Les écrans rendent-ils les enfants bêtes ? De l’importance de contrôler les prédispositions génétiques

Corrélation et causalité

Bien qu’il existe des centaines d’études documentant des corrélations négatives entre, d’une part, le temps d’exposition aux écrans des enfants, et, d’autre part, des mesures de leur développement cognitif (scores de QI, de langage ou autres), la plupart de ces études ne permettent de tirer aucune conclusion quant aux effets néfastes de cette exposition. En effet, comme chacun sait, corrélation n’implique pas causalité. Comme je l’ai expliqué dans un précédent article, il existe d’autres explications pour ces corrélations qu’un effet causal direct de l’exposition aux écrans vers le développement cognitif (Fig. 1a) : l’effet causal peut être dans le sens inverse (Fig. 1b), et il peut aussi y avoir des facteurs confondus (causes communes) entre l’exposition aux écrans et les capacités cognitives (Fig. 1c). Entre autres facteurs, le niveau d’éducation des parents est un facteur confondu évident, et son effet à la fois sur les capacités cognitives de l’enfant et sur son exposition aux écrans est avéré.

Les seules études qui peuvent répondre rigoureusement à la question de l’effet causal de l’exposition aux écrans sont celles qui évaluent également ces deux autres hypothèses, et qui permettent d’isoler l’effet causal d’intérêt à l’exclusion de tout autre. Or les études qui possèdent ces qualités méthodologiques se comptent sur les doigts de la main, et leurs conclusions sont loin d’être aussi inquiétantes que celles des centaines d’études de corrélation.

Les résultats ambigus de la cohorte Elfe

Par exemple, dans l’étude menée par l’équipe de Jonathan Bernard (Inserm) sur la cohorte française Elfe et à laquelle j’ai contribué (Yang et al. 2024), une fois les facteurs confondus contrôlés statistiquement[1], les effets sur le développement cognitif étaient à la limite du détectable. Comme je le décrivais dans l’Express, «  Ces effets dépendent de l’âge et des mesures cognitives : certaines conséquences négatives sont confirmées mais sont faibles, beaucoup s’avèrent nulles, et on trouve même un résultat positif du temps d’écran sur le raisonnement conceptuel à 3 ans et demi. Globalement, cette étude montre que les effets des écrans sur l’enfant sont surtout faibles et difficiles à détecter, même avec un aussi grand effectif. Autrement dit, s’il y avait un effet délétère global et important des écrans sur l’enfant, il devrait se voir de manière beaucoup plus claire et sans ambigüité dans cette étude. »

Malgré les qualités de cette étude, elle n’est pas non plus parfaite. Elle a beau contrôler un grand nombre de facteurs potentiellement confondus, elle ne peut pas tous les contrôler. En particulier, elle ne contrôle pas les facteurs génétiques, ce qui est un problème. En effet, il n’est pas impossible que certains enfants héritent de prédispositions génétiques qui à la fois augmenteraient leur appétence pour les écrans et auraient un impact négatif sur leurs capacités cognitives. C’est pour cela que, lorsqu’on s’intéresse aux effets de facteurs environnementaux sur le développement de l’enfant, il peut paradoxalement être important de se préoccuper d’une possible transmission génétique.

Enfin une étude prenant en compte les prédispositions génétiques!

Cette possibilité n’est pas que théorique. Dans un précédent article, j’ai rapporté les résultats d’une étude montrant que les prédispositions génétiques pour l’autisme avaient un impact sur l’exposition de l’enfant aux écrans. Aujourd’hui, je vais vous parler d’une étude bien plus vaste ayant étudié l’effet de l’exposition aux écrans sur le développement cognitif des enfants, en contrôlant des facteurs confondus à la fois sociaux et génétiques. Il s’agit d’une étude menée par l’équipe du chercheur en neurosciences Torkel Klingberg du Karolinska Institute à Stockholm, et basée sur près de 10 000 enfants américains de la cohorte ABCD (Sauce et al. 2022).

La cohorte ABCD présente un certain nombre de différences significatives avec la cohorte Elfe : les enfants suivis dans l’étude sont plus âgés (9 à 12 ans), leur ADN a fait l’objet d’une analyse génomique, et ils ont répondu à un questionnaire sur leur exposition aux écrans comptabilisant séparément le temps passé devant la télévision ou devant des vidéos, le temps passé à socialiser (messages textes, appels vidéos et réseaux sociaux), et celui passé à jouer à des jeux vidéo. C’est d’autant plus important qu’une méta-analyse a montré que les associations entre temps d’écran et scores cognitifs pouvaient être tantôt négatives, tantôt positives, selon les types de contenus et d’activités (Madigan et al., 2020).

