# Évaluation de l'état mental d'un apprenant : recherche de marqueurs EEG permettant de distinguer les fluctuations de niveau d'attention soutenue et d'engagement cognitif Étudiant

Pierre-Baptiste Mathieu de Carvalho

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Pierre-Baptiste Mathieu de Carvalho. Évaluation de l'état mental d'un apprenant : recherche de marqueurs EEG permettant de distinguer les fluctuations de niveau d'attention soutenue et d'engagement cognitif Étudiant. Neurosciences. 2025. hal-05466275

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INSTITUT DES SCIENCES DU DIGITAL : MANAGEMENT ET COGNITION NANCY

MASTER 2 SCIENCES COGNITIVES

Intelligence Artificielle Centrée Humain

AVRIL - AOÛT 2025

# Évaluation de l'état mental d'un apprenant : recherche de marqueurs EEG permettant de distinguer les fluctuations de niveau d'attention soutenue et d'engagement cognitif

Étudiant :
Pierre-Baptiste MATHIEU DE CARVALHO

Encadrants :
Laurent BOUGRAIN
Marie-Constance CORSI

Jury :
Armelle BRUN
Tal SEIDEL MALKINSON
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
# Sommaire

## 1 Introduction 1

1.1 Contexte 1

1.2 Cadre du stage 2

## 2 Principes fondamentaux de l'attention et de l'engagement 3

2.1 Attention 3

2.1.1 Définition globale 3

2.1.2 Modèles théoriques de l'attention 3

2.1.2.1 le modèle des réseaux attentionnels de Petersen et Posner 3

2.1.2.2 Le modèle clinique de Van Zomeren et Brouwer 5

2.1.2.3 Le modèle à double réseau de Corbetta et Shulman 6

2.1.2.4 De l'architecture globale à l'attention soutenue 7

2.1.3 Attention soutenue 7

2.1.4 Des mécanismes attentionnels à l'investissement cognitif dans l'apprentissage 8

2.2 Engagement cognitif 8

2.2.1 De la vigilance à l'investissement : Définition de l'engagement cognitif 8

2.2.2 L'engagement cognitif au sein d'un construit multidimensionnel 9

2.2.3 Modèles théoriques 9

2.2.3.1 Un cadre hiérarchique basé sur le comportement : le modèle ICAP 9

2.2.3.2 Un cadre intégratif : le modèle FSRCE 10

2.2.3.3 Interaction de l'Autonomie, de la Motivation et des Processus d'Autorégulation pour l'engagement cognitif 11

2.2.3.4 Peut-on pleinement définir l'engagement à l'aide de modèles théoriques? 11

## 3 Corrélat neuronaux : De l'attention soutenue à l'engagement cognitif 12

3.1 Socle commun de l'attention soutenue et de l'engagement cognitif : Les réseaux de contrôle et de saillance 12

3.2 Signature neuronale de l'attention soutenue 12

3.3 Signature neuronale de l'engagement cognitif 13

3.3.1 Rôle central du réseau fronto-parietal (FCPN) 14

3.3.2 Estimation de la valeur et de l'effort 14

3.3.3 Relation avec le DMN 14

3.4 Distinction entre l'attention soutenue et l'engagement cognitif 15

## 4 Marqueurs EEG de l'attention et de l'engagement 16

4.1 Mesures de puissance spectrale 16
<table><tr><td>4.1.1</td><td>Principes et méthodologie</td><td>16</td></tr><tr><td>4.1.2</td><td>Modulation de la puissance spectrale et attention soutenue</td><td>16</td></tr><tr><td>4.1.2.1</td><td>Augmentation de la puissance des basses fréquences (Delta et Thêta)</td><td>16</td></tr><tr><td>4.1.2.2</td><td>Modulations de la puissance Alpha</td><td>17</td></tr><tr><td>4.1.2.3</td><td>Dynamiques dans la bande bêta</td><td>18</td></tr><tr><td>4.1.2.4</td><td>Ratios spectraux pour l'attention soutenue</td><td>18</td></tr><tr><td>4.1.3</td><td>Modulation de la puissance spectrale et engagement cognitif</td><td>19</td></tr><tr><td>4.1.3.1</td><td>Augmentation de la puissance thêta frontale</td><td>19</td></tr><tr><td>4.1.3.2</td><td>Modulation de la bande alpha</td><td>20</td></tr><tr><td>4.1.3.3</td><td>Modulation de la bande bêta</td><td>21</td></tr><tr><td>4.1.3.4</td><td>Un rôle de la bande gamma pour l'engagement cognitif?</td><td>21</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Mesures de connectivités cérébrales</td><td>21</td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Principes et méthodologie</td><td>22</td></tr><tr><td>4.2.2</td><td>Connectivité et attention soutenue</td><td>22</td></tr><tr><td>4.2.3</td><td>Connectivité et engagement cognitif</td><td>23</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Synthèse des estimateurs EEG</td><td>24</td></tr></table>

# 5 Matériel et méthode 26

<table><tr><td>5.1</td><td>Participants</td><td>26</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Matériel</td><td>26</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Procédure</td><td>27</td></tr><tr><td>5.4</td><td>Prétraitement des données et analyses</td><td>29</td></tr><tr><td>5.4.1</td><td>Prétraitement des données comportementales</td><td>29</td></tr><tr><td>5.4.2</td><td>Prétraitement des signaux EEG</td><td>29</td></tr><tr><td>5.4.3</td><td>Analyses statistiques</td><td>31</td></tr></table>

# 6 Résultats 32

<table><tr><td>6.1</td><td>Sélection des estimateurs EEG pour l'attention soutenue et l'engagement cognitif</td><td>32</td></tr><tr><td>6.2</td><td>Analyse de la dynamique attentionnelle et de l'engagement lors du visionnage de la vidéo</td><td>33</td></tr><tr><td>6.2.1</td><td>Évolution temporelle des indices EEG au niveau du groupe</td><td>33</td></tr><tr><td>6.2.2</td><td>Lien entre l'activité EEG et la performance aux questions</td><td>33</td></tr><tr><td>6.2.3</td><td>Spécificité des marqueurs et effet d'échauffement</td><td>34</td></tr><tr><td>6.2.4</td><td>Analyse des mesures subjectives et de leur relation avec les performances</td><td>34</td></tr><tr><td>6.2.5</td><td>Liens avec l'engagement auto-rapporté</td><td>35</td></tr><tr><td>6.2.5.1</td><td>Exploration de l'impact de la fatigue</td><td>35</td></tr><tr><td>6.3</td><td>Analyses au niveau individuel</td><td>35</td></tr><tr><td>6.3.1</td><td>Visualisation de l'hétérogénéité de l'évolution temporelle des indices EEG</td><td>36</td></tr></table>
<table><tr><td>6.3.2</td><td>Consistance du lien EEG-performance intra-sujet</td><td>36</td></tr></table>

# 7 Discussion 37

7.1 Sélection et spécificités des marqueurs EEG 37

7.2 Dynamiques temporelles et prédiction de la performance 38

7.3 Fiabilité des mesures subjectives et impact de la fatigue 39

7.4 Hétérogénéité de l'engagement et spécificité fonctionnelle des marqueurs 40

7.5 Limites et perspectives 41

7.5.1 Limites méthodologiques 41

7.5.2 Perspectives futures 42

# 8 Conclusion 43

# A Annexe : Matériel et Méthodes 45

A.1 Montage et impédance 45

A.2 Pré-Questionnaire 47

A.3 Questions Vidéo 48

A.4 Post-Questionnaire 50

A.5 Test d'attention D2-R 51

A.6 Test N-Back 64

A.7 Scénarios OpenViBE 68

A.8 Vidéo utilisée pour la tâche principale 69

A.9 Prétraitement EEG 70

# B Annexes : Résultats 72

B.1 Détermination du meilleur estimateur EEG 72

B.2 EEG et visionnage vidéo 73

B.3 Analyses données subjectives 73

B.4 Analyses individuelles 75

# Bibliographie 81
# 1 Introduction

## 1.1 Contexte

Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO), ou Brain-Computer Interfaces (BCI), désignent des systèmes qui tra- duisent l’activité cérébrale en commandes utilisables par une machine, sans recourir aux voies neuromusculaires. Elles peuvent être actives (contrôle volontaire d’un rythme), réactives (réponse à un stimulus) ou passives (inférence d’états mentaux sans intention de contrôle). Le principe de fonctionnement d’une BCI repose sur l’acquisition de l’activité cérébrale, le plus souvent par électroencéphalographie (EEG) non invasive, suivie du traitement et de la traduction de ces signaux en commandes pour le système externe [Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012, Wolpaw et al., 2002, Zander and Kothe, 2011]. Initialement développées dans un but clinique afin de restaurer des fonctions telles que la communication et la motricité chez les patients en situation de handicap, les BCI ont aujourd’hui des champs d’appli- cations qui s’étendent à de nombreux domaines, notamment l’éducation et l’apprentissage [Folgieri et al., 2025].

Cependant, le contrôle d’une BCI est une compétence qui s’acquiert et dont la maîtrise présente une forte variabi- lité, tant entre les individus qu’au cours du temps pour une même personne. Des travaux montrent en effet qu’une part des utilisateurs estimée jusqu’à 30%, ne parvient pas à contrôler une BCI de manière satisfaisante, un phénomène qua- lifié de BCI illiteracy [Allison and Neuper, 2010]. Cette variabilité est influencée par de multiples facteurs, incluant des prédispositions cognitives et psychologiques, mais aussi des fluctuations des états mentaux de l’apprenant durant l’utilisation de l’interface [Jeunet et al., 2016]. Comprendre et prendre en compte ces états mentaux est donc un enjeu majeur afin de développer des BCI fiables et adaptatives.

Puisque le contrôle d’une BCI est une compétence qui s’acquiert, il s’agit fondamentalement d’une tâche d’ap- prentissage. De ce fait, les mêmes facteurs cognitifs qui régissent l’efficacité d’un apprentissage classique, tels que l’attention, la motivation et l’engagement, sont essentiels à la maîtrise de l’interface [Dehaene, 2018]. C’est dans ce contexte que la capacité à identifier les états mentaux d’un apprenant ouvre des perspectives d’intérêt. Pour y parvenir, la problématique centrale est d’identifier de manière fiable les variations des états mentaux pertinents pour l’appren- tissage. Parmi ceux-ci, ce travail se focalise sur deux composantes clés : l’attention soutenue et l’engagement cognitif [Fredricks et al., 2004].

L’hypothèse de travail de cette étude est qu’il est possible d’identifier des marqueurs neurophysiologiques distincts et spécifiques à l’attention soutenue et à l’engagement cognitif à l’aide de l’EEG. La distinction de ces deux états permettrait de dépasser une simple mesure de la charge mentale afin de qualifier plus finement la nature de l’état de l’apprenant. À terme, cette compréhension pourrait avoir une double application : servir à guider l’apprentissage dans un contexte général, mais également être réinvestie pour améliorer l’apprentissage du contrôle des BCI elles-mêmes, en offrant par exemple un neurofeedback plus ciblé et efficace à l’utilisateur.
## 1.2 Cadre du stage

Ce stage de 5 mois a été réalisé en collaboration avec deux équipes : l'équipe NeuroRythms du LORIA à Nancy, sous la supervision de Laurent Bougrain, et l'équipe-projet Nerv de l'Inria à l'Institut du Cerveau et de la Moelle Épifi nière (Paris), où j'étais encadré par Marie-Constance Corsi. L'équipe NeuroRythms se concentre sur la modélisation des rythmes neuronaux pour les interfaces cerveau-machine, tandis que l'équipe Nerv s'appuie sur la modélisation des réseaux cérébraux pour concevoir et améliorer les interfaces cerveau-machine en clinique

Le projet a débuté par un séjour de trois semaines au Japon, au sein du Kyushu Institute of Technology, auprès de l'équipe du professeur Hiroaki Wagatsuma. Les recherches de ce laboratoire portent notamment sur l'analyse de signaux biomédicaux. Durant la première semaine de cette période, j'ai assisté le Dr. Bougrain lors de deux cours sur les logiciels d'analyse EEG. Ce séjour a surtout été l'occasion de débuter le projet en me focalisant sur le développement d'une première chaîne de traitement sous EEGLAB [Delorme and Makeig, 2004] en m'inspirant des méthodes de l'équipe locale. L'objectif était de visualiser les variations de l'attention et de l'engagement cognitif à partir d'un jeu de données EEG existant.
# 2 Principes fondamentaux de l'attention et de l'engagement

## 2.1 Attention

### 2.1.1 Définition globale

L'attention est un concept central en psychologie cognitive et en neurosciences. Bien que sa nature soit multi-facette, elle peut être définie de manière générale comme un ensemble de processus qui permettent de sélectionner, de moduler et de maintenir le traitement d'informations pertinentes pour un comportement donné [Chun et al., 2011]. En tant que fonction cognitive transversale, elle est indispensable au bon fonctionnement de processus tels que la perception, l'apprentissage ou la planification de l'action. Son rôle principal est d'optimiser l'allocation des ressources de traitement disponibles, qui sont limitées, afin de répondre de manière adaptée aux exigences de la tâche et aux objectifs de l'individu [Kahneman, 1973, Posner and Petersen, 1990].

Les définitions de l'attention s'articulent autour de plusieurs aspects fondamentaux faisant consensus. Premièrement, l'attention est régie par le principe de capacité limitée. Le système cognitif ne peut en effet pas traiter simultanément la totalité des informations qui lui parviennent. Cette contrainte impose une gestion des ressources attentionnelles, souvent conceptualisée en termes d'effort mental [Kahneman, 1973]. Deuxièmement, en conséquence de cette limitation, l'attention opère par sélectivité. Elle agit ainsi comme un mécanisme de filtrage qui permet le traitement approfondi d'une quantité restreinte d'informations pertinentes, au détriment des autres stimuli [Desimone and Duncan, 1995]. Troisièmement, ce processus de sélection implique une dimension double d'effort et de contrôle. L'attention peut en effet être dirigée volontairement par les objectifs d'un individu (attention endogène) ou être capturée de façon automatique par des stimuli externes saillants (attention exogène) [Corbetta and Shulman, 2002]. Enfin, l'attention remplit une fonction d'adaptation essentielle. Elle assure que le traitement de l'information soit toujours congruent avec les buts et les besoins de l'organisme, lui permettant ainsi de répondre de manière appropriée à son environnement [Posner and Petersen, 1990]. Il est ainsi possible de définir brièvement l'attention comme étant le processus cognitif qui, face à une capacité de traitement limitée, sélectionne de manière contrôlée et adaptative les informations pertinentes afin d'allouer les ressources mentales en fonction des objectifs donné.

### 2.1.2 Modèles théoriques de l'attention

Afin de proposer une approche intégrative de l'attention, nous allons examiner les modèles théoriques clés qui cherchent à en décrire l'architecture fonctionnelle. Ces modèles permettent de comprendre comment les différentes facettes de l'attention (sélective, divisée, soutenue, etc.) s'articulent au sein de systèmes cohérents.

#### 2.1.2.1 le modèle des réseaux attentionnels de Petersen et Posner

L'un des modèles les plus influents est celui de Posner. Partant de l'idée que l'attention ne doit pas être vue de façon unitaire mais comme un système composé de plusieurs sous-systèmes, ce modèle postule que les fonctions
attentionnelles sont assurées par un ensemble de réseaux neuronaux anatomiquement et fonctionnellement distincts
[Posner and Petersen, 1990]. Cette approche est issue de travaux sur l'orientation de l'attention et a abouti à la Théorie
des Réseaux Attentionnels (Attentional Network Theory ou ANT), qui identifie trois systèmes principaux interagissant
afin de réguler la cognition et le comportement (Voir Figure 1) [Petersen and Posner, 2012] :

* **Le réseau d'orientation** : Ce réseau gère la sélection de l'information en dirigeant l'attention vers un stimulus particulier. Les travaux de Posner (1980) ont démontré une dissociation clé entre le mouvement des yeux et le focus attentionnel, en distinguant l'orientation ouverte de l'orientation couverte [Posner, 1980]. Ainsi, le modèle décompose cette orientation en trois opérations : le désengagement, le déplacement et l'engagement [Posner and Petersen, 1990].

* **Le réseau d'alerte** : Ce réseau constitue la base de l'attention soutenue. Il est responsable de l'atteinte et du maintien d'un état de préparation optimale face à un stimulus imminent. Une distinction est faite entre l'alerte tonique, qui est un état de vigilance de base sous-tendant l'attention soutenue, et l'alerte phasique, qui correspond à une augmentation transitoire de la préparation en réponse à un signal avertisseur [Posner, 2008].

* **Le réseau de contrôle exécutif** : Correspondant à l'attention exécutive, ce réseau de haut niveau est impliqué dans la surveillance et la résolution des conflits entre réponses concurrentes. Sa fonction principale est de réguler l'activité des autres réseaux, notamment dans des situations qui requièrent l'inhibition d'une réponse habituelle ou la détection d'erreurs [Petersen and Posner, 2012]. Ce concept est similaire au Système Attentionnel Superviseur (SAS) de Norman et Shallice [Norman and Shallice, 1986] qui suggère que le maintien de l'attention requiert un effort de contrôle actif. Il serait aujourd'hui davantage désigné sous les termes de fonctions exécutives (voir section 2.1.3).
Théorie des réseaux attentionnels de Petersen & Posner (1990)

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Modèle attention de [Posner and Petersen, 1990]</figcaption></figure>

### 2.1.2.2 Le modèle clinique de Van Zomeren et Brouwer

En utilisant une perspective reposant sur la neuropsychologie clinique, Van Zomeren et Brouwer (1994) ont proposé un modèle qui organise plusieurs des types d'attention décrits classiquement selon deux dimensions [van Zomeren and Brouwer, 1994] :

* **L'intensité** : Cette dimension renvoie à l'aspect énergétique de l'attention. Elle regroupe l'alerte (tonique et phasique) et l'attention soutenue qui est la capacité à maintenir l'attention pendant des périodes prolongées (voir section 2.1.3).

* **La sélectivité** : Cette dimension désigne la direction des ressources attentionnelles. Elle inclut l'attention sélective, la capacité de se focaliser sur une source pertinente en ignorant les distracteurs, et l'attention divisée, qui est la capacité à gérer plusieurs tâches ou sources d'informations simultanément.

En plus de ces deux dimensions, les auteurs postulent l'existence d'un niveau de contrôle attentionnel. Inspiré par le Système Attentionnel Superviseur (SAS) de Norman et Shallice [Norman and Shallice, 1986], ce mécanisme de contrôle désigne une fonction exécutive de plus haut niveau qui régule l'intensité et la sélectivité. Ce contrôle est nécessaire à la flexibilité de l'allocation des ressources, l'inhibition des distracteurs, le changement de focus attentionnel et pour le maintien de l'effort.
### 2.1.2.3 Le modèle à double réseau de Corbetta et Shulman

Afin d'affiner la compréhension des mécanismes de contrôle, le modèle de Corbetta et Shulman (Voir Figure 2) fait office de référence [Corbetta and Shulman, 2002]. En effet, il se concentre sur la distinction entre les processus volontaires et involontaires en proposant une architecture neuronale précise pour les concepts d'attentions endogène et exogène. Le modèle postule ainsi l'existence de deux réseaux attentionnels distincts mais en forte interaction :

* **Un réseau attentionnel dorsal (DAN)** : Ce réseau bilatéral est le substrat du contrôle endogène. Il a pour fonction de générer et maintenir les signaux attentionnels basés sur les buts, les attentes et les connaissances de l'individu. Il est donc activé lorsqu'il s'agit d'orienter volontairement l'attention vers un lieu ou une caractéristique pertinente, et correspond donc à l'attention sélective, en partie à l'attention soutenue et au contrôle exécutif selon les objectifs de la tâche.

* **Un réseau attentionnel ventral (VAN)** : Ce second réseau est la base du contrôle exogène. Il n'est pas activé par la simple saillance d'un stimulus, mais plutôt par la détection d'événements inattendus mais pertinent pour le comportement. Lorsqu'un stimulus pertinent et inattendu est détecté, le réseau ventral fait office de "disjoncteur" et interrompt l'activité focalisée du réseau dorsal pour permettre une réorientation rapide de l'attention.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Illustration schématique des composants du système d'attention dorsal (bleu) et ventral (orange) dans le cerveau humain. Les connexions intra- et inter-réseaux putatives sont représentées par des flèches bidirectionnelles. FEF = champs oculaires frontaux ; IPS = sillon intrapariétal ; VFC = cortex frontal ventral ; TPJ = jonction temporopariétale ; V = cortex visuel. (Adapté de [Vossel et al., 2014])</figcaption></figure>

Ce modèle propose ainsi une vision dynamique de l'interaction entre deux systèmes fondamentaux. Le réseau dorsal assure la stabilité et le maintien du focus attentionnel nécessaire à la poursuite d'un objectif, tandis que le
réseau ventral garantit la flexibilité en permettant au système de répondre aux changements imprévus mais importants
de l'environnement. Cette interaction constante est essentielle à l'adaptation du comportement.

2.1.2.4 De l'architecture globale à l'attention soutenue

Ces modèles, malgré leurs angles d'approche variés, convergent pour décomposer le concept d'attention en grands systèmes fonctionnels. On y retrouve ainsi des systèmes de sélection, des systèmes de contrôle et des systèmes liés à l'intensité et à la préparation. C'est cette dernière dimension, et plus spécifiquement sa composante temporelle, que nous allons approfondir. L'attention soutenue, identifiée comme une fonction clé dans le modèle de Van Zomeren et Brouwer (1994), et liée au réseau d'alerte de Posner (1990), constitue une base sur laquelle reposent les activités cognitives prolongées. Il est donc essentiel de préciser les mécanismes qui régissent son maintien et son déclin, appelé aussi décrément de vigilance [Mackworth, 1948].

2.1.3 Attention soutenue

L'attention soutenue, ou vigilance se définit comme la capacité à maintenir son attention focalisée sur des sources
d'information spécifiques pendant de longues périodes ininterrompues, afin de détecter de petits changements se pro-
duisant à des intervalles temporels aléatoires [Davies and Parasuraman, 1982]. Elle implique le maintien d'une réponse
comportementale stable et efficace face à des stimuli pertinents. Langner et Eickhoff (2013) proposent d'affiner cette
définition en introduisant le terme d'' attention vigilante " afin de décrire le maintien d'un traitement conscient et
efficace des stimuli dans des tâches monotones et intellectuellement peu exigeantes, telles que la détection de signaux
rares ou la discrimination simple. Ces tâches sont particulièrement sensibles au déclin de la performance dans le temps
[Langner and Eickhoff, 2013].

Plusieurs caractéristiques spécifiques distinguent l'attention soutenue. La plus documentée est le décrément de la vigilance, qui se manifeste par une détérioration progressive de la performance à mesure que le temps passé sur la tâche s'allonge. Ce phénomène a été démontré de manière paradigmaticque dès 1948 par Mackworth dans son *Clock Test*, où la capacité des participants à détecter des signaux rares, un double saut de la trotteuse sur une horloge, diminuait significativement après seulement 30 minutes de surveillance [Mackworth, 1948]. Une autre caractéristique est l'effort perçu. Le maintien de l'attention soutenue, surtout dans des contextes monotones, est une activité cognitive exigeante et coûteuse, qui entraîne une sensation de fatigue et de stress [Grier et al., 2003]. Enfin, le déclin de la vigilance s'accompagne également d'une augmentation de la divagation mentale où l'attention se détourne de la tâche principale au profit de préoccupations internes non liées à la tâche [Smallwood and Schooler, 2006].

Plusieurs modèles théoriques ont été proposés pour expliquer les mécanismes sous-jacents au décrément de vigi-
lance. Ces modèles peuvent être regroupés en grandes familles d'explications.

Une première famille de modèles est basée sur le postulat que l'attention soutenue puise dans un réservoir li-
mité. Certains cadres théoriques suggèrent une déplétion progressive des ressources attentionnelles allouées à la tâche
[Grier et al., 2003]. Le modèle de la force de l'autorégulation propose que les actes de contrôle attentionnel, tout
comme d'autres formes de contrôle de soi, consomment une ressource énergétique limitée, menant à un état d'« épui-
sement de l'ego » qui altère la performance ultérieure [Baumeister et al., 2007].

Une deuxième famille se concentre sur les processus de contrôle exécutif. Le modèle du Système Attentionnel
Superviseur (SAS) suggère que le maintien de l'attention requiert un effort de contrôle actif pour maintenir l'activation
des schémas pertinents pour la tâche. Le décrément surviendrait suite à un échec de ce système à re-dynamiser les buts
de la tâche [Norman and Shallice, 1986]. Dans cette même famille de modèles, celui de la divagation mentale postule
que dans des conditions monotones, les processus exécutifs se détournent de la tâche principale pour se consacrer au
traitement de buts personnels. Ces pensées non liées à la tâche entrent alors en compétition pour les mêmes ressources
exécutives, entraînant une dégradation de la performance [Smallwood and Schooler, 2006].

