Le social vu par les neurosciences cognitives

Ce nouveau champ des neurosciences sociales ou neurosciences cognitives sociales s’intéresse à la manière dont l’individu perçoit, se représente et régule l’aspect social de ce qui l’entoure (Adolphs, 2010). Les méthodes « classiques » de neurosciences (dont la comparaison avec les animaux pour cibler les spécificités dues à l’espèce humaine) sont appliquées pour étudier par exemple les déficits liés aux comportements sociaux, comme pour l’autisme et les neurones miroirs, vaste champ d’investigation actuellement, ou pour la compréhension des comportements des individus à l’intérieur de groupes sociaux, ce qui rejoint la neuro-économie et ses dérives, par exemple ce qui a trait à la théorie de la décision économique. Il y a là en germe la volonté de comprendre pourquoi l’être humain est si fondamentalement social par rapport aux autres espèces animales.

Le concept du « cerveau social » (social brain) reprend l’idée de trouver dans le cerveau certaines structures responsables des comportements sociaux de l’individu (Adolphs, 2010). Ce concept est aujourd’hui dépassé même s’il a perduré depuis deux décennies dans les études portant sur la cognition sociale, et qu’on le retrouve encore dans certains écrits scientifiques.

« L’autisme apparaît aujourd’hui comme une pathologie de l’interaction sociale » (Ehrenberg, 2008) puisqu’il manquerait aux autistes la théorie de l’esprit (theory of mind, l’ensemble des processus par lesquels chacun postule, chez autrui, l’existence d’états mentaux internes, ce qui revient à savoir ce que l’autre pense ou comment il va agir) et la faculté d’utiliser les neurones miroirs. Ces neurones miroirs, ou plutôt ce système neuronal situé dans l’aire de Broca, est activé lorsque la personne observe un geste chez quelqu’un et l’imite. Les schizophrènes seraient aussi touchés par ces problèmes de sociabilité. Certains chercheurs vont jusqu’à accorder aux neurones miroirs le rôle de « base biologique de la cognition sociale » (Ehrenberg, 2008 ; voir aussi Tiberghien, 2002).

 

Cet article de blog est un développement du Dossier d’actualité Veille & Analyses IFÉ n° 86 (septembre 2013) : « Neurosciences et éducation : la bataille des cerveaux ». Vous trouverez la liste des articles de blog associés à ce Dossier sur la page de présentation et les références correspondantes regroupées dans notre bibliographie collaborative qui comprend les références complètes et les accès éventuels aux articles cités (libres ou payants selon les abonnements électroniques de votre institution).

La guerre des sciences

La bataille portant sur la nature et le contrôle des variables utilisées lors des expérimentations neuroscientifiques a fini par donner lieu à une véritable guerre ayant comme objets la preuve et la légitimité scientifiques des différents types de recherches (sciences naturelles versus sciences humaines) dans le domaine de l’éducation. D’après Ansari et al. (2012), la plupart des neuroscientifiques sont soit ignorants des recherches actuelles en éducation, soit les sous-estiment. Une phrase comme « Je dis aux éducateurs : ne prenez pas les enfants pour des têtes vides que vous allez remplir » (Dehaene, 2012) montre que l’image que l’auteur a du métier d’enseignant ne semble pas tenir compte de la formation des enseignants et des recherches en éducation depuis les années 1970, voire depuis le modèle du « vase vide » dénoncé par Rousseau. Un autre exemple du même auteur concerne l’apprentissage de la lecture et de l’arithmétique : il préconise que « l’école maternelle de demain pourrait être une école dans laquelle il y aurait de nombreux jeux cognitifs », comme des jeux de course ou des jeux phonologiques, à savoir des jeux de rimes et de comptine (Dehaene, 2012). Rassurons-nous, ceci est depuis de nombreuses années au programme de la petite section (« Jouer avec les formes sonores de la langue : écouter et pratiquer de petites comptines très simples qui favoriseront l’acquisition de la conscience des sons (voyelles en rimes essentiellement) »). Pour lui, ces jeux, qui ne sont pas forcément utilisés dans les familles défavorisées, devraient l’être en classe, afin que « la préparation des enfants aux mathématiques et à la lecture [change] fondamentalement ».