Des corrélations négatives, comme toujours

Commençons par examiner les corrélations brutes entre les différentes variables mesurées dans cette étude (Figure 2), qui sont déjà riches en enseignement. Regardons tout d’abord les flèches oranges : il s’agit des corrélations entre les 3 temps d’expositions aux écrans (visionnage, socialisation et jeu) et le score d’intelligence générale (un facteur g calculé à partir des scores de plusieurs tests). Les coefficients de corrélations sont relativement faibles, mais uniformément négatifs, confirmant ainsi les centaines d’études précédentes : plus le temps d’écran est élevé, plus les scores d’intelligence sont faibles. Est-ce à dire que les écrans font-baisser l’intelligence ? Patience, il ne s’agit que de corrélations !

Regardons maintenant les flèches bleues, montrant les corrélations entre le niveau socio-économique de la famille (SES) [2] et les 3 temps d’exposition aux écrans. Ces corrélations sont négatives, montrant que plus le niveau socio-économique des parents est élevé, moins leurs enfants sont exposés aux écrans. La flèche bleue du bas indique aussi que plus le niveau socio-économique des parents est élevé, plus le score d’intelligence des enfants est élevé aussi. Ces deux résultats ne sont nullement surprenants, et ne font que répliquer de nombreuses études précédentes (dont les cohortes françaises Eden et Elfe). Crucialement, la concomitance de ces deux faits montre que le niveau socio-économique est un facteur confondu avec la corrélation entre l’exposition aux écrans et le score d’intelligence. Elle montre que nous avions raison de nous méfier de cette corrélation négative, car elle pourrait être entièrement due à l’effet positif du SES sur les scores cognitifs et à son effet négatif sur l’exposition aux écrans. Par conséquent, pour estimer s’il existe un effet causal entre l’exposition aux écrans et les performances cognitives de l’enfant, il est indispensable de contrôler statistiquement le niveau socio-économique des parents (ce que faisait déjà l’étude sur la cohorte Elfe).

Enfin, le coup de grâce ! Regardons les flèches vertes. Il s’agit des corrélations entre le score polygénique de l’intelligence générale et les autres variables. Ce score polygénique, basé sur une étude génomique antérieure (Lee et al. 2018) et sur les données génétiques des enfants de la cohorte ABCD, quantifie partiellement les effets cumulés des variations génétiques ayant un effet sur l’intelligence, et indexe donc la prédisposition génétique de chaque enfant pour l’intelligence générale [3]. Comme vous pouvez le voir, ce score polygénique a une corrélation positive avec le score d’intelligence : c’est normal, il est construit pour cela. Mais il a aussi des corrélations négatives avec les temps d’exposition aux écrans ! Autrement dit, plus l’enfant a de bonnes prédispositions pour l’intelligence, moins il est exposé aux écrans ! Par conséquent, les prédispositions génétiques sont aussi un facteur confondu susceptible d’expliquer la corrélation entre écrans et intelligence, et il est donc crucial de les contrôler, ce que permet justement de faire (partiellement) ce score polygénique.

Des effets causaux inattendus

Afin d’estimer l’effet du temps d’exposition aux écrans sur l’intelligence générale des enfants, tout en excluant la causalité inverse (du niveau d’intelligence vers le temps d’exposition aux écrans), et en contrôlant les facteurs confondus sociaux et génétiques, les investigateurs ont construit un modèle statistique complexe illustré en Figure 3. Pour exclure la causalité inverse, l’intelligence générale des enfants a été mesurée à 2 temps : à 9-10 et 11-12 ans. L’exposition aux écrans, elle, a été questionnée à 9-10 ans. Le modèle statistique va estimer dans quelle mesure l’exposition aux écrans à 9-10 ans prédit l’évolution des scores d’intelligence entre 9-10 et 11-12 ans. Cette évolution des scores étant postérieure à la mesure d’exposition aux écrans, il est exclu que cette association statistique puisse refléter un effet de l’intelligence vers l’exposition aux écrans. Pour contrôler les facteurs confondus, les analyses sont de plus statistiquement ajustées sur le score polygénique de la performance cognitive et sur le niveau socioéconomique des parents. Autrement dit, l’analyse statistique estime l’effet causal du temps d’exposition aux écrans sur l’évolution ultérieure des scores d’intelligence, à milieu socioéconomique et à prédispositions génétiques pour l’intelligence constants. Cet effet causal est représenté par les coefficients sur les flèches oranges.