Enfin, une troisième approche, d'ordre motivationnel, suggère que le décrément n'est pas un échec passif, mais un
retrait actif et stratégique de l'effort. Le modèle du coût d'opportunité postule que le cerveau évalue continuellement
les bénéfices de la tâche en cours par rapport aux bénéfices potentiels d'autres activités. Le décrément de vigilance
refléterait alors une décision rationnelle de désengager l'effort lorsque la tâche n'est plus jugée suffisamment profitable
[Kurzban et al., 2013].

Ces différents modèles, qui ne sont pas mutuellement exclusifs, ont guidé la conception de nombreux paradigmes
expérimentaux standardisés afin de mesurer l'attention soutenue, tels que le Test de Performance Continue (CPT)
[Rosvold et al., 1956] ou la tâche d'attention soutenue à la réponse (SART) [Robertson et al., 1997].

2.1.4 Des mécanismes attentionnels à l'investissement cognitif dans l'apprentissage

Les cadres théoriques de l'attention soutenue décrivent ainsi les mécanismes fondamentaux permettant de maintenir un état de vigilance, qui est nécessaire au traitement de l'information. Cependant, dans les contextes d'apprentissage, l'attention seule ne suffit pas. L'apprentissage efficace ne se limite pas à une réception passive de l'information, il requiert un investissement actif et intentionnel de la part de l'apprenant. Comme le soulignent Corno et Mandinach (1983), il est essentiel de considérer la qualité des processus cognitifs que l'étudiant déploie, ce qui va au delà d'un simple maintien de l'attention [Corno et al., 1983]. C'est ici que le concept d'engagement cognitif intervient, intégrant la dimension de l'effort, de la persistance et de l'utilisation de stratégies d'apprentissage [Blumenfeld et al., 2005].

## 2.2 Engagement cognitif

2.2.1 De la vigilance à l'investissement : Définition de l'engagement cognitif

Là où l'attention soutenue décrit la capacité à maintenir une focalisation, l'engagement cognitif se définit par la qualité et la nature de l'investissement mental de l'étudiant au sein d'une tâche d'apprentissage [Fredricks et al., 2004]. Il s'agit d'une allocation volontaire, stratégique et délibérée des ressources cognitives, visant une compréhension profonde et durable plutôt qu'un simple traitement de l'information [Corno et al., 1983, Rotgans and Schmidt, 2011]. Cette distinction fondamentale se manifeste à travers plusieurs dimensions clés. En premier lieu, elle repose sur le caractère intrinsèquement volontaire et stratégique de l'engagement. Contrairement à l'attention, qui peut être cap-
turée de manière automatique, l'engagement cognitif se manifeste par l'emploi conscient de stratégies de traitement, qu'elles soient superficielles ou profondes, en fonction des buts de l'apprenant, de sa motivation et de son auto-efficacité [Alam et al., 2024, Walker et al., 2006]. Cette distinction se manifeste également par la dimension de l'effort et de la persistance. Alors que le maintien de l'attention dans des tâches simples peut devenir passif, l'engagement cognitif est toujours associé à un effort mental perçu, impliquant une volonté de surmonter la difficulté pour maîtriser des concepts complexes [Corno et al., 1983, Fredricks et al., 2004]. Enfin, la finalité d'apprentissage constitue le dernier pilier de cette distinction. L'engagement cognitif est orienté vers un but de compréhension et de maîtrise. Il ne s'agit pas seulement de traiter une information, mais de l'intégrer et la transformer ainsi en connaissance. Ceci en fait donc un prédicteur robuste de la réussite scolaire [Perry, 2022, Torsney et al., 2025]. Ainsi, si l'attention peut être vue comme le faisceau qui permet de sélectionner une information, l'engagement cognitif intègre l'ensemble des processus mentaux que l'apprenant choisit de mobiliser afin de la transformer en connaissance. Cet investissement est un construit multidimensionnel et dynamique, fluctuant en fonction des interactions entre l'individu et son environnement pédagogique [Alam et al., 2024, Shernoff et al., 2016].

### 2.2.2 L'engagement cognitif au sein d'un construit multidimensionnel

L'engagement cognitif est situé au sein d'un concept plus large : celui de l'engagement scolaire. Ce dernier est classiquement décliné en trois dimensions interdépendantes : comportementale, émotionnelle et cognitive [Blumenfeld et al., 2005, Fredricks et al., 2004, Shernoff et al., 2016]. L'engagement comportemental concerne les actions observables comme la participation ou la réalisation des devoirs, tandis que l'engagement émotionnel réfère aux réactions affectives telles que l'intérêt ou l'anxiété [Fredricks et al., 2004, Shernoff et al., 2016]. Dans ce cadre, l'engagement cognitif se distingue par son accent mis sur la qualité de l'investissement psychologique. Il se différencie du traitement automatique par une allocation délibérée de ressources et un effort mental soutenu, dans le but de traiter l'information en profondeur. [Greene, 2015]. il faut toutefois préciser que la qualité de cet engagement, axée sur l'investissement réfléchi et la profondeur du traitement, n'est pas toujours entièrement saisie par les seuls indicateurs comportementaux, qui peuvent parfois être trompeurs [Fredricks et al., 2004]. Cette nature complexe et multidimensionnelle de l'engagement cognitif a conduit au développement de cadres théoriques afin d'en expliquer les mécanismes. Afin d'approfondir la compréhension de l'engagement cognitif, nous allons présenter deux de ces principaux cadres dans la section qui suit.

### 2.2.3 Modèles théoriques

#### 2.2.3.1 Un cadre hiérarchique basé sur le comportement : le modèle ICAP

Le modèle ICAP (Interactif, Constructif, Actif, Passif) proposé par Chi et Wylie (2014), offre une taxonomie de l'engagement cognitif en classifiant les comportements observables des étudiants. Ce modèle repose sur le fait qu'il existe une hiérarchie d'efficacité pour l'apprentissage, où chaque mode d'engagement (Interactif > Constructif > Actif > Passif) sollicite des processus cognitifs de plus en plus exigeants et génère des résultats d'apprentissage
supérieurs [Chi and Wylie, 2014]. Les modes se définissent ainsi :

* Mode passif (Réception) : L'apprenant reçoit l'information (par ex : écoute un cours sans prise de notes) sans autre action manifeste. Le processus cognitif principal est le stockage isolé de l'information, menant à un rappel littéral et une compréhension minimale.

* Mode Actif (Manipulation) : L'apprenant manipule physiquement l'information (par ex : soulignage, copie littérale) sans la transformer ou y ajouter de nouvelles idées. Ceci favorise l'intégration avec les connaissances antérieures activées, pour une compréhension superficielle et une application à des contextes similaires.

* Mode Constructif (Génération) : L'apprenant produit des informations nouvelles allant au-delà du matériel fourni (par ex : auto-explication, notes reformulées). Cela implique des processus inférentiels et la création de nouvelles connaissances, favorisant une compréhension profonde et le transfert.

* Mode Interactif (Dialogue) : Niveau d'engagement le plus élevé, il se manifeste par des dialogues où les partenaires contribuent de manière constructive, avec des prises de tours suffisantes et des échanges actifs (par exemple, débats, explications mutuelles). Les processus de co-inférence permettent une co-création d'idées nouvelles et à la compréhension la plus aboutie, voire à l'innovation.

Au sein du cadre ICAP, les actions observables reflètent des processus cognitifs distincts : stockage, intégration, inférence et co-inférence (Chi et al., 2018). Le modèle reconnaît que les comportements observables ne sont qu'une approximation de l'engagement interne réel, un étudiant d'apparence passive pouvant être réfléchi et un autre, être actif uniquement en surface. L'analyse des productions étudiantes est donc cruciale pour affiner la classification de l'engagement. Cet écart potentiel justifie néanmoins le recours à des mesures complémentaires pour une appréciation complète de l'engagement cognitif individuel (Pitterson et al., 2016).

### 2.2.3.2 Un cadre intégratif : le modèle FSRCE

En complément d'une approche comportementale, le cadre, le cadre d'engagement cognitif autorégulé (FSRCE), met l'accent sur la gestion active de l'engagement cognitif par l'apprenant, articulée autour d'une boucle d'apprentissage auto-régulé (AAR) dynamique et de deux dimensions de l'engagement cognitif : sa profondeur et les stratégies utilisées [Alam et al., 2024]. Ce modèle se déploie en quatre phases cycliques : une phase de préparation (analyse de la tâche et planification), une phase de performance (application de stratégies), des boucles de suivi (monitorage interne et externe) et une phase d'auto-réflexion (évaluation et ajustement).

Le FSRCE définit l'engagement cognitif selon deux dimensions principales : la profondeur de l'investissement mental (intensité de l'implication mentale, investissement dans la planification et l'adaptation) et les stratégies cognitives et métacognitives employées (de superficielles à profondes/transformatrices). Ce cadre souligne que l'engagement n'est pas statique mais un processus proactif et adaptatif, où l'étudiant ajuste continuellement son investissement en fonction de facteurs individuels, tels que la motivation ou l'auto-efficacité, et contextuels [Alam et al., 2024].
### 2.2.3.3 Interaction de l'Autonomie, de la Motivation et des Processus d'Autorégulation pour l'engagement cognitif

Au-delà de ces cadres descriptifs et théoriques, les modèles de l'engagement cognitif sont liés par une interaction entre trois piliers psychologiques fondamentaux : l'autonomie, la motivation et l'autorégulation. L'autonomie, définie comme le sentiment de contrôle et de choix dans ses actions, stimule fortement l'engagement. Les environnements d'apprentissage qui offrent des choix pertinents favorisent un engagement cognitif plus profond, car ils répondent à un besoin psychologique [Perry, 2022, Rotgans and Schmidt, 2011]. La motivation entretient une relation réciproque avec l'engagement : elle en est la source mais est également renforcée par lui [Torsney et al., 2025]. La motivation intrinsèque, l'orientation vers des buts de maîtrise et un fort sentiment d'auto-efficacité déterminent la qualité de l'engagement, incitant à déployer des stratégies de traitement en profondeur [Alam et al., 2024, Greene, 2015]. Enfin, les processus d'autorégulation (planification, suivi, ajustement des stratégies) sont les mécanismes par lesquels la motivation et l'autonomie permettent un engagement efficace [Alam et al., 2024, Greene, 2015]. Ces trois piliers interagissent ainsi en un cercle vertueux : l'autonomie nourrit la motivation, qui elle-même pousse à un engagement plus stratégique et profond, et un engagement bien autorégulé améliore les résultats, ce qui renforce en retour le sentiment de compétence et d'autonomie [Alam et al., 2024].

### 2.2.3.4 Peut-on pleinement définir l'engagement à l'aide de modèles théoriques ?

Les modèles ICAP [Chi and Wylie, 2014, Chi et al., 2018] et FSRCE [Alam et al., 2024] offrent des cadres intéressants pour analyser l'engagement cognitif : se concentre sur les manifestations comportementales, le second sur la dynamique interne de la régulation. Bien que distincts, ils convergent sur le rôle fondamental de l'autonomie, de la motivation et de l'autorégulation comme moteurs de l'apprentissage profond. Ces cadres psychologiques, décrivent les manifestations et les mécanismes de l'engagement cognitif principalement à un niveau fonctionnel. Afin d'en avoir une compréhension plus exhaustive, nous allons désormais explorer ses fondements neurobiologiques.
# 3 Corrélats neuronaux : De l'attention soutenue à l'engagement cognitif

Alors que les cadres et modèles psychologiques permettent de distinguer fonctionnellement l'attention soutenue, en tant que capacité de maintien d'un état de vigilance, de l'engagement cognitif, en tant qu'investissement mental actif et stratégique, nous allons voir, au niveau de leur signature neurales, comment cette distinction s'observe. Nous allons ainsi voir, dans cette partie, comment le cerveau passe du maintien d'un état stable, l'attention soutenue, au pilotage d'un processus flexible et orienté vers un but, l'engagement cognitif.

## 3.1 Socle commun de l'attention soutenue et de l'engagement cognitif : Les réseaux de contrôle et de saillance

Chaque tâche exigeante, qu'elle requière de la vigilance ou de l'engagement actif, repose sur un ensemble de réseaux cérébraux à grande échelle qui constituent l'architecture de base du contrôle cognitif. Le modèle de Corbetta et Shulman (2002), que nous avons déjà mentionné, a été le premier a dissocier deux systèmes attentionnels majeurs. Le premier, le réseau d'attention dorsal (DAN), composé principalement du sillon intrapariétal (IPS) et des champs oculaires frontaux (FEF), est le substrat du contrôle attentionnel descendant. Il est donc essentiel pour l'orientation volontaire et le maintien du focus attentionnel en fonction des buts de la tâche [Corbetta and Shulman, 2002]. Des analyses de connectivité fonctionnelle en état de repos (fcMRI) ont permis d'identifier le réseau de saillance (SN), dont font parties le cortex cingulaire antérieur (CCA) et l'insula antérieure (aI). Ce réseau est mobilisé dans la détection d'évènements saillants, qu'ils soient internes ou externes, et initie les signaux de contrôle nécessaires pour y répondre, facilitant ainsi le recrutement d'autres réseaux exécutifs [Dosenbach et al., 2007, Seeley et al., 2007]. Enfin, le réseau de contrôle fronto-pariétal (FPCN), aussi appelé système à demandes multiples dans la littérature, est un système de contrôle flexible et de plus haut niveau, essentiel pour la planification, la résolution de problèmes et l'adaptation du comportement face à la nouveauté ou la difficulté. Son activation est souvent associée à celle du DAN et du SN lors de tâches exigeantes [Duncan, 2010]. Ces trois réseaux constituent ainsi le socle du contrôle cognitif. C'est dans leur configuration, leur dynamique et leurs interactions spécifiques que la distinction entre attention soutenue et engagement cognitif s'observe. L'un est un état de maintien, l'autre un processus d'investissement.

## 3.2 Signature neuronale de l'attention soutenue

La principale caractéristique de l'attention soutenue est le maintien d'un état de préparation optimal sur de longues périodes, souvent dans des conditions monotones [Davies and Parasuraman, 1982]. Sa signature neurale est donc celle d'un état de stabilité forcée qui est caractérisé par un contrôle constant et une lutte contre le déclin de vigilance. Une méta-analyse quantitative, portant sur 67 expériences d'imagerie (IRMf et TEP) et incluant 1058 participants, a identifié un réseau central de ce que les auteurs nomment "l'attention vigilante" [Langner and Eickhoff, 2013]. Ce réseau est nettement latéralisé à droite, ce qui est cohérent avec la littérature définissant la vigilance comme une fonction spécialisée de l'hémisphère droit, notamment des cortex pariétaux postérieurs [Weinberg and Harper, 1993]. Le maintien
de cet état de vigilance repose sur le DAN et le réseau attentionnel ventral (VAN), ce dernier étant impliqué dans la ré-
orientation de l'attention vers des stimuli pertinents mais inattendus et agissant comme un "disjoncteur" pour le DAN
[Corbetta and Shulman, 2002, Huang et al., 2023]. Le maintien du focus se manifeste, quant à lui, par un flux neuronal
descendant du cortex préfrontal vers le lobe pariétal [Huang et al., 2023]. La lutte contre la fatigue est également une
autre signature neuronale de l'attention soutenue. L'analyse de Langner et Eickhoff (2013) a ainsi relevé une activité
croissante dans l'insula et le thalamus avec l'allongement de la durée de la tâche. Cette augmentation est le signe d'un
effort compensatoire, l'insula signale ainsi le besoin croissant de réguler l'effort afin de maintenir la performance, tandis que le thalamus tente de contrer la baisse de vigilance au fil du temps [Langner and Eickhoff, 2013]. L'antagoniste
principal de l'attention soutenue est le réseau du mode par défaut (DMN). Comprenant des régions comme le cortex
préfrontal médian (mPFC) et le cortex cingulaire postérieur (PCC), ce réseau est actif au repos et soutient les pensées
auto-générées, que l'on caractérise aussi de vagabondage mental [Raichle et al., 2001]. Une attention soutenue efficace se caractérise ainsi par une suppression du DMN. Ainsi, une anti-corrélation marquée entre l'activité du DMN
et celle des réseaux orientés vers la tâche comme le DAN peut être observée [Fox et al., 2005]. Un lapsus attentionnel
ou une augmentation des erreurs est ainsi souvent précédé par une augmentation de l'activité du DMN, ce qui permet
de détecter un échec du maintien de l'inhibition des pensées distractrices et des interférences [Anticevic et al., 2012].
La fonction du DMN n'est cependant pas uniforme : une étude de Kucyi et al. (2016) a observé, en utilisant l'échantillonnage de l'expérience subjective pendant une tâche, que si l'activité du DMN augmente bien avec le vagabondage
mental, elle est aussi corrélée à une plus grande stabilité comportementale, qui se traduit par une plus faible variabilité
des temps de réaction. Cette observation suggère donc que la fonction du DMN n'est que partiellement expliquée par
la distraction. La signature neuronale de l'attention semble ainsi être caractérisée par un système en tension, où le
contrôle descendant, via le DAN droit, s'efforce de maintenir un état stable, tandis que le réseau de saillance signale
l'effort croissant nécessaire afin d'y parvenir, le tout en réprimant l'activité du DMN.

3.3 Signature neuronale de l'engagement cognitif

A la différence de la stabilité caractéristique de l'attention soutenue, l'engagement cognitif se caractérise par un
recrutement actif, stratégique et flexible des ressources neurales. Cette mobilisation de ressources peut être désignée
comme l'engagemnet neural, soit le degré de recrutement et de modulation coordonnée des systèmes neuronaux perti-
nents. Des travaux chez le primate ont ainsi montré que ces fluctuations, associées à des états internes comme l'éveil ou
la motivation, modulent directement la rapidité et l'efficacité de l'apprentissage [Hennig et al., 2021]. Il a également
été observé, chez des adolescents, qu'un engagement cognitif efficace est corrélé à une activation accrue du FPN et
une moindre sollicitation des réseaux somatomoteurs [Paulsen et al., 2025]. Cet investissement, lorsqu'il est maintenu
dans des activités nouvelles, peut même induire une efficacité neurale accrue, durable dans le temps, au niveau des
régions liées à l'attention et au traitement sémantique, comme l'a montré le "Synapse Project" chez des personnes
âgées [McDonough et al., 2015].
### 3.3.1 Rôle central du réseau fronto-parietal (FCPN)

Ce réseau est le susbtrat des fonctions exécutives de haut niveau, comme la mise à jour et la manipulation d'informations en mémoire de travail, la planification et la résolution de problèmes [Duncan, 2010, Miyake et al., 2000]. Son activité reflète notamment la difficulté et l'efficience de la stratégie individuelle. Par exemple, des travaux sur une tâche simple de vitesse de traitement ont montré que les participants les plus lents exhibaient une plus grande activité causale du cortex préfrontal dorsal sur d'autres régions, ce qui suggère un besoin accru de contrôle exécutif afin de compenser une moindre efficacité de traitement de base [Rypma et al., 2006]. De plus, des facteurs psychologiques de haut niveau, tel que l'adoption d'un *growth mindset*, modulent le cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC) lors de la surveillance des erreurs, ce qui permet d'illustrer que les croyances de l'apprenant pilotent son engagement [Zeng, 2025].

### 3.3.2 Estimation de la valeur et de l'effort

L'engagement cognitif étant un investissement, la rentabilité de cet investissement est constamment évaluée. Cette fonction est principalement assurée par une interaction entre le réseau de saillance (SN) et les régions du cortex préfrontal impliquées dans le traitement de la valeur. Ainsi, le cortex cingulaire antérieur (ACC), qui fait parti du SN, agit comme une interface entre cognition, émotion et motivation [Pessoa, 2008]. Son activation se fait lors de la détection de conflits [Botvinick et al., 2001] et lors de l'évaluation du rapport coût/bénéfice de l'effort cognitif afin d'estimer s'il est pertinent d'investir du contrôle [Shenhav et al., 2013]. Ces informations sur la valeur des récompenses proviennent du cortex orbitofrontal (OFC) et du cortex préfrontal ventromédian (vmPFC) [Kringelbach, 2005, Rolls, 2004]. Une méta-analyse de Parro et al. (2018) a confirmé que la perspective d'une récompense recrute systématiquement le cortex cingulaire moyen antérieur (aMCC) et des régions du FPCN pour amplifier le contrôle cognitif [Parro et al., 2018]. Cette intéraction permet de guider le flux d'information [Friedman and Robbins, 2022] et s'observe même dans des tâches complexes comme l'apprentissage de contingences sociales basées sur des expressions faciales [Saylik et al., 2025]. Concernant le sentiment subjectif d'effort, celui-ci est lié à l'activité de l'insula antérieure (aIC). Cette région intègre les signaux intéceptifs afin de générer une conscience de l'effort mental investi, qui est distincte de la simple difficulté perçue de la tâche. Une étude d'Otto et al. (2014) a ainsi montré une activation significativement plus élevée de l'aIC gauche lors de l'évaluation rétrospective de l'effort mental investi, comparativement à l'évaluation de la difficulté [Otto et al., 2014]. Cette conscience de l'effort, influencée par la fatigue cognitive, peut ensuite influencer les décisions menant à continuer ou abandonner la tâche [Dryzer and Chib, 2024].

### 3.3.3 Relation avec le DMN

la signature de l'engagement cognitif se distingue de celle de l'attention soutenue par une relation plus complexe et flexible avec le DMN. En effet, au lieu d'une simple suppression antagoniste, un engagement cognitif profond peut impliquer des interactions dynamiques et coopératives entre le FPCN et le DMN. Ici, le DMN n'est plus à seulement inhiber, mais est une ressource potentielle pouvant lier les nouvelles informations aux connaissances et souvenirs
préexistants. L'intéraction entre le FPCN et le SN, par leur connectivité étendue, est donc nécessaire afin d'allouer dynamiquement les ressources de manière optimale en fonction de la nature de l'engagement requis [Chand et al., 2017].

## 3.4 Distinction entre l'attention soutenue et l'engagement cognitif

L'analyse des corrélats neuronaux révèle que l'attention soutenue et l'engagement cognitif, bien que partageant des réseaux communs, les mobilisent différemment. L'attention soutenue est un processus de maintien d'un état, sa signature neurale est celle de la stabilité et de la rigidité : un contrôle descendant constant (DAN droit) et un monitoring de l'effort croissant pour contrer la fatigue (SN), caractérisé par une suppression antagoniste du réseau du mode par défaut (DMN). L'objectif est de ne pas "décrocher". L'engagement cognitif, quant à lui, est un processus de pilotage d'une action. Sa signature neurale est celle de la flexibilité et de la stratégie : un recrutement dynamique du FPCN afin de manipuler l'information et ajuster le comportement, une évaluation motivationnelle du rapport coût/bénéfice (SN, ACC, OFC), et des interactions dynamiques et coopérative avec le DMN pour une intégration efficace. Le but ici est d'atteindre un objectif de compréhension. Il faut néanmoins mentionner plusieurs défis méthodologiques et limites. En effet, l'hétérogénéité des paradigmes et des mesures utilisés pour sonder l'engagement cognitif rend la comparaison entre études complexe. Toy et al. (2022), dans une revue des approches de mesure de l'engagement cognitif chez les étudiants, soulignent la diversité des contextes et des outils, ce qui s'applique également aux études de neuroimagerie où les tâches varient de simples exercices de laboratoire (Stroop, N-back) à des scénarios potentiellement plus écoslogiques. De plus, l'engagement cognitif étant multidimensionnel, sa définition conceptuelle et opérationnelle peut varier entre les études, tout comme celle de l'engagement neural qui en découle. La dissociation nette entre l'engagement cognitif et d'autres construits proches, tels que l'attention soutenue ou l'effort mental, complexifie également l'interprétation spécifique des activations cérébrales observées [Toy et al., 2022]. La prochaine étape de cette revue consiste désormais à explorer les marqueurs EEG de ces processus, ce qui permettra de voir comment la dynamique de ces signature peut être capturée en temps réel.
# 4 Marqueurs EEG de l'attention et de l'engagement

## 4.1 Mesures de puissance spectrale

### 4.1.1 Principes et méthodologie

L'analyse de la puissance spectrale est une méthode fondamentale en EEG. Elle repose sur la décomposition du signal électrique cérébral en ses différentes fréquences constitutives et ceci afin de quantifier l'énergie associée à chacune d'elles [Khosla et al., 2020]. Afin d'effectuer cette décomposition, la technique la plus directe est périodogramme, qui se base sur la Transformée de Fourier Rapide (FFT) afin de calculer la densité spectrale de puissance (PSD) [Kumar and Bhuvaneswari, 2012]. Cette technique souffre toutefois d'une variance élevée, rendant l'estimation du spectre de puissance bruitée et peu fiable [Zhao and He, 2013]. Afin pallier ce problème, la méthode de Welch peut être utilisée. Cette approche segmente le signal en plusieurs portions qui se chevauchent, applique une fonction de fenêtrage puis calcule la moyenne des périodogrammes de chaque segment. La variance de l'estimation est ainsi significativement réduite, ce qui permet d'obtenir un spectre de puissance plus lisse et interprétable, au prix d'une légère diminution de la résolution en fréquence [Zhao and He, 2013]. Le PSD ainsi obtenu est ensuite analysé au au sein de bandes de fréquences dont les bornes sont généralement catégorisées ainsi [Khosla et al., 2020] :

* $\text{Delta} (\delta, < 4 \text{ Hz})$ : Notamment associée au sommeil profond sans rêve.

