Master

2025

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L'impact de la modalité de test sur le raisonnement : papier vs. ordinateur
chez les enfants et les adultes

Brun, Alexane

How to cite

BRUN, Alexane. L'impact de la modalité de test sur le raisonnement : papier vs. ordinateur chez les enfants et les adultes. Master, 2025.

This publication URL: https://archive-ouverte.unige.ch/unige:187999
# L'Impact de la Modalité de Test sur le Raisonnement :
## Papier vs. Ordinateur chez les Enfants et les Adultes

Plan d'études

PSYCHOLOGIE DE LA SANTÉ

PSYCHOLOGIE DEVELOPPEMENTALE

PAR

Alexane, Émilie, Andréa BRUN (23-321-649)

alexane.brun@etu.unige.ch

**Direction du mémoire**

Pr. Evie Vergauwe

Dr. Christina Lutz

**Jury**

Pr. Evie Vergauwe

Dr. Christina Lutz

Johanna Hein

Genève, le 29 août 2025

Université de Genève
Faculté de Psychologie et des Sciences de l'éducation
Section de psychologie
RÉSUMÉ

Ce mémoire vise à examiner si la modalité de test (papier vs. ordinateur) influence le raisonnement conditionnel et si cet effet varie selon l'âge. L'hypothèse principale postule une performance cognitive moindre sur ordinateur, amplifiée chez les participants plus âgés. Deux expériences ont été menées : la première avec 40 adultes (M = 24.21 ans), la seconde avec 30 adultes (M = 22.11 ans) et 27 enfants de 11-12 ans (M = 11.90 ans). Les participants ont complété une tâche de raisonnement conditionnel sur ordinateur et sur papier. Les résultats révèlent une absence d'effet significatif de la modalité, de l'âge et de l'interaction sur le type d'interprétation adopté. Dans toutes les conditions, une majorité d'interprétations conjonctives, la forme considérée comme la plus élémentaire, a été observée. Ces résultats questionnent la validité des tâches employées et suggèrent d'éventuelles évolutions linguistiques ou pédagogiques affectant le raisonnement.
REMERCIEMENTS

Je tiens tout d'abord à remercier Christina Lutz pour l'encadrement de ce mémoire. Sa disponibilité et sa bienveillance ont motivé mon engagement tout au long de ce travail de recherche. Le temps qu'elle a consacré à la préparation du matériel, l'analyse des données et les relectures nous a été d'une grande aide.

Je remercie chaleureusement Evie Vergauwe pour la direction de ce mémoire avec tous ses retours constructifs et bienveillants lors des relectures de ce travail.

Ma reconnaissance va également à ma collègue Clémence, avec qui j'ai partagé la préparation du matériel et la réalisation des passations, ainsi qu'au personnel des écoles genevoises qui nous ont généreusement accueillies.

Mes remerciements vont enfin à mon entourage, en particulier à mon compagnon pour son soutien sans faille tout au long de mon parcours universitaire, et à ma mère, dont les encouragements et l'écoute m'ont été d'un grand réconfort. Un merci tout spécial à Albane et Léon, qui m'ont fidèlement accompagnée pendant ces longues heures de rédaction.
TABLE DES MATIÈRES

<table><tr><td>1. Introduction</td><td>1</td></tr><tr><td>1.1. Raisonnement conditionnel</td><td>2</td></tr><tr><td>1.1.1. Définition du raisonnement conditionnel</td><td>2</td></tr><tr><td>1.1.2. Théorie des modèles mentaux</td><td>3</td></tr><tr><td>1.2. Modalité de test</td><td>6</td></tr><tr><td>1.2.1. Différences de performances cognitives entre papier et numérique</td><td>6</td></tr><tr><td>1.2.2. Impact du numérique sur le raisonnement conditionnel</td><td>8</td></tr><tr><td>1.3. La présente étude</td><td>9</td></tr><tr><td>2. Expérience 1</td><td>11</td></tr><tr><td>2.1. Méthode</td><td>11</td></tr><tr><td>2.1.1. Participants et design</td><td>11</td></tr><tr><td>2.1.2. Matériel et procédure</td><td>11</td></tr><tr><td>2.2. Résultats</td><td>15</td></tr><tr><td>2.2.1. Analyses réalisées</td><td>15</td></tr><tr><td>2.2.2. Tâche de contrôle perceptif</td><td>17</td></tr><tr><td>2.2.3. Tâche de raisonnement conditionnel</td><td>17</td></tr><tr><td>2.2.3.a. Résultats des adultes</td><td>17</td></tr><tr><td>2.2.3.b. Comparaison entre les modalités</td><td>19</td></tr><tr><td>2.3. Discussion</td><td>20</td></tr><tr><td>3. Expérience 2</td><td>23</td></tr><tr><td>3.1. Méthode</td><td>23</td></tr><tr><td>3.1.1. Participants et design</td><td>23</td></tr><tr><td>3.1.2. Matériel et procédure</td><td>23</td></tr><tr><td>3.2. Résultats</td><td>26</td></tr><tr><td>3.2.1. Analyses réalisées</td><td>26</td></tr><tr><td>3.2.2. Tâche de contrôle perceptif</td><td>27</td></tr><tr><td>3.2.3. Tâche de raisonnement conditionnel</td><td>28</td></tr><tr><td>3.2.3.a. Résultats des adultes</td><td>28</td></tr><tr><td>3.2.3.b. Résultats des enfants</td><td>29</td></tr><tr><td>3.2.3.c. Comparaison entre les groupes d'âge et les modalités</td><td>31</td></tr><tr><td>3.3. Discussion</td><td>32</td></tr></table>
<table><tr><td>4. Discussion générale</td><td>35</td></tr><tr><td>4.1. Résumé des expériences</td><td>35</td></tr><tr><td>4.2. Pistes explicatives</td><td>36</td></tr><tr><td>4.2.1. Raisonnement conditionnel</td><td>36</td></tr><tr><td>4.2.2. Modalité de test</td><td>41</td></tr><tr><td>4.3. Limites de l'étude</td><td>43</td></tr><tr><td>5. Conclusion et perspectives de recherche</td><td>47</td></tr><tr><td>6. Bibliographie</td><td>49</td></tr><tr><td>7. Annexes</td><td>53</td></tr><tr><td>Annexe A. Instructions orales de l'expérience 1</td><td>53</td></tr><tr><td>Annexe B. Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 1</td><td>55</td></tr><tr><td>Annexe C. Instructions orales de l'expérience 2</td><td>57</td></tr><tr><td>Annexe D. Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 2</td><td>58</td></tr></table>
# 1. Introduction

Depuis plusieurs années, on observe une transition progressive des évaluations sur papier vers les évaluations numériques, notamment en milieu scolaire et clinique. De nombreuses plateformes, telles que Moodle™ ou Google Classroom, sont désormais utilisées pour tester les capacités cognitives des élèves, tandis que des versions numériques de tests standardisés, comme la WISC-V ou la MEM-IV, sont de plus en plus répandues.

