions actuelles autour de l’intelligence artificielle continue de se concentrer sur l’intelligence, la conscience ou le remplacement de l’humain. Ces questions sont certes importantes, mais elles ne sont peut-être pas les plus profondes.

La transformation essentielle n’est pas dans un éventuel remplacement de l’humain

La transformation principale réside dans l’effacement progressif des frontières conceptuelles au moyen desquelles les sociétés modernes ont longtemps organisé leurs relations avec les machines et avec leur environnement.

Et c’est peut-être cela qui confère à l’intelligence artificielle contemporaine son étrange mélange de fascination et d’inquiétude. L’interaction ne modifie pas seulement nos habitudes ou nos comportements. Elle commence à déstabiliser les catégories mêmes à travers lesquelles nous avons traditionnellement compris ce que nous sommes, ce que sont nos machines et ce que sont les mondes que nous habitons.

Les collaborations futures entre psychologues, neuroscientifiques, informaticiens et artistes seront essentielles pour explorer cet espace liminal. Comprendre comment il transforme le cerveau humain, les comportements individuels et les dynamiques sociales constitue une étape nécessaire si nous souhaitons développer une intelligence artificielle conçue comme une entité de collaboration plutôt que comme une entité de compétition.

Les auteurs remercient Shotaru Oku et l’équipe d’Evision Tokyo pour leur collaboration artistique de longue date, marquée par la réalisation conjointe de spectacles et d’œuvres cinématographiques immersives, ainsi que pour les échanges qui ont enrichi les travaux présentés dans cet article.

Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.