* $\text{Thêta} (\theta, 4-8 \text{ Hz})$ : Liée aux états de relaxation profonde, à la méditation, mais aussi à la somnolence et aux processus de mémorisation.

* $\text{Alpha} (\alpha, 8-13 \text{ Hz})$ : Caractéristique d'un état de veille calme, les yeux fermés, et principalement localisée dans les régions occipitales et pariétales.

* $\text{Bêta} (\beta, 13-30 \text{ Hz})$ : Associée à un état de conscience actif, à la concentration, à la résolution de problèmes et à la prise de décision.

* $\text{Gamma} (\gamma, >30 \text{ Hz})$ : Reflète des processus cognitifs de haut niveau comme la perception, l'hyper-vigilance et l'intégration d'informations sensorielles.

Ces différentes bandes peuvent ensuite être découpées en sous-bandes. La puissance extraite de ces bandes, au niveau de capteurs spécifiques, sert ensuite de caractéristiques (ou *features* pour des analyses statistiques ou des modèles de *machine learning* afin de classifier les états mentaux [Khosla et al., 2020]. Nous allons ainsi explorer comment cette méthode est utilisée afin de mesurer les variations des niveaux d'attention soutenue et d'engagement cognitif.

### 4.1.2 Modulation de la puissance spectrale et attention soutenue

#### 4.1.2.1 Augmentation de la puissance des basses fréquences (Delta et Thêta)

L'effet du temps passé sur une tâche se manifeste assez distinctement par une augmentation progressive de la puissance dans les bandes de basses fréquences. Il a ainsi été observé, dans une étude menée en conditions réelles, durant des cours universitaires, qu'un allongement des temps de réponse à des cibles visuelles était précédé par une
augmentation significative de la puissance dans les bandes thêta et delta au niveau de la région occipitale. Cette hausse de puissance dans ces bandes est donc interprétée comme un corrélat fiable de l'installation de la fatigue mentale et de la baisse de l'état d'alerte [Ko et al., 2017]. Il nous faut également mentionner qu'une augmentation de la puissance thêta peut être observée dans les régions frontales, mais son interprétation y est plus ambiguë. Dans des tâches cognitives prolongées, il a en effet été observé que la puissance thêta frontale augmente de manière continue avec le temps passé sur la tâche, ce qui est corrélaté à la hausse du taux d'erreurs. Plutôt que de refléter directement la fatigue et le décrément de vigilance, cette augmentation pourrait indiquer un effort cognitif compensatoire accru pour maintenir la performance malgré l'épuisement des ressources [Wascher et al., 2014].

### 4.1.2.2 Modulations de la puissance Alpha

La modulation de cette bande de fréquence est l'un des marqueurs clé du contrôle attentionnel. Cela se manifeste par deux dynamiques opposées : une diminution de puissance, ou désynchronisation, et une augmentation, ou synchronisation. La diminution de la puissance alpha, typiquement observée au niveau des régions pariéto-occipitales, est un marqueur robuste du focus attentionnel vers l'environnement extérieur. Elle est interprétée comme le reflet d'une excitabilité corticale accrue, résultant d'une libération d'inhibition qui facilite le traitement de l'information sensorielle [Klimesch, 2012]. Il ne s'agit pas uniquement d'un mécanisme préparatoire, en effet, dans une tâche de recherche visuelle, la présentation d'une cible provoque une diminution latéralisée de l'activité alpha, plus forte dans l'hémisphère controlatéral à la cible. Cette diminution, mesurée au niveau des sites occipito-temporaux, indique un mécanisme de traitement actif de la cible [Bacigalupo and Luck, 2019]. L'amplitude de cette diminution est de plus sensible à la pertinence des stimuli : dans une tâche de conditionnement aversif, un stimulus menaçant induit une diminution alpha significativement plus forte et prolongée au niveau du cortex pariéto-occipital qu'un stimulus neutre, ce qui traduit un état de vigilance accru [Bacigalupo and Luck, 2022].

L'augmentation de la puissance alpha, quant à elle, est le marqueur d'un désengagement de l'environnement au profit d'un état d'attention interne. Ce processus descendant sert à filtrer les informations non pertinentes ou à inhiber les aires cérébrales non sollicitées [Klimesch et al., 2007]. Ceci explique son apparition lors d'états de faible engagement externe, comme l'attention interne ou le vagabondage mental. Il a ainsi été observé que la puissance alpha était significativement plus élevée au niveau des régions postérieures juste avant que les participants ne rapportent être en train de vagabonder mentalement, comparativement aux moments où ils étaient concentrés sur la tâche [Compton et al., 2019]. Cette association a de nouveau été observée dans une étude où les participants visionnaient une conférence en ligne de 75 minutes. En effet, en évaluant le degré de vagabondage mental à intervalles réguliers, une augmentation significative et graduelle de la puissance alpha dans la région occipitale a pu être observée. Celle-ci était directement proportionnelle au niveau de vagabondage mental rapporté par les participants. De plus, les participants qui rapportaient les plus hauts niveaux de vagabondage mental sont aussi ceux qui ont montré la plus faible amélioration de leurs scores d'apprentissage après la conférence [Conrad and Newman, 2021]. Il faut toutefois préciser que, lors de tâches de vigilance prolongées, si une augmentation de la puissance alpha est un indicateur du déclin attentionnel, celle-ci n'est pas linéaire. Cette dynamique peut rapidement atteindre un plateau (après une heure dans
une tâche de 4h) alors que les erreurs de performance continuent d'augmenter. Cela suggère qu'elle reflète davantage un effort compensatoire afin de rester alerte qu'un marqueur direct d'épuisement des ressources [Wascher et al., 2014].

### 4.1.2.3 Dynamiques dans la bande bêta

Les modulations de la bande bêta en lien avec l'attention soutenue ne sont pas aussi équivoques que pour celles de la bande alpha. La littérature rapporte en effet des dynamiques opposées qui semblent refléter un double rôle fonctionnel. D'une part, une diminution de la puissance bêta est associée aux baisses de vigilance. Une étude menée en condition écologique de salle de classe a montré qu'une diminution de la puissance bêta dans les régions occipitales et temporales précédait les lapsus attentionnels (caractérisés par des temps de réaction allongés) [Ko et al., 2017]. Ce résultat suggère qu'un niveau de base élevé dans la puissance bêta est requis pour un maintien de l'état d'alerte. D'autre part, une augmentation de la puissance bêta est typiquement associée à un état de concentration et de traitement cognitif actif. Il a ainsi été observé qu'une augmentation de la puissance bêta dans la région occipitale précédait les réponses correctes à une tâche d'attention visuelle, tandis que son absence ou sa diminution précédait les erreurs [Gola et al., 2013]. La dynamique inverse a pu être observée chez des sujets âgés peu performants : pour eux, les conditions de tâche les plus exigeantes provoquaient une diminution de la puissance bêta, interprétée comme un déficit dans la capacité à activer et soutenir les processus attentionnels. Cette importance de la bande bêta se retrouve dans des approches par apprentissage automatique, où les caractéristiques de cette bande figurent parmi les prédicteurs les plus fiables pour classifier les états de haute et basse attention [Chen et al., 2017]. Ces résultats permettent de considérer la puissance bêta comme un indice flexible de l'état attentionnel. Ainsi, une augmentation de la puissance bêta signale un engagement cognitif réussi, tandis qu'une diminution peut refléter soit un désengagement passif, un lapsus attentionnel, soit un déficit actif dans la capacité à mobiliser les ressources attentionnelles face à une tâche difficile.

### 4.1.2.4 Ratios spectraux pour l'attention soutenue

Afin de mesurer l'équilibre dynamique entre les états d'alerte et de fatigue, plusieurs ratios spectraux ont été proposés dans le but de fournir un indice continu de l'état attentionnel. Le plus reconnu est le ratio $\frac{\beta}{\alpha+\theta}$. Sa validité a été établie par Pope et ses collaborateurs dans une étude utilisant un système bio-cybernétique : l'automatisation d'une tâche de poursuite était modulée en temps réel par l'EEG du sujet, et ce ratio s'est avéré être le plus sensible et fiable pour refléter l'engagement de l'opérateur [Pope et al., 1995]. Il est toutefois essentiel de noter que le terme "engagement" utilisé par ces auteurs se réfère à un continuum de vigilance (allant de la somnolence à l'état d'alerte), et non à la charge cognitive. Il ne faut donc pas se méprendre de cette utilisation du terme "engagement" et lui attribuer une désignation de l'engagement cognitif. Ainsi, sur ce ratio, l'indice augmente lorsque le sujet est alerte et diminue avec la fatigue. Des travaux ultérieurs ont renforcé cette idée. En utilisant leur propre indice d'engagement EEG, Berka et al. (2007) ont également montré qu'un indice de vigilance décline de manière significative au cours d'une tâche de 20 minutes, en corrélation avec la dégradation de la performance.[Berka et al., 2007].
Cependant, l'approche consistant à utiliser un seul ratio basé sur des bandes de fréquences fixes est limitée par une forte variabilité inter-sujets. Afin de contrer cette limitation, deux stratégies complémentaires peuvent être mises en place. La première stratégie consiste à abandonner l'idée d'un unique ratio pour adopter des approches de *machine learning*. Ces modèles permettent de capturer plus finement les différents niveaux d'attention, au-delà d'un simple continuum alerte/fatigué, en utilisant une combinaison de plusieurs caractéristiques. Ainsi, dans une étude de 2023, quatre états attentionnels distincts (attention élevée, moyenne, faible et non-dirigée) ont été induits au préalable via différentes tâches. Les auteurs ont ensuite extrait dix types de caractéristiques des signaux EEG, incluant des mesures temporelles, d'entropie, et les ratios d'énergie de chaque bande par rapport au niveau d'énergie global. L'utilisation de l'ensemble de ces caractéristiques avec un classifieur (par ex. : *Support Vector Machine* (SVM)) a permis d'atteindre une précision de 88,7 %. [Xu et al., 2023]. Cela montre qu'une combinaison optimisée de différentes facettes du signal EEG permet d'obtenir une plus grande richesse d'informations. La seconde stratégie s'attaque directement au problème de la variabilité individuelle en développant des indices d'attention entièrement personnalisés [Xu et al., 2024]. Plutôt que de reposer sur des bandes alpha ou bêta prédéfinies, les auteurs utilisent une méthode qui identifie, pour chaque participant, les plages de fréquences qui réagissent spécifiquement à la tâche. Pour cela, ils calculent le ratio de la puissance spectrale entre les états attentionnels et inattentionnels pour chaque sujet, ce qui permet de définir des bandes de fréquences individualisées. Ensuite, ils construisent un indice personnalisé où chaque fréquence au sein de ces bandes est pondérée proportionnellement à l'amplitude de sa propre réactivité. Cette approche s'est révélée significativement plus performante : l'étude a rapporté que sur les mêmes données, cet indice personnalisé a permis de classer les états attentionnels avec une précision de 65,51 %, surpassant les 57.20 % obtenus avec l'indice de référence $\frac{\beta}{\alpha+\theta}$.

### 4.1.3 Modulation de la puissance spectrale et engagement cognitif

À la différence de l'attention soutenue, qui concerne le maintien d'un état de réceptivité, l'engagement cognitif se réfère à l'investissement actif de ressources mentales. Ses marqueurs EEG ne reflètent pas une dérive lente vers la fatigue, mais des fluctuations liées à l'effort, à la difficulté et à la profondeur du traitement de l'information. Comme nous l'avons mentionné plus haut, l'engagement n'est pas un concept monolithique, et de ce fait, ses signatures EEG permettent de distinguer différentes facettes.

#### 4.1.3.1 Augmentation de la puissance thêta frontale

L'activité *Frontal Midline Theta* (FMT), localisée sur les électrodes de la ligne médiane frontale est l'un des marqueurs EEG de référence pour évaluer la charge cognitive. Une méta-analyse quantitative a confirmé que le FMT est l'indice EEG spectral le plus sensible et robuste à une augmentation des exigences de la tâche [Chikhi et al., 2022]. Cependant, pour considérer cet indice non plus comme un simple reflet de la charge de travail mais comme un proxy de l'engagement cognitif, il est nécessaire de démontrer qu'il mesure l'investissement mental de l'individu plutôt que la seule exigence de la tâche. Plusieurs observations permettent d'établir ce lien conceptuel. Tout d'abord la puissance du FMT est modulée par la difficulté, mais aussi par la motivation de l'individu, augmentant significativement
lorsque la récompense attendue est plus élevée. Ensuite, cette augmentation, observée durant la phase de préparation proactive, prédit une meilleure performance ultérieure, liant l'indice à un investissement mental efficace et stratégique [Arnau et al., 2024]. Ce lien est renforcé par des données d'imagerie qui confirment que les états de concentration active, comme la méditation à attention focalisée, activent les régions cérébrales liées au FMT, tel que le cortex cingulaire antérieur [Manna et al., 2010]. La signification de cette augmentation du FMT doit cependant être nuancée selon le contexte temporel de la tâche. Dans des contextes exigeant un effort ponctuel, l'augmentation du FMT reflète un engagement proactif et optimisé. En revanche, lors de tâches prolongées et monotones, une augmentation continue et linéaire du FMT est observée, et doit être interprétée différemment. En effet, plutôt que traduire un engagement optimal, cette hausse est considérée comme le reflet de l'effort compensatoire croissant que l'individu déploie pour maintenir un niveau de performance acceptable face à l'épuisement des ressources attentionnelles [Wascher et al., 2014]. Il est donc nécessaire de distinguer l'augmentation transitoire du FMT, marqueur d'un engagement stratégique, de son augmentation continue, qui signale un effort de maintien en réponse à un déclin de l'attention soutenue. Bien que ce marqueur puisse présenter des limites, comme un effet plafond dans des situations de charge mentale extrême [Pušica et al., 2024], cette distinction permet d'en faire une métrique pertinente. Ainsi, la sensibilité du FMT à la motivation, sa capacité à prédire la performance et sa faculté à suivre l'effort compensatoire permettent de soutenir l'utilisation de cet indice comme un proxy de l'engagement cognitif.

### 4.1.3.2 Modulation de la bande alpha

Comme nous l'avons vu précédemment, la modulation de la puissance alpha fonctionne comme un filtre attentionnel fondamental : sa diminution facilite le traitement des informations externes, tandis que son augmentation signale un désengagement au profit d'un état interne. Au-delà de ce rôle de prérequis, l'amplitude de la diminution alpha est elle-même un indicateur de l'intensité et de l'efficacité de l'engagement cognitif. Une méta-analyse confirme en effet que le degré de diminution alpha est sensible à l'effort, augmentant proportionnellement avec la charge cognitive, un effet particulièrement marqué dans la région pariétale et la sous-bande alpha haute (10-12 Hz) [Chikhi et al., 2022]. Cet ajustement ne reflète pas un simple processus passif en réponse à la demande, mais est activement modulé par des facteurs motivationnels. Par exemple, l'anticipation d'une récompense élevée amplifie significativement la désynchro-nisation alpha dans les régions pariéto-occipitales, traduisant un biais attentionnel stratégique et un engagement accru dicté par la motivation [Arnau et al., 2024]. De plus, l'efficacité de cette allocation attentionnelle, telle qu'indexée par la diminution alpha, a des conséquences directes sur l'apprentissage. Il a ainsi été observé qu'une plus grande dimi-nution de la puissance pariétale dans la sous-bande alpha haute (alpha-2, typiquement 11-13 Hz) durant une pratique motrice auto-contrôlée était corrélée à une meilleure performance ultérieure. Ceci suggère que la capacité à allouer plus efficacement les ressources attentionnelles est la signature d'un engagement productif qui facilite l'acquisition de compétences [Jaquess et al., 2020]. Ainsi, au-delà de son rôle dans l'attention soutenue, la diminution alpha apparaît comme un proxy prometteur de l'engagement cognitif, car elle indexe à la fois la qualité et l'intensité de l'allocation des ressources attentionnelles.
### 4.1.3.3 Modulation de la bande bêta

Comme mentionné précédemment, la bande de fréquence bêta joue un rôle flexible dans le contrôle attentionnel, son augmentation de puissance signalant un traitement cognitif actif et réussi. Cependant, pour distinguer un simple traitement de la charge cognitive de l'engagement, il faut lier ce marqueur à l'investissement et la qualité du contrôle mental de l'individu. Une méta-analyse permet d'apporter des informations à ce sujet, en effet, bien qu'elle confirme que la puissance bêta augmente avec la charge de travail cognitive, elle révèle également que cette relation est significativement amplifiée chez les participants experts par rapport aux novices [Chikhi et al., 2022]. Cette observation suggère que l'activité bêta ne reflète pas un effort brut, dont on pourrait attendre qu'il diminue avec l'expertise, mais plutôt l'efficience d'un système de contrôle descendant plus robuste. Chez l'expert, une plus grande puissance bêta traduirait ainsi la capacité à maintenir de manière plus stable et efficace les représentations liées à la tâche afin de performer au mieux [Belloς et al., 2025, Chikhi et al., 2022]. Ainsi, c'est précisément parce que sa modulation va au-delà du simple coût de la tâche pour refléter l'efficience du contrôle que la puissance bêta peut être utilisée comme un proxy, en indiquant non seulement l'intensité de l'engagement, mais aussi la qualité du contrôle cognitif et le degré d'expertise déployé.

### 4.1.3.4 Un rôle de la bande gamma pour l'engagement cognitif ?

Plus récemment, l'intérêt s'est porté sur la bande de fréquence gamma comme marqueur potentiel de l'engagement, potentiellement distinct de l'effort mental brut. L'activité oscillatoire dans cette bande est classiquement associée à des processus cognitifs de haut niveau, notamment la liaison d'informations, l'intégration multisensorielle et les mécanismes d'apprentissage [Belloς et al., 2025]. Une étude a ainsi spécifiquement cherché à dissocier les corrélats neuronaux de l'engagement de ceux de l'effort dans un contexte d'évaluation académique. Les résultats ont montré qu'une augmentation de la puissance dans la bande gamma haute (90-150 Hz), particulièrement au-dessus du cortex temporal gauche, prédisait de manière significative les auto-évaluations d'engagement des participants. Cette association persistait même après avoir contrôlé les indicateurs comportementaux tels que le temps de réponse et l'exactitude des réponses. D'un autre côté, aucune modulation significative de la puissance gamma n'était associée aux évaluations de l'effort mental perçu. Cette dissociation suggère que l'activité gamma pourrait refléter une facette de l'engagement cognitif qui est davantage liée à la qualité et à l'intégration réussie de l'information qu'à l'effort brut investi pour accomplir une tâche. Une activité dans cette bande pourrait donc indexer un engagement intense où les ressources ne sont pas seulement mobilisées, mais sont efficacement déployées afin d'aboutir à une compréhension et à une intégration des informations. Ce marqueur se distingue donc des autres estimateurs plus généraux de la charge ou de l'effort cognitif [Halderman et al., 2021].

## 4.2 Mesures de connectivités cérébrales

Alors que l'analyse de la puissance spectrale se concentre sur des régions isolées, l'analyse de connectivité s'intéresse à leurs interactions. Elle modélise le cerveau comme un graphe pour comprendre comment des régions distantes
collaborent [De Vico Fallani et al., 2014]. Cette analyse peut être statique, en calculant une moyenne sur la durée d'une tâche, ou dynamique, en examinant son évolution temporelle afin de mesurer des changements rapides d'états cérébraux [Dini et al., 2023, Ozel, 2025].

### 4.2.1 Principes et méthodologie

La construction d'un graphe cérébral commence en définissant ses nœuds, qui sont en général les capteurs EEG, et ses liens. Il faut ainsi distinguer :

* La connectivité fonctionnelle (CF), qui mesure la dépendance statistique entre l'activité de deux régions. Pour les signaux EEG, les mesures de synchronisation de phase sont couramment utilisées. Des indices spécifiques, comme la partie imaginaire de la cohérence ou l'indice de décalage de phase pondéré (wPLI), sont utilisés pour leur robustesse aux artefacts de conduction de volume [Chen et al., 2024, Ismail and Karwowski, 2020].

* La connectivité effective (CE), qui infère la direction de l'influence entre les régions [Huang et al., 2023].

Les liens calculées forment une matrice de connectivité. À partir de cette matrice, la théorie des graphes est utilisée pour quantifier les propriétés topologiques du réseau. Ainsi chaque élément de la matrice correspond à une estimation de la force d'interaction entre la région *i* et la région *j*. Les métriques les plus courantes évaluent l'intégration du réseau (sa capacité à communiquer efficacement, mesurée par le chemin caractéristique moyen, CPL) et sa ségrégation (sa tendance à former des modules spécialisés, mesurée par le coefficient de clustering, CC) [De Vico Fallani et al., 2014, Dini et al., 2023].

Plus récemment, ces marqueurs de connectivité sont utilisés dans des modèles de machine learning, où le patron de connectivité sert d'empreinte cérébrale afin de prédire les états comportementaux ou classifier les états mentaux [Chen et al., 2024, Song et al., 2021].

### 4.2.2 Connectivité et attention soutenue

L'une des approches les plus courantes consiste à analyser la topologie du réseau via la théorie des graphes, ce qui permet ainsi d'évaluer l'efficacité de son architecture et en particulier du transfert de l'information entre noeuds. Il a ainsi été observé une tendance générale suggérant qu'une baisse de vigilance est associée à une désorganisation du réseau, se traduisant par une diminution de la ségrégation locale et de l'intégration globale. Des études ont ainsi montré une baisse du coefficient de clustering (CC) et une augmentation du chemin caractéristique moyen (CPL) avec la fatigue, notamment dans la bande thêta [Liu et al., 2023]. Il a également été observé, chez des enfants dyslexiques, lors de tâches attentionnelles, des réseaux avec un CC et une efficacité globale plus faibles, ainsi qu'un CPL plus long, par rapport aux enfants non-dyslexiques, principalement dans les bandes thêta et alpha [Seshadri et al., 2023]. Néanmoins, les résultats de cette approche sont à discuter. En effet, la littérature est hétréro-gène et certaines études rapportent des résultats inverses qui pourraient éventuellement être dus à des mécanismes de compensation [Ismail and Karwowski, 2020].
Une autre famille de marqueurs se concentre sur la force des interactions entre les grands réseaux cérébraux, notamment l'équilibre entre les réseaux orientés vers l'interne comme le Réseau du Mode par Défaut (DMN) et les réseaux orientés vers la tâche. Un état d'attention soutenue élevé se caractérise par une plus grande anti-corrélation entre ces systèmes. Il a ainsi été observé que cette anti-corrélation est significativement plus forte lors des périodes de haute performance [Seeburger et al., 2024]. Cette dynamique est articulée autour d'une reconfiguration du réseau de contrôle fronto-pariétal (FPCN), qui agit comme un commutateur : il se couple au réseau attentionnel dorsal (DAN) lors des états attentifs, et bascule son couplage vers le DMN lors des baisses d'attention. Il a également été observé, dans ce sens, que la force de ces connexions peut prédire la performance attentionnelle d'un individu, et ce même au repos [Rosenberg et al., 2016].

Afin de comprendre les mécanismes sous-jacents, les analyses de connectivité effective, inférant la direction du flux d'information, ont permis de révéler que le contrôle attentionnel volontaire se manifeste par un flux descendant allant du cortex préfrontal vers le lobe pariétal. Ce flux, particulièrement dominant dans la bande thêta, est ainsi considéré comme la signature neurale de l'effort cognitif afin de maintenir le focus attentionnel sur un objectif [Francisco-Vicencio et al., 2022, Huang et al., 2023].

Une autre approche réside dans la mesure de la complexité dynamique du signal EEG, essentiellement via des mesures d'entropie qui permettent d'évaluer son caractère non prédictible. Il a ainsi été montré qu'un niveau d'attention plus élevé est associé à une plus grande complexité du signal EEG, en particulier dans les régions frontales. Ainsi, des mesures comme l'entropie multi-échelle (MFEI) se sont avérées plus élevées lors des états de haute attention [Wan et al., 2021].

### 4.2.3 Connectivité et engagement cognitif

Lorsqu'un individu est engagé, son réseau fonctionnel tend à adopter une architecture plus intégrée et efficace. En se basant sur la théorie des graphes, il a été observé que cette intégration se manifeste par une augmentation du degré moyen des nœuds du réseau, indiquant un plus grand nombre de connexions [Ozel, 2025]. De plus, il a été observé que la centralité d'intermédiarité des régions centrales et frontales augmente de manière significative, soulignant leur importance dans la circulation du signal dans un contexte d'engagement [Dini et al., 2023].