Cette transition vers le numérique s'explique en grande partie par les avantages qu'elle présente, tels que l'automatisation des corrections, la rapidité de traitement des données et la facilité d'accès (Bennett, 2015). Toutefois, cette évolution s'est parfois imposée par nécessité et contrainte, comme lors de la pandémie du COVID-19 qui a accéléré l'adoption des tests numériques à grande échelle (Yun, 2023).

Cependant, cette évolution soulève des questions fondamentales : le passage du papier au numérique modifie-t-il la manière dont nous raisonnons ? Peut-il influencer notre capacité à traiter l'information de manière approfondie ? Et cet impact est-il le même selon l'âge, ou certains groupes sont-ils plus vulnérables à ces changements ?

Dans cette recherche, nous nous intéresserons plus précisément au raisonnement conditionnel en examinant si la modalité de test (papier vs. ordinateur) influence le raisonnement conditionnel et si cet impact s'amplifie avec l'âge. De nombreuses études ont mis en évidence l'infériorité des supports numériques par rapport au papier dans plusieurs domaines, tels que la lecture (Salmerón et al., 2023), la mémoire de travail (Carpenter & Alloway, 2018) ou encore le raisonnement analytique (Wang et al., 2023). Toutefois, cet effet n'a, à notre connaissance, pas encore été exploré dans le cadre du raisonnement conditionnel, ce qui constitue l'objectif principal de notre étude. Par ailleurs, nous envisageons un effet croissant de l'âge, dans la mesure où le raisonnement conditionnel suit une trajectoire développementale : il est donc probable que la différence de performance entre les modalités soit plus marquée chez les individus plus âgés que chez les plus jeunes.

Ainsi, ce mémoire s'articulera en plusieurs parties. Nous débuterons par une revue de la littérature portant sur le cadre théorique du raisonnement conditionnel ainsi que sur l'influence des modalités de test sur les performances. Cette section mettra également en évidence les limites des recherches actuelles et introduira les objectifs de la présente étude. Nous poursuivrons ensuite avec le développement des deux expériences que nous avons menées, en
détaillant pour chacune d'elles la méthodologie employée, les résultats obtenus et leur
interprétation. Enfin, une discussion générale viendra synthétiser l'ensemble des résultats en
les replaçant dans le contexte des travaux existants, avant de conclure sur les perspectives et
implications de cette recherche.

1.1. Raisonnement conditionnel

1.1.1. Définition du raisonnement conditionnel

Avant de définir précisément le raisonnement conditionnel, il convient de le resituer au sein du raisonnement humain. Ce dernier peut être défini comme « une activité mentale qui implique la manipulation d'informations données pour parvenir à de nouvelles conclusions » (traduit de Goswami, 2011, p. 399). On distingue principalement deux types de raisonnement : inductif et déductif.

Le raisonnement inductif consiste à formuler une conclusion générale à partir d'un ensemble d'observations spécifiques (Goswami, 2011). En identifiant des propriétés communes entre plusieurs cas particuliers, un individu peut établir une règle générale. Toutefois, cette conclusion demeure incertaine, car elle repose sur un échantillon limité d'observations et peut négliger des exceptions.

À l'inverse, le raisonnement déductif permet d'aboutir à une conclusion spécifique à partir d'un principe général (Goswami, 2011). Il repose sur l'application d'une règle générale à un cas particulier, garantissant ainsi la validité de la conclusion, à condition que les propositions soient vraies. Le raisonnement déductif regroupe plusieurs formes de raisonnement, dont le raisonnement propositionnel qui repose sur la manipulation de propositions reliées par des connecteurs logiques tels que « et », « ou » ou encore « si... alors » (Gauffroy, 2011). Ce dernier connecteur constitue le cœur du raisonnement conditionnel et symbolise une relation d'implication entre deux propositions. Ce type de raisonnement est fondamental car il permet d'établir des conséquences logiques à partir de propositions données.

Johnson-Laird et Tagart (1969) révèlent qu'en logique formelle, la valeur de vérité d'un énoncé de forme « si *p*, alors *q* » dépend de la valeur de vérité des propositions *p* (appelée l'antécédent) et *q* (appelée le conséquent). Ainsi, une implication est fausse uniquement lorsque *p* est vrai et *q* est faux. Dans tous les autres cas, elle est considérée comme vraie, y compris lorsque *p* est faux, indépendamment de la valeur de *q*. La définition formelle de l'implication conditionnelle découle de la logique mathématique et du calcul propositionnel. L'idée
principale est que si on part d'une hypothèse fausse (*p* est faux), on ne peut pas tirer de conclusion sur *q*. L'implication est donc considérée comme vraie par convention dans ces cas-là. La table de vérité suivante (Tableau 1) représente les différentes possibilités selon les valeurs de vérité de l'antécédent et du conséquent, illustrées par un exemple.

<caption>**Tableau 1**</caption>

Table de vérité du conditionnel.

<table><thead><tr><th>Cas</th><th>Antécédent <i>p</i></th><th>Conséquent <i>q</i></th><th>Conclusion « si <i>p</i>, alors <i>q</i> »</th></tr><tr><td></td><th>Il pleut</th><th>La route est mouillée</th><th>S'il pleut, alors la route est mouillée</th></tr></thead><tbody><tr><th><i>p</i> <i>q</i></th><td>Vrai</td><td>Vrai</td><td>Vrai</td></tr><tr><th><i>p</i> ¬<i>q</i></th><td>Vrai</td><td>Faux</td><td>Faux</td></tr><tr><th>¬<i>p</i> ¬<i>q</i></th><td>Faux</td><td>Faux</td><td>Vrai</td></tr><tr><th>¬<i>p</i> <i>q</i></th><td>Faux</td><td>Vrai</td><td>Vrai</td></tr></tbody></table>

*Note.* Le symbole $¬$ représente la négation, il indique que la proposition qui suit est fausse.

Cependant, Johnson-Laird et Tagart (1969) ont également démontré que les individus ne raisonnent pas nécessairement en suivant cette logique : ils considèrent généralement que lorsque *p* est faux (c'est-à-dire les cas $¬p ¬q$ et $¬p q$), cela ne leur permet pas de savoir si l'implication est vraie ou fausse, donc ils la jugeront simplement comme non pertinente. Ainsi, la valeur de vérité de ces cas sera laissée comme « indéterminée », donnant lieu à une table de vérité incomplète, aussi appelée « défective » (Tableau 2).

<caption>**Tableau 2**</caption>

Table de vérité incomplète (défective) du conditionnel.

<table><thead><tr><th>Cas</th><th>« Si <i>p</i>, alors <i>q</i> »<br>Si c'est un rond, alors il est rouge</th></tr></thead><tbody><tr><th><i>p</i> <i>q</i> (rond rouge)</th><td>Vrai</td></tr><tr><th><i>p</i> ¬<i>q</i> (rond bleu)</th><td>Faux</td></tr><tr><th>¬<i>p</i> ¬<i>q</i> (carré bleu)</th><td>Indéterminé</td></tr><tr><th>¬<i>p</i> <i>q</i> (carré rouge)</th><td>Indéterminé</td></tr></tbody></table>

### 1.1.2. Théorie des modèles mentaux

Dans l'objectif d'approfondir les apports de la logique formelle, Johnson-Laird et collaborateurs (Johnson-Laird & Byrne, 1991; Johnson-Laird, Byrne & Schaeken, 1992, 1994) ont développé la théorie des modèles mentaux afin de rendre compte au mieux du processus de raisonnement. Selon cette approche, le raisonnement repose sur la construction et la
manipulation de modèles mentaux, qui sont des représentations internes des différentes situations possibles selon les propositions données. De ce fait, l'interprétation d'un énoncé conditionnel dépend du nombre de modèles mentaux qu'un individu est capable de construire et de manipuler. Face à un énoncé conditionnel « si $p$, alors $q$ », un individu commence par générer un premier modèle de la situation, puis, en fonction de ses capacités cognitives, construit d'autres modèles mentaux pour représenter les différentes alternatives possibles.

