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Régimes d’entraînement et apprentissage général

Bien qu’il existe une myriade d’exemples d’apprentissage hautement spécifique, seule une poignée de paradigmes d’entraînement a été établie où l’apprentissage semble plus général. Ces paradigmes d’apprentissage sont généralement plus complexes que les manipulations en laboratoire et correspondent à des expériences de la vie réelle, comme l’entraînement aux jeux vidéo d’action, l’entraînement musical ou l’entraînement athlétique.

Des travaux récents indiquent que l’expérience des jeux vidéo d’action entraîne une amélioration des performances dans un certain nombre de tâches. Par exemple, les joueurs de jeux d’action obtiennent de meilleurs résultats que leurs pairs dans la tâche de suivi d’objets multiples, dans laquelle les participants doivent suivre de nombreux objets se déplaçant indépendamment, montrant ainsi une capacité accrue du système attentionnel (Green & Bavelier, 2006b). Ils obtiennent également de meilleurs résultats à la tâche du champ visuel utile, dans laquelle les participants doivent localiser une cible clignotant rapidement parmi une foule d’objets distrayants (Green & Bavelier, 2006a). Cette compétence indexe la capacité à déployer son attention dans l’espace (Ball, Beard, Roenker, Miller, & Griggs, 1988) et constitue l’un des meilleurs prédicteurs perceptifs du taux d’accidents de la route chez les personnes âgées, surpassant de loin les mesures standard de l’acuité (Myers, Ball, Kalina, Roth, & Goode, 2000). Les joueurs de jeux d’action démontrent des capacités supérieures sur la tâche de clignement attentionnel, dans laquelle les participants doivent analyser un flux de lettres présentées les unes après les autres à un rythme rapide (10 Hz), indiquant des caractéristiques temporelles plus rapides de l’attention visuelle (Green & Bavelier, 2003). Les participants doués pour les jeux d’action peuvent également résoudre des détails visuels dans le contexte de distracteurs serrés, comme dans la tâche d’encombrement. Dans cette tâche, le fait de placer des objets au-dessus et au-dessous d’une cible centrale affecte négativement la capacité à identifier la cible centrale. Ce faisant, ces participants présentent une meilleure résolution spatiale du traitement visuel (Green & Bavelier, 2007). Les joueurs de jeux vidéo d’action démontrent également des capacités de rotation mentale améliorées (Feng, Spence, & Pratt, 2007). Il a été démontré que l’expérience des jeux vidéo d’action se transfère même à des tâches de haut niveau dans le monde réel, comme les procédures de pilotage (Gopher, Weil, & Bareket, 1994).

Critiquement, dans chacun des cas ci-dessus, le lien de causalité entre l’expérience des jeux vidéo d’action et l’amélioration des performances a été démontré par une étude d’entraînement dans laquelle des individus ne jouant pas à des jeux ont été spécifiquement entraînés sur un jeu vidéo d’action, et la compétence en question (ex, la capacité d’attention) a été évaluée avant et après l’entraînement et comparée aux performances d’un groupe témoin ayant joué à un jeu sans action pendant la même période. Ce point est d’une grande importance, car des études de formation bien menées sont essentielles pour faire progresser le niveau de compréhension dans ce domaine. Bien que de nombreuses personnes jouent à des jeux vidéo, à de la musique ou à des sports dans le cadre de leur vie quotidienne, nous ne pouvons tirer que des conclusions limitées en comparant les performances de ces « experts » à celles de « non-experts » qui ne pratiquent pas habituellement ces activités. Le biais de population est une préoccupation constante ; il est probable que les personnes possédant un certain type de talent et/ou de compétence inhérente se dirigeront vers les activités qui récompensent leurs compétences particulières. Par exemple, les personnes nées avec une coordination œil-main supérieure peuvent avoir beaucoup de succès dans certains types de jeux vidéo et donc avoir tendance à jouer à ces types de jeux, alors que les personnes nées avec une mauvaise coordination œil-main peuvent avoir tendance à éviter les jeux qui requièrent cette compétence. Il est essentiel de démontrer un lien de causalité définitif entre une forme d’expérience donnée et toute amélioration des compétences en formant des non-experts à l’expérience en question et en observant les effets de cette formation.