Les patrons de connectivité fonctionnelle dynamique (dFC) peuvent également être utilisés comme des signatures neurales pour construire des modèles prédictifs. Il a ainsi été démontré, dans une étude en IRMF, que des modèles basés sur la dFC peuvent prédire avec succès les fluctuations momentanées de l'engagement rapportées par les participants [Dini et al., 2023, Song et al., 2021]. L'analyse de ces modèles revèle des intéractions précises au niveau des grands réseaux cérébraux. Ainsi, un engagement élevé est associé à une connectivité accrue au sein du DMN et entre le DMN et le réseau de contrôle fronto-pariétal, tandis que la connectivité au sein du FPN diminue [Song et al., 2021]. Ces résultats se retrouvent en EEG, où des modèles similaires basés sur la dFC parviennent également à prédire l'engagement en soulignant un rôle prédictif vital pour les connexions de la région centrale [Dini et al., 2023].

Enfin, l'analyse de la dynamique des vecteurs propres dominants (LEIDA) identifie des états de connectivité récurrents. Les vecteurs propres issus de cette approche sont si discriminants qu'ils ont permis de classifier des contextes
d'engagement social avec une précision de près de 99 % [Ozel, 2025].

## 4.3 Synthèse des estimateurs EEG

Comme l'a montré cette revue, les estimateurs EEG permettent de différencier l'attention soutenue, conçue comme un état de maintien de la vigilance, de l'engagement cognitif, qui correspond à un pilotage actif des ressources mentales. Le tableau suivant (Tableau 1) synthétise ces différents marqueurs. Il sert ainsi de référence pour la méthodologie et les analyses qui suivront.
<table><caption>TABLE 1 – Synthèse des estimateurs EEG de l'attention soutenue et de l'engagement cognitif</caption><thead><tr><th>Domaine</th><th>Estimateur</th><th>Interprétation de la modulation</th><th>Régions Cibles (capteurs EEG associés)</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="4">Mesures de Puissance Spectrale</td></tr><tr><td rowspan="4">Attention Soutenue</td><td>Puissance Thêta et Delta occipitale<br>Attention_Theta</td><td><strong>Augmentation</strong> : Reflète l'installation de la fatigue mentale et la baisse de l'état d'alerte.</td><td>Postérieures (O1, O2, Oz)</td></tr><tr><td>Puissance Alpha postérieure<br>Attention_Alpha</td><td><strong>Augmentation</strong> : Désengagement, attention interne, vagabondage mental.<br><strong>Diminution</strong> : Focalisation sur un stimulus externe.</td><td>Pariéto-occipitales (Pz, O1, O2)</td></tr><tr><td>Puissance Bêta occipitale<br>Attention_Beta</td><td><strong>Diminution</strong> : Associée aux baisses de vigilance. Un niveau de base élevé est requis pour maintenir l'alerte.</td><td>Occipitales et temporales</td></tr><tr><td>Ratio <sup>Puissance β</sup>/<sub>Puissance (α+θ)</sub><br>Attention_Ratio</td><td><strong>Augmentation</strong> : Indice de haute vigilance.<br><strong>Diminution</strong> : Indice de fatigue/somnolence.</td><td>Centro-pariétales (Cz, Pz, P3, P4)</td></tr><tr><td rowspan="4">Engagement Cognitif</td><td>Puissance Thêta Frontale (FMT)<br>Engagement_Theta</td><td><strong>Augmentation</strong> : Investissement mental stratégique, effort cognitif contrôlé et motivé (transitoire) ou effort compensatoire (continu).</td><td>Ligne médiane frontale (Fz, FC1, FC2)</td></tr><tr><td>Diminution Alpha pariétale<br>Engagement_Alpha</td><td><strong>Diminution plus forte</strong> : Allocation attentionnelle intense et efficace. Sensible à la motivation et prédicteur de l'apprentissage.</td><td>Pariétales, notamment alpha-2 (11-13 Hz) (Pz, PO3, PO4)</td></tr><tr><td>Puissance Bêta</td><td><strong>Augmentation</strong> : Reflète l'efficience d'un contrôle descendant actif, notamment chez les experts.</td><td>Variable, souvent fronto-centrale</td></tr><tr><td>Puissance Gamma</td><td><strong>Augmentation</strong> : Engagement cognitif de haute qualité, intégration réussie de l'information, distinct de l'effort brut.</td><td>Cortex temporal gauche (notamment haute gamma : 90-150 Hz).</td></tr><tr><td colspan="4">Mesures de Connectivité Cérébrale</td></tr><tr><td rowspan="2">Attention Soutenue</td><td>Topologie du réseau (CC, CPL)</td><td><strong>Baisse de vigilance</strong> : Désorganisation du réseau (baisse du CC et hausse du CPL).</td><td>Réseau global</td></tr><tr><td>Anti-corrélation DMN / DAN</td><td><strong>Augmentation (plus négative)</strong> : Haute attention, focus externe.<br><strong>Diminution (moins négative)</strong> : Baisse d'attention, focus interne.</td><td>Grands réseaux cérébraux</td></tr><tr><td rowspan="2">Engagement Cognitif</td><td>Degré moyen du réseau</td><td><strong>Augmentation</strong> : Engagement élevé, réseau plus intégré.</td><td>Régions centrales et frontales</td></tr><tr><td>Connectivité dynamique (dFC)</td><td><strong>Augmentation</strong> : Connectivité au sein du DMN et entre DMN et FPCN.<br><strong>Diminution</strong> : Connectivité au sein du FPCN.</td><td>Grands réseaux cérébraux</td></tr></tbody></table>
# 5 Matériel et méthode

La revue de littérature établie précédemment a permis de dresser une liste d'estimateurs potentiels pour évaluer l'attention soutenue et l'engagement cognitif. Afin de les tester, un protocole expérimental a été élaboré. Cette section décrit ainsi les participants, le matériel, la procédure expérimentale ainsi que les éléments relatifs à l'acquisition et au traitement des données.

## 5.1 Participants

Quatre hommes âgés de 18 à 26 ans ($\bar{x}$ = 21.75, *s* = 3.5), étudiants post-bac, ont participé à la phase préliminaire de l'étude. Cette phase avait pour objectif de tester et d'ajuster les détails du protocole avant le lancement de l'expérimentation complète. Les participants ont été recrutés par bouche-à-oreille auprès de stagiaires présents dans le laboratoire et de proches de l'équipe. Les critères d'inclusion incluaient l'absence de pathologie neurologique ou psychiatrique connue et la maîtrise du français. Les participants ne devaient pas être experts en immunologie. Les troubles de l'attention diagnostiqués n'étaient pas un critère d'exclusion mais étaient relevés lors du pré-questionnaire, tout comme la consommation de substances psychoactives. Aucun dédommagement n'a été prévu.

Une saisine a été soumise au Comité opérationnel d'évaluation des risques légaux et éthiques d'Inria (COERLE) à la fin du mois de mai. Les passations décrites ici ont eu lieu avant l'approbation définitive et sont considérées comme une phase bêta, expliquant par ailleurs la faible taille de l'échantillon. Une fois l'approbation obtenue, l'étude pourra entrer dans sa phase principale. Au moment de la rédaction de ce rapport, la réponse du COERLE est toujours en attente.

## 5.2 Matériel

L'activité cérébrale a été enregistrée au moyen d'un système EEG BioSemi ActiveTwo, équipé d'un bonnet de 32 électrodes disposées selon le système international 10-20, avec CMS et DRL comme références (voir la Figure A.1.1). La fréquence d'échantillonnage était de 2048 Hz. Le gel conducteur utilisé était le SIGNA GEL (Parker). Les impédances étaient maintenues idéalement en dessous de 10 kΩ, avec une tolérance maximale de 15-20 kΩ. L'acquisition des signaux a été réalisée via OpenVIBE (v3.16), un logiciel dédié à la conception et à l'exécution d'interfaces cerveau-ordinateur [Renard et al., 2010], avec un renommage automatique des canaux afin de correspondre à la nomenclature. Le logiciel Actiview a permis le contrôle des impédances avant enregistrement (voir Figure A.1.2). Le traitement ultérieur des signaux a été effectué sous MNE-Python [Gramfort et al., 2014], version 1.10 [Larson et al., 2025], une bibliothèque open-source pour l'analyse des données de neurophysiologie.

Les passations se déroulaient au LORIA (Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications). La salle avait des conditions lumineuses constantes, était climatisée et relativement isolée du bruit. Les stimuli étaient présentés sur un écran de 27 pouces (1920 × 1080, 60 Hz), à une distance approximative de 1 m du participant, avec rétroéclairage maximal. L'audio des vidéos était diffusé via haut-parleurs filaires. Un brise-vue séparait l'expérimen-
tateur du participant, tout en permettant un suivi visuel indirect. Un clavier était mis à disposition pour l'un des test psychométrique. Les questionnaires comprenaient un pré-questionnaire démographique intégrant un questionnaire de fatigue (Four-Item Fatigue Screen (FIFS) [Davis et al., 2013], traduction non validée, voir Annexe A.2.1), des questionnaires relatifs au contenu de la vidéo (20 questions réparties en deux catégories : attention et engagement (voir questions en Annexe A.3.1) et un post-questionnaire (voir Annexe A.4.1).

Les tests psychométriques utilisés étaient le D2-R ([Brickenkamp et al., 2014]; Voir Annexe A.5.2) et un test de mémoire de travail de type 2-back [Jaeggi et al., 2010, Kirchner, 1958], programmé et présenté via PsyToolkit [Stoet, 2010, Stoet, 2017] (Voir Annexe A.6.1), traduction non validée). Le choix du test D2-R s'explique par sa fiabilité établie pour mesurer l'attention soutenue, en évaluant la vitesse et la précision de détection de cibles visuelles sur une période prolongée, tout en étant sensible aux variations de performance liées à la fatigue cognitive [Steinborn et al., 2018]. Le test N-Back a été sélectionné comme proxy de l'engagement cognitif, car il sollicite la mémoire de travail et les processus exécutifs, reflétant l'investissement cognitif via des mesures de performance et de charge mentale [Paulsen et al., 2025]. Il permet d'évaluer les dynamiques neuronales liées à l'engagement, en distinguant les activations frontopariétales associées à des niveaux croissants d'engagement cognitif indépendamment de l'intelligence générale [Benoit et al., 2019, Paulsen et al., 2025]

## 5.3 Procédure

Les participants étaient installés face à l'écran (Voir Figure 3, exemple d'un participant et de la configuration d'une passation), après signature du consentement éclairé. La séance se déroulait dans un ordre fixe, pour une durée totale d'environ 1h30 à 2h.

Le pré-questionnaire recueillait l'âge, le sexe, l'auto-évaluation des connaissances en immunologie (échelle de Likert de 0 = aucune connaissance à 10 = excellente connaissance), la présence éventuelle de troubles de l'attention diagnostiqués, et la consommation de substances psychoactives (alcool, caféine, nicotine, cannabis, etc.) au cours de la semaine précédente. Le questionnaire FIFS mesurait la fatigue subjective.

Après cette étape (environ 5 min), le dispositif d'acquisition EEG était mis en place (environ 20 min). Une fois l'installation terminée, le participant réalisait successivement trois tâches principales : deux tâches psycho-cognitives permettant d'évaluer l'attention et indirectement l'engagement, suivies du visionnage d'une conférence scientifique.

Le D2-R, version papier, mesurait l'attention soutenue et sélective. Le participant devait, sur chaque ligne, barrer les lettres « d » munies de deux barres (au dessus et/ou en dessous), parmi un ensemble de distracteurs. L'épreuve comprenant 14 lignes contenant chacune 25 cibles parmi les distracteurs (Voir Annexe A.5.2. Chacune devait être traitée en 20 secondes. Une feuille de consigne précédait la passation (Annexe A.5.1, celle-ci comportait 2 lignes d'essai. L'EEG était enregistrée tout au long de la tâche, avec un scénario OpenViBE permettant la synchronisation et l'annotation des événements par l'appui d'une touche du clavier par l'expérimentateur (Voir Annexe A.7.1)

Le test de mémoire de travail 2-back était présenté sur ordinateur via PsyToolkit. Des lettres majuscules étaient affichées pendant 500 ms chacune, avec un intervalle interstimulus de 2500 ms. Le participant devait répondre par pression sur une touche lorsque la lettre affichée correspondait à celle présentée deux essais plus tôt. L'épreuve com-
prenait un bloc d'entraînement de 25 items, suivi de deux blocs de test de 25 items chacun, avec feedback après chaque bloc (Voir Annexe A.6.1). L'EEG était également enregistrée pendant cette tâche, avec un scénario OpenViBE spécifique permettant d'annoter le début et fin des blocs de test. Si les scénarios OpenViBE pour le D2-R et le NBack sont spécifiques, ils sont en apparence similaires, seuls le chemin de sauvegarde et l'usage qu'en fait l'expérimentateur varie (Voir Annexe A.7.1). La tâche principale consistait à visionner une conférence vidéo (27 min) issue du Collège de France (« Défenses immunitaires et dimorphisme sexuel », présentée par Yasmine Belkaid [?](Voir Annexe A.8.1)). Avant le lancement, deux baselines EEG étaient enregistrées : 30 secondes yeux ouverts fixant l'écran, puis 30 secondes yeux fermés. Ces périodes permettaient d'établir un niveau de référence pour l'activité de repos, notamment dans la bande alpha. La vidéo était annotée à 20 instants précis correspondant aux réponses aux questions d'attention (10) et d'engagement (10), définis dans le scénario OpenViBE (Voir Annexe A.7.2).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Enregistrement d'un participant lors du visionnage de la conférence vidéo</figcaption></figure>

À l'issue du visionnage, le participant répondait à 20 questions sur le contenu (Voir Annexe A.3.1), puis complé-
tait un post-questionnaire comprenant un feedback libre, une évaluation de sa fatigue (échelle de 0 à 10) et de son
engagement ressenti pendant la vidéo (échelle de 0 à 10, Voir Annexe A.4.1).
## 5.4 Prétraitement des données et analyses

### 5.4.1 Prétraitement des données comportementales

Les données comportementales incluent les performances au test d'attention sélective D2-R, au N-back, ainsi que les réponses aux questionnaires et aux questions portant sur le contenu des vidéos. Pour le D2-R, seule la mesure du score de concentration (CC) a été retenue. Ce score est défini comme le nombre total d'items cibles correctement traités, duquel sont souhaitées les erreurs d'omission (cibles non barrées) et les erreurs de confusion (items non-cibles barrés par erreur). Ce score brut est ensuite normalisé pour obtenir un score standardisé (échelle de 65 à 135) en se basant sur les tables de correspondance fournies dans le manuel du test, qui sont ajustées selon la tranche d'âge des participants. Les données brutes de la tâche N-back, extraites au format .txt depuis la plateforme Psycho-Toolkit, ont été analysées à l'aide d'un script Python dédié. Conformément à la théorie de la détection du signal [Swets et al., 1961], l'indicateur de performance principal calculé est la mesure de sensibilité perceptive, ou d-prime ($d'$). Le $d'$ est une mesure synthétique qui évalue la capacité d'un participant à discriminer un signal (cible) d'un bruit (non-cible/distracteur). Il est conceptualisé comme la distance normalisée entre la distribution de probabilité du "signal + bruit" et celle du "bruit seul". Il est calculé selon la formule

$$d' = Z(\text{Hit Rate}) - Z(\text{False Alarm Rate})$$

où Z désigne la transformation en scores z permettant la comparaison des distributions [Macmillan and Creelman, 1990]. Un $d'$ élevé indique que le signal est facilement détecté et que le participant discrimine efficacement les cibles des non-cibles. Un score de $d' = 0$ signifie une performance au niveau du hasard (50 % de bonnes réponses), tandis qu'un score positif indique une performance supérieure au hasard. Les corrections log-linéaires standards sont appliquées en cas de taux de 0 ou 1. Les autres métriques issues du N-back ne sont pas exploitées. Les questions d'attention et d'engagement liées aux vidéos sont notées directement sur les documents complétés par les participants, selon une échelle en trois niveaux : 0 (réponse fausse ou absente), 0.5 (réponse partielle) et 1 (réponse complète). Chaque catégorie comporte dix questions, et les scores finaux sont reportés dans le script. Ce dernier intègre également toutes les autres informations du pré-questionnaire (Voir Annexe A.2.1), notamment le score d'engagement subjectif et les niveaux de fatigue rapportés avant et après l'expérience, permettant le calcul du delta de fatigue. L'ensemble de ces données est centralisé par le script de saisie dans un fichier .csv avec les données de chaque participants. Les scores de performance d'engagement ($d'$ N-back) et d'attention (CC D2-R) sont normalisés ultérieurement par un Z-score pour les analyses statistiques.

### 5.4.2 Prétraitement des signaux EEG

Le traitement des données EEG a été réalisé à l'aide de scripts développés sous Python, en s'appuyant principalement sur la librairie MNE-Python. Le processus a été appliqué individuellement aux trois fichiers d'enregistrement correspondant à chaque tâche (vidéo, N-back, D2-R). La première étape du prétraitement a consisté en une correction des annotations temporelles. Pour l'enregistrement de la tâche vidéo, un script a permis de corriger un décalage sys-
tématique de 75 secondes qui était induit par le scénario d'acquisition sous OpenViBE. Pour les enregistrements du D2-R et du N-back, les scripts dédiés ont permis de supprimer les annotations redondantes générées par les événements clavier (appui puis relâchement générant deux annotations dans un intervalle < 0,2 s). Ces scripts ont également permis de corriger les décalages manuels dues aux aléas de la passation, notamment pour définir avec précision le début et la fin de chaque bloc de la tâche N-back en corrigeant les latences (en secondes entières) entre l'action du participant et le marquage par l'expérimentateur.

Une fois les annotations corrigées, chaque fichier a subi une série de prétraitements standards. Un montage standard 10-20 [Klem et al., 1999] (Voir A.1.1 a d'abord été appliqué aux données. Le signal a ensuite été filtré à l'aide d'un filtre coupe-bande (notch) à 50 Hz afin de supprimer les interférences des lignes électriques, puis d'un filtre passe-bande entre 1 et 100 Hz. Après ce pré-filtrage, les enregistrements bruts ont été visualisés pour inspection manuelle. Les segments fortement bruités sur l'ensemble des électrodes ont été marqués comme *BAD annotation* (cf. Annexe A.9.1 pour un exemple). Dans un cas, une électrode présentant un bruit excessif et continu a également dû être exclue afin de ne pas affecter le reste des données (Voir visuel de l'électrode (AF3) problématique en Annexe A.9.2)

L'étape suivante a visé à identifier et supprimer les artefacts physiologiques via une Analyse en Composantes Indépendantes (ICA). L'algorithme *Infomax* [Bell and Sejnowski, 1995] a été ajusté sur les données en se limitant aux périodes d'intérêt de chaque tâche et en excluant les segments précédemment marqués comme *BAD*. Les composantes indépendantes obtenues ont ensuite été automatiquement classifiées à l'aide de l'algorithme ICLabel (Cf. Annexe A.9.3 pour un exemple). Un rapport combinant les résultats de la classification et les propriétés de chaque composante (topographie, densité spectrale de puissance) a été généré pour inspection. Afin de ne pas se reposer uniquement sur la classification automatique, la sélection des composantes à exclure s'est appuyée sur l'interprétation conjointe du tracé temporel, de la PSD et de la topographie des composantes, visualisés de façon interactive avant suppression. Cette vérification a été menée conjointement par trois membres de l'équipe pour garantir la robustesse de la sélection. Les composantes identifiées comme artéfactuelles ont été exclues puis l'ICA appliquée pour obtenir un jeu de données nettoyé qui a été sauvegardé.

Cette chaîne de traitement a été commune aux trois enregistrements, avec cependant une variation quant à la définition de la période d'intérêt pour l'ajustement de l'ICA. Pour la tâche vidéo, elle correspondait à la durée de la vidéo, excluant les périodes de *baseline*. Pour la tâche N-back, l'analyse s'est concentrée sur les deux blocs de passation, la période inter-blocs ayant été marquée comme *BAD* afin d'être ignorée. Enfin, pour le D2-R, la période d'intérêt s'étendait du début de la première ligne à la fin de la dernière ligne complétée par le participant.

Bien que la revue de littérature ait mis en évidence des marqueurs issus tant de la puissance spectrale que de la connectivité, le choix a été fait, pour cette première phase d'analyse, de se focaliser exclusivement sur un pipeline optimisé pour les métriques spectrales. La puissance spectrale a été calculée via la méthode de Welch sur les données nettoyées, en se concentrant sur une plage de fréquences de 2 à 45 Hz. L'activité dans la bande gamma (> 45 Hz) a été écartée, car son analyse fiable nécessite un pipeline de prétraitement plus spécifique pour gérer sa sensibilité au bruit musculaire. À partir de cette analyse, plusieurs estimateurs candidats ont été définis pour chaque dimension cognitive, en se basant sur des groupes d'électrodes spécifiques identifiés dans la littérature :
* Pour l'attention soutenue, les candidats incluaient : la puissance alpha sur les régions postérieures (Attention_Alpha), la puissance theta et beta occipitales (Attention_Thêta), ainsi que le ratio Beta/(Alpha+Theta) (Attention_Ratio) sur un groupe d'électrodes centro-pariétales.

* Pour l'engagement cognitif, les candidats retenus étaient : la puissance theta fronto-médiane (Engagement_Thêta) et la puissance alpha-2 (10-13 Hz) pariétale (Engagement_Alpha).

L'ensemble de ces étapes a permis de constituer une base de données nettoyée, prête pour l'analyse statistique.

### 5.4.3 Analyses statistiques

Afin d'identifier les estimateurs les plus pertinents, la relation entre la réactivité neuronale durant les tâches et la performance comportementale a été analysée. Pour chaque estimateur, une mesure de réactivité a été calculée en normalisant la puissance spectrale durant la tâche (D2-R pour l'attention, N-Back pour l'engagement) par celle de la condition de repos "Yeux Ouverts" (Baseline Y.O). Pour les estimateurs basés sur une seule bande de fréquence, cette normalisation a été réalisée en appliquant une transformation logarithmique au ratio des puissances (Réactivité = $log(\frac{P_{tâche}}{P_{baseline Y.O.}))$. Ceci permet de quantifier la modulation de l'activité EEG tout en limitant l'impact de la variabilité interindividuelle de base. Pour les estimateurs définis comme un ratio de bandes, la réactivité a été calculée en normalisant chaque bande composant le ratio par sa propre *baseline* avant de calculer le ratio final. L'ensemble des valeurs de réactivité EEG et des scores de performance comportementale ont ensuite été standardisés en *Z-scores* afin de pouvoir les comparer.

En raison de la très faible taille de l'échantillon (N=4), qui ne permet pas de garantir la fiabilité de modèles de régression multiple, une approche non paramétrique a été privilégiée. Le critère principal de sélection a donc été la force de la corrélation de Spearman ($\rho$) entre la réactivité EEG (Z-Score) et la performance comportementale (Z-Score).
# 6 Résultats

## 6.1 Sélection des estimateurs EEG pour l'attention soutenue et l'engagement cognitif

Conformément à la méthode d'analyse décrite dans la section précédente, les corrélations de Spearman entre la réactivité EEG et la performance comportementale ont été calculées pour chaque estimateur candidat. L'objectif est d'identifier les marqueurs les plus pertinents pour le suivi de l'attention soutenue et de l'engagement cognitif au sein de l'échantillon. Les résultats de cette analyse sont synthétisés dans la Table 2.

<table><caption>TABLE 2 – Synthèse des corrélations de Spearman ($\rho$) entre la réactivité EEG ($Z - score$) et la performance comportementale ($Z - score$) pour un échantillon de N=4. Les p-valeurs sont fournies à titre indicatif.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Estimateur EEG</th><th colspan="2">Performance Attention (D2-R)</th><th colspan="2">Performance Engagement (N-Back)</th></tr><tr><th>ρ</th><th>p-value</th><th>ρ</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Candidats Attention</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Attention_Alpha</td><td>0.20</td><td>0.80</td><td>-0.40</td><td>0.60</td></tr><tr><td>Attention_Ratio</td><td><strong>0.80</strong></td><td>0.20</td><td>0.40</td><td>0.60</td></tr><tr><td>Attention_Theta</td><td><strong>0.80</strong></td><td>0.20</td><td>0.40</td><td>0.60</td></tr><tr><td>Attention_Beta</td><td>0.60</td><td>0.40</td><td><strong>0.80</strong></td><td>0.20</td></tr><tr><td><strong>Candidats Engagement</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Engagement_Theta</td><td>-0.40</td><td>0.60</td><td><strong>0.80</strong></td><td>0.20</td></tr><tr><td>Engagement_Alpha</td><td><strong>0.80</strong></td><td>0.20</td><td>0.40</td><td>0.60</td></tr></tbody></table>

De cette analyse comparative (Voir Tableau 2), il est possible de constater que, concernant l'attention soutenue, deux estimateurs affichent une corrélation positive très forte avec la performance au D2-R : Attention_Theta et Attention_Ratio ($\rho$ = 0.80, $p$ = 0.2 pour les deux). Étant statistiquement indiscernables dans cet échantillon, Attention_Theta est retenu comme le candidat principal, tant pour sa simplicité de calcul que pour pousser le caractère exploratoire de ces analyses, l'ancrage théorique de Attention_Ratio étant déjà bien solide.