Ainsi, toujours selon les mêmes auteurs, lorsqu'un individu ne construit qu'un seul modèle mental correspondant à $pq$, il adopte une interprétation conjonctive, considérant uniquement le cas où $p$ est vrai et $q$ est vrai comme valide. Cette interprétation revient à comprendre l'énoncé conditionnel comme une simple conjonction « $p$ et $q$ », ignorant ainsi les autres possibilités. Lorsque l'individu peut générer deux modèles, incluant $pq$ ainsi que $\neg p \neg q$, son interprétation devient biconditionnelle : il suppose alors que $q$ ne peut être vrai que si $p$ l'est également, ce qui revient à interpréter l'énoncé comme « si $p$ et seulement si $p$, alors $q$ ». Enfin, lorsque l'individu est capable de construire un troisième modèle, correspondant à $\neg pq$, il parvient à une interprétation conditionnelle complète, qui reflète la logique formelle du raisonnement conditionnel et permet d'intégrer toutes les situations compatibles avec l'implication « si $p$, alors $q$ ». Cette évolution est représentée dans le Tableau 3. En revanche, le modèle $\neg q$ n'est pas construit, car il contredit la logique conditionnelle : si un individu accepte que « si $p$, alors $q$ », il ne peut pas envisager un cas où $p$ est vrai et $q$ est faux, car cela violerait la relation logique entre les deux.

De plus, d'après Johnson-Laird, Byrne et Schaeken (1992), la construction et la manipulation des modèles mentaux dépendent de la mémoire de travail, dont la capacité influence directement le nombre de modèles qu'un individu peut générer. Ainsi, plus un individu dispose de ressources cognitives en mémoire de travail, plus il pourra construire et manipuler un grand nombre de modèles mentaux, ce qui permet un raisonnement plus élaboré.

<caption>**Tableau 3**</caption>

Table de vérité selon le nombre de modèles mentaux construits.

<table><thead><tr><th>Cas</th><th>Interprétation conjonctive (1 modèle)</th><th>Interprétation biconditionnelle (2 modèles)</th><th>Interprétation conditionnelle (3 modèles)</th></tr></thead><tbody><tr><td>$pq$</td><td>Vrai</td><td>Vrai</td><td>Vrai</td></tr><tr><td>$\neg q$</td><td>Faux</td><td>Faux</td><td>Faux</td></tr><tr><td>$\neg p \neg q$</td><td>Faux</td><td>Indéterminé</td><td>Indéterminé</td></tr><tr><td>$\neg p q$</td><td>Faux</td><td>Faux</td><td>Indéterminé</td></tr></tbody></table>
Il convient toutefois de souligner que, même si un individu dispose de capacités en mémoire de travail suffisamment développées pour construire plusieurs modèles mentaux, cela reste un processus cognitif coûteux en ressources. Vergauwe et al. (2013) ont démontré que juger la valeur de vérité des cas $\neg p$ comme « indéterminée » prend davantage de temps que pour les autres types de cas. Ce temps de réponse dépend du nombre de modèles mentaux impliqués : plus une réponse nécessite de modèles, plus elle est longue à produire.

Par ailleurs, puisque la mémoire de travail joue un rôle central dans la construction des modèles mentaux, son évolution avec l’âge devrait influencer directement la manière dont les individus interprètent les énoncés conditionnels. Cette tendance développementale est confirmée par les travaux de Barrouillet et Lecas (1998, 1999) qui ont démontré que le raisonnement conditionnel évolue avec l’âge en fonction des capacités de mémoire de travail. Ce lien entre développement cognitif et enrichissement des modèles mentaux explique pourquoi les enfants, les adolescents et les adultes adoptent des interprétations distinctes du raisonnement conditionnel.

Cette évolution suit ainsi un développement progressif (Barrouillet & Lecas, 1998, 1999 ; Barrouillet et al., 2008 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009) : chez les enfants d'environ 8-9 ans, dont les capacités de mémoire de travail sont encore limitées, seul un modèle mental est construit. Ils appliquent donc une interprétation conjonctive, considérant uniquement le cas $p q$ comme possible. Chez les enfants d'environ 11-12 ans, l'augmentation des ressources cognitives permet de générer un second modèle mental ($\neg p \neg q$), conduisant à une interprétation biconditionnelle. Enfin, chez les adolescents à partir de 15 ans et les adultes, la mémoire de travail est suffisamment développée pour inclure un troisième modèle ($\neg p q$), leur permettant ainsi d'adopter une interprétation conditionnelle complète, conforme à la logique formelle.

En somme, en articulant les apports de la logique formelle et ceux de la théorie des modèles mentaux, l'étude du raisonnement conditionnel permet de mieux comprendre la manière dont les individus interprètent les relations d'implication. La théorie des modèles mentaux propose notamment un cadre explicatif selon lequel les individus interprètent les énoncés conditionnels en fonction du nombre de représentations mentales qu'ils peuvent produire, en mettant en lumière le rôle central de la mémoire de travail dans ce processus. Ainsi, le lien entre les ressources cognitives disponibles en mémoire de travail et la construction de ces modèles mentaux éclaire les différences d'interprétation observées avec l'âge : les adultes plus âgés tendent à raisonner de façon plus élaborée que les plus jeunes. Toutefois, puisque la mémoire de travail constitue un facteur clé dans la construction des modèles mentaux, tout
élément réduisant ces ressources cognitives pourrait altérer la qualité du raisonnement conditionnel. Dans la section suivante, nous examinerons dans quelle mesure la modalité de test peut influencer les performances cognitives dans différents domaines, puis comment elle peut affecter directement le raisonnement conditionnel.

## 1.2. Modalité de test

### 1.2.1. Différences de performances cognitives entre papier et numérique

Depuis plusieurs années, de nombreuses études ont montré que la modalité de test influence les performances cognitives. Le concept d'infériorité de l'écran (*screen inferiority*) a d'abord été mis en évidence dans le cadre de la lecture sur écran, qui s'avère souvent moins efficace que la lecture sur papier, tant en termes de compréhension (Jian, 2022 ; Salmerón et al., 2023) que d'apprentissage (Ackerman & Lauterman, 2012). Cet effet s'observe également dans des tâches impliquant la mémoire de travail (Carpenter & Alloway, 2018) ou encore le raisonnement analytique (Wang et al., 2023).