Pour les chercheurs en éducation, et plus largement en sciences humaines, « deux attitudes s’opposent […] : les uns rejettent en bloc tout rapport avec des sciences qui sont perçues comme des formes modernes de naturalisation de l’esprit que les sciences sociales ont traditionnellement combattues ; les autres prétendent que plus rien ne peut désormais se penser et se faire dans les sciences humaines et sociales si l’on ne s’appuie pas sur les acquis fondamentaux des sciences du cerveau et de la cognition. » (Lahire, 2013).

Du côté des enseignants et des professionnels de l’éducation, un manque de connaissance des résultats expérimentaux en neurosciences les conduit bien souvent (comme les autres citoyens) à tirer des conclusions hâtives et user et abuser des neuromythes puisqu’on l’a vu, la frontière est souvent difficile à poser entre résultats scientifiques et extrapolations. Une autre conséquence de ces méconnaissances est le manque de recul et de regard critique dans l’évaluation des différentes sources d’informations (Tardif & Doudin, 2011). D’après Bruer (2002), les sciences de la nature doivent jouer un rôle actif dans la présentation de leur travaux afin d’éviter dérives et imprécisions de la part des enseignants, des politiques, des médias et du public en général.

 

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Le point de vue de l’Inspection générale sur deux expérimentations

Un récent rapport de l’Inspection générale de l’Éducation nationale (« Évaluation de la mise en œuvre, du fonctionnement et des résultats des dispositifs “PARLER” et “ROLL” », Bouysse & Pétreau, 2012) interroge et met en garde contre l’utilisation de la classe comme laboratoire de recherche, en prenant comme exemple deux expérimentations conduites en lecture à l’école primaire, depuis 2005 sous diverses formes pour la première (« Parler, apprendre, réfléchir, lire ensemble pour réussir », voir également Bressoux & Zorman, 2009) et depuis 2010 pour la seconde, le « Réseau des observatoires locaux de la lecture ». Ces expérimentations utilisent une méthode dite « scientifique » et se basent entre autres sur les résultats du « National Reading Panel ».

L’Inspection générale constate notamment le décalage entre cet entraînement à la lecture et le programme à appliquer, une différentiation de l’enseignement non adaptée à l’élève car limitée à un seul dispositif pour tous et dont seul le rythme change, une évaluation prévue mais sans description précise des pratiques réellement mises en œuvre, de fortes contraintes organisationnelles, la limitation d’un des dispositifs aux seuls élèves en difficulté. La conclusion du rapport déplore le manque de débat autour des expérimentations avant leur mise en place et l’absence de réflexion sur les conséquences en cas d’échec : « les élèves ne peuvent être réduits à un statut de “cobayes” sur lesquels on exerce une action pour en voir les effets. […] Au terme de cette étude, il apparaît que notre ministère gagnerait à engager une réflexion sur ce que l’on pourrait nommer une “éthique des expérimentations” ».

 

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Nos multiples mémoires

Pour Francis Eustache, directeur de recherche à l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (INSERM), la mémoire est formée de cinq systèmes : une mémoire à court terme ou de travail, une mémoire à long terme plus complexe comprenant une mémoire procédurale (mémoire des automatismes), une mémoire perceptive (qui identifie des stimulus), une mémoire sémantique (mémoire des connaissances générales sur le monde au sens large, sur les concepts), une mémoire épisodique (la plus sophistiquée, la mémoire des souvenirs). Ces mémoires travaillent en interaction et non pas de façon isolée, elles ne sont pas figées car elles se modifient au fil du temps et des expériences. Ce vaste réseau permet de créer l’information en transformant des souvenirs en éléments sémantiques.