Pour l'engagement cognitif, l'estimateur Engagement_Theta présente également une corrélation positive très forte avec la performance à la tâche N-Back ($\rho$ = 0.80, $p$ = 0.2). Cependant, l'analyse de spécificité révèle que l'estimateur Attention_Beta est tout aussi corréélé à cette même performance ($\rho$ = 0.80, $p$ = 0.2). Cette observation préliminaire suggère que, malgré son lien fort avec la performance, Engagement_Theta pourrait ne pas être un marqueur spécifique de l'engagement et pourrait refléter un état d'effort mental plus général. Cependant, pour la suite des analyses, cet estimateur sera tout de même retenu pour l'engagement cognitif, étant plus ancré théoriquement que Attention_Beta pour cette composante cognitive. Les tracés de ces corrélations sont visibles à l'Annexe B.1.1.

Il est encore une fois essentiel de rappeler que le caractère exploratoire de ces analyses est imposé et limité par la faible taille de l'échantillon (N=4). Ainsi, bien que les corrélations observées aient de fortes magnitudes, elles ne sont statistiquement pas significatives et ne peuvent être généralisées. Il faut donc les considérer comme des tendances préliminaires. Ces résultats permettent a priori de retenir Attention_Theta et Engagement_Theta pour les prochaines analyses.
## 6.2 Analyse de la dynamique attentionnelle et de l'engagement lors du visionnage de la vidéo

Après avoir déterminé les estimateurs EEG à utiliser, cette phase d'analyse a consisté à examiner leur évolution lors de la tâche principale : le visionnage de la conférence scientifique. L'objectif est de caractériser la dynamique temporelle de ces marqueurs neuronaux au cours de la tâche et d'évaluer leur capacité à prédire la performance à des questions post-visionnage.

### 6.2.1 Évolution temporelle des indices EEG au niveau du groupe

Afin d'étudier la dynamique de l'attention et de l'engagement au fil du temps, la période de visionnage de la vidéo a été divisée en trois segments de durée égale : "Début", "Milieu" et "Fin". Pour chaque segment et pour chaque participant, le changement Vs *Baseline Y.O (%)*, reflétant la variation relative par rapport à l'activité de repos a servi d'indice de réactivité.

Un test de Friedman a été appliqué pour cette analyse temporelle car il s'agit d'un test non-paramétrique adapté à la comparaison de mesures répétées, sans présupposés de distribution normale. Pour l'indice "Changement Vs *Baseline Y.O*" de l'attention, le test n'a révélé aucune différence significative entre les segments ($\chi^2(2) = 0.00, p = 1.00$). Ce résultat, surprenant au premier abord, est dû à l'échantillon très petit et au fait que la variabilité des trajectoires de chaque sujet était telle que la somme des rangs pour chaque période est identique. Concernant l'indice d'engagement, aucune évolution significative n'a été observée ($\chi^2(2) = 2.00, p = 0.37$). Face à cette hétérogénéité, l'application de modèles linéaires mixtes (LMM) a été envisagée. Cependant, avec un si petit échantillon, la convergence et la fiabilité des estimations des effets aléatoires est hasardeux. L'approche a donc été écartée. Ces résultats suggèrent donc qu'à l'échelle du groupe, sur cet échantillon, il n'y a pas de déclin systématique et détectable de l'attention soutenue ou de l'engagement cognitif entre le début, le milieu et la fin de la vidéo.

### 6.2.2 Lien entre l'activité EEG et la performance aux questions

Dans un premier temps, afin d'évaluer la validité prédictive des indices EEG, leur association avec les scores aux questions a été examinée. Des corrélations de Spearman ont été calculées entre les indices EEG moyens de chaque participant durant la vidéo et leurs scores finaux aux questions. Cette analyse n'a révélé aucune association significative (Voir AnnexeB.2.1). Dans un second temps, afin d'avoir une approche plus fine, une analyse par époques a été effectuée, en extrayant le signal EEG des 10 secondes précédant chaque élément de réponse aux questions. Ces époques ont ensuite été catégorisées en fonction de la réponse du participant : "Réussie" ou "Manquée".

Pour explorer ces données, des modèles linéaires mixtes (LMM) ont d'abord été envisagés afin de comparer les indices EEG moyens entre les conditions "Réussie" et "Manquée" tout en incluant le type de question et le segment vidéo comme covariables. Le LMM pour l'indice "Changement Attention" a révélé une tendance non significative ($z = -1.705, p = 0.088$), suggérant que les époques précédant une réponse réussie étaient associées à des valeurs
de réactivité thêta occipitale plus faibles. Concernant l'indice "Changement Engagement", aucune différence n'a été observée ($z = -0.911, p = 0.36$).

Cependant, pour mieux tenir compte de la faible taille de l'échantillon et privilégier une approche non paramétrique plus robuste, l'analyse principale a finalement reposé sur des tests de Mann-Whitney U. Ces tests, en comparant directement les deux groupes d'époques ("Réussie" vs "Manquée") après agrégation des données des sujets, n'ont révélé aucune différence statistiquement significative, que ce soit pour l'indice d'attention ($U = 476, p = 0.90$) ou pour celui d'engagement ($U = 565, p = 0.31$), avec des tailles d'effet négligeables ($r < 0.13$). Pour vérifier si une tendance consistante existait malgré tout à travers le groupe, un test de Wilcoxon a été appliqué à la série des différences moyennes (Réussie - Manquée) de chaque sujet. Le test n'a révélé aucun effet consistant (Attention : $W = 1.0, p = 0.25$; Engagement : $W = 3.0, p = 0.63$), confirmant que ces indices ne discriminent pas les bonnes des mauvaises réponses de manière consistante.

### 6.2.3 Spécificité des marqueurs et effet d'échauffement

Il a ensuite été analysé la spécificité des marqueurs EEG, afin de déterminer s'ils étaient spécifiques au domaine cognitif qu'ils sont censés mesurer. Pour chaque sujet, une matrice 2x2 de corrélations de Spearman a été calculée, croisant les deux indices EEG (Attention, Engagement) avec les scores de performance des deux types de questions (Voir les matrices de spécificité en Annexe B.4.4). Un test de Mann-Whitney U a été utilisé pour comparer la distribution des 8 corrélations diagonales (Par ex : EEG Attention avec Perf. Attention) à celle des 8 corrélations croisées (Par ex : EEG Attention avec Perf. Engagement). Le test a révélé une tendance forte vers une spécificité des marqueurs ($U = 45, p = 0.086$). Bien que non significative, cette p-value est très basse pour un échantillon aussi faible et sug-gère que les corrélations sont effectivement plus fortes lorsque le marqueur EEG et la performance mesurent la même composante cognitive. Il faut néanmoins rappeler que ces résultats sont à prendre avec précaution du fait même de cet échantillon.

Enfin, une analyse exploratoire a été effectuée afin d'examiner un potentiel "effet d'échauffement". L'hypothèse était que la performance à la tâche N-Back, réalisée avant la vidéo, pouvait influencer l'état d'engagement EEG initial des participants. Une corrélation de Spearman a été calculée entre le score de performance N-Back et l'indice d'engagement EEG mesuré au début de la vidéo. L'analyse a révélé une corrélation négative très forte ($ρ = -0.80, p = 0.20$) mais non significative (Voir Figure en Annexe B.4.5). Cette faible tendance, si elle était confirmée sur un plus grand échantillon, pourrait suggérer que les sujets plus performants à la tâche N-Back commençaient la vidéo avec un niveau d'engagement plus bas.

### 6.2.4 Analyse des mesures subjectives et de leur relation avec les performances

En complément des analyses des dynamiques EEG pendant le visionnage de la vidéo, les auto-évaluations subjectives ont été analysées afin d'établir des liens avec les mesures objectives de performance et les indices EEG.
### 6.2.5 Liens avec l'engagement auto-rapporté

Afin de valider la mesure d'engagement auto-rapportée (sur une échelle de 1 à 10), celle-ci a été corrélée à la fois à un marqueur neurophysiologique et à une mesure comportementale. Premièrement, la corrélation entre l'engagement subjectif et la variation de l'indice EEG d'engagement (par rapport à la *baseline Y.O*) a révélé une forte tendance positive, mais non significative ($\rho = 0.77, p = 0.23$). Deuxièmement, la corrélation entre l'engagement subjectif et la performance aux questions de mémorisation a également montré une tendance positive forte, mais non significative ($\rho = 0.82, p = 0.18$) (Voir Figure en Annexe B.3.1).

Ainsi, bien que les corrélations soient élevées, l'absence de significativité, principalement due à la faible taille de l'échantillon, ne permet pas de confirmer que les marqueurs objectifs utilisés (indice EEG et performance aux questions) sont des corrélats de l'engagement auto-rapporté.

Afin d'affiner l'analyse, une corrélation partielle non-paramétrique a été conduite avec l'objectif de tester si un lien direct pouvait être établi entre l'engagement subjectif et la performance, et ce indépendamment de l'influence du marqueur EEG. Le résultat de cette analyse est également non significatif, bien que la corrélation soit positive et d'intensité modérée ($\rho = 0.41, p = 0.73$).

#### 6.2.5.1 Exploration de l'impact de la fatigue

L'augmentation de puissance dans certaines bandes de fréquence pouvant s'expliquer par un effet de fatigue, l'influence de cette dernière a été examinée, et ce, sous deux angles. Premièrement, la relation entre le niveau de fatigue initial (score *Fatigue Pre*) et la performance attentionnelle initiale (score *Z* au test D2-R) n'a révélé aucune corrélation significative, bien que la relation soit positive ($\rho = 0.77, p = 0.23$). Deuxièmement, l'analyse du lien entre l'évolution de la fatigue subjective (Delta_Fatigue) et l'évolution de l'indice attentionnel EEG (différence entre la fin et le début de la vidéo) n'a pas non plus révélé de corrélation significative ($\rho = 0.63, p = 0.37$) (Voir Figure en Annexe B.3.2). Enfin, pour explorer plus spécifiquement le rôle de la fatigue, une corrélation a été faite afin de tester si le niveau de fatigue initial pouvait prédire une future baisse d'attention. Les résultats montrent une faible corrélation négative entre le score de fatigue pré-expérience et la variation de l'indice EEG d'attention ($\rho = -0.26, p = 0.74$). Cependant, n'étant pas significative, cette corrélation ne constitue pas une preuve statistique pour appuyer cette hypothèse (Voir la Figure en Annexe B.3.3).

Il n'a donc été observé aucun lien statistique robuste entre les ressentis subjectifs (engagement, fatigue) et les measures objectives sélectionnées (performances, marqueurs EEG). Les tendances observées, notamment les coefficients de corrélation souvent élevés, suggèrent que des relations pourraient exister, mais la très faible puissance statistique de l'étude (N=4) empêche de conclure fiablement dessus.

## 6.3 Analyses au niveau individuel

Les analyses des précédentes sections n'ayant pas été concluantes à l'échelle du groupe, en grande partie à cause de la très faible puissance statistique et de la forte variabilité inter-sujets, des explorations au niveau individuel ont été
menées afin de mieux comprendre la dynamique des marqueurs EEG et leur lien avec la performance.

### 6.3.1 Visualisation de l'hétérogénéité de l'évolution temporelle des indices EEG

Comme présenté précédemment, l'analyse de l'évolution des indices EEG à travers les trois segments de la vidéo (Début, Milieu, Fin) n'a révélé aucune tendance significative à l'échelle du groupe. Afin de mieux comprendre cet absence d'effet, les trajectoires temporelles de chaque participant ont été visualisées. Le graphique qui en résulte met en évidence une hétérogénéité marquée des profils individuels. Cette forte variabilité inter-sujets confirme que la tendance moyenne du groupe masque des dynamiques propres à chaque participant. Ceci vient ainsi appuyer la nécessité d'analyses intra-sujets. (Voir la Figure en Annexe B.4.1.)

### 6.3.2 Consistance du lien EEG-performance intra-sujet

L'analyse du lien entre EEG et performance a été répétée au sein de chaque participant, afin d'évaluer la consistance individuelle des relations observées. Premièrement, la comparaison des époques "Réussies" et "Manquées" via un test de Mann-Whitney U individuel n'a révélé de différence significative pour aucun des sujets, que ce soit pour l'attention ou l'engagement (chaque $p > 0.18$ (Voir Annexe B.4.2)).

Deuxièmement, pour chaque sujet, une corrélation de Spearman a été effectuée entre la valeur de l'indice EEG et le score de performance à chaque essai. La consistance de ces corrélations a ensuite été testée à l'échelle du groupe via un test de Wilcoxon sur la distribution des coefficients $\rho$. Ainsi, pour l'indice d'engagement, les corrélations étaient hétérogènes et aucun effet consistant n'a été trouvé ($W = 3.0, p = 0.63$).

En revanche, pour l'indice d'attention, les quatre sujets ont montré une corrélation négative. Le test de consistance de Wilcoxon n'atteignant pas le seuil de significativité en raison du faible échantillon ($W = 0.0, p = 0.13$), cette tendance pourrait suggérer que des niveaux plus faibles de l'indice EEG d'attention pourraient être associés à une meilleure performance (Voir Figure en Annexe B.4.3). Ces résultats, bien qu'exploratoires, soulignent l'importance d'examiner les dynamiques individuelles qui peuvent être masquées par les analyses de groupe, surtout dans ce type d'échantillons réduit.
# 7 Discussion

L'objectif de ce travail était d'explorer et d'identifier des marqueurs EEG capables de distinguer l'attention soutenue de l'engagement cognitif dans un contexte d'apprentissage. En s'appuyant sur un protocole expérimental combinant des tâches cognitives standardisées et une tâche d'apprentissage écologique, les analyses préliminaires ont révélé quelques tendances prometteuses mais contraintes par une puissance statistique limitée due à la très faible taille de l'échantillon (N=4). Cette section vise donc à interpréter ces premiers résultats en s'appuyant sur la littérature existante, à dresser les limites méthodologiques et à décrire des perspectives pour de futurs travaux.

## 7.1 Sélection et spécificités des marqueurs EEG

L'objectif initial de cette analyse exploratoire était d'identifier, parmi un ensemble d'estimateurs spectraux que l'on peut retrouver dans le Tableau 1, des marqueurs EEG à la fois sensibles et spécifiques, l'un à l'attention soutenue, l'autre à l'engagement cognitif. Il est essentiel de rappeler que les fortes corrélations observées ($\rho$ = 0.80) ne sont ainsi pas significatives et doivent être interprétées comme des tendances servant à guider la suite des analyses.

Pour l'attention soutenue, la forte corrélation positive entre la performance au D2-R et la réactivité de la bande thêta (Attention_Thêta) va à l'encontre de ce qui a pu être vu dans la littérature. En effet, celle-ci associe de manière robuste une augmentation de la puissance thêta dans les régions postérieures à une dégradation de la vigilance, à l'installation de la fatigue et à des lapsus attentionnels [Ko et al., 2017]. Il aurait ainsi été plus cohérent d'observer une corrélation négative, où une plus faible puissance thêta occipitale aurait prédit une meilleure performance. L'explication première de ce résultat réside dans la faible puissance statistique de notre échantillon, cette tendance pouvant être nivelée par un ou des profils atypiques. Cependant, si l'on considère cette tendance comme une piste exploratoire, elle pourrait suggérer que le D2-R mobilise des processus ne relevant pas uniquement de la vigilance. Le D2-R étant une tâche de recherche visuelle active, il est envisageable, à titre spéculatif, qu'une augmentation du thêta postérieur ne reflète pas seulement la fatigue. Cette activité pourrait ainsi refléter un effort maintien de la cible en mémoire de travail, qui est un processus où une augmentation du thêta pariétal est associée à un encodage plus efficace [Khader et al., 2010]. Cette augmentation pourrait également correspondre à l'engagement d'une stratégie de balayage attentionnel ou de suppression active des distracteurs, des mécanismes de sélection visuelle également liés à une modulation de la puissance thêta dans les régions postérieures [Asanowicz et al., 2023]. L'autre candidat principal pour l'attention soutenue, Attention_Ratio ($\frac{\beta}{\alpha+\theta}$), conçu pour mesurer un état de vigilance active en opposant une bande de fréquence liée à la concentration (bêta) à celles liées au désengagement ou à la fatigue (alpha et thêta) est historiquement validé [Pope et al., 1995]. Ainsi le fait que ce ratio soit performant suggère que la performance au D2-R dépend bien de cette dynamique. Néanmoins, pour la suite des analyses, Attention_Thêta, a été retenu pour sa simplicité et pour le potentiel exploratoire d'utiliser une bande unique.

Concernant l'engagement cognitif, la corrélation positive et forte entre la performance au N-Back et la puissance thêta (Engagement_Thêta) correspond plus aux attentes théoriques. La tâche sollicite fortement les fonctions exécutives, notamment la manipulation des informations en mémoire de travail. Or, l'augmentation de la puissance thêta
frontale médiane (FMT) est un marqueur fiable de la charge cognitive [Chikhi et al., 2022] et du contrôle cognitif [Cavanagh and Frank, 2014]. De plus, le fait qu'il soit sensible à des facteurs motivationnels, comme l'anticipation d'une récompense, confirme qu'il n'est pas un simple reflet de la difficulté de la tâche, mais bien un proxy de l'investissement mental stratégique de l'individu [Arnau et al., 2024].

Toutefois, le fait que l'activité thêta soit un bon candidat pour les deux composantes cognitives peut être problématique. Ce manque de spécificité, accentué par le fait que l'activité bêta (Attention_Bêta), qui est un marqueur du traitement cognitif [Gola et al., 2013, Bellos et al., 2025], soit également corrélée à la performance du N-Back, pourrait suggérer que ces estimateurs reflètent un mécanisme plus général d'effort exécutif. La distinction entre l'effort pour maintenir la vigilance (attention) et l'effort pour traiter l'information (engagement), pourrait ainsi ne pas être pleinement capturée par ces estimateurs. Cette éventuelle non spécificité constitue une limite qui est à nuancer par la faible taille de l'échantillon et par la tendance à une spécificité observée dans l'analyse intra-sujet (p = 0.086), justifiant ainsi son maintien pour la suite des analyses exploratoires de ce travail.

## 7.2 Dynamiques temporelles et prédiction de la performance

L'analyse de l'évolution des marqueurs EEG durant le visionnage de la conférence n'a révélé aucune modulation temporelle significative à l'échelle du groupe. L'absence totale d'évolution de l'indice d'attention ($\chi^2(2) = 0.00, p = 1.00$) et la stabilité de l'indice d'engagement ($\chi^2(2) = 2.00, p = 0.37$) contrastent avec le phénomène du décrément de vigilance [Mackworth, 1948]. Cette stabilité pourrait être interprétée comme le résultat d'un maintien de l'effort pourrait tant que les bénéfices de la tâche surpassent ceux d'activités alternatives [Kurzban et al., 2013]. Ainsi, une conférence scientifique par son contenu riche, préviendrait ainsi l'état d'ennui et de sous-charge mentale qui est la principale cause du déclin attentionnel dans les tâches monotones [Pattyn et al., 2008], justifiant ainsi le maintien de l'engagement.

L'analyse par époque a révélé une tendance non significative ($z = -1.705, p = 0.088$) suggérant que les périodes précédant un encodage réussi étaient associées à une réactivité thêta occipitale plus faible. Ce résultat est cohérent avec la littérature menée en contexte écologique, qui identifie l'augmentation du thêta postérieur comme un marqueur de baisse de vigilance précédant les lapsus attentionnels [Ko et al., 2017]. Cette interprétation se confronte cependant à la tendance inverse observée au niveau intra-sujet ($W = 0.0, p = 0.13$), où une corrélation négative suggère qu'un indice Attention_Thêta plus élevé est associé à de moins bonnes performances. Cette apparente contradiction peut s'expliquer en considérant le double rôle du thêta, qui reflète non seulement la fatigue, mais aussi l'effort cognitif compensatoire déployé pour la contrer [Wascher et al., 2014]. Ainsi, les participants les moins performants pourraient être ceux qui nécessitent un effort compensatoire plus important, donc un indice thêta plus élevé, pour tenter de maintenir leur concentration.

Enfin, l'analyse exploratoire a révélé une corrélation négative très forte mais non significative ($\rho = -0.80, p = 0,20$) entre la performance à la tâche N-Back et l'engagement EEG mesuré au début de la vidéo. Cette tendance est alignée avec le concept d'efficience neuronale [Rypma et al., 2006], qui postule que les individus avec des capacités cognitives plus élevées présentent souvent une activation cérébrale moindre et plus focalisée pour accom-
plir une tâche [Neubauer and Fink, 2009]. Ainsi une haute performance au N-Back pourrait ainsi être la marque d'un système exécutif plus efficient, nécessitant un déploiement de ressources initial plus faible pour aborder la tâche d'ap-prentissage.

## 7.3 Fiabilité des mesures subjectives et impact de la fatigue

En complément des analyses des dynamiques EEG pendant le visionnage de la vidéo, les auto-évaluations subjec-tives ont été analysées afin d'établir des liens avec les mesures objectives de performance et les indices EEG. Bien que les analyses n'aient pas atteint le seuil de significativité statistique, principalement en raison du manque de puissance, les tendances observées méritent d'être discutées. Afin de valider la mesure d'engagement auto-rapportée, celle-ci a été corrélée à l'indice EEG et à la peformances aux questions correspondantes. Les résultats ont révélé une forte ten-dance positive, bien que non significative, entre l'engagement subjectif et la variation de l'indice EEG d'engagement ($ρ = 0.77, p = 0.23$). Cette tendance était encore plus marquée pour la corrélation avec la performance aux questions de mémorisation ($ρ = 0.82, p = 0.18$). Le sens de cette corrélation suggère que l'échelle d'auto-évaluation capture une dimension pertinente de l'investissement mental des participants. Cette observation est en phase avec le cadre théorique de l'engagement cognitif, souvent défini comme un "investissement psychologique" [Fredricks et al., 2004] ou une "volonté d'exercer l'effort" [Greene, 2015], ce qui place l'expérience subjective de l'individu au coeur de cette composante. De plus, il a été observé que les composantes motivationnelles comme la valeur intrinsèque d'une tâche sont des prédicteurs robustes de l'engagement cognitif et de l'autorégulation, qui à leur tour prédissent la performance [Pintrich and De Groot, 1990]. La cohérence entre les tendances observées et ce cadre théorique soutient ainsi la vali-dité potentielle de cette mesure subjective, dont l'absence de significativité est très probablement une conséquence de la faible taille de l'échantillon.

L'influence de la fatigue a également été examinée, sans qu'aucune corrélation statistiquement significative ne soit établie. Premièrement, la relation entre le niveau de fatigue initial et la performance attentionnelle initiale au D2-R était positive mais non significative ($ρ = 0.77, p = 0.23$). Deuxièmement, l'analyse du lien entre l'évolution de la fatigue subjective durant la vidéo et celle de l'indice attentionnel EEG n'a pas non plus révélé de corrélation significative ($ρ = 0.63, p = 0.37$). Enfin, l'hypothèse selon laquelle le niveau de fatigue initial pourrait prédire une future baisse d'attention n'a pas été confirmée, une faible corrélation négative et non significative a même été observé ($ρ = -0.26, p = 0.74$). Cette absence générale de liens peut être expliquée par des modèles de régulation de l'effort. Ceux-ci postulent que la fatigue n'est pas un épuisement des ressources, mais un signal aversif de coût croissant [Kurzban et al., 2013]. Ce signal peut alors déclencher un contrôle compensatoire afin de maintenir la performance, ce qui se traduit par un effort accru [Hockey, 1997] pouvant ainsi masquer la corrélation directe entre la fatigue et le déclin de performance. La tendance contre-intuitive observée pourrait illustrer ce mécanisme : un participant plus fatigué au départ aurait pu surcompenser, limitant ainsi son déclin attentionnel. Ces résultats suggèrent donc que les participants sont restés suffisamment motivés pour utiliser ces stratégies compensatoires, ce qui a empêché l'observation d'une relation directe entre la fatigue ressentie et le déclin de l'attention.
7.4 Hétérogénéité de l'engagement et spécificité fonctionnelle des marqueurs

L'analyse intra-sujet, menée en réponse à la variabilité des profils temporels, a révélé des dynamiques permettant
d'affiner l'interprétation des marqueurs EEG en se basant davantage sur la compréhension des stratégies cognitives
individuelles. Le principal résultat de cette analyse est la dichotomie observée entre les deux composantes cognitives :
alors qu'une tendance négative cohérente est observée entre l'indice d'attention et la performance (W = 0.0, p =
0.13), la relation entre l'indice d'engagement et la performance est hétérogène et sans effet consistant à travers les
participants (W = 3.0, p = 0.63). Cette divergence suggère que si l'effort attentionnel est un mécanisme de régulation
relativement universel, la manière de s'engager cognitivement est, elle, plus individuelle. Cette hétérogénéité est en
phase avec la définition même de l'engagement, qui n'est pas un simple volume d'effort, mais une qualité et une
manière de traiter l'information [Corno et al., 1983], dépendant de l'allocation délibérée et stratégique des ressources
par l'apprenant [Fredricks et al., 2004]. Ainsi, une même augmentation du thêta frontal (Engagement_Thêta) peut
être l'expression d'un investissement stratégique efficace chez un participant, et, chez un autre, être une surcharge
cognitive, expliquant ainsi l'absence de lien consistant avec la performance.