Cependant, certaines études montrent que l'effet d'infériorité de l'écran peut être moins marqué, comme l'ont observé Schroeders et Wilhelm (2010) dans le cadre de tests de raisonnement verbal, numérique et spatial. De plus, un manque de consensus apparaît parfois dans la littérature, à l'image des travaux de Mayes et al. (2001) qui ont constaté une vitesse de lecture réduite sur écran par rapport au papier, tandis que Noyes et Garland (2003) n'ont relevé aucune différence significative entre les deux supports.

Il reste néanmoins pertinent d'examiner les facteurs pouvant expliquer ces variations de performance. Tout d'abord, certains chercheurs suggèrent que des contraintes technologiques, telles qu'un confort de lecture réduit ou une perte de repères graphiques sur écran, peuvent affecter les performances (e.g. Bessonneau et al., 2015 ; Schroeders & Wilhelm, 2010). Cependant, d'autres études nuacent ces conclusions en affirmant que l'effet du numérique ne résulte pas de limitations technologiques, mais plutôt d'habitudes d'apprentissage moins efficaces (e.g. Ackerman & Lauterman, 2012). À ce sujet, Jian (2022) souligne que les individus adoptent spontanément des stratégies cognitives différentes selon le support : la lecture sur écran est généralement plus linéaire, avec peu de retours en arrière, tandis que la lecture sur papier favorise une approche plus sélective et intentionnelle, combinant une première lecture globale suivie d'une relecture ciblée des passages clés, ce qui améliore la compréhension. Lauterman et Ackerman (2013) ont d'ailleurs montré que des stratégies favorisant un traitement
plus approfondi de l'information, telles que la pratique répétée de la tâche ou la génération
différée de mots-clés, permettent d'atténuer l'effet d'infériorité de l'écran.

Par ailleurs, la préférence de support peut également influencer les performances des
individus. Lauterman et Ackerman (2014) ont répliqué leur précédente étude en ajoutant cette
variable afin de montrer que l'efficacité des stratégies dépend du contexte d'apprentissage de
chaque individu. Les résultats ont révélé que les préférences de support influencent fortement
l'efficacité des stratégies d'apprentissage. Les étudiants qui préfèrent lire sur écran bénéficient
davantage de la pratique répétée de la tâche, améliorant progressivement leur performance,
tandis que ceux qui préfèrent le papier ont plus de mal à s'adapter à l'écran. La génération
différée de mots-clés élimine immédiatement l'infériorité de l'écran, mais son efficacité
diminue avec le temps, surtout pour ceux qui préfèrent le papier. Cette prise en compte des
préférences de support est aussi essentielle pour un autre aspect : d'après Lauterman et
Ackerman (2014), ceux qui étudient sur leur médium préféré montrent une meilleure capacité
à évaluer avec précision leur propre niveau de compréhension. Cette capacité métacognitive
serait primordiale afin d'ajuster au mieux les stratégies à employer, permettant ainsi d'affiner
la compréhension et améliorer les performances.

Les études s'intéressant à l'impact de la modalité sur les performances présentent
néanmoins plusieurs limites qui peuvent expliquer le manque de consensus autour de
l'infériorité de l'écran. Tout d'abord, des disparités existent dans la conception des tests entre
papier et numérique. En effet, les supports peuvent différer de manière significative en termes
de design, de présentation de l'information et d'interaction utilisateur, ce qui peut influencer la
comparaison des performances (Schroeders & Wilhelm, 2010). Il est donc essentiel de garantir
une équivalence psychométrique stricte entre les différents formats. Par ailleurs, il existe une
hétérogénéité au sein des dispositifs numériques utilisés dans les recherches : ordinateurs,
tablettes, outils tactiles ou à clavier. Or, chaque technologie présente ses propres contraintes
techniques, pouvant influencer différemment la performance des participants (Schroeders &
Wilhelm, 2010). De plus, des facteurs comme le niveau de familiarité avec ces technologies et
les préférences personnelles peuvent également jouer un rôle déterminant dans les
performances cognitives (Carpenter & Alloway, 2018; Lauterman & Ackerman, 2014;
Schroeders & Wilhelm, 2010). Pourtant, ces éléments sont rarement pris en compte dans les
études existantes. Enfin, la rapidité d'évolution des technologies et des pratiques numériques
soulève la question de la pérennité des résultats, certaines conclusions pouvant devenir
obsolètes à mesure que les pratiques et les supports évoluent.
En définitive, bien que de nombreuses études mettent en évidence une baisse de performance sur écran par rapport au papier, les résultats restent nuancés en raison de la multiplicité des facteurs susceptibles d'expliquer ce phénomène. De manière générale, l'infériorité de l'écran semble résulter d'une augmentation de la charge cognitive, conséquence de l'interaction entre ces divers facteurs. Comme l'ont souligné Carpenter et Alloway (2018), ces facteurs mobilisent davantage de ressources cognitives, réduisant ainsi celles disponibles pour le traitement de la tâche principale. En conséquence, le traitement de l'information sur écran tend à être moins approfondi que sur papier, ce qui peut nuire à la compréhension, à la mémorisation ou encore à l'apprentissage. Cette problématique de surcharge cognitive est particulièrement pertinente lorsqu'il s'agit d'examiner l'impact du numérique sur des tâches cognitives complexes, telles que le raisonnement conditionnel, où la construction de modèles mentaux dépend étroitement des ressources cognitives disponibles. La section suivante explorera précisément cette question.

### 1.2.2. Impact du numérique sur le raisonnement conditionnel

L'impact du numérique sur le raisonnement conditionnel pourrait ainsi s'expliquer par l'influence des écrans sur la charge cognitive et la profondeur du traitement de l'information. Les recherches ont montré que les tâches réalisées sur écran requièrent davantage de ressources cognitives que celles effectuées sur papier, en raison notamment de facteurs tels que la gestion de l'environnement numérique, les contraintes visuelles et l'ajustement conséquent aux stratégies de lecture (Carpenter & Alloway, 2018 ; Jian, 2022 ; Schroeders & Wilhelm, 2010). Cette charge cognitive supplémentaire induite par l'utilisation des écrans peut affecter la capacité des individus à traiter l'information en profondeur : une partie des ressources de la mémoire de travail étant mobilisée par la gestion du support numérique, il reste moins de ressources disponibles pour le traitement de la tâche principale. Dans le cadre du raisonnement conditionnel, cela pourrait ainsi altérer la qualité de l'interprétation des énoncés conditionnels.

La théorie des modèles mentaux nous indique que le raisonnement conditionnel repose sur la construction et la manipulation de modèles mentaux (Johnson-Laird & Byrne, 1991 ; Johnson-Laird, Byrne & Schaeken, 1992, 1994). Or, la mémoire de travail, qui joue un rôle clé dans ce processus, est particulièrement sensible aux contraintes imposées par le support utilisé. Lorsque l'environnement numérique impose une charge cognitive accrue (par exemple, en exigeant une attention soutenue pour naviguer entre les informations ou en modifiant les stratégies de traitement), une partie des ressources cognitives est détournée de la tâche principale. Ainsi, lorsqu'un individu effectue une tâche sur écran, il pourrait construire moins
de modèles mentaux que sur papier, car une partie de sa capacité cognitive est déjà mobilisée pour gérer l'interface numérique et les contraintes technologiques.