En outre, il ne suffit pas de tester uniquement un groupe expérimental. Les études sur la formation doivent également inclure un groupe qui contrôle les effets du test-retest (c’est-à-dire l’amélioration que l’on peut attendre du simple fait de passer le test une seconde fois) et, tout aussi important, les effets psychologiques et motivationnels. En effet, il est bien documenté que les individus qui font l’expérience d’un intérêt actif porté à leur performance ont tendance à augmenter leur performance davantage que les individus qui ne font pas l’expérience d’un intérêt porté à leur performance, un effet souvent surnommé l’effet Hawthorne (Lied & Karzandjian, 1998). Cet effet peut conduire à de puissantes améliorations des performances qui n’ont pas grand-chose à voir avec le régime d’entraînement cognitif spécifique étudié, mais reflètent plutôt des facteurs sociaux et motivationnels sur les performances. L’impact de ces facteurs sur l’apprentissage est important en soi et devrait certainement faire l’objet d’études approfondies. Cependant, les nombreuses études qui n’incluent qu’un groupe de contrôle sans intervention et sans contact ne peuvent pas faire la distinction entre le contenu cognitif du régime d’entraînement et la stimulation sociale comme source d’amélioration (Drew & Waters, 1986 ; Goldstein et al., 1997 ; Kawashima et al., 2005 ; Willis et al, 2006).

Bien qu’une étude d’entraînement fasse défaut, et que la question de la causalité reste donc sans réponse, il existe également une foule d’autres rapports dans la littérature (pour une revue, voir Green & Bavelier, 2006c) selon lesquels les individus qui jouent naturellement à des jeux vidéo d’action surpassent leurs pairs qui ne jouent pas à des jeux sur d’autres mesures de l’attention visuelle (Bialystok, 2006 ; Castel, Pratt, & Drummond, 2005 ; Greenfield, DeWinstanley, Kilpatrick, & Kaye, 1994 ; Griffith, Voloschin, Gibb, & Bailey, 1983 ; Trick, Jaspers-Fayer, & Sethi, 2005), des habiletés visuomotrices et même des habiletés propres à un emploi, comme les manœuvres laparoscopiques (Rosser et al., 2007).

En outre, et de manière particulièrement pertinente pour le domaine de la gérontologie, plusieurs rapports ont démontré que le jeu vidéo peut améliorer les fonctions perceptives, motrices et cognitives chez les personnes âgées. Par exemple, Drew et Waters (1986) ont rapporté des améliorations significatives des mesures de la dextérité manuelle (tableau d’affichage de Purdue, poursuite rotative) ainsi que de la fonction cognitive générale (scores de l’échelle d’intelligence pour adultes de Wechsler révisée (échelle complète, verbale et performance)). Plusieurs groupes (Clark, Lanphear, & Riddick, 1987 ; Dustman, Emmerson, Steinhaus, Shearer, & Dustman, 1992 ; Goldstein et al., 1997) ont également rapporté des diminutions significatives du temps de réaction suite à l’expérience des jeux vidéo chez les personnes âgées. Bien qu’il soit regrettable que les études énumérées ci-dessus n’aient pas inclus de groupes de contrôle d’intervention, les résultats sont certainement dignes d’intérêt et encouragent la poursuite des recherches. En particulier, il est intéressant de spéculer que, compte tenu de la popularité croissante de la Nintendo Wii, qui attire une population beaucoup plus large que les jeux vidéo standard, y compris les personnes âgées, une convergence intéressante pourrait bientôt se produire entre les chercheurs qui examinent les effets des jeux vidéo et ceux qui examinent les effets de l’activité physique sur les compétences perceptives et cognitives (voir ci-dessous).

Les effets de la pratique des jeux vidéo sur les compétences perceptives et cognitives sont particulièrement remarquables compte tenu de la spécificité typique de l’apprentissage des compétences. En effet, dans le cas de l’entraînement aux jeux vidéo d’action, les tâches utilisées pour mesurer les diverses aptitudes perceptives, attentionnelles et visuomotrices s’éloignent passablement du  » paradigme d’entraînement  » (c’est-à-dire les jeux vidéo d’action). Il existe peu de liens évidents entre la poursuite de monstres dans un « paysage spatial » parsemé d’étoiles et la détermination de l’orientation d’un seul « T » noir sur un fond gris uniforme, ou entre la conduite d’une voiture dans un paysage urbain bondé tout en tirant sur des véhicules rivaux et le comptage du nombre de carrés blancs qui clignotent rapidement sur un fond noir. Bien que l’on puisse certainement soutenir que les individus utilisent des processus sous-jacents similaires dans les jeux vidéo d’action et dans les tâches psychophysiques (identification rapide d’objets, par exemple), cet argument va à l’encontre des très nombreux articles qui démontrent qu’aucun transfert n’est observé si un élément apparemment aussi mineur que la fréquence spatiale ou l’orientation est modifié. Le long d’un continuum de similarité des tâches, il semble naturel de considérer que la discrimination d’orientation autour de 45° est plus proche de la discrimination d’orientation autour de 135° que de l’évitement des tirs laser des vaisseaux spatiaux.