La tendance vers une spécificité fonctionnelle des marqueurs EEG est ainsi d'autant plus notable (U = 45, p = 0.086), surtout avec un si faible échantillon. Ce résultat suggère que, au sein même d'un individu, les deux marqueurs ne mesurent pas la même chose, la corrélation étant plus forte lorsque le marqueur et la tâche évaluent la même dimension. Cette dissociation neurofonctionnelle est en phase avec les modèles neurocognitifs de l'attention. L'indice Attention_Thêta basé sur les régions postérieures, semble refléter l'activité du réseau d'alerte de Posner qui sous-tend la vigilance [Posner and Petersen, 1990], ainsi que celle des réseaux attentionnels dorsal (impliquant notamment le sillon intrapariétal) et ventral (incluant la jonction temporo-parietale) décrits par Corbetta et Shulman (2002) [Corbetta and Shulman, 2002], responsables du maintien et de la réorientation du focus perceptif. À l'inverse, l'indice Engagement_Thêta, localisé sur la ligne médiane frontale (FMT), correspondrait au réseau de contrôle exécutif [Posner and Petersen, 1990], qui est le système de haut niveau orchestrant l'allocation volontaire et le déploiement stratégique des ressources cognitives qui sont au cœur de la définition de l'engagement cognitif [Fredricks et al., 2004]. En gardant à l'esprit la faible taille de l'échantillon et l'absence de significativité, les deux marqueurs semblent bien capturer la distinction entre l'attention soutenue et l'engagement cognitif.

Enfin, ces analyses intra-sujets, bien que contraintes par la puissance statistique, ont permis de voir au-delà de
la variabilité inter-individuelle en suggérant un début de confirmation pour la nature individuelle de l'engagement
cognitif. Ces observations soulignent également les limites des approches de groupe pour l'étude de l'apprentissage,
invitant à se tourner vers des méthodes d'analyses plus personnalisées. Des travaux récents, qui construisent des
indices attentionnels spécifiques à chaque sujet [Xu et al., 2024], ou qui utilisent des modèles prédictifs basés sur
l'apprentissage automatique [Xu et al., 2023] confirment la pertinence et le potentiel de cette orientation.
## 7.5 Limites et perspectives

Ce travail exploratoire, malgré les tendances préliminaires, est confronté à plusieurs limites méthodologiques et conceptuelles impactant la significativité et la généralisabilité des résultats. Néanmoins, ces contraintes ouvrent la voie à des perspectives intéressantes pour des travaux futurs. Cette section se focalise ainsi sur les principales limites avant d'exposer les pistes d'amélioration et d'extension.

### 7.5.1 Limites méthodologiques

La principale limite de ce travail réside dans la taille extrêmement réduite de l'échantillon (N=4), due à l'attente de l'approbation du protocole par le COERLE, qui constitue une phase bêta destinée à tester le protocole expérimental. Cette faible puissance statistique empêche toute généralisation des résultats et rend les corrélations observées, bien que souvent élevées en magnitude, non significatives. Ces fortes tendances pourraient ainsi être influencées par des profils atypiques, soulignant la nécessité d'avoir un échantillon plus large pour une prochaine itération de ce travail, une fois le retour du comité éthique obtenu, en veillant à obtenir une parité hommes-femmes.

Une autre contrainte importante concerne le périmètre des analyses EEG. Bien que la revue de littérature ait mis en évidence le potentiel des mesures de connectivité fonctionnelle afin de distinguer l'attention soutenue (via une désorganisation du réseau avec la fatigue) de l'engagement cognitif (via une intégration accrue des réseaux), ces approches n'ont pas été implémentées en raison de contraintes temporelles. De même, l'analyse de la bande gamma (>30 Hz), qui pourrait refléter des processus cognitifs de haut niveau tels que l'intégration d'informations et un engagement qualitatif potentiellement distinct de l'effort mental brut reflété par le thêta [Halderman et al., 2021], a été écartée car elle nécessite un pipeline de prétraitement spécifique. Ces omissions limitent ainsi la profondeur de la distinction observée entre attention et engagement et pourraient expliquer pourquoi certains estimateurs manquent de spécificité.

Sur le plan expérimental, premièrement, la distinction entre attention et engagement repose sur la comparaison de deux tâches standardisées (D2-R et N-Back) qui sont structurellement très différentes. Cela risque d'introduire des facteurs de confusion liés à la nature même des tâches au delà de la distinction cognitive recherchée. Deuxièmement, la tâche principale (le visionnage de la conférence vidéo), présente des limites en terme de contrôle. Bien qu'étant pertinente pour simuler un contexte éducatif réel, elle introduit une variabilité non contrôlée, notamment par la complexité variant au fil de sa progression, ce qui complique l'interprétation des dynamiques temporelles. De plus, les questions utilisées pour évaluer la performance post-visionnage, et leur catégorisation arbitraire en questions d'attention et d'engagement, constituent une limite supplémentaire. Cette division repose sur un jugement subjectif plutôt que sur des critères validés empiriquement, ce qui pourrait introduire un biais et altérer la validité de la distinction entre les deux composantes cognitives. Enfin, les mesures subjectives, notamment la fatigue auto-rapportée, reposent sur des échelles qui ne sont pas toutes validées en français, ce qui pourrait introduire un biais culturel ou linguistique, et leur corrélation avec les marqueurs objectifs reste limitée par la faible taille d'échantillon.
7.5.2 Perspectives futures

Afin de surmonter ces limites, plusieurs pistes d'amélioration peuvent être envisagées. Tout d'abord, l'augmentation de la taille de l'échantillon est impérative (au moins N=30), avec une parité H/F et une diversification des profils (notamment quant à leur formation universitaire), afin de tester la robustesse des marqueurs. Cela permettra de valider les tendances observées via des analyses paramétriques plus puissantes, comme des modèles linéaires mixtes ou des régressions multiples, et d'explorer des effets modérateurs (par exemple, l'impact du genre ou de la formation universitaire sur les dynamiques EEG).

Sur le plan analytique, comme il l'a été mentionné précédemment, l'implémentation des mesures de connectivité est une perspective essentielle. En utilisant des indices comme le wPLI pour la connectivité fonctionnelle ou des métriques issues de la théorie des graphes, il serait possible d'examiner l'interaction entre les réseaux neuronaux. L'implémentation d'un pipeline adapté à des analyses de la bande gamma constitue également une perspective prioritaire car cette bande pourrait offrir un marqueur plus spécifique de l'engagement, potentiellement capable de le dissocier de l'effort cognitif brut.

Le paradigme expérimental pourrait également être affiné, notamment pour pallier la limite de la comparaison entre des tâches structurellement différentes, il serait pertinent de concevoir un paradigme unique qui manipule directement les niveaux d'engagement, par exemple en faisant varier la motivation (via des récompenses), la difficulté perçue ou l'autonomie laissée à l'apprenant au sein d'une même tâche d'apprentissage.

Enfin, l'hétérogénéité des profils individuels, invitent à se tourner vers des analyses individuelles. Ainsi, plutôt que de chercher un marqueur universel qui serait robuste aux analyses de groupe, il pourrait être plus prometteur d'adopter des approches plus personnalisées. Ainsi, les travaux qui abandonnent les bandes de fréquences fixes pour construire des indices attentionnels spécifiques à chaque sujet se sont révélés nettement plus performants pour la classification des états mentaux [Xu et al., 2024]. Couplées à des modèles de machine learning capables de capturer des patrons complexes et non linéaires [Xu et al., 2023], ces approches ouvrent la voie au développement de BCI pour l'apprentissage. En estimant l'engagement en temps réel, ces systèmes permettraient, idéalement, de créer une boucle d'interaction neuro-adaptative, où l'environnement pédagogique s'ajusterait dynamiquement aux états cognitifs de l'apprenant.
# 8 Conclusion

Ce travail visait à établir les fondements méthodologiques afin de distinguer, par EEG, l'attention soutenue de l'engagement cognitif dans un contexte d'apprentissage. Cette phase préliminaire a ainsi permis d'explorer et tester la pertinence de la démarche et la robustesse du protocole expérimental. Les travaux présentés ici pourront donc être déployés à plus grande échelle une fois l'approbation du Comité Opérationnel d'Évaluation des Risques Légaux et Éthiques (COERLE) obtenue.

Le principal enseignement de cette étude, a priori, réside dans l'hétérogénéité des profils individuels : si les mécanismes de l'attention semblent suivre une logique commune, la manière de s'engager cognitivement apparaît être une stratégie plus personnelle. Cette variabilité, qui devra être surveillée sur un plus grand échantillon, offre de sérieuses pistes pour la suite du projet. En effet, elle suggère que le développement d'approches personnalisées pourrait être une alternative prometteuse à la quête de marqueurs universels. Ainsi, en capturant la dynamique propre à chaque apprenant, ces travaux futurs ouvrent la voie au développement de boucles d'interaction neuro-adaptatives, capables à terme d'assister plus finement l'apprentissage ou d'améliorer le contrôle des BCI, tel qu'envisagé en introduction.

À titre personnel, ce stage a été une occasion de découvrir différentes approches sur le traitement des signaux EEG, issues de plusieurs équipes de recherche. Cette expérience m'a également permis de présenter la première version du protocole expérimental sous la forme d'un poster lors de la conférence Cortico 25 [Mathieu de Carvalho et al., 2025], permettant ainsi d'obtenir des retours de la communauté BCI quant aux fondations de ce travail
<figure><img src="image_7.png" /></figure>
# A Annexe : Matériel et Méthodes

## A.1 Montage et impédance

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE A.1.1 – Schéma de disposition des électrodes pour un casque EEG BioSemi à 32 canaux.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE A.1.2 – Écran de vérification des impédances pour le Sujet 001.</figcaption></figure>
## A.2 Pré-Questionnaire

Questionnaire pré-expérimentation BCI4EDUC

ID Participant : ...

### Questions démographiques

1. Quel est votre âge ? ...

2. Quel est votre sexe biologique ? ...

3. Selon vous, quel est votre niveau de connaissance en immunologie (science du système immunitaire) sur une échelle de 0 à 10 (10 correspondant à une excellente connaissance) ?

aucune connaissance

excellente connaissance

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
O O O O O O O O O O

4. Un trouble de l'attention vous a-t-il été diagnostiqué ?

5. Avez-vous consommé dans la semaine des substances psychotropes (l'alcool, la caféine, la nicotine, le cannabis et certains analgésiques, antipsychotiques, antidépresseurs, stimulants, anxiolytiques, stabilisateurs d'humeur et sédatifs) ? Si oui, précisez lesquels.

### Questionnaire FIFS (Davis et al., 2013)

1. A quelle fréquence ressentez-vous de la fatigue ?

Jamais
O

Parfois
O

Habituellement
O

Toujours
O

2. Sur une échelle de 0 à 10 (0 correspondant à une absence de fatigue et 10 à une forte fatigue), comment évaluez-vous votre fatigue en ce moment ?

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
O O O O O O O O O O

3. Quel est le niveau de votre fatigue aujourd'hui ?

Aucune
O

Légère
O

Modérée
O

Sévère
O

4. Votre fatigue est-elle aujourd'hui meilleure, pire ou la même qu'hier ?

FIGURE A.2.1 – Pré-Questionnaire avec le FIFS.
## A.3 Questions Vidéo

Questionnaire post-expérimentation BCI4EDUC

ID Participant : ...

### Questions d'attention

1. Dans quel établissement a lieu la conférence ?

2. Dans quel institut travaille la présentatrice ?

3. Dans quel pays a-t-elle poursuivi ses travaux de recherche après son doctorat ?

4. Que représente le tableau de la première diapositive ?

5. Quel animal a été utilisé lors de la première étude sur la peau ?

6. Quelle couleur a été utilisée plusieurs fois pour représenter le groupe des mâles castrés dans les figures ?

7. Quelles sont les deux couleurs dominantes sur l'image annonçant la partie sur la grossesse ?

8. Quel schéma est utilisé pour représenter l'influence de la régulation hormonale sur la réponse immunitaire au cours de la vie ?

9. Quelle(s) catégorie(s) étai(en)t sur le schéma (de la question précédente) ?

10. Quelle physiologie sera plus étudiée à l'avenir par l'équipe de la présentatrice ?

FIGURE A.3.1 – Questions de type « attention » sur le contenu de la vidéo.
Questionnaire post-expérimentation BCI4EDUC

ID Participant : ...

Questions d'engagement

1. Qu'est-ce que c'est le biais du genre dans le cas des maladies infectieuses ? Citez un exemple.

2. En plus des maladies infectieuses, quels sont les deux autres types de maladies mentionnés liés au genre ?

3. Quelles sont les deux parties du corps où le microbiote a été étudié lors de la première expérience ?

4. La réponse immunitaire est-elle plus forte chez les souris mâles ou femelles ?

5. A quel(s) niveau(x) existe-t-il une association entre pathogène et réponse immunitaire ?

6. Quel est le rôle des cellules dendritiques ?

7. Quel récepteur est impliqué dans l'activation des cellules dendritiques ?

8. Quel effet a la modification du niveau de testostérone chez le mâle sur le nombre de cellules ILC2 ?

9. Pourquoi la peau est-elle sensible à la testostérone ?

10. Combien d'études ont comparé la peau de la femme à celle de l'homme ?

FIGURE A.3.2 – Question de type « engagement » sur le contenu de la vidéo.
A.4 Post-Questionnaire

Questionnaire post-expérimentation BCI4EDUC

ID Participant : ...

Avis sur l'expérience:

1. Quel est votre avis sur l'expérience ?

2. Que pensez-vous de la durée de la vidéo ?

3. Êtiez-vous à l'aise pendant cette expérience ?

4. Comment avez-vous trouvé les questions ? (pertinence, difficulté)

5. Si certaines questions étaient trop difficiles pouvez-vous dire lesquelles ?

6. Sur une échelle de 0 à 10 (0 correspondant à une absence de fatigue et 10 à une forte fatigue), comment évaluez-vous votre fatigue en ce moment ?

absence de fatigue

forte fatigue

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
O O O O O O O O O O

7. Sur une échelle de 0 à 10 (0 correspondant à "pas du tout" et 10 à "extrêmement"), à quel point estimez-vous votre engagement cognitif au cours du visionnage de la vidéo ?

pas du tout engageant

extrêmement engageant

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
O O O O O O O O O O

FIGURE A.4.1 – Post-Questionnaire avec fatigue et engagement cognitif autorapporté.
## A.5 Test d'attention D2-R

### d2-R Feuille d'Instructions

Nom/N° de code: _________________________________

Date: _________________________________

Âge: ______ ans

Sexe: ☐ masculin ☐ féminin

Type d'école/classe: _________________________________

Correction de la vue nécessaire
(lunettes ou lentilles de contact)?

Latéralité:

ou études: _________________________________

☐ oui, portées lors du test

☐ droitier

ou profession: _________________________________

☐ oui, mais non portées lors du test

☐ gaucher

☐ non

Barrer chaque d qui est accompagné de deux traits:

<table><tr><td>d</td><td>d</td><td>d</td></tr><tr><td>2 traits en haut</td><td>2 traits en bas</td><td>1 trait en haut<br/>1 trait en bas</td></tr></table>

Ne pas barrer:

<table><tr><td>d avec moins ou plus de 2 traits:</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td></tr><tr><td>p, quel que soit</td><td>P</td><td>P</td><td>P</td><td>P</td><td>P</td></tr><tr><td>le nombre de traits:</td><td>II</td><td>I</td><td>I</td><td>I</td><td>I</td></tr></table>

Exercice 1: Barrez chaque d avec 2 traits (zones blanches).

<table><tr><td>d</td><td>p</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>p</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>p</td></tr><tr><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>II</td></tr></table>

Exercice 2: Barrez maintenant sans aide chaque d avec 2 traits.

<table><tr><td>d</td><td>p</td><td>d</td><td>p</td><td>d</td><td>d</td><td>p</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>d</td><td>p</td><td>d</td><td>p</td><td>d</td></tr><tr><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td><td>I</td><td>II</td></tr></table>

### Résumé des consignes:

- Travaillez de gauche à droite. Vous avez 20 secondes par ligne.

- Lorsque vous entendez «Stop! Ligne suivante!», commencez aussitôt la ligne suivante.

- Travaillez vite et si possible sans fautes.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE A.5.1 – Test D2-R : Feuille d'instruction.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Copyright de l'adaptation française © 2015 by les Éditions Hogrefe France. Tous droits réservés. Code: 56 026 04

<caption>FIGURE A.5.2 – Test D2-R : Feuille de test.</caption>
Nom/N° de code:

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Copyright de l'adaptation française © 2015 by les Éditions Hogrefe France. Tous droits réservés. Code: 56 026 04

<caption>FIGURE A.5.3 – Test D2-R : Feuille de correction.</caption>
d2-R Feuille de Cotation

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Étapes à suivre pour la Cotation :

Rappel : Les lignes 1 et 14 ne sont pas prises en compte pour la Cotation.

1. Pour les lignes 2 à 13, compter ligne par ligne le nombre de CCT et noter la valeur dans la colonne CCT.

2. Pour chaque bloc, additionner les valeurs de CCT, puis reporter les résultats dans les cases CCT1, CCT2, CCT3 et CCT4.

3. Compter les EO pour chaque bloc (jusqu'au dernier caractère cible barré par ligne), puis reporter la valeur dans les cases E01, E02, E03 et E04.

4. Faire de même pour les EC.

5. Calculer la valeur de CC pour chaque bloc.

6. Calculer les Notes Brutes CCT, EO, EC et CC en additionnant verticalement les valeurs de ces indices pour chaque bloc.

7. Contrôler que $\Sigma CCT - \Sigma EO - \Sigma EC = \Sigma CC$.

8. Calculer la Note Brute de E%.

9. Se référer aux Tables de normes (en Annexe B du Manuel) pour convertir les Notes Brutes en Notes Standard pour E%, CCT et CC, puis reporter les dans « Résultat final ».

10. Déterminer le Style de traitement du test en positionnant les Notes Standard E% et CCT sur le graphique.

Nom/N° de code :

Indices

CC : Capacité de Concentration
CC = CCT - EO - EC

CCT : Rythme de traitement (nombre de Caractères Cibles Traités)

EO : Erreurs d'Omission (nombre de caractères cibles non barrés)

EC : Erreurs de Confusion (nombre de distracteurs barrés)

E% : Exactitude (pourcentage d'erreurs, relatif à CCT)

E% = (EO + EC) / CCT x 100

E% =

Remarques :

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

<caption>FIGURE A.5.4 – Test D2-R : Feuille de cotation.</caption>
<table><caption>Tableau B-1: Table de normes pour l'Exactitude (taux d'erreurs - E%)</caption><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10<br>ans</th><th>11-12<br>ans</th><th>13-14<br>ans</th><th>15-16<br>ans</th><th>17-24<br>ans</th><th>25-34<br>ans</th><th>35-44<br>ans</th><th>45-54<br>ans</th><th>55 ans<br>et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>65</td><td>1.00</td><td>80-100</td><td>35-100</td><td>47-100</td><td>60-100</td><td>57-100</td><td>43-100</td><td>56-100</td><td>69-100</td><td>95-100</td></tr><tr><td>69</td><td>2.00</td><td>69-79</td><td></td><td></td><td></td><td>54-56</td><td>35-42</td><td>43-55</td><td>65-68</td><td>70-94</td></tr><tr><td>72</td><td>3.00</td><td>64-68</td><td>34</td><td>45-46</td><td>55-59</td><td>52-53</td><td>32-34</td><td>42</td><td>60-64</td><td>60-69</td></tr><tr><td>74</td><td>4.00</td><td>51-63</td><td>31-33</td><td>43-44</td><td>42-54</td><td>50-51</td><td>29-31</td><td>39-41</td><td>57-59</td><td>57-59</td></tr><tr><td>75</td><td>5.00</td><td>44-50</td><td>30</td><td>34-42</td><td>37-41</td><td>45-49</td><td>28</td><td>37-38</td><td>56</td><td>56</td></tr><tr><td>77</td><td>6.00</td><td></td><td>29</td><td>31-33</td><td>35-36</td><td>42-44</td><td>27</td><td></td><td>48-55</td><td>51-55</td></tr><tr><td>78</td><td>7.00</td><td>42-43</td><td>28</td><td>29-30</td><td>34</td><td>40-41</td><td>26</td><td>34-36</td><td>38-47</td><td>48-50</td></tr><tr><td>79</td><td>8.00</td><td>33-41</td><td>26-27</td><td>28</td><td></td><td>35-39</td><td>25</td><td></td><td>33-37</td><td>44-47</td></tr><tr><td>80</td><td>9.00</td><td>32</td><td>24-25</td><td>27</td><td>32-33</td><td>31-34</td><td>24</td><td>32-33</td><td>32</td><td>41-43</td></tr><tr><td>81</td><td>10.00</td><td>31</td><td>23</td><td></td><td>29-31</td><td>29-30</td><td>23</td><td>31</td><td>29-31</td><td>39-40</td></tr><tr><td>82</td><td>11.00</td><td>29-30</td><td></td><td>26</td><td></td><td>28</td><td>20-22</td><td>29-30</td><td>28</td><td>38</td></tr><tr><td>82</td><td>12.00</td><td></td><td>22</td><td>25</td><td>28</td><td>27</td><td></td><td>28</td><td></td><td>37</td></tr><tr><td>83</td><td>13.00</td><td>27-28</td><td>21</td><td></td><td>27</td><td>25-26</td><td>19</td><td></td><td>27</td><td>32-36</td></tr><tr><td>84</td><td>14.00</td><td>26</td><td>20</td><td>24</td><td>25-26</td><td></td><td></td><td>26-27</td><td></td><td>31</td></tr><tr><td>84</td><td>15.00</td><td>25</td><td></td><td>23</td><td>23-24</td><td>23-24</td><td>18</td><td>25</td><td>26</td><td>30</td></tr><tr><td>85</td><td>16.00</td><td>24</td><td></td><td>21-22</td><td>22</td><td></td><td></td><td>24</td><td>24-25</td><td></td></tr><tr><td>86</td><td>17.00</td><td>22-23</td><td>19</td><td>20</td><td></td><td>21-22</td><td>17</td><td>23</td><td></td><td>28-29</td></tr><tr><td>86</td><td>18.00</td><td></td><td>18</td><td></td><td></td><td>19-20</td><td></td><td></td><td>23</td><td></td></tr><tr><td>87</td><td>19.00</td><td></td><td>17</td><td>19</td><td>21</td><td></td><td>16</td><td>22</td><td></td><td>26-27</td></tr><tr><td>87</td><td>20.00</td><td>21</td><td>16</td><td></td><td></td><td>17-18</td><td>15</td><td>21</td><td>21-22</td><td>24-25</td></tr><tr><td>88</td><td>21.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>20</td><td></td><td>23</td></tr><tr><td>88</td><td>22.00</td><td>19-20</td><td>15</td><td></td><td>20</td><td>16</td><td>14</td><td></td><td>20</td><td>22</td></tr><tr><td>89</td><td>23.00</td><td>16-18</td><td>14</td><td>18</td><td></td><td>15</td><td></td><td>19</td><td>19</td><td>21</td></tr><tr><td>89</td><td>24.00</td><td>15</td><td>13</td><td></td><td>19</td><td></td><td>13</td><td>18</td><td></td><td></td></tr><tr><td>90</td><td>25.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>90</td><td>26.00</td><td>14</td><td></td><td>17</td><td></td><td>14</td><td></td><td>17</td><td></td><td>20</td></tr><tr><td>91</td><td>27.00</td><td>13</td><td></td><td></td><td>18</td><td></td><td></td><td>16</td><td>18</td><td></td></tr><tr><td>91</td><td>28.00</td><td></td><td></td><td>16</td><td></td><td></td><td>12</td><td></td><td></td><td>19</td></tr><tr><td>92</td><td>29.00</td><td></td><td></td><td></td><td>17</td><td>13</td><td></td><td>15</td><td>17</td><td></td></tr><tr><td>92</td><td>30.00</td><td>12</td><td>12</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>18</td></tr><tr><td>93</td><td>31.00</td><td>11</td><td></td><td>15</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>93</td><td>32.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>11</td><td></td><td></td><td>17</td></tr><tr><td>93</td><td>33.00</td><td></td><td></td><td></td><td>16</td><td></td><td></td><td>14</td><td></td><td></td></tr><tr><td>94</td><td>34.00</td><td>10</td><td></td><td></td><td></td><td>12</td><td></td><td></td><td>16</td><td></td></tr><tr><td>94</td><td>35.00</td><td></td><td>11</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>16</td></tr><tr><td>95</td><td>36.00</td><td></td><td></td><td>14</td><td>15</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>95</td><td>37.00</td><td></td><td></td><td></td><td>14</td><td></td><td>10</td><td>13</td><td>15</td><td>15</td></tr><tr><td>95</td><td>38.00</td><td>9</td><td></td><td>13</td><td></td><td>11</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>96</td><td>39.00</td><td></td><td>10</td><td></td><td>13</td><td></td><td></td><td>12</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