Les résultats de cette analyse suggèrent que l’effet causal du temps d’exposition aux écrans sur l’évolution des scores d’intelligence est positif ou nul. Plus précisément, le temps de visionnage et le temps de jeux vidéo ont tous les deux un effet positif significatif sur les scores d’intelligence. Le temps de socialisation, lui, a un coefficient négatif, mais pas significativement différent de zéro, donc on ne peut rien en conclure : il est peut-être vraiment nul, ou négatif, ou positif, mais dans tous les cas sans doute très proche de zéro.

Conclusions

A ma connaissance, cette étude n’a pas encore été répliquée, donc ce résultat est à prendre avec précaution. Il serait très prématuré d’en déduire qu’il faut augmenter le temps passé par les enfants devant la télévision ou à jouer aux jeux vidéo ! De multiples études de ce type, ainsi qu’au moins une méta-analyse, seront nécessaires pour obtenir un meilleur niveau de preuve. Néanmoins, quels que soient les résultats ultimes de cette méta-analyse, on peut d’ores et déjà dire ce qui restera vrai : 1) les effets causaux de l’exposition aux écrans sur les capacités cognitives de l’enfant seront forcément moins négatifs que les corrélations brutes [4] ; 2) si ces effets causaux ne sont pas nuls, qu’ils soient positifs ou négatifs, ils seront très probablement faibles. Autrement dit, il n’y aura pas lieu d’en tirer de grandes conclusions sociétales, soit pour prohiber les écrans, soit pour en encourager l’utilisation.

Le fait que les effets causaux des écrans sur l’intelligence soient faibles ne doit pas nous étonner. En effet, ces « temps d’exposition aux écrans » sont intrinsèquement hétérogènes. Comme je le dis souvent, les écrans ne sont qu’un support, tout comme le papier. Personne n’envisagerait de prohiber le papier au motif que Mein Kampf existe. Ce qui importe, c’est le contenu, et c’est l’usage qui en est fait. On sait déjà que certains programmes de télévision sont associés à de meilleurs scores de langage, alors que d’autres programmes sont associés à de moins bons scores (Madigan et al. 2020). On sait déjà que certains jeux vidéo ont un effet positif sur certaines capacités attentionnelles, alors que d’autres n’en ont pas (Bediou et al. 2018). C’est pour cela qu’additionner et moyenner des « temps d’écran » n’a pas grand sens (Kaye et al. 2020), car cela moyenne des effets positifs avec des effets négatifs (selon les contenus et les usages), et cela aboutit immanquablement à des effets proches de zéro. La recherche sur les effets des écrans sur le développement cognitif et sur la santé mentale doit impérativement aller au-delà des concepts creux d’écrans et de temps d’écran, pour examiner plus précisément les effets de contenus et d’usages spécifiques.

Indépendamment des résultats spécifiques de cette étude, les leçons qui me semblent les plus importantes à en tirer sont d’ordre plus général :

1. Les corrélations entre certains aspects de l’environnement de l’enfant et son développement cognitif ne sont pas interprétables en tant que telles. En effet, elles peuvent être entièrement expliquées par des facteurs confondus (Fig. 1c).
2. Parmi ces facteurs confondus, il est d’usage de considérer le niveau socioéconomique de la famille, et c’est justifié. Mais les résultats présentés ici (comme dans bien d’autres études) montrent qu’il est tout aussi important de considérer les prédispositions génétiques de l’enfant, qui ont visiblement un effet à la fois sur son développement cognitif et sur certains aspects de son environnement. C’est le fameux phénomène des corrélations gènes-environnement, dont nous reparlerons plus amplement.[5]
3. Il est important également de pouvoir exclure l’hypothèse de causalité inverse (Fig. 1b), par exemple en s’assurant que l’ordre temporel des mesures n’est compatible qu’avec un seul sens causal.
4. Mesurer de simples corrélations entre environnement familial et enfant, sans contrôler les facteurs confondus (sociaux et génétiques) ni la causalité inverse [6], cela conduit à des estimations erronées des effets causaux, et à tirer des conclusions causales fausses. Cela peut conduire à conclure qu’il y a des effets causaux alors qu’il n’y en a aucun, et cela peut même conduire à conclure à des effets causaux négatifs alors qu’ils sont positifs ! Les chercheurs devraient arrêter de publier des études qui tirent des conclusions causales injustifiées à partir de simples corrélations, et les médias devraient arrêter d’en parler [7].