Cependant, il n’est pas vrai que l’expérience des jeux vidéo d’action entraîne des améliorations de chaque compétence perceptive, attentionnelle et/ou visuomotrice. Par exemple, Castel et al. (2005) ont montré que le système d’orientation attentionnelle semble être similaire chez les joueurs de jeux vidéo d’action et chez les non-joueurs. En outre, il est essentiel de faire comprendre que tous les types de jeux vidéo n’entraînent pas des effets similaires. Notre travail et, dans une certaine mesure, la majorité de la littérature, se sont concentrés spécifiquement sur l’effet des jeux vidéo d’action, c’est-à-dire des jeux au rythme rapide et imprévisible, qui exigent une surveillance efficace de l’ensemble de l’écran et qui nécessitent que les décisions soient prises extrêmement rapidement. D’autres types de jeux, tels que les jeux de puzzle, les jeux de fantaisie ou les jeux de rôle n’ont pas d’effets similaires (bien qu’ils puissent influencer d’autres types de traitement).

On a également observé que d’autres types d’activités en plus du jeu vidéo entraînent des effets raisonnablement généralisés, en particulier l’entraînement musical et sportif. Dans le domaine de la musique par exemple, Schellenberg (2004) a évalué l’effet des cours de musique sur le QI. Les enfants d’un vaste échantillon ont été répartis au hasard dans l’un des quatre groupes. Deux groupes ont reçu une formation musicale (clavier ou voix), un groupe témoin a reçu une formation théâtrale, et le dernier groupe n’a reçu aucune formation. Les principales mesures d’intérêt étaient les scores de l’échelle d’intelligence de Wechsler pour les enfants, troisième édition, avant et après la formation. Alors que les scores de QI ont augmenté dans tous les groupes, les augmentations les plus importantes ont été observées dans les deux groupes de formation musicale (un effet qui s’est maintenu dans tous les sous-tests de l’échelle complète sauf deux). Rauscher et al. (1997) ont suivi les capacités de raisonnement spatio-temporel d’enfants (âgés de 3 à 4 ans) qui ont suivi des leçons de clavier pendant 6 mois. Des améliorations significativement plus importantes du raisonnement spatio-temporel ont été constatées chez les enfants ayant suivi des cours de clavier que dans deux groupes de contrôle : un groupe ayant suivi des cours d’informatique et un groupe n’ayant pas suivi de cours (voir également Hetland, 2000). Des chercheurs ont également suggéré que l’entraînement musical améliore les capacités mathématiques et la mémoire verbale (Gardiner, Fox, Knowles, & Jefferey, 1996 ; Graziano, Peterson, & Shaw, 1999 ; Ho, Cheung, & Chan, 2003). L’effet le plus connu et le plus popularisé lié à la musique est peut-être le soi-disant  » effet Mozart  » (Rauscher, Shaw, & Ky, 1993), dans lequel on a constaté que l’écoute de seulement 10 min d’une sonate de Mozart entraînait une augmentation significative du QI. Malheureusement, en plus de s’avérer difficile à reproduire de manière cohérente (Fudin & Lembessis, 2004 ; McCutcheon, 2000 ; Rauscher & Shaw, 1998 ; Steele, Brown, & Stoecker, 1999), cet effet ne constitue pas un véritable apprentissage, car tout effet positif ne dure que quelques minutes, potentiellement à la suite d’une excitation à court terme ou de changements d’humeur (Thompson, Schellenberg, & Husain, 2001).