Le concept de mémoire de travail est défini par Eustache et Desgranges (2010) comme « un système mnésique responsable du traitement et du maintien temporaire des informations nécessaires à la réalisation d’activités aussi diverses que la compréhension, l’apprentissage et le raisonnement. Ce modèle postule l’existence de deux sous-systèmes satellites de stockage (la boucle phonologique et le calepin visio-spatial) coordonnés et supervisés par une composante attentionnelle, l’administrateur central ». La mémoire de travail recouvre aujourd’hui le concept de mémoire à court terme car elle ne se contente pas d’être une voie de passage temporaire des informations sensorielles vers la mémoire à long terme, elle est également un espace de travail entre l’environnement et la mémoire à long terme. À cet espace s’ajoute un troisième système de stockage, le « buffer » épisodique, un tampon qui traite et oriente les informations multimodales provenant de différentes sources.

Nous tentons ci dessous de représenter ces systèmes de mémoire.

 

mémoire long terme

 

mémoire court terme

 

 

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L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est une discipline touchant de nombreux domaines : linguistique (comme la reconnaissance de la parole), robotique (par exemple l’étude des interactions cerveau-machine en vue de commander directement une prothèse à partir du cerveau), informatique (systèmes anti-spams), vision artificielle, etc. À l’origine de l’intelligence artificielle (terme datant de 1956) se trouve l’hypothèse que les processus de pensée sont mécanisables et peuvent être simulés par ordinateur. L’intelligence humaine peut être décrite, à partir de cette hypothèse, comme « le produit d’un ensemble de lois, complexe mais fini, et […] chaque opération du système nerveux est identique à une séquence d’opérations élémentaires » (Tiberghien, 2002).

Derrière cette définition se trouve l’idée que la modélisation du cerveau se fait grâce à des symboles censés rendre compte des représentations mentales. Ces symboles, manipulés par les ordinateurs, ont un sens (une réalité sémantique) qui est formalisé par le langage utilisé par le programmateur (Varela, 1997).

D’autres modèles se sont développés en intelligence artificielle, comme celui des réseaux de neurones dans les années 1980 : c’est le connexionnisme. Des neurones artificiels interconnectés forment l’unité de base du réseau et traitent l’information reçue par les autres neurones et l’environnement. Ces réseaux peuvent « apprendre » de leurs erreurs par comparaison statistique avec les réponses attendues. Les systèmes hybrides intégrant et dépassant les approches symbolique et connexionniste semblent actuellement s’imposer.

 

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Les cellules gliales : indispensables au fonctionnement et à la survie des neurones

Les cellules gliales sont des cellules de soutien, électriquement silencieuses, qui représentent 50 % à 90 % des cellules du système nerveux selon les sources. Indispensables à la survie des neurones, elles sont impliquées dans leur fonctionnement puisqu’elles participent à la réparation des liaisons synaptiques, en leur procurant leur « nourriture », en accélérant la conduction nerveuse. On distinguent 4 types de cellules dans la glie centrale (tissu de soutien du système nerveux) : les cellules astrocytes qui approvisionnement les neurones, éliminent les débris, participent à la cicatrisation ; les cellules oligodendrocytes qui forment la gaine de myéline (isolant électrique facilitant la conduction de l’influx nerveux) ; les cellules microgliales qui participent à la défense du tissu cérébral grâce à leur fonctions immunitaires et les cellules épendymocytes qui assurent la circulation du liquide céphalo-rachidien dans les ventricules cérébraux.

Longtemps considérées comme les simples « ménagères » du cerveau, ces cellules sont non seulement indispensables au bon fonctionnement cérébral, mais elles seraient également reconnues aujourd’hui comme étant à l’origine du développement cognitif chez l’humain. Une étude récente publiée dans Cell Stem Cell (Han et al., 2013) a démontré que la glie (présente dans les substances blanche et grise) jouerait un rôle dans la rapidité et la vigueur des transmissions cérébrales mais aussi dans l’activation de la potentialisation à long terme (ou LTP), c’est-à-dire agirait sur une plasticité synaptique supérieure. Pour l’instant, ces tests sont effectués à partir d’implantation de cellules gliales dans le cerveau de bébés souris et les mécanismes dans le cerveau humain ne sont pas encore élucidés.

 

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