FIGURE A.5.5 – Test D2-R : Table des scores normés pour la cotation (première page). Les tables complètes s'étendent jusqu'à la page 13 du document original.
<table><caption>Tableau B-1: Table de normes pour l'Exactitude (taux d'erreurs - E%) (Suite)</caption><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10 ans</th><th>11-12 ans</th><th>13-14 ans</th><th>15-16 ans</th><th>17-24 ans</th><th>25-34 ans</th><th>35-44 ans</th><th>45-54 ans</th><th>55 ans et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>96</td><td>40.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>9</td><td></td><td>14</td><td></td></tr><tr><td>97</td><td>41.00</td><td></td><td></td><td>12</td><td>12</td><td></td><td></td><td>11</td><td></td><td>14</td></tr><tr><td>97</td><td>42.00</td><td></td><td>9</td><td></td><td></td><td>10</td><td></td><td></td><td>13</td><td></td></tr><tr><td>97</td><td>43.00</td><td></td><td></td><td></td><td>11</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>98</td><td>44.00</td><td>8</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>13</td></tr><tr><td>98</td><td>45.00</td><td></td><td></td><td>11</td><td></td><td></td><td>8</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>98</td><td>46.00</td><td></td><td>8</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>12</td><td>12</td><td></td></tr><tr><td>99</td><td>47.00</td><td>7</td><td></td><td>10</td><td>10</td><td>9</td><td></td><td>10</td><td></td><td></td></tr><tr><td>99</td><td>48.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>7</td><td></td><td>11</td><td></td></tr><tr><td>100</td><td>49.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>100</td><td>50.00</td><td></td><td></td><td></td><td>9</td><td></td><td></td><td></td><td>10</td><td>11</td></tr><tr><td>100</td><td>51.00</td><td></td><td>7</td><td></td><td></td><td>8</td><td></td><td></td><td>9</td><td></td></tr><tr><td>101</td><td>52.00</td><td></td><td></td><td>9</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>101</td><td>53.00</td><td>6</td><td></td><td></td><td>8</td><td></td><td></td><td>9</td><td></td><td></td></tr><tr><td>102</td><td>54.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>102</td><td>55.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>102</td><td>56.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>6</td><td>8</td><td></td><td>10</td></tr><tr><td>103</td><td>57.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>103</td><td>58.00</td><td></td><td></td><td></td><td>7</td><td>7</td><td></td><td></td><td>8</td><td></td></tr><tr><td>103</td><td>59.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>104</td><td>60.00</td><td></td><td>6</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>104</td><td>61.00</td><td>5</td><td></td><td>8</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>9</td></tr><tr><td>105</td><td>62.00</td><td></td><td></td><td></td><td>6</td><td></td><td>5</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>105</td><td>63.00</td><td></td><td>7</td><td></td><td></td><td>6</td><td></td><td>7</td><td>7</td><td></td></tr><tr><td>105</td><td>64.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>106</td><td>65.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>8</td></tr><tr><td>106</td><td>66.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>107</td><td>67.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>107</td><td>68.00</td><td></td><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>107</td><td>69.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>108</td><td>70.00</td><td></td><td></td><td>6</td><td></td><td></td><td></td><td>6</td><td>6</td><td>7</td></tr><tr><td>108</td><td>71.00</td><td></td><td></td><td></td><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>109</td><td>72.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>109</td><td>73.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>110</td><td>74.00</td><td>4</td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>5</td><td></td><td>6</td></tr><tr><td>110</td><td>75.00</td><td></td><td></td><td>5</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>111</td><td>76.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>111</td><td>77.00</td><td></td><td></td><td>4</td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>112</td><td>78.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td>5</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>eau B-1: Table de normes pour l'Exactitude (taux d'erreurs - E%) (Suite)</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th></th><th>Perc N</th><th>9-10<br>ans</th><th>11-12<br>ans</th><th>13-14<br>ans</th><th>15-16<br>ans</th><th>17-24<br>ans</th><th>25-34<br>ans</th><th>35-44<br>ans</th><th>45-54<br>ans</th><th>55 ans<br>et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>2</td><td>79.00</td><td>3</td><td></td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>80.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>3</td><td>81.00</td><td></td><td></td><td></td><td>3</td><td></td><td>3</td><td></td><td></td><td>5</td></tr><tr><td>4</td><td>82.00</td><td></td><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>4</td><td>83.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td>84.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>3</td><td></td><td></td></tr><tr><td>5</td><td>85.00</td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>4</td><td></td></tr><tr><td>5</td><td>86.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>2</td><td></td><td></td><td>4</td></tr><tr><td>117</td><td>87.00</td><td></td><td></td><td>3</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>118</td><td>88.00</td><td></td><td></td><td></td><td>2</td><td></td><td></td><td></td><td>3</td><td></td></tr><tr><td>118</td><td>89.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>119</td><td>90.00</td><td></td><td>2</td><td>2</td><td></td><td>2</td><td></td><td>2</td><td></td><td>3</td></tr><tr><td>120</td><td>91.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>121</td><td>92.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>122</td><td>93.00</td><td>1</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>123</td><td>94.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td>2</td><td></td></tr><tr><td>125</td><td>95.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>2</td></tr><tr><td>126</td><td>96.00</td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>128</td><td>97.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>131</td><td>98.00</td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td>1</td></tr><tr><td>135</td><td>99.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau B-2: Table de normes pour le Rythme de traitement (Caractères Cibles Traités - CCT)</caption><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10 ans</th><th>11-12 ans</th><th>13-14 ans</th><th>15-16 ans</th><th>17-24 ans</th><th>25-34 ans</th><th>35-44 ans</th><th>45-54 ans</th><th>55 ans et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>65</td><td>1.00</td><td>0-51</td><td>0-68</td><td>0-85</td><td>0-85</td><td>0-113</td><td>0-113</td><td>0-91</td><td>0-79</td><td>0-43</td></tr><tr><td>69</td><td>2.00</td><td>52</td><td>69-76</td><td>86-90</td><td>86-90</td><td>114-122</td><td>114-122</td><td>92-100</td><td>80-100</td><td>44-72</td></tr><tr><td>72</td><td>3.00</td><td>53-60</td><td>77-79</td><td>91-95</td><td>91-95</td><td>123-124</td><td>123-124</td><td>101-110</td><td>101-105</td><td>73-79</td></tr><tr><td>74</td><td>4.00</td><td>61-62</td><td>80-83</td><td>96-97</td><td>96-97</td><td>125-127</td><td>125-127</td><td>111-116</td><td>106-107</td><td>80-82</td></tr><tr><td>75</td><td>5.00</td><td>63-64</td><td>84-85</td><td>98-100</td><td>98-100</td><td></td><td></td><td>117-121</td><td></td><td>83-85</td></tr><tr><td>77</td><td>6.00</td><td>65-73</td><td>86-87</td><td>101-104</td><td>101-104</td><td>128-132</td><td>128-132</td><td></td><td>108-110</td><td>86-88</td></tr><tr><td>78</td><td>7.00</td><td>74</td><td>88-89</td><td>105-107</td><td>105-107</td><td>133-135</td><td>133-135</td><td>122</td><td></td><td>89</td></tr><tr><td>79</td><td>8.00</td><td>75</td><td>90-91</td><td>108</td><td>108</td><td>136-137</td><td>136-137</td><td>123-124</td><td>111-115</td><td>90-91</td></tr><tr><td>80</td><td>9.00</td><td>76</td><td>92-93</td><td>109-111</td><td>109-111</td><td>138-139</td><td>138-139</td><td>125</td><td>116-118</td><td>92-93</td></tr><tr><td>81</td><td>10.00</td><td>77-78</td><td>94-95</td><td></td><td></td><td>140</td><td>140</td><td>126-128</td><td>119</td><td></td></tr><tr><td>82</td><td>11.00</td><td>79</td><td>96</td><td></td><td>112</td><td>141-142</td><td>141-142</td><td>129-130</td><td>120-122</td><td>94-98</td></tr><tr><td>82</td><td>12.00</td><td></td><td>97</td><td>112</td><td>113-115</td><td>143</td><td>143</td><td>131-132</td><td>123-124</td><td>99-100</td></tr><tr><td>83</td><td>13.00</td><td>80</td><td>98</td><td>113-114</td><td>116-118</td><td></td><td></td><td></td><td>125</td><td>101</td></tr><tr><td>84</td><td>14.00</td><td>81</td><td></td><td>115</td><td></td><td>144-145</td><td>144-145</td><td>133</td><td></td><td>102-104</td></tr><tr><td>84</td><td>15.00</td><td>82-84</td><td></td><td></td><td></td><td>146</td><td>146</td><td></td><td>126</td><td></td></tr><tr><td>85</td><td>16.00</td><td>85-86</td><td>99</td><td>116-117</td><td>119</td><td>147-148</td><td>147-148</td><td>134-135</td><td>127-128</td><td>105-106</td></tr><tr><td>86</td><td>17.00</td><td>87</td><td></td><td>118-119</td><td></td><td></td><td></td><td>136</td><td>129</td><td>107</td></tr><tr><td>86</td><td>18.00</td><td>88</td><td>100</td><td>120</td><td>120</td><td>149</td><td>149</td><td>137</td><td>130</td><td>108</td></tr><tr><td>87</td><td>19.00</td><td>89</td><td>101</td><td>121-123</td><td>121-123</td><td></td><td>150</td><td>138</td><td>131</td><td>109</td></tr><tr><td>87</td><td>20.00</td><td>90-91</td><td>102</td><td></td><td></td><td>150</td><td>151-152</td><td></td><td>132-133</td><td>110-111</td></tr><tr><td>88</td><td>21.00</td><td></td><td></td><td>124-126</td><td></td><td>151</td><td>153</td><td>139</td><td>134</td><td>112</td></tr><tr><td>88</td><td>22.00</td><td></td><td>103</td><td>124</td><td>127</td><td>152</td><td></td><td>140</td><td>135</td><td>113</td></tr><tr><td>89</td><td>23.00</td><td>92</td><td>104-105</td><td></td><td>128</td><td>153-154</td><td>154-155</td><td>141</td><td>136</td><td>114</td></tr><tr><td>89</td><td>24.00</td><td></td><td>106-107</td><td></td><td></td><td>155</td><td>156</td><td>142</td><td>137</td><td>115</td></tr><tr><td>90</td><td>25.00</td><td></td><td>125-127</td><td>129-130</td><td></td><td>156</td><td>157</td><td>143</td><td>138-139</td><td>116</td></tr><tr><td>90</td><td>26.00</td><td></td><td>108</td><td>128</td><td>131</td><td></td><td>158-159</td><td>144</td><td></td><td>117</td></tr><tr><td>91</td><td>27.00</td><td>93</td><td></td><td></td><td>132</td><td>157-158</td><td></td><td>145</td><td>140</td><td>118</td></tr><tr><td>91</td><td>28.00</td><td>94</td><td></td><td>129</td><td></td><td>159</td><td>160</td><td>146-147</td><td></td><td>119</td></tr><tr><td>92</td><td>29.00</td><td>95</td><td>109</td><td></td><td>133-134</td><td>160</td><td>161</td><td>148</td><td>141</td><td></td></tr><tr><td>92</td><td>30.00</td><td></td><td>110-112</td><td>130</td><td>135</td><td>161</td><td></td><td>149</td><td>142-143</td><td>120</td></tr><tr><td>93</td><td>31.00</td><td></td><td>113</td><td></td><td></td><td>162</td><td>162</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>93</td><td>32.00</td><td>96-97</td><td></td><td>131</td><td>136</td><td></td><td>163</td><td>150</td><td>144</td><td>121</td></tr><tr><td>93</td><td>33.00</td><td>98</td><td></td><td>132</td><td>137</td><td>163</td><td></td><td>151-152</td><td>145</td><td>122</td></tr><tr><td>94</td><td>34.00</td><td>99</td><td></td><td></td><td></td><td>164</td><td>164</td><td>153</td><td>146</td><td>123</td></tr><tr><td>94</td><td>35.00</td><td></td><td>114</td><td>133</td><td></td><td>165</td><td>165</td><td></td><td></td><td>124</td></tr><tr><td>95</td><td>36.00</td><td>100</td><td>115</td><td></td><td>138</td><td></td><td>166</td><td>154</td><td></td><td>125</td></tr><tr><td>95</td><td>37.00</td><td>101</td><td></td><td></td><td>139</td><td>166</td><td>167-168</td><td></td><td>147</td><td></td></tr><tr><td>95</td><td>38.00</td><td></td><td>116</td><td>134</td><td></td><td></td><td></td><td>155-156</td><td>148</td><td></td></tr><tr><td>96</td><td>39.00</td><td>102</td><td></td><td></td><td></td><td>167</td><td>169</td><td>157</td><td>149</td><td>126-127</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Tableau B-2: Table de normes pour le Rythme de traitement (Caractères Cibles Traités - CCT) (Suite)</figcaption></figure>

