Qu'est-ce que l'intelligence ? Même les experts ne sont pas d'accord

Cela fait plus d’un siècle qu’ils essaient. Ils ont des départements universitaires entiers dédiés à cela. Et pourtant, les experts de l’intelligence ne s’accordent pas sur quelque chose d’aussi basique que ce qu’ils étudient exactement.

Le problème ne vient ni d’un manque de recherche ni d’un manque d’intérêt, mais du mot lui-même : « intelligence », tel qu’on l’emploie dans le langage courant, devient glissant dès qu’on essaie de le préciser sérieusement.

Presque autant de définitions que d’experts

Le psychologue Arthur Jensen le résume dans The g Factor (1998) par une phrase qui ne laisse pas beaucoup de place à l’ambiguïté : « il n’y a aucun autre terme en psychologie qui se soit révélé plus difficile à définir que l’intelligence ». Et il ajoute quelque chose d’encore plus frappant : il existe presque autant de définitions différentes de « l’intelligence » que d’experts qui ont tenté de la définir.

Ce n’est pas que chaque expert propose une définition légèrement différente de la même idée. C’est qu’ils mettent l’accent sur des aspects véritablement différents :

• Certains la définissent autour de la capacité à raisonner et à résoudre des problèmes nouveaux.
• D’autres, autour de la capacité à s’adapter à des situations changeantes.
• D’autres encore, autour de la vitesse ou de l’efficacité de l’apprentissage.
• D’autres incluent la capacité d’abstraction, ou de manier des symboles, ou de planifier à long terme.

Chacune de ces propositions est raisonnable en elle-même. Le problème est qu’ensemble, elles ne délimitent pas un même concept, elles en délimitent plusieurs, partiellement chevauchants, sans qu’il existe de critère partagé pour décider laquelle est « la » définition correcte.

Deux enquêtes auprès d’experts à 65 ans d’intervalle

Ce désaccord n’est pas une impression : il a été mesuré. En 1921, le Journal of Educational Psychology a demandé à plus d’une douzaine de chercheurs de premier plan de définir l’intelligence. En 1986, Robert Sternberg et Douglas Detterman ont renouvelé l’exercice auprès d’une vingtaine d’experts et publié les réponses dans What Is Intelligence?

En comparant les deux séries, ils ont trouvé une certaine continuité : dans les deux revenaient souvent le raisonnement abstrait, la résolution de problèmes et la capacité d’apprendre. Mais aucune définition précise ne réunissait l’accord de la majorité, et les réponses étaient si variées qu’il a fallu les classer en dizaines de catégories. Jensen a commenté à l’époque qu’il y avait à peine plus de consensus qu’en 1921.

Deux décennies plus tard, Shane Legg et Marcus Hutter (2007), deux chercheurs en intelligence artificielle, ont rassemblé quelque soixante-dix définitions issues de la psychologie, de l’IA et de comités d’experts. Leur tentative de synthèse était volontairement large : l’intelligence mesure la capacité d’un agent à atteindre des objectifs dans une grande variété d’environnements.

La définition de consensus qui circule malgré tout

La formulation la plus citée en psychologie provient d’un texte collectif. En 1994, en pleine polémique autour du livre The Bell Curve, la psychologue Linda Gottfredson a rédigé une déclaration signée par 52 chercheurs, publiée ensuite dans la revue Intelligence (1997). Sa définition dit, en substance, que l’intelligence est une capacité mentale très générale qui comprend le fait de raisonner, planifier, résoudre des problèmes, penser de façon abstraite, comprendre des idées complexes, apprendre vite et apprendre de l’expérience.

Ce même contexte a conduit l’Association américaine de psychologie à commander un rapport à un groupe de travail dirigé par Ulric Neisser (1996), Intelligence: Knowns and Unknowns. Son ton était plus prudent : les scores aux tests d’intelligence prédisent bien la réussite scolaire et en partie la réussite professionnelle, mais de nombreuses questions restent ouvertes sur ce qu’ils mesurent exactement et sur la façon dont ces capacités se développent.