Dans le domaine athlétique, Kioumourtzoglou, Kourtessis, Michalopoulou et Derri (1998) ont comparé des athlètes experts dans divers jeux (basket-ball, volley-ball et water-polo) sur un certain nombre de mesures de perception et de cognition. Les experts ont démontré des améliorations (par rapport aux novices) dans les compétences qui sont intuitivement importantes pour la performance dans leurs jeux respectifs. Les joueurs de basket-ball ont montré une attention sélective et une coordination œil-main supérieures, les joueurs de volley-ball ont surpassé les novices dans l’estimation de la vitesse et de la direction d’un objet en mouvement, et les joueurs de water-polo ont eu des temps de réaction visuelle plus rapides et de meilleures capacités d’orientation spatiale. Plusieurs groupes ont observé des différences similaires liées au sport dans la tâche de repérage de Posner (Lum, Enns, & Pratt, 2002 ; Nougier, Azemar, & Stein, 1992), et Kida, Oda et Matsumura (2005) ont démontré que les joueurs de baseball entraînés répondaient plus rapidement que les novices dans une tâche de type « go/no-go » (« appuyez sur le bouton si vous voyez la couleur A » ;  » n’appuyez pas sur le bouton si vous voyez la couleur B « ) mais, fait intéressant, ils n’ont montré aucune amélioration dans une tâche simple de temps de réaction ( » appuyez sur le bouton lorsqu’une lumière s’allume « ). À l’avenir, les études d’entraînement qui établissent les effets causaux de l’entraînement athlétique seraient très bénéfiques.

En plus des améliorations résultant de l’expérience de sports spécifiques, un ensemble de travaux en croissance rapide suggère que l’exercice aérobie, quel qu’il soit, peut bénéficier à une gamme de capacités cognitives, en particulier chez les personnes âgées, des résultats positifs constants ayant été trouvés dans de nombreuses études transversales (c’est-à-dire en comparant les individus qui font normalement de l’exercice avec ceux qui n’en font pas). Des effets positifs ont été documentés sur des tâches aussi variées que la performance en double tâche ou l’attention exécutive/le rejet des distracteurs (pour des examens récents, voir Colcombe & Kramer, 2003 ; Hillman, Erickson, & Kramer, 2008 ; Kramer & Erickson, 2007). Malheureusement, comme c’est le cas dans les littératures du jeu vidéo et de la musique, de nombreuses études expérimentales de cette littérature soit n’ont pas inclus une condition de contrôle (Elsayed, Ismail, & Young, 1980 ; Stacey, Kourma, & Stones, 1985) soit ont inclus des conditions de contrôle où les groupes n’étaient pas appariés en termes de participation de l’expérimentateur (Hawkins, Kramer, & Capaldi, 1992). De plus, les résultats de cette littérature ne sont pas toujours en accord, certains groupes montrant des résultats positifs (Dustman et al., 1984 ; Hawkins et al., 1992) et d’autres ne parvenant pas à montrer de tels effets (Blumenthal et al., 1991 ; Hill, Storandt, & Malley, 1993). Pourtant, plusieurs revues et méta-analyses récentes (Colcombe & Kramer, 2003 ; Etnier, Nowell, Landers, & Sibley, 2006 ; Hillman et al, 2008 ; Kramer & Erickson, 2007) ont démontré que, quelles que soient les études, les conceptions et les mesures dépendantes, les personnes âgées qui pratiquent une activité aérobique présentent une performance cognitive améliorée par rapport à celles qui ne le font pas. Ce point trouve un appui au-delà des mesures comportementales, car l’aptitude aérobie a également été liée à des changements neuroanatomiques et neurophysiologiques, notamment une augmentation du volume de matière grise dans les zones préfrontale et temporale (Colcombe & Kramer, 2003) ; des modifications du volume sanguin cérébral dans l’hippocampe (Pereira et al, 2007) ; et l’activité cérébrale fonctionnelle dans diverses zones, notamment les zones pariétales supérieures et le cortex cingulaire antérieur (Colcombe et al., 2004). Si l’on ajoute à cela les preuves de plus en plus nombreuses qu’une bonne alimentation facilite les capacités cognitives (voir Gomez-Pinilla, 2008, pour un examen approfondi), le tableau qui se dessine confirme le vieil adage « mens sana in corpore sano . »