Les recherches sur la lecture numérique ont montré que les individus ont tendance à traiter l'information de manière plus superficielle sur écran que sur papier (Ackerman & Lauterman, 2012 ; Salmerón et al., 2023). Ce phénomène pourrait avoir un impact direct sur la qualité du raisonnement conditionnel, qui nécessite une compréhension rigoureuse des relations logiques entre propositions. En effet, les énoncés conditionnels impliquent des structures logiques parfois contre-intuitives (par exemple, la validité des cas où l'antécédent *p* est faux), et leur assimilation demande un effort cognitif soutenu (Vergauwe et al., 2013). Si l'attention et les stratégies d'engagement cognitif sont altérées par le support numérique, les performances en raisonnement conditionnel pourraient s'en trouver affectées.

En somme, l'impact du numérique sur le raisonnement conditionnel soulève des enjeux théoriques et appliqués. D'un point de vue théorique, il est essentiel de mieux comprendre comment les caractéristiques du support numérique influencent les processus cognitifs sous-jacents à la construction des modèles mentaux, puisque le raisonnement conditionnel en dépend. Ce type de raisonnement permet en effet aux individus d'établir une relation d'implication entre deux propositions et d'en déduire logiquement des conséquences. D'un point de vue appliqué, ces connaissances pourraient guider l'optimisation des tests numériques pour garantir une équivalence psychométrique avec les versions papier. En particulier, des ajustements tels que la réduction des distractions, l'amélioration de l'ergonomie des interfaces ou encore l'introduction de stratégies d'apprentissage adaptées pourraient permettre de limiter les effets négatifs du numérique sur le raisonnement conditionnel.

## 1.3. La présente étude

L'objectif de cette étude est d'examiner (a) si la modalité de test (papier vs. ordinateur) impacte le raisonnement conditionnel et (b) si cet impact s'amplifie avec l'âge. En effet, si la modalité numérique réduit les ressources cognitives disponibles, il est probable que les individus construisent moins de modèles mentaux lorsqu'ils effectuent la tâche sur ordinateur, aboutissant à une interprétation moins élaborée des énoncés conditionnels. Ce phénomène devrait être d'autant plus marqué chez les enfants de 11-12 ans et les adultes, dont le niveau habituel de raisonnement repose sur une représentation plus complète des situations. En revanche, les enfants de 8-9 ans, qui ne construisent déjà qu'un seul modèle mental en moyenne, pourraient être moins affectés par ce changement de modalité.
Nous formulons ainsi une première hypothèse selon laquelle la modalité de test influencerait le raisonnement conditionnel. Sur le plan opérationnel, cela implique que les participants auraient une interprétation des énoncés conditionnels moins élaborée sur ordinateur que sur papier.

Notre seconde hypothèse postule que cet impact de la modalité de test sur le raisonnement conditionnel s'amplifierait avec l'âge. Au niveau opérationnel, cela signifie que l'impact de la modalité de test sur l'interprétation des énoncés conditionnels serait plus marqué chez les participants plus âgés que chez les plus jeunes. Plus précisément, nous nous attendons à ce que les adultes adoptent majoritairement une interprétation conditionnelle sur papier mais biconditionnelle, voire conjonctive, sur ordinateur ; que les enfants de 11-12 ans adoptent une interprétation biconditionnelle sur papier mais conjonctive sur ordinateur ; et que les enfants de 8-9 ans adoptent une interprétation conjonctive dans les deux modalités.

Afin d'examiner ces hypothèses, nous avons utilisé une tâche de raisonnement conditionnel, appelée *truth table task*, en adaptant celle de Barrouillet et al. (2008). Après récolte et analyse des données dans le groupe d'âge adulte, nous avons constaté que les participants présentaient un raisonnement majoritairement conjonctif dans les deux modalités.

Ce constat surprenant nous a amené à questionner le format et l'accessibilité de notre tâche. Nous avons supposé que la *truth table task* était peut-être trop complexe (même si nous avons suivi de près l'étude précédente), rendant difficile le raisonnement conditionnel. En effet, cette tâche repose sur un jugement de la valeur de vérité, demandant aux participants de déterminer si une phrase est vraie ou fausse en fonction d'un cas donné. Or, Gauffroy et Barrouillet (2011) suggèrent qu'il est plus naturel et intuitif de raisonner sur les possibilités (c'est-à-dire d'identifier les cas compatibles avec un énoncé) avant d'être capable de juger la valeur de vérité d'un énoncé.

Dans la mesure où notre tâche ne permettait pas d'évaluer les différences entre les modalités et les groupes d'âge, il n'était pas pertinent de l'administrer aux groupes d'âge plus jeunes. Nous avons donc choisi d'adapter notre étude dans une seconde phase, en nous inspirant de la *tâche des possibilités* utilisée par Gauffroy et Barrouillet (2011). Cette adaptation nous a conduits à limiter l'administration de la tâche à deux groupes d'âge au lieu des trois initialement prévus, en nous concentrant sur les jeunes adultes et les enfants de 11-12 ans. Ce choix s'explique par le fait que ces groupes sont censés présenter un raisonnement plus élaboré que les enfants de 8-9 ans, ce qui augmente les possibilités d'observer un effet de modalité.
# 2. Expérience 1

## 2.1. Méthode

### 2.1.1. Participants et design

L'échantillon adulte de la première expérience comprenait 40 étudiants en deuxième année de Bachelor de Psychologie à l'Université de Genève (28 femmes, 11 hommes et 1 personne n'ayant pas souhaité répondre) âgés de 19 à 44 ans (M = 24.21 ans, ET = 4.69). Le recrutement s'est effectué par le biais de la plateforme Sona Systems® et les étudiants recevaient des crédits universitaires en échange de leur participation à l'étude. Avant de débuter l'expérience, les participants ont rempli un formulaire de consentement et une fiche de renseignements. L'autorisation de la Commission Universitaire d'Éthique de la Recherche de Genève (CUREG-20231204-441-2) a été obtenue pour mener cette étude.

Cette première expérience repose sur un plan à mesures répétées. La variable indépendante intra-sujet correspond à la modalité de test, avec deux conditions : papier et ordinateur. La variable dépendante est le type d'interprétation adopté par les participants, une variable catégorielle à quatre niveaux : conjonctive, biconditionnelle, conditionnelle et inconsistante.

### 2.1.2. Matériel et procédure

Les participants ont réalisé une tâche de raisonnement conditionnel, connue sous le nom de *truth table task* (Barrouillet et al., 2008). Chaque essai comprenait un énoncé conditionnel de forme « *Si p*, alors *q* » accompagné d'une représentation visuelle de l'un des quatre cas logiques : $p q$, $p \neg q$, $\neg p \neg q$ ou $\neg p q$. Les participants devaient indiquer si, en fonction du cas présenté, l'énoncé était vrai, faux ou s'il était impossible d'en juger la valeur de vérité. La tâche a été réalisée sur ordinateur et sur papier, l'ordre des modalités étant contrebalancé entre les participants.