Ces deux définitions ressemblent beaucoup à la liste de candidates ci-dessus. La différence est qu’elles n’en choisissent pas une : elles les réunissent sous une capacité générale. Et cette idée a une origine bien précise.

La solution de Spearman : cesser de discuter du mot et mesurer la corrélation

Au début du XXe siècle, le psychologue britannique Charles Spearman a pris une décision méthodologique qui allait changer le cap de tout le domaine : plutôt que de continuer à discuter de ce qu’est « l’intelligence » dans l’abstrait, il s’est proposé d’observer quelque chose de bien plus concret et mesurable.

Spearman est parti d’un constat empirique déjà pressenti par des penseurs antérieurs comme Herbert Spencer et Francis Galton : les scores à des épreuves mentales très différentes entre elles (vocabulaire, raisonnement numérique, orientation spatiale) ont tendance à être positivement corrélés. Qui obtient un score élevé à l’une a tendance à obtenir un score élevé aux autres, même si elles n’ont, à première vue, rien en commun.

Pour mettre cela à l’épreuve de façon rigoureuse, Spearman a inventé l’analyse factorielle, une méthode statistique capable de déterminer dans quelle mesure chacune de ces épreuves est liée à un facteur commun sous-jacent. Il a appelé ce facteur commun, présent d’une manière ou d’une autre dans toute tâche exigeant un effort mental, simplement g (pour « général »).

Une anecdote qui résume l’idée mieux que toute définition technique

Jensen reprend, pour illustrer cette même intuition bien avant l’existence de l’analyse factorielle, une anecdote mettant en scène l’écrivain Samuel Johnson (1709-1784).

Un historien reconnu affirma devant Johnson que c’était grâce à des talents très différents entre eux que César était devenu un grand commandant, Shakespeare un grand poète et Newton un grand scientifique. La réponse de Johnson fut sans appel :

« Non, c’est simplement qu’un homme a plus d’esprit qu’un autre ; il peut le diriger différemment, ou préférer telle étude à telle autre. Monsieur, l’homme qui a de la vigueur peut marcher vers le nord aussi bien que vers le sud, vers l’est aussi bien que vers l’ouest. »

Plus d’un siècle avant Spearman, Johnson pressentait déjà, en une phrase, ce que l’analyse factorielle finirait par démontrer avec des chiffres : que derrière des talents apparemment aussi différents que le commandement militaire, la poésie et la science, pouvait se cacher quelque chose de commun, une sorte de « vigueur » mentale générale, applicable dans n’importe quelle direction.

Du facteur g à la hiérarchie des capacités

Le modèle de Spearman n’est pas resté seul. Raymond Cattell et John Horn ont distingué l’intelligence fluide (raisonner face à des problèmes nouveaux) de l’intelligence cristallisée (connaissances et vocabulaire accumulés), et en 1993 John B. Carroll a réanalysé plus de 460 jeux de données factorielles recueillis pendant des décennies.

Sa conclusion, le modèle à trois strates, place g au sommet, environ huit grandes capacités en dessous (fluide, cristallisée, mémoire, traitement visuel, auditif, vitesse, entre autres) et des dizaines de capacités spécifiques à la base. La fusion des deux propositions, connue sous le nom de modèle CHC (Cattell-Horn-Carroll), est aujourd’hui le cadre de référence de la plupart des tests d’intelligence, comme les échelles de Wechsler ou la batterie Woodcock-Johnson.

Les théories qui contestent le cadre

Tout le monde n’accepte pas que l’intelligence se réduise à ce que mesurent ces épreuves :

• Howard Gardner (Frames of Mind, 1983) a proposé des intelligences multiples : linguistique, logico-mathématique, spatiale, musicale, corporelle, interpersonnelle, intrapersonnelle et, plus tard, naturaliste. L’idée a eu une influence considérable dans l’éducation, mais peu de soutien empirique en tant qu’ensemble de capacités indépendantes : quand on les mesure, plusieurs sont corrélées entre elles et avec g.
• Robert Sternberg (Beyond IQ, 1985) a défendu une théorie triarchique, appelée ensuite théorie de l’intelligence réussie, qui ajoute à la capacité analytique les capacités créative et pratique. Ses détracteurs soulignent que les données qui l’appuient sont plus faibles que celles du modèle CHC.