En plus des types d’expériences quotidiennes décrites ci-dessus, plusieurs groupes ont mis au point des régimes d’entraînement spécifiquement conçus pour améliorer les capacités cognitives, en ciblant notamment les baby-boomers vieillissants et les personnes âgées. De petites et grandes entreprises ont été attirées par ce marché à fort potentiel, notamment Nintendo, avec la série BrainGames, et de plus petites entreprises comme celle qui développe POSIT (Mahncke, Bronstone, & Merzenich, 2006), pour n’en citer que quelques-unes. Ces régimes d’entraînement utilisent généralement une variété de tests psychologiques standard, ce qui signifie que les individus sont invités à effectuer de petits tests dont le contenu et la structure sont très similaires à ceux des tests utilisés dans les échelles d’évaluation psychologique (par exemple, l’apprentissage de listes pour améliorer la mémoire sémantique, l’identification de formes pour améliorer la reconnaissance visuelle des formes, la recherche visuelle pour améliorer l’efficacité de l’attention visuelle, l’appariement de mots consonnes-voyelles-consonnes facilement confondables pour améliorer l’utilisation appropriée des mécanismes d’inhibition, les tâches n-back pour augmenter les capacités de la mémoire de travail). Ces régimes ont montré de nettes améliorations des capacités spécifiques aux personnes entraînées ainsi que le maintien de ces gains de 3 mois (Mahncke, Connor, et al., 2006) à 5 ans (Willis et al., 2006). Une question principale pour les travaux futurs reste la mesure dans laquelle ces gains se généralisent en dehors de la situation de laboratoire pour améliorer la vie quotidienne des participants. Les preuves d’effets de transfert substantiels entre l’entraînement et le test ont jusqu’à présent été difficiles à obtenir. Le paradigme d’entraînement utilisé par Mahncke, Connor et al. (2006) a entraîné des améliorations dans une tâche de mémoire auditive sans entraînement, et une version du paradigme utilisé par Willis et al. (2006) a entraîné des réductions autodéclarées de la difficulté des activités domestiques complexes telles que la préparation des repas et les courses. Winocur et al. (2007) ont rapporté un transfert plus substantiel à des tâches non entraînées applicables à des situations de la vie réelle ; cependant, l’utilisation d’un groupe de contrôle sans intervention laisse l’interprétation de leurs effets ouverte (particulièrement en raison des interactions étendues et très personnelles qui ont eu lieu entre le groupe expérimental et les expérimentateurs). Comme c’est le cas dans le domaine de la plasticité cérébrale, les plus grands effets de l’entraînement sont observés sur les tâches qui reflètent le plus fidèlement la tâche entraînée, le transfert des gains à d’autres compétences ou à la compétence quotidienne étant rarement documenté.

Il est intéressant de noter une différence clé entre les régimes d’entraînement « naturels » discutés ci-dessus (sport, musique, jeux vidéo) et ceux qui ont été conçus dans le but spécifique d’entraîner le cerveau. Les régimes d’entraînement naturels sont extrêmement complexes et sollicitent de nombreux systèmes en parallèle. Dans les jeux vidéo conçus pour le divertissement, par exemple, on peut être simultanément engagé dans des tâches de mémoire (par exemple, mémoire spatiale de l’itinéraire vers la forteresse ennemie, mémoire sémantique des armes à disposition ou des ennemis encore actifs), des tâches exécutives (par exemple, allocation des ressources et des armes, double tâche), des tâches d’attention visuelle (suivi d’objets multiples, rejet des distracteurs), des tâches visuomotrices (par exemple, direction, pilotage) et la reconnaissance rapide d’objets, pour n’en citer que quelques-unes. La même nécessité d’un traitement hautement parallèle entre les différents domaines prévaut en athlétisme et, à des degrés divers, dans l’apprentissage d’un instrument de musique. À l’inverse, lorsque les chercheurs ont conçu des régimes d’entraînement dans le but d’entraîner le cerveau et la cognition, ils ont délibérément séparé ces tâches ou domaines. L’entraînement est généralement divisé en sous-domaines, la mémoire sémantique étant entraînée séparément du contrôle de l’inhibition, qui, à son tour, est entraîné séparément de la vitesse de traitement. Les recherches existantes suggèrent qu’un tel apprentissage bloqué conduit à un apprentissage plus rapide pendant la phase d’acquisition, mais qu’il peut être préjudiciable pendant la phase de rétention, conduisant à une rétention moins robuste et à un transfert moindre entre les tâches (Ahissar & Hochstein, 2004 ; Schmidt & Bjork, 1992). Par exemple, Clopper et Pisoni (2004) ont demandé à deux groupes de participants de classer des phrases en fonction de la région dialectale d’origine des locuteurs. Un premier groupe de participants a été entraîné avec chaque dialecte représenté par un seul locuteur. Un deuxième groupe de participants a été formé avec trois locuteurs différents pour chaque dialecte. Le groupe qui a reçu la formation plus variable a appris plus lentement au départ, mais a été plus précis dans un test de rétention impliquant de nouveaux locuteurs avec de nouvelles phrases.