Nous nous sommes appuyés sur l'étude de Barrouillet et al. (2008), en cherchant à rester au plus proche de leur protocole expérimental. Dans leur tâche, les auteurs présentaient séparément les deux termes de l'énoncé conditionnel à l'aide de formes géométriques colorées. Les énoncés décrivaient le contenu d'une boîte contenant un cercle à gauche et une étoile à droite, sous la forme : « Si le cercle est rouge, alors l'étoile est noire ».

Dans notre adaptation, nous avons remplacé les formes géométriques par des icônes de vêtements afin de rendre les consignes plus accessibles et concrètes, notamment pour les enfants
avec lesquels l'expérience devait également être menée ultérieurement. Ces icônes de T-shirt et de pantalon ont déjà été utilisées dans de précédentes études portant sur le raisonnement conditionnel (e.g. Barrouillet & Gauffroy, 2015 ; Barrouillet & Lecas, 1998, 1999 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009). Par ailleurs, pour des raisons pratiques liées à l'impression, nous avons préféré des motifs en noir et blanc plutôt qu'en couleurs. Une autre différence était que, dans des études précédentes (e.g. Barrouillet et al., 2008 ; Barrouillet & Gauffroy, 2015 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009), les items étaient présentés à l'aide d'un vidéoprojecteur dirigé par l'expérimentateur, alors que dans notre cas, les participants recevaient une version imprimée puis une version numérique (ou inversement) afin d'évaluer l'impact de la modalité de test sur le raisonnement conditionnel.

Dans notre expérience, les énoncés conditionnels prenaient, par exemple, la forme suivante : « Si le T-shirt est à rayures, alors le pantalon est à briques ». La représentation des cas montrait systématiquement un T-shirt à gauche et un pantalon à droite à l'intérieur d'une boîte, avec différentes combinaisons de motifs illustrant les quatre cas logiques (par exemple, un T-shirt à rayures et un pantalon blanc pour le cas $p \neg q$, ou un T-shirt à vagues et un pantalon à briques pour le cas $\neg p q$). La Figure 1 illustre l'essai pratique de la tâche de raisonnement, correspondant au cas $p q$.

<caption>**Figure 1**</caption>

Essai pratique de la tâche de raisonnement conditionnel de l'expérience 1 (pour l'ensemble 1 de motifs).

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
Pour chaque essai, trois options de réponse étaient affichées sous l'énoncé et la représentation du cas, selon les formulations issues de l'étude de Barrouillet et al. (2008). Les participants devaient cocher l'une des affirmations suivantes : « Ce qu'il y a dans la boîte montre que ce que dit la phrase est vrai. » (case « VRAI ») ; « Ce qu'il y a dans la boîte ne permet pas de savoir si ce que dit la phrase est vrai ou faux. » (case « ONPPS » signifiant « On ne peut pas savoir ») ; « Ce qu'il y a dans la boîte montre que ce que dit la phrase est faux. » (case « FAUX »).

Deux ensembles (aussi appelés *sets*) de cinq motifs distincts ont été créés (Figure 2), chacun correspondant à l'une des deux modalités de test. L'association entre ces ensembles et les modalités a été contrebalancée entre les participants afin de contrôler les effets liés au matériel. Les combinaisons de motifs (tirés d'un même ensemble) par essai ont été générées pseudo-aléatoirement, de façon à ce que chaque cas logique soit présenté quatre fois par modalité, soit un total de 16 essais, auxquels s'ajoutait un essai pratique (correspondant systématiquement au cas *pq*, cet essai étant le même pour tous les participants). Chaque combinaison de motifs était unique (à l'exception de l'essai pratique), garantissant qu'un participant ne voyait jamais deux fois la même configuration au sein d'une modalité et que tous les participants voyaient les mêmes combinaisons (dans un ordre aléatoire).

<caption>**Figure 2**</caption>

*Ensembles de motifs.*

<table><thead><tr><th colspan="5">Motifs</th></tr></thead><tbody><tr><th colspan="5">Set 1</th></tr><tr><td>Blanc</td><td>À briques</td><td>À vagues</td><td>À léopards</td><td>À rayures</td></tr><tr><th colspan="5">Set 2</th></tr><tr><td>Noir</td><td>À carreaux</td><td>À points</td><td>À tuiles</td><td>À tourbillons</td></tr></tbody></table>

*Note.* Les motifs sont présentés ici pour les icônes de T-shirts. Ils sont identiques pour les icônes de pantalons.
La version numérique de l'expérience a été développée avec le logiciel PsychoPy® (version 2024.1.1), ce qui a permis de varier aléatoirement les combinaisons de motifs ainsi que l'ordre de présentation des cas. Pour la version papier, des livrets au format A5 ont été conçus à partir de captures d'écran réalisées directement depuis le logiciel, garantissant ainsi une présentation équivalente des items et le respect des variations aléatoires prévues.

En complément de la tâche de raisonnement conditionnel, nous avons intégré une tâche de contrôle perceptif visant à vérifier la compréhension des consignes par les participants ainsi que leur perception correcte du matériel. Cette tâche reprenait le même format que la tâche principale, à la différence que l'énoncé conditionnel était remplacé par un énoncé conjonctif de type « *p* et *q* » (par exemple, « Le T-shirt est à rayures et le pantalon est à briques »). L'ordre des modalités pour chaque participant était le même que celui qu'ils avaient eu pour la tâche de raisonnement conditionnel (avec le contrebalancement prévu) mais l'ensemble de motifs utilisé pour les combinaisons était différent. Ces combinaisons de motifs ainsi que l'ordre de présentation des cas variaient également de manière aléatoire et les options de réponse restaient identiques à la tâche de raisonnement conditionnel. Cette tâche a été placée après la tâche principale afin d'éviter toute interférence avec le raisonnement conditionnel. Les participants effectuaient ainsi, par modalité, 16 essais de contrôle perceptif après un essai pratique. L'essai pratique de la tâche de contrôle perceptif, correspondant au cas *p* *q*, est illustré dans la Figure 3.

<caption>**Figure 3**</caption>

Essai pratique de la tâche de contrôle perceptif de l'expérience 1 (pour l'ensemble 2 de motifs).

<figure><img src="image_2.png" /></figure>
Les passations se sont déroulées dans une salle du laboratoire WomCogDev à l'Université de Genève et ont duré en moyenne vingt minutes. Les participants étaient testés par groupe de trois. Au début de l'expérience, des instructions orales étaient données collectivement par l'une des expérimentatrices (Annexe A). Ces instructions étaient également disponibles par écrit au début de chaque tâche : affichées à l'écran pour la version numérique et imprimées dans le livret pour la version papier. Les instructions relatives à la tâche de contrôle perceptif étaient quant à elles communiquées individuellement après la tâche principale, en soulignant la différence de formulation des énoncés. Là encore, les participants pouvaient relire ces consignes pour chaque modalité, selon le même principe que pour la tâche de raisonnement.