Références :

Bediou, B., Adams, D. M., Mayer, R. E., Tipton, E., Green, C. S., & Bavelier, D. (2018). Meta-analysis of action video game impact on perceptual, attentional, and cognitive skills. Psychological Bulletin, 144(1), 77–110. https://doi.org/10.1037/bul0000130

Kaye, L. K., Orben, A., Ellis, D. A., Hunter, S. C., & Houghton, S. (2020). The Conceptual and Methodological Mayhem of “Screen Time”. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(10), Article 10. https://doi.org/10.3390/ijerph17103661

Lee, J. J., Wedow, R., Okbay, A., Kong, E., Maghzian, O., Zacher, M., Nguyen-Viet, T. A., Bowers, P., Sidorenko, J., Linnér, R. K., Fontana, M. A., Kundu, T., Lee, C., Li, H., Li, R., Royer, R., Timshel, P. N., Walters, R. K., Willoughby, E. A., … Cesarini, D. (2018). Gene discovery and polygenic prediction from a genome-wide association study of educational attainment in 1.1 million individuals. Nature Genetics, 50(8), 1112–1121. https://doi.org/10.1038/s41588-018-0147-3

Madigan, S., McArthur, B. A., Anhorn, C., Eirich, R., & Christakis, D. A. (2020). Associations Between Screen Use and Child Language Skills: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA Pediatrics, 174(7), 665–675. https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2020.0327

Sauce, B., Liebherr, M., Judd, N., & Klingberg, T. (2022). The impact of digital media on children’s intelligence while controlling for genetic differences in cognition and socioeconomic background. Scientific Reports, 12(1), Article 1. https://doi.org/10.1038/s41598-022-11341-2

Yang, S., Saïd, M., Peyre, H., Ramus, F., Taine, M., Law, E. C., Dufourg, M.-N., Heude, B., Charles, M.-A., & Bernard, J. Y. (2024). Associations of screen use with cognitive development in early childhood: The ELFE birth cohort. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 65(5), 680–693. https://doi.org/10.1111/jcpp.13887

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[1] Les facteurs (potentiellement) confondus qui ont été contrôlés étaient les suivants : le sexe de l’enfant, le terme et le poids de naissance, l’âge de la mère, le niveau d’éducation des parents, l’emploi des parents, l’exposition de la mère à la télévision pendant la grossesse, les revenus du foyer, la composition du foyer et de la fratrie, et la langue parlée à la maison.

[2] Le niveau socioéconomique de la famille (en anglais : socioeconomic status, abrégé SES) est une variable composite prenant généralement en compte le niveau d’éducation des parents, leurs revenus, et parfois leur catégorie socioprofessionnelle.

[3] Pour en savoir plus sur les scores polygéniques, il y a un début d’explication dans mon article précédent.

[4] Par « moins négatifs », j’entends soit « négatifs mais plus faibles », soit nuls, soit positifs.

[5] Aux critiques qui considèrent qu’un score polygénique n’est pas une mesure pure des prédispositions génétiques, parce qu’il peut en partie capturer des facteurs environnementaux (ou effets génétiques indirects), je répondrai que je suis d’accord, mais que dans le cadre d’une étude comme celle-ci, cela n’a strictement aucune importance : quelle que soit la proportion relative de facteurs génétiques directs et indirects capturés par ce score polygénique, ce sont tous des facteurs potentiellement confondus avec les corrélations d’intérêt, et par conséquent ajuster l’analyse sur ce score polygénique est à la fois justifié et indispensable pour estimer correctement l’effet causal.

[6] Comme par exemple l’étude nullissime sur les dessins de bonshommes.

[7] Si seulement les journalistes qui traitent de ces sujets étaient des journalistes scientifiques conscients de ces problèmes, un sujet en soi…