<table><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10 ans</th><th>11-12 ans</th><th>13-14 ans</th><th>15-16 ans</th><th>17-24 ans</th><th>25-34 ans</th><th>35-44 ans</th><th>45-54 ans</th><th>55 ans et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>96</td><td>40.00</td><td>117</td><td>135-136</td><td>140</td><td>168</td><td>170</td><td></td><td></td><td>150</td><td></td></tr><tr><td>97</td><td>41.00</td><td>103</td><td></td><td>137</td><td></td><td></td><td>171</td><td>158</td><td></td><td>128</td></tr><tr><td>97</td><td>42.00</td><td>104</td><td>118</td><td>138</td><td>141</td><td></td><td>172-173</td><td></td><td>151</td><td>129</td></tr><tr><td>97</td><td>43.00</td><td></td><td></td><td></td><td>142</td><td>169</td><td>174</td><td>159-160</td><td>152</td><td></td></tr><tr><td>98</td><td>44.00</td><td>105</td><td>119</td><td></td><td>143</td><td>170</td><td></td><td>161</td><td>153-154</td><td>130</td></tr><tr><td>98</td><td>45.00</td><td></td><td>120</td><td>139</td><td>144-146</td><td></td><td>175</td><td></td><td>155</td><td>131</td></tr><tr><td>98</td><td>46.00</td><td>106</td><td></td><td></td><td>147</td><td>171-172</td><td>176-178</td><td>162</td><td>156</td><td>132</td></tr><tr><td>99</td><td>47.00</td><td>107</td><td></td><td>140</td><td>148</td><td></td><td>179</td><td></td><td>157-158</td><td></td></tr><tr><td>99</td><td>48.00</td><td></td><td>121-122</td><td></td><td>149</td><td>173</td><td>180-182</td><td></td><td>159</td><td>133</td></tr><tr><td>100</td><td>49.00</td><td>108</td><td>123</td><td>141</td><td>150-152</td><td>174</td><td>183</td><td>163-164</td><td></td><td></td></tr><tr><td>100</td><td>50.00</td><td>109</td><td></td><td>142</td><td>153</td><td></td><td>184</td><td></td><td></td><td>134</td></tr><tr><td>100</td><td>51.00</td><td></td><td>124</td><td></td><td>154</td><td>175</td><td></td><td></td><td>160</td><td></td></tr><tr><td>101</td><td>52.00</td><td>110</td><td>125</td><td>143-144</td><td></td><td>176</td><td>185</td><td>165</td><td></td><td>135</td></tr><tr><td>101</td><td>53.00</td><td>111</td><td></td><td>145</td><td>155</td><td></td><td></td><td>166</td><td>161-162</td><td>136</td></tr><tr><td>102</td><td>54.00</td><td>112</td><td>126-127</td><td>146</td><td>156</td><td>177</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>102</td><td>55.00</td><td>113</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>186</td><td>167</td><td>163</td><td>137</td></tr><tr><td>102</td><td>56.00</td><td></td><td>128</td><td>147-148</td><td></td><td>178</td><td>187</td><td>168</td><td>164</td><td>138</td></tr><tr><td>103</td><td>57.00</td><td></td><td>129</td><td>149</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>103</td><td>58.00</td><td></td><td></td><td>150</td><td>157</td><td>179-180</td><td>188</td><td>169-172</td><td>165</td><td>139</td></tr><tr><td>103</td><td>59.00</td><td>114</td><td>130</td><td>151</td><td>158-160</td><td>181-182</td><td>189</td><td>173</td><td></td><td>140</td></tr><tr><td>104</td><td>60.00</td><td>115</td><td>131</td><td>152</td><td>161</td><td>183-185</td><td>190</td><td></td><td>166-167</td><td>141</td></tr><tr><td>104</td><td>61.00</td><td>116</td><td>132-133</td><td></td><td>162-163</td><td>186</td><td>191</td><td></td><td>168</td><td>142</td></tr><tr><td>105</td><td>62.00</td><td></td><td>134-135</td><td></td><td>164-166</td><td>187-188</td><td></td><td>174-175</td><td></td><td>143</td></tr><tr><td>105</td><td>63.00</td><td></td><td>136-137</td><td>153</td><td></td><td>189-190</td><td>192</td><td>176</td><td>169</td><td></td></tr><tr><td>105</td><td>64.00</td><td>117</td><td>138</td><td>154</td><td>167</td><td></td><td>193</td><td>177</td><td>170</td><td>144-145</td></tr><tr><td>106</td><td>65.00</td><td>118</td><td>139</td><td></td><td></td><td>191</td><td>194-195</td><td></td><td>171</td><td>146-148</td></tr><tr><td>106</td><td>66.00</td><td>119</td><td>140</td><td></td><td></td><td>192</td><td>196-197</td><td>178</td><td></td><td></td></tr><tr><td>107</td><td>67.00</td><td></td><td>141</td><td></td><td></td><td></td><td>198</td><td>179</td><td>172-173</td><td>149</td></tr><tr><td>107</td><td>68.00</td><td>120-121</td><td></td><td>155</td><td>168</td><td>193</td><td>199</td><td>180-181</td><td></td><td>150-151</td></tr><tr><td>107</td><td>69.00</td><td>122</td><td>142-143</td><td>156</td><td></td><td></td><td>200</td><td></td><td>174</td><td></td></tr><tr><td>108</td><td>70.00</td><td></td><td>144</td><td>157</td><td></td><td>194</td><td>201-202</td><td></td><td>175-176</td><td></td></tr><tr><td>108</td><td>71.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>195</td><td></td><td>182</td><td>177-178</td><td>152-153</td></tr><tr><td>109</td><td>72.00</td><td></td><td></td><td></td><td>169-170</td><td>196</td><td>203-204</td><td>183-184</td><td>179</td><td>154</td></tr><tr><td>109</td><td>73.00</td><td></td><td>145-146</td><td>158</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>155-156</td></tr><tr><td>110</td><td>74.00</td><td></td><td>147</td><td>159</td><td></td><td>197-198</td><td>205-206</td><td>185</td><td>180</td><td>157</td></tr><tr><td>110</td><td>75.00</td><td>123-124</td><td>148</td><td></td><td></td><td></td><td>207-209</td><td>186</td><td>181</td><td></td></tr><tr><td>111</td><td>76.00</td><td>125-126</td><td>149</td><td>160</td><td></td><td>199</td><td></td><td></td><td></td><td>158</td></tr><tr><td>111</td><td>77.00</td><td></td><td>150</td><td>161</td><td>171</td><td></td><td>210</td><td>187-190</td><td>182-184</td><td>159</td></tr><tr><td>112</td><td>78.00</td><td>127</td><td>151</td><td>162</td><td>172</td><td>200</td><td>211-212</td><td>191-200</td><td>185-186</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau B-2: Table de normes pour le Rythme de traitement (Caractères Cibles Traités - CCT) (Suite)</caption><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10<br>ans</th><th>11-12<br>ans</th><th>13-14<br>ans</th><th>15-16<br>ans</th><th>17-24<br>ans</th><th>25-34<br>ans</th><th>35-44<br>ans</th><th>45-54<br>ans</th><th>55 ans<br>et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>112</td><td>79.00</td><td></td><td></td><td></td><td>173-174</td><td>201-203</td><td>213</td><td></td><td></td><td>160</td></tr><tr><td>113</td><td>80.00</td><td>128-129</td><td></td><td>163</td><td></td><td></td><td>214-216</td><td>201-202</td><td>187</td><td>161</td></tr><tr><td>113</td><td>81.00</td><td>130-131</td><td></td><td></td><td>175</td><td>204-205</td><td>217-218</td><td>203</td><td>188</td><td>162-163</td></tr><tr><td>114</td><td>82.00</td><td>132</td><td>152</td><td>164</td><td>176</td><td>206-207</td><td>219</td><td>204</td><td>189-191</td><td>164</td></tr><tr><td>114</td><td>83.00</td><td>133-137</td><td></td><td>165-167</td><td></td><td>208-211</td><td>220-221</td><td>205-206</td><td>192-195</td><td></td></tr><tr><td>115</td><td>84.00</td><td></td><td></td><td>168-170</td><td>177-178</td><td></td><td>222-223</td><td>207-209</td><td>196</td><td>165-168</td></tr><tr><td>116</td><td>85.00</td><td>138-139</td><td>153-157</td><td>171-172</td><td>179-181</td><td>212-215</td><td>224</td><td>210-211</td><td>197</td><td>169</td></tr><tr><td>116</td><td>86.00</td><td>140</td><td></td><td></td><td>182-183</td><td>216-218</td><td>225-227</td><td>212</td><td>198-200</td><td>170</td></tr><tr><td>117</td><td>87.00</td><td>141-143</td><td>158</td><td>173-174</td><td></td><td>219</td><td>228-231</td><td>213-217</td><td>201-203</td><td>171-173</td></tr><tr><td>118</td><td>88.00</td><td>144</td><td>159</td><td>175-180</td><td>184-187</td><td>220</td><td>232-233</td><td>218-221</td><td>204-206</td><td>174-175</td></tr><tr><td>118</td><td>89.00</td><td>145</td><td>160</td><td>181-184</td><td>188-191</td><td>221-222</td><td>234-235</td><td>222-223</td><td>207-210</td><td>176</td></tr><tr><td>119</td><td>90.00</td><td>146-147</td><td>161-163</td><td></td><td>192-193</td><td>223-224</td><td>236-238</td><td>224</td><td>211-212</td><td>177-182</td></tr><tr><td>120</td><td>91.00</td><td>148-153</td><td>164-175</td><td></td><td>194</td><td>225-227</td><td>239-242</td><td>225-227</td><td></td><td>183-185</td></tr><tr><td>121</td><td>92.00</td><td>154-159</td><td>176-184</td><td>185</td><td></td><td>228</td><td>243</td><td>228</td><td>213</td><td>186-190</td></tr><tr><td>122</td><td>93.00</td><td>160-164</td><td>185-188</td><td>186-188</td><td>195-196</td><td>229-231</td><td>244-245</td><td>229-236</td><td>214-217</td><td>191-197</td></tr><tr><td>123</td><td>94.00</td><td>165</td><td>189-194</td><td>189-194</td><td>197-200</td><td>232-238</td><td>246-251</td><td>237</td><td>218-222</td><td>198-199</td></tr><tr><td>125</td><td>95.00</td><td>166</td><td>195-199</td><td>195-199</td><td>201-203</td><td>239-243</td><td>252-256</td><td>238-239</td><td>223-224</td><td>200-203</td></tr><tr><td>126</td><td>96.00</td><td>167-173</td><td>200-202</td><td>200-202</td><td>204-207</td><td>244-250</td><td>257-262</td><td>240-251</td><td>225-229</td><td>204-205</td></tr><tr><td>128</td><td>97.00</td><td>174-176</td><td>203-206</td><td>203-206</td><td>208-215</td><td>251</td><td>263-271</td><td>252-259</td><td>230-253</td><td>206-209</td></tr><tr><td>131</td><td>98.00</td><td>177-184</td><td>207-212</td><td>207-223</td><td>216-223</td><td>252-260</td><td>272-276</td><td>260-269</td><td>254-265</td><td>210-213</td></tr><tr><td>135</td><td>99.00</td><td>185-200</td><td></td><td></td><td></td><td>261-263</td><td>277-288</td><td>270-288</td><td>266-268</td><td>214-232</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau B-3: Table de normes pour la Capacité de Concentration (Performance - CC)</caption><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10 ans</th><th>11-12 ans</th><th>13-14 ans</th><th>15-16 ans</th><th>17-24 ans</th><th>25-34 ans</th><th>35-44 ans</th><th>45-54 ans</th><th>55 ans et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>65</td><td>1.00</td><td>0-19</td><td>0-45</td><td>0-54</td><td>0-65</td><td>0-74</td><td>0-89</td><td>0-54</td><td>0-54</td><td>0-3</td></tr><tr><td>69</td><td>2.00</td><td>20-25</td><td>46-57</td><td>55-58</td><td></td><td>75-78</td><td>90-92</td><td>55-78</td><td>55-59</td><td>4-22</td></tr><tr><td>72</td><td>3.00</td><td>26-34</td><td>58-65</td><td>59-67</td><td>66-67</td><td>79-91</td><td>93-95</td><td>79-85</td><td>60-67</td><td>23-34</td></tr><tr><td>74</td><td>4.00</td><td>35-36</td><td>66-67</td><td>68-78</td><td>68-78</td><td>92-97</td><td>96-100</td><td>86</td><td>68-80</td><td>35-40</td></tr><tr><td>75</td><td>5.00</td><td>37-41</td><td>68</td><td>79-81</td><td>79-81</td><td>98</td><td>101-102</td><td>87</td><td>81-83</td><td>41-45</td></tr><tr><td>77</td><td>6.00</td><td>42-45</td><td>69-71</td><td>82</td><td>82</td><td>99-103</td><td>103-108</td><td>88-89</td><td>84-88</td><td>46-55</td></tr><tr><td>78</td><td>7.00</td><td>46-49</td><td>72-75</td><td>83-84</td><td>83-84</td><td>104-105</td><td>109</td><td>90-93</td><td>89</td><td>56-60</td></tr><tr><td>79</td><td>8.00</td><td>50-54</td><td>76-77</td><td>85-86</td><td>85-86</td><td>106-107</td><td>110</td><td>94-96</td><td>90</td><td>61-63</td></tr><tr><td>80</td><td>9.00</td><td>55-57</td><td>78-79</td><td>87-89</td><td>87-89</td><td>108-110</td><td>111-113</td><td>97</td><td></td><td>64-66</td></tr><tr><td>81</td><td>10.00</td><td>58-60</td><td>80</td><td>90-91</td><td>90-91</td><td>111-113</td><td>114-115</td><td>98-103</td><td>91-92</td><td>67-70</td></tr><tr><td>82</td><td>11.00</td><td>61</td><td>81-82</td><td>92</td><td>92</td><td>114</td><td>116-117</td><td>104</td><td>93-94</td><td>71-74</td></tr><tr><td>82</td><td>12.00</td><td>62-63</td><td>83</td><td>93</td><td>93</td><td>115</td><td>118</td><td>105</td><td>95</td><td>75-77</td></tr><tr><td>83</td><td>13.00</td><td>64-65</td><td>84-85</td><td>94-95</td><td>94-95</td><td></td><td>119</td><td>106-109</td><td></td><td>78-81</td></tr><tr><td>84</td><td>14.00</td><td>66-69</td><td></td><td>96-98</td><td>96-98</td><td>116</td><td>120-121</td><td>110-111</td><td>96</td><td>82-84</td></tr><tr><td>84</td><td>15.00</td><td>70</td><td></td><td></td><td></td><td>117-119</td><td>122-125</td><td></td><td>97-99</td><td>85-86</td></tr><tr><td>85</td><td>16.00</td><td>71</td><td>86</td><td>99-100</td><td>99-100</td><td>120</td><td>126</td><td>112-113</td><td>100</td><td>87</td></tr><tr><td>86</td><td>17.00</td><td>72</td><td>87-88</td><td>101</td><td>101-107</td><td>121-123</td><td>127</td><td></td><td>101-102</td><td>88</td></tr><tr><td>86</td><td>18.00</td><td>73</td><td>89</td><td>102-103</td><td></td><td>124</td><td>128-129</td><td>114</td><td>103</td><td></td></tr><tr><td>87</td><td>19.00</td><td>74</td><td></td><td></td><td></td><td>125</td><td>130</td><td>115-118</td><td></td><td>89</td></tr><tr><td>87</td><td>20.00</td><td>75-77</td><td>90-91</td><td>104-105</td><td>108</td><td>126-127</td><td>131</td><td>119</td><td>104-105</td><td>90</td></tr><tr><td>88</td><td>21.00</td><td></td><td>92</td><td>106</td><td></td><td></td><td></td><td>120-121</td><td>106</td><td>91-92</td></tr><tr><td>88</td><td>22.00</td><td>78</td><td></td><td></td><td>109-111</td><td></td><td>132-136</td><td>122</td><td>107-111</td><td>93</td></tr><tr><td>89</td><td>23.00</td><td>79-81</td><td></td><td></td><td>112-113</td><td></td><td>137-138</td><td>123</td><td>112-115</td><td></td></tr><tr><td>89</td><td>24.00</td><td></td><td>93</td><td></td><td></td><td>128-129</td><td>139</td><td>124</td><td>116</td><td>94-95</td></tr><tr><td>90</td><td>25.00</td><td>82</td><td>94</td><td>107</td><td></td><td></td><td>140-142</td><td>125</td><td>117</td><td>96</td></tr><tr><td>90</td><td>26.00</td><td></td><td>95-96</td><td>108</td><td>114</td><td>130-131</td><td>143-144</td><td>126</td><td>118</td><td>97</td></tr><tr><td>91</td><td>27.00</td><td>83-84</td><td></td><td>109</td><td></td><td>132</td><td>145</td><td>127-128</td><td>119</td><td></td></tr><tr><td>91</td><td>28.00</td><td></td><td>97</td><td>110-111</td><td></td><td>133</td><td>146-148</td><td></td><td></td><td>98-99</td></tr><tr><td>92</td><td>29.00</td><td></td><td></td><td>115</td><td></td><td></td><td></td><td>129</td><td>120</td><td>100-101</td></tr><tr><td>92</td><td>30.00</td><td>85-86</td><td>98</td><td></td><td></td><td>134</td><td></td><td></td><td>121</td><td>102</td></tr><tr><td>93</td><td>31.00</td><td></td><td>99</td><td></td><td>116</td><td>135-136</td><td>149</td><td>130</td><td></td><td></td></tr><tr><td>93</td><td>32.00</td><td>87</td><td></td><td>112-113</td><td></td><td>137</td><td>150-151</td><td></td><td>122</td><td>103</td></tr><tr><td>93</td><td>33.00</td><td></td><td>100</td><td>114-117</td><td>117</td><td>138</td><td></td><td>131</td><td></td><td>104</td></tr><tr><td>94</td><td>34.00</td><td></td><td>101</td><td></td><td>118</td><td></td><td>152-154</td><td></td><td>123</td><td>105</td></tr><tr><td>94</td><td>35.00</td><td></td><td>102</td><td></td><td></td><td>139-140</td><td></td><td></td><td>124</td><td></td></tr><tr><td>95</td><td>36.00</td><td>88</td><td></td><td></td><td>119</td><td>141-142</td><td></td><td>132</td><td></td><td>106</td></tr><tr><td>95</td><td>37.00</td><td>89</td><td></td><td>118</td><td>120</td><td></td><td></td><td>133</td><td>125</td><td></td></tr><tr><td>95</td><td>38.00</td><td>90</td><td>103-104</td><td>119</td><td></td><td>143-144</td><td>155</td><td>134-135</td><td>126-127</td><td>107-108</td></tr><tr><td>96</td><td>39.00</td><td></td><td>105-106</td><td></td><td>121</td><td>145</td><td>156</td><td></td><td></td><td>109</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau B-3: Table de normes pour la Capacité de Concentration (Performance - CC) (Suite)</caption><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10 ans</th><th>11-12 ans</th><th>13-14 ans</th><th>15-16 ans</th><th>17-24 ans</th><th>25-34 ans</th><th>35-44 ans</th><th>45-54 ans</th><th>55 ans et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>96</td><td>40.00</td><td>91</td><td>107-109</td><td></td><td>122</td><td>146</td><td>157</td><td>136</td><td>128-129</td><td>110</td></tr><tr><td>97</td><td>41.00</td><td>92</td><td></td><td></td><td>123</td><td>147</td><td>158</td><td></td><td>130-131</td><td></td></tr><tr><td>97</td><td>42.00</td><td>93</td><td></td><td>120-121</td><td></td><td>148-149</td><td></td><td>137</td><td></td><td>111</td></tr><tr><td>97</td><td>43.00</td><td>94-95</td><td></td><td>122</td><td></td><td>150</td><td>159</td><td>138</td><td>132</td><td></td></tr><tr><td>98</td><td>44.00</td><td>96</td><td>110-111</td><td>123</td><td>124</td><td>151-152</td><td>160</td><td></td><td></td><td>112</td></tr><tr><td>98</td><td>45.00</td><td></td><td>112</td><td>124</td><td></td><td>153-154</td><td>161</td><td>139-141</td><td>133</td><td>113</td></tr><tr><td>98</td><td>46.00</td><td>97</td><td></td><td>125</td><td>125</td><td></td><td>162</td><td>142</td><td>134-135</td><td></td></tr><tr><td>99</td><td>47.00</td><td></td><td></td><td></td><td>126</td><td>155-156</td><td></td><td></td><td>136</td><td>114</td></tr><tr><td>99</td><td>48.00</td><td></td><td>113</td><td></td><td>127</td><td></td><td>163-165</td><td>143</td><td>137</td><td></td></tr><tr><td>100</td><td>49.00</td><td>98-99</td><td>114</td><td>126</td><td>128</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>115</td></tr><tr><td>100</td><td>50.00</td><td></td><td>115</td><td>127</td><td>129</td><td>157</td><td>166-167</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>100</td><td>51.00</td><td>100</td><td>116</td><td>128</td><td></td><td>158</td><td></td><td>144-146</td><td>138</td><td>116</td></tr><tr><td>101</td><td>52.00</td><td>101</td><td></td><td></td><td>130-132</td><td></td><td>168-169</td><td>147</td><td>139</td><td></td></tr><tr><td>101</td><td>53.00</td><td></td><td>117</td><td></td><td>133</td><td></td><td></td><td></td><td>140</td><td>117</td></tr><tr><td>102</td><td>54.00</td><td>102</td><td>118</td><td>129</td><td></td><td>159-160</td><td></td><td>148-150</td><td>141</td><td>118</td></tr><tr><td>102</td><td>55.00</td><td></td><td></td><td>130</td><td>134-135</td><td>161-162</td><td></td><td>151-152</td><td></td><td>119</td></tr><tr><td>102</td><td>56.00</td><td></td><td>119-120</td><td></td><td></td><td>163</td><td>170</td><td>153</td><td></td><td>120</td></tr><tr><td>103</td><td>57.00</td><td>103-104</td><td></td><td>131</td><td>136</td><td></td><td></td><td>154-155</td><td>142-143</td><td>121</td></tr><tr><td>103</td><td>58.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>171</td><td>156</td><td></td><td></td></tr><tr><td>103</td><td>59.00</td><td>105</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>172-173</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>104</td><td>60.00</td><td></td><td>121</td><td>132</td><td>137</td><td>164</td><td>174</td><td></td><td>144-145</td><td>122</td></tr><tr><td>104</td><td>61.00</td><td></td><td>122</td><td></td><td>138</td><td>165</td><td></td><td></td><td>146</td><td>123</td></tr><tr><td>105</td><td>62.00</td><td>106</td><td>123</td><td>133-134</td><td></td><td>166</td><td>175</td><td>157</td><td></td><td>124</td></tr><tr><td>105</td><td>63.00</td><td></td><td>124</td><td>135-138</td><td></td><td></td><td></td><td>158</td><td>147</td><td>125</td></tr><tr><td>105</td><td>64.00</td><td>107</td><td>125</td><td>139-140</td><td>139-140</td><td>167-169</td><td>176-177</td><td>159-160</td><td>148-149</td><td></td></tr><tr><td>106</td><td>65.00</td><td></td><td>126</td><td></td><td></td><td>170</td><td>178</td><td>161</td><td>150</td><td>126</td></tr><tr><td>106</td><td>66.00</td><td></td><td></td><td></td><td>141</td><td>171</td><td>179-182</td><td>162</td><td></td><td></td></tr><tr><td>107</td><td>67.00</td><td>108</td><td>127</td><td></td><td>142-143</td><td>172</td><td>183</td><td>163</td><td>151-152</td><td>127-128</td></tr><tr><td>107</td><td>68.00</td><td>109</td><td></td><td>141</td><td>144</td><td></td><td>184</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>107</td><td>69.00</td><td>110</td><td>128</td><td></td><td></td><td>173</td><td>185</td><td>164</td><td>153</td><td>129-130</td></tr><tr><td>108</td><td>70.00</td><td>111</td><td></td><td>142</td><td>145</td><td>174-176</td><td>186</td><td></td><td>154</td><td></td></tr><tr><td>108</td><td>71.00</td><td>112-113</td><td>129-130</td><td>143</td><td>146-147</td><td></td><td>187</td><td></td><td>155</td><td>131</td></tr><tr><td>109</td><td>72.00</td><td></td><td></td><td></td><td>148-150</td><td>177-178</td><td>188</td><td>165-166</td><td>156</td><td>132-134</td></tr><tr><td>109</td><td>73.00</td><td>114</td><td>131</td><td>144</td><td>151-153</td><td></td><td>189</td><td>167</td><td></td><td>135</td></tr><tr><td>110</td><td>74.00</td><td>115</td><td>132</td><td></td><td>154</td><td>179</td><td></td><td>168-169</td><td>157-158</td><td>136</td></tr><tr><td>110</td><td>75.00</td><td></td><td></td><td>145-146</td><td>155</td><td>180-182</td><td>190-191</td><td>170-171</td><td>159-160</td><td>137</td></tr><tr><td>111</td><td>76.00</td><td>116</td><td></td><td>147-148</td><td></td><td>183</td><td>192</td><td></td><td>161-162</td><td>138-139</td></tr><tr><td>111</td><td>77.00</td><td>117</td><td>133-134</td><td></td><td>156-157</td><td>184</td><td></td><td>172-173</td><td></td><td></td></tr><tr><td>112</td><td>78.00</td><td></td><td>135-137</td><td></td><td>158</td><td></td><td>193-194</td><td>174-175</td><td></td><td>140</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau B-3: Table de normes pour la Capacité de Concentration (Performance - CC) (Suite)</caption><thead><tr><th>NS</th><th>Perc N</th><th>9-10 ans</th><th>11-12 ans</th><th>13-14 ans</th><th>15-16 ans</th><th>17-24 ans</th><th>25-34 ans</th><th>35-44 ans</th><th>45-54 ans</th><th>55 ans et +</th></tr></thead><tbody><tr><td>112</td><td>79.00</td><td>118</td><td>138</td><td></td><td></td><td></td><td>195</td><td>176</td><td>163</td><td>141</td></tr><tr><td>113</td><td>80.00</td><td>119</td><td>139</td><td></td><td>159</td><td>185</td><td>196</td><td>177-178</td><td></td><td>142</td></tr><tr><td>113</td><td>81.00</td><td>120</td><td></td><td>149</td><td>160</td><td>186</td><td>197-200</td><td>179</td><td>164</td><td>143</td></tr><tr><td>114</td><td>82.00</td><td>121</td><td>140</td><td>150-151</td><td></td><td>187</td><td>201</td><td>180</td><td>165</td><td>144-145</td></tr><tr><td>114</td><td>83.00</td><td>122</td><td>141</td><td>152</td><td>161-162</td><td>188</td><td>202-203</td><td>181-182</td><td>166-167</td><td></td></tr><tr><td>115</td><td>84.00</td><td>123</td><td>142</td><td></td><td>163</td><td>189-191</td><td>204</td><td>183-185</td><td>168</td><td>146</td></tr><tr><td>116</td><td>85.00</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>192-193</td><td>205</td><td>186-188</td><td>169-170</td><td>147-149</td></tr><tr><td>116</td><td>86.00</td><td>124</td><td>143</td><td></td><td>164</td><td>194</td><td>206</td><td>189-191</td><td>171</td><td>150-152</td></tr><tr><td>117</td><td>87.00</td><td>125</td><td>144-145</td><td>153</td><td></td><td>195-196</td><td>207-210</td><td>192</td><td>172-173</td><td></td></tr><tr><td>118</td><td>88.00</td><td>126</td><td>146</td><td></td><td>165</td><td>197</td><td>211-213</td><td></td><td>174-175</td><td>153-154</td></tr><tr><td>118</td><td>89.00</td><td>127-128</td><td>147-148</td><td>154</td><td>166-167</td><td>198</td><td>214-217</td><td>193-199</td><td>176-177</td><td>155</td></tr><tr><td>119</td><td>90.00</td><td>129-130</td><td>149</td><td>155</td><td>168</td><td>199-201</td><td>218-219</td><td>200-201</td><td>178</td><td>156-157</td></tr><tr><td>120</td><td>91.00</td><td>131-132</td><td>150-153</td><td>156-159</td><td>169-170</td><td>202-204</td><td>220-221</td><td>202</td><td>179-180</td><td></td></tr><tr><td>121</td><td>92.00</td><td>133-134</td><td>154-156</td><td>160-165</td><td>171-174</td><td>205-209</td><td>222-223</td><td>203-209</td><td>181-183</td><td>158-162</td></tr><tr><td>122</td><td>93.00</td><td>135-136</td><td>157-163</td><td>166-170</td><td>175-179</td><td>210-213</td><td>224-231</td><td>210-211</td><td>184-187</td><td>163-164</td></tr><tr><td>123</td><td>94.00</td><td>137-143</td><td>164-175</td><td>171-175</td><td>180-181</td><td>214-216</td><td>232-235</td><td>212</td><td>188</td><td>165-166</td></tr><tr><td>125</td><td>95.00</td><td>144-148</td><td>176-185</td><td>176-185</td><td>182-189</td><td>217-219</td><td>236-238</td><td>213-214</td><td>189-190</td><td>167-169</td></tr><tr><td>126</td><td>96.00</td><td>149-152</td><td>186-193</td><td>186-193</td><td>190-197</td><td>220-225</td><td>239-242</td><td>215-216</td><td>191-192</td><td>170-175</td></tr><tr><td>128</td><td>97.00</td><td>153-158</td><td>194-196</td><td>194-196</td><td>198</td><td>226-231</td><td>243-248</td><td>217-224</td><td>193-200</td><td>176-186</td></tr><tr><td>131</td><td>98.00</td><td>159-166</td><td>197-199</td><td>197-199</td><td>199-203</td><td>232-236</td><td>249-253</td><td>225-238</td><td>201-210</td><td>187-189</td></tr><tr><td>135</td><td>99.00</td><td>167-175</td><td></td><td></td><td></td><td>237-254</td><td>254-268</td><td>239-250</td><td>211-232</td><td>190-204</td></tr></tbody></table>
A.6 Test N-Back

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE A.6.1 – Captures d'écran des étapes du N-Back informatisé, traduit, avec des exemples de feedbacks.</figcaption></figure>
Il y avait 25 essais au total dans ce bloc.

Nombre total d'essais avec une cible :6

Nombre total d'essais sans cible :19

Nombre d'items correctement détectés :6

Nombre d'items omis :0

Nombre de fausses alarmes :1

Pourcentage de bonnes détections : 100 %

Pourcentage d'omissions : 0 %

Pourcentage de fausses alarmes : 5 %

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## A.7 Scénarios OpenViBE

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIGURE A.7.1 – Scénario permettant l'acquisition des signaux EEG et les annotations manuelles des évènements pendant les tâches D2-R. Le scénario pour la tâche N-Back est visuellement similaire.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>FIGURE A.7.2 – Scénario permettant l'acquisition et l'annotation des signaux EEG pour les segments d'intérêt pendant le visionnage de la vidéo.</figcaption></figure>
A.8 Vidéo utilisée pour la tâche principale

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE A.8.1 – Miniature de la vidéo utilisée pendant la tâche [?].</figcaption></figure>
## A.9 Prétraitement EEG

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE A.9.1 – Visuel d’une section annotée en BAD</figcaption></figure>

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE A.9.2 – Cas d’une électrode extrêmement bruitée (AF3)</figcaption></figure>
<table><caption>FIGURE A.9.3 – Exemple de classification des composantes par ICLabel</caption><thead><tr><th>Composante</th><th>Étiquette</th><th>Probabilité (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>ICA000</td><td>other</td><td>69.010719</td></tr><tr><td>ICA001</td><td>eye blink</td><td>95.474716</td></tr><tr><td>ICA002</td><td>brain</td><td>99.929337</td></tr><tr><td>ICA003</td><td>eye blink</td><td>99.953400</td></tr><tr><td>ICA004</td><td>muscle artifact</td><td>93.102982</td></tr><tr><td>ICA005</td><td>muscle artifact</td><td>86.824677</td></tr><tr><td>ICA006</td><td>muscle artifact</td><td>82.853844</td></tr><tr><td>ICA007</td><td>muscle artifact</td><td>74.923584</td></tr><tr><td>ICA008</td><td>brain</td><td>99.940491</td></tr><tr><td>ICA009</td><td>brain</td><td>61.451965</td></tr><tr><td>ICA010</td><td>eye blink</td><td>53.597744</td></tr><tr><td>ICA011</td><td>brain</td><td>99.966064</td></tr><tr><td>ICA012</td><td>muscle artifact</td><td>93.776680</td></tr><tr><td>ICA013</td><td>muscle artifact</td><td>84.722015</td></tr><tr><td>ICA014</td><td>brain</td><td>44.037212</td></tr><tr><td>ICA015</td><td>brain</td><td>68.714607</td></tr><tr><td>ICA016</td><td>muscle artifact</td><td>53.473408</td></tr><tr><td>ICA017</td><td>brain</td><td>96.752220</td></tr><tr><td>ICA018</td><td>brain</td><td>43.313526</td></tr><tr><td>ICA019</td><td>muscle artifact</td><td>36.129009</td></tr><tr><td>ICA020</td><td>muscle artifact</td><td>99.635315</td></tr><tr><td>ICA021</td><td>brain</td><td>69.458771</td></tr><tr><td>ICA022</td><td>brain</td><td>50.467926</td></tr><tr><td>ICA023</td><td>brain</td><td>94.933342</td></tr><tr><td>ICA024</td><td>brain</td><td>69.181702</td></tr><tr><td>ICA025</td><td>brain</td><td>99.586037</td></tr><tr><td>ICA026</td><td>brain</td><td>69.239388</td></tr><tr><td>ICA027</td><td>brain</td><td>93.690659</td></tr><tr><td>ICA028</td><td>brain</td><td>73.886925</td></tr><tr><td>ICA029</td><td>other</td><td>50.715202</td></tr><tr><td>ICA030</td><td>other</td><td>88.134193</td></tr><tr><td>ICA031</td><td>other</td><td>64.994049</td></tr></tbody></table>
# B Annexes : Résultats

## B.1 Détermination du meilleur estimateur EEG

Corrélation EEG vs. Performance d'Engagement

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>(a) Corrélation entre l'estimateur *Engagement_Theta* et la performance à la tâche N-Back.</figcaption></figure>

Corrélation EEG vs. Performance d'Attention

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>(b) Corrélation entre l'estimateur *Attention_Theta* et la performance au D2-R.</figcaption></figure>

**FIGURE B.1.1** – Corrélation des meilleurs estimateurs EEG avec les performances comportementales.
## B.2 EEG et visionnage vidéo

Validation prédictive [STANDARD] : % Changement EEG vs Performance

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIGURE B.2.1 – Validation prédictive</figcaption></figure>

## B.3 Analyses données subjectives

Liens avec l'engagement subjectif (Spearman)

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIGURE B.3.1 – Liens de l'engagement subjectif avec l'indice EEG et la performance aux questions</figcaption></figure>
## Analyses de l'Impact de la Fatigue (Spearman)

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE B.3.2 – Analyse de l'impact de la fatigue</figcaption></figure>

## Analyse Prédictive : Fatigue Initiale → Evolution indice EEG Attention

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIGURE B.3.3 – Analyse du lien entre la fatigue et l'évolution de l'indice EEG attention</figcaption></figure>
## B.4 Analyses individuelles

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>(a) Fluctuations Individuelle de l'indice d'attention.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>(b) Fluctuations Individuelle de l'indice d'attention.</figcaption></figure>

FIGURE B.4.1 – Évolution individuelle par segment des indices d'attention et d'engagement
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>(a) Indices EEG Attention selon la justesse des réponses aux questions</figcaption></figure>

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>(b) Indices EEG Engagement selon la justesse des réponses aux questions.</figcaption></figure>

FIGURE B.4.2 – Comparaison des indices EEG pour les questions réussies vs manquées
□ Distribution des Corrélations Intra-Sujet pour 'Change Indice Attention'

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>(a) Distribution des coefficients de corrélation pour l'indice attention.</figcaption></figure>

□ Distribution des Corrélations Intra-Sujet pour 'Change Indice Engagement'

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>(b) Distribution des coefficients de corrélation pour l'indice engagement.</figcaption></figure>

FIGURE B.4.3 – Distribution des coefficients de corrélation pour les indices EEG.