Les instructions précisaient que les participants devaient lire attentivement la phrase située au-dessus de chaque boîte et prendre le temps nécessaire pour répondre, aucune limite de temps ne leur étant imposée. Il leur était demandé de ne pas modifier une réponse déjà donnée, de ne pas revenir en arrière ni de sauter d'essai (notamment pour la version papier, puisque sur ordinateur, il était impossible de corriger une réponse déjà donnée et la progression était bloquée tant qu'une réponse n'était pas enregistrée). Tout au long de l'expérience, les participants disposaient d'une feuille de référence présentant les différents motifs utilisés (similaire à la Figure 2), afin de pouvoir s'y reporter en cas de doute sur la terminologie. Les expérimentatrices répondaient aux questions liées à la compréhension des consignes, mais ne donnaient aucune indication concernant les réponses attendues. Pour la version papier, elles vérifiaient également qu'aucune réponse ne manquait dans les livrets.

## 2.2. Résultats

### 2.2.1. Analyses réalisées

Pour rappel, l'objectif de cette étude est d'examiner (a) si la modalité de test (papier vs. ordinateur) impacte le raisonnement conditionnel et (b) si cet impact s'amplifie avec l'âge. L'expérience, incluant une tâche de raisonnement conditionnel (truth table task) ainsi qu'une tâche de contrôle perceptif, a d'abord été administrée à un groupe d'adultes. Les résultats obtenus ont été analysés avant que l'expérience ne soit proposée aux participants plus jeunes. Dans cette section, nous détaillerons les résultats des participants adultes à cette première expérience, ce qui nous permettra de répondre au premier objectif de cette étude. Nous avions supposé que la modalité de test influencerait le raisonnement conditionnel, dans la mesure où les participants auraient une interprétation des énoncés conditionnels moins élaborée sur
ordinateur que sur papier. Nous nous attendons à ce que les adultes adoptent majoritairement une interprétation conditionnelle sur papier mais biconditionnelle, voire conjonctive, sur ordinateur.

Dans un premier temps, nous avons examiné les performances des participants à la tâche de contrôle perceptif afin d'exclure ceux qui n'atteindraient pas les seuils de performance prédéfinis (détaillés dans la section 2.2.2). Cette étape visait à nous assurer que les erreurs observées dans la tâche de raisonnement conditionnel étaient bien attribuables à un raisonnement incomplet, et non à d'autres facteurs tels que l'inattention, des réponses aléatoires, ou encore des difficultés de perception ou de compréhension.

Dans un second temps, nous avons analysé les résultats à la tâche de raisonnement conditionnel en deux étapes. Une première analyse descriptive a permis d'observer la répartition des réponses ainsi que des types d'interprétation adoptés par les participants. Ensuite, pour évaluer plus en profondeur l'effet de la modalité de test sur le raisonnement conditionnel, une régression logistique multinomiale a été menée. Nous avons opté pour cette analyse étant donné que la variable dépendante de cette étude est une variable catégorielle nominale à quatre catégories correspondant au type d'interprétation adopté par les participants (conjonctive, conditionnelle, biconditionnelle, inconsistante). L'objectif de la régression logistique multinomiale est de modéliser la probabilité d'adopter un type d'interprétation plutôt qu'un autre, en fonction d'un ou plusieurs facteurs (ici, « modalité de test »). Cette analyse permet de comparer plusieurs catégories d'une variable dépendante catégorielle en prenant une catégorie comme référence. Dans notre étude, nous avons donc utilisé la régression logistique multinomiale afin de tester si la modalité de test (papier ou ordinateur) influençait le type d'interprétation adopté par les participants. Par ailleurs, la régression logistique multinomiale nous offre également la possibilité de comparer un modèle ayant pour prédicteur le facteur « modalité de test » à un modèle nul (c'est-à-dire sans prédicteur) grâce à des mesures d'ajustement, notamment le test de modèle général, indiqué par le $\chi^2$ (chi carré) et la valeur p associée, ainsi que le $R^2$ McFadden pour la proportion de variance expliquée par les facteurs. Ces mesures permettent ainsi de déterminer le modèle de régression s'adaptant le mieux aux données observées. Les analyses ont été effectuées avec les logiciels RStudio® (version 2024.12.1 Build 563 avec le langage R version 4.4.2), Jamovi (version 2.3.28.0) et Excel® (version 2505 Build 18827.20140).
### 2.2.2. Tâche de contrôle perceptif

Concernant le critère d'exclusion basé sur les performances à la tâche de contrôle perceptif, nous avons calculé le pourcentage de réponses correctes pour chaque cas logique et pour chaque participant, conformément à une interprétation conjonctive puisque cette tâche comprenait des énoncés conjonctifs. Les participants ayant obtenu moins de 50% de réponses correctes pour un ou plusieurs cas dans les deux modalités ont été exclus de l'analyse. Dans cette première expérience, aucun participant ne se situait en dessous de ce seuil.

Les participants (n = 40) ont obtenu, en moyenne, 98.75% de réponses correctes sur papier et 98.91% sur ordinateur. Le Tableau 4 présente les pourcentages de réponses correctes selon la modalité et le type de cas.

<caption>**Tableau 4**</caption>

Pourcentages de réponses correctes (conformément à une interprétation conjonctive) pour la tâche de contrôle perceptif de l'expérience 1 selon la modalité et le type de cas.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Cas</th><th colspan="2">Modalité</th></tr><tr><th>Papier</th><th>Ordinateur</th></tr></thead><tbody><tr><td>p q</td><td>98.75</td><td>100.00</td></tr><tr><td>p ¬q</td><td>98.75</td><td>98.13</td></tr><tr><td>¬p ¬q</td><td>99.38</td><td>99.38</td></tr><tr><td>¬p q</td><td>98.13</td><td>98.13</td></tr></tbody></table>

### 2.2.3. Tâche de raisonnement conditionnel

#### 2.2.3.a. Résultats des adultes.
Dans chaque modalité, un taux élevé de réponses correctes a été observé pour les cas *p q* (réponse attendue « VRAI »), avec 91.88% de réponses correctes sur papier et 93.13% sur ordinateur, ainsi que pour le cas *p ¬q* (réponse attendue « FAUX »), avec respectivement 96.25% et 97.5%. En revanche, les cas *¬p* ont donné lieu à des taux de réponses correctes plus faibles (réponse attendue « ONPPS ») : 60% sur papier et 52.5% sur ordinateur pour *¬p ¬q*, et 36.25% sur papier contre 36.88% sur ordinateur pour *¬p q*.
La répartition complète des réponses figure dans le Tableau 5.

Les participants étaient considérés comme consistants dans un type d'interprétation donné (c'est-à-dire conjonctif, biconditionnel ou conditionnel) lorsqu'au moins 75% de leurs réponses, pour chacun des cas logiques (*p q*, *p ¬q*, *¬p ¬q*, *¬p q*), correspondaient à cette interprétation. Ce seuil a été repris d'études antérieures ayant également utilisé des énoncés conditionnels couvrant l'ensemble des cas logiques (Barrouillet & Gauffroy, 2015 ; Gauffroy
& Barrouillet, 2009). Lorsque les participants ne pouvaient pas être catégorisés dans un type d'interprétation selon ce classement, ils étaient alors considérés comme inconsistants.