Notre lecture à la rédaction : le désaccord sur le mot reste bien vivant, mais sur la structure des capacités mesurables, l’accord est bien plus large que ne le laisse penser le titre.

Pourquoi ce n’est pas qu’un jeu de mots académique

Il peut sembler que remplacer « intelligence » par « facteur g » revient simplement à substituer un mot difficile à définir par un autre tout aussi abstrait. Ce n’est pas le cas, et la différence compte :

• « Intelligence » est un mot du langage courant, chargé de connotations différentes selon qui l’utilise.
• « g » est un facteur statistique, défini de façon opérationnelle à partir de schémas réels de corrélation entre épreuves, pas à partir d’une intuition préalable sur ce que devrait signifier être intelligent.
• Cela permet quelque chose que le débat philosophique sur le mot « intelligence » n’a jamais pu offrir : mesurer combien de ce facteur commun reflète chaque épreuve concrète, comparer les tests entre eux, et accumuler des preuves empiriques vérifiables sur leurs corrélats biologiques et leur rôle dans les résultats de la vie réelle.

Spearman n’a pas résolu le débat sur ce qu’est « l’intelligence » au sens philosophique. Il l’a esquivé, à juste titre, et a proposé à la place une question à laquelle on pouvait répondre avec des données : existe-t-il un facteur commun à toutes les capacités mentales, et comment le mesurer ?

Ce qui reste quand on cesse de discuter du mot

Plus d’un siècle après Spearman, le mot « intelligence » n’a toujours pas de définition unique acceptée par tous les experts. Et il n’en aura probablement jamais, car c’est avant tout un mot d’usage courant, pas un terme technique aux frontières précises. Dès 1923, le psychologue Edwin Boring avait tranché par une formule aussi célèbre que frustrante : l’intelligence, c’est ce que mesurent les tests.

Ce qui existe bel et bien, avec un siècle de recherche accumulée derrière lui, c’est un facteur statistique bien caractérisé, avec des corrélats biologiques mesurables (de l’efficacité énergétique du cerveau au temps de réaction en millisecondes) et une capacité de prédiction démontrée dans des domaines aussi différents que la réussite scolaire ou la sécurité routière.

Il se peut qu’on ne parvienne jamais à un accord sur ce que signifie exactement être « intelligent ». Mais ce n’était pas, en réalité, comme Spearman l’a démontré il y a plus d’un siècle, la question à laquelle il fallait répondre.

Si vous voulez voir ce même facteur g à l’œuvre, mesuré en fractions de seconde, ce que votre cerveau décide en un cinquième de seconde explique l’expérience qui le met à l’épreuve depuis plus d’un siècle.

Sources

• Jensen, A. R. (1998). The g Factor: The Science of Mental Ability. Praeger.
• Sternberg, R. J., et Detterman, D. K. (Eds.) (1986). What Is Intelligence? Contemporary Viewpoints on Its Nature and Definition. Ablex.
• Legg, S., et Hutter, M. (2007). A collection of definitions of intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 157, 17-24. arXiv:0706.3639
• Gottfredson, L. S. (1997). Mainstream science on intelligence: An editorial with 52 signatories, history, and bibliography. Intelligence, 24(1), 13-23.
• Neisser, U., Boodoo, G., Bouchard, T. J., Boykin, A. W., Brody, N., Ceci, S. J., Halpern, D. F., Loehlin, J. C., Perloff, R., Sternberg, R. J., et Urbina, S. (1996). Intelligence: Knowns and unknowns. American Psychologist, 51(2), 77-101.
• Carroll, J. B. (1993). Human Cognitive Abilities: A Survey of Factor-Analytic Studies. Cambridge University Press.
• Gardner, H. (1983). Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences. Basic Books.
• Sternberg, R. J. (1985). Beyond IQ: A Triarchic Theory of Human Intelligence. Cambridge University Press.
• Boring, E. G. (1923). Intelligence as the tests test it. New Republic, 36, 35-37.
• Spearman, C. (1904). “General intelligence”, objectively determined and measured. The American Journal of Psychology, 15(2), 201-292.