## Tableau 5

Répartition des réponses en pourcentage pour la tâche de raisonnement conditionnel de l'expérience 1 selon la modalité et le type de cas.

<table><thead><tr><th rowspan="3">Cas</th><th colspan="6">Modalité</th></tr><tr><th colspan="3">Papier</th><th colspan="3">Ordinateur</th></tr><tr><th>V</th><th>I</th><th>F</th><th>V</th><th>I</th><th>F</th></tr></thead><tbody><tr><td>p q</td><td><strong>91.88</strong></td><td>8.13</td><td>0.00</td><td><strong>93.13</strong></td><td>5.00</td><td>1.88</td></tr><tr><td>p ¬q</td><td>0.63</td><td>3.13</td><td><strong>96.25</strong></td><td>1.25</td><td>1.25</td><td><strong>97.50</strong></td></tr><tr><td>¬p ¬q</td><td>0.00</td><td><strong>60.00</strong></td><td>40.00</td><td>0.00</td><td><strong>52.50</strong></td><td>47.50</td></tr><tr><td>¬p q</td><td>0.63</td><td><strong>36.25</strong></td><td>63.13</td><td>0.00</td><td><strong>36.88</strong></td><td>63.13</td></tr></tbody></table>

*Note.* Les valeurs en gras indiquent les réponses correctes pour chaque cas conformément à une interprétation conditionnelle. V = Vrai ; I = Indéterminé ; F = Faux.

Dans cette première expérience, 80% des participants étaient consistants sur papier et 85% sur ordinateur. Plus précisément, l'interprétation majoritairement adoptée par les adultes était de type conjonctif, avec 35% des participants sur papier et 40% sur ordinateur. L'interprétation biconditionnelle concernait 22.5% des participants sur papier et 15% sur ordinateur, tandis que l'interprétation conditionnelle était adoptée par 22.5% des participants sur papier et 30% sur ordinateur. Enfin, 20% des participants étaient jugés inconsistants sur papier, contre 15% sur ordinateur. La Figure 4 illustre ces résultats, mettant en évidence la prédominance de l'interprétation conjonctive chez les participants adultes, quelle que soit la modalité de test.
<caption>**Figure 4**</caption>

Répartition des types d'interprétation selon la modalité pour l'expérience 1.

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

### 2.2.3.b. Comparaison entre les modalités.
La régression logistique multinomiale nous a permis de modéliser la probabilité d'adopter un type d'interprétation plutôt qu'un autre en fonction du prédicteur « modalité de test » (papier vs. ordinateur). Les résultats de l'analyse indiquent que, lorsque la catégorie de référence est « ordinateur », la probabilité d'adopter une interprétation biconditionnelle ($\beta$ = -0.981, $SE$ = 0.479, $p$ = .040) ou inconsistante ($\beta$ = -0.981, $SE$ = 0.479, $p$ = .040) est identique et significativement inférieure à la probabilité d'adopter une interprétation conjonctive. Cela suggère que, sur ordinateur, les participants sont plus susceptibles d'adopter une interprétation conjonctive que biconditionnelle ou inconsistante.

Les autres comparaisons entre les différents types d'interprétation pour la catégorie de référence « ordinateur » et toutes celles pour la catégorie de référence « papier » ne révèlent pas de différences significatives. De plus, la modalité de test (papier vs. ordinateur) ne semble avoir aucun effet significatif sur la probabilité d'adopter un type d'interprétation plutôt qu'un autre. Les résultats de la régression logistique multinomiale sont représentés dans l'Annexe B.

La régression logistique multinomiale nous a également permis de comparer le modèle ayant pour prédicteur le facteur « modalité de test » à un modèle nul. Les résultats indiquent que le modèle avec le facteur « modalité de test » ne s'ajuste pas mieux aux données et n'a pas plus de valeur qu'un modèle nul ($\chi^2$ = 1.45, $p$ = .693). De ce fait, la modalité de test ne semble pas avoir d'effet significatif sur le type d'interprétation des participants dans cette première expérience. Le pouvoir explicatif global du modèle reste très faible ($R^2$ McFadden = .007),
signifiant que ce dernier explique une faible part de la variance de la variable dépendante. Cela suggère que d'autres facteurs, non inclus dans ce modèle, pourraient influencer le type d'interprétation adopté par les participants. Les mesures de l'ajustement du modèle sont détaillées dans le Tableau 6.

## Tableau 6

Mesures de l'ajustement du modèle.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Modèle</th><th rowspan="2">Déviance</th><th rowspan="2">AIC</th><th rowspan="2">R<sup>2</sup>McF</th><th colspan="3">Test de modèle général</th></tr><tr><th>χ<sup>2</sup></th><th>Ddl</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>213</td><td>225</td><td>0.00679</td><td>1.45</td><td>3</td><td>0.693</td></tr></tbody></table>

Note. Le modèle 1 inclut le facteur « modalité de test ». AIC = Critère d'information d'Akaike ; R²McF = R² McFadden ; χ² = Chi carré ; ddl = degré de liberté.

## 2.3. Discussion

Dans le cadre de cette première expérience menée auprès de participants adultes, nous avons utilisé la *truth table task* afin d'examiner si la modalité de test (papier vs. ordinateur) impacterait le raisonnement conditionnel. Nous avions formulé l'hypothèse que les participants auraient une interprétation des énoncés conditionnels moins élaborée sur ordinateur que sur papier. Dans une perspective développementale, nous nous attendions à ce que les adultes adoptent majoritairement une interprétation conditionnelle sur papier mais biconditionnelle, voire conjonctive, sur ordinateur.

Cependant, ces résultats attendus n'ont pas été retrouvés lors de nos analyses. D'une part, aucun effet de la modalité de test n'a été mis en évidence, le niveau d'élaboration dans l'interprétation des énoncés conditionnels s'étant avéré comparable entre papier et ordinateur. Ces résultats ne vont pas dans le sens de l'effet d'infériorité de l'écran, tel qu'observé dans des domaines comme la lecture (Ackerman & Lauterman, 2012 ; Jian, 2022 ; Mayes et al., 2001 ; Salmerón et al., 2023), la mémoire de travail (Carpenter & Alloway, 2018) ou encore le raisonnement analytique (Wang et al., 2023).

D'autre part, les participants adultes ont présenté une interprétation majoritairement conjonctive des énoncés conditionnels (35% sur papier et 40% sur ordinateur), contrairement à ce qui a été fréquemment rapporté dans la littérature. En effet, Barrouillet et collaborateurs (Barrouillet & Lecas, 1998, 1999 ; Barrouillet et al., 2008 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009) ont constaté à plusieurs reprises une tendance développementale : l'interprétation conjonctive est majoritairement présente chez les enfants de 8-9 ans, puis l'interprétation biconditionnelle
émerge vers l'âge de 11-12 ans avant de laisser place à l'interprétation conditionnelle, la plus
élaborée, à partir de 15 ans. Face à ce constat, nos résultats semblent surprenants, bien qu'il n'y
ait pas de différence significative entre les interprétations conjonctive et conditionnelle, mais
seulement entre l'interprétation conjonctive et les interprétations biconditionnelle et
inconsistante.

Nous avons relevé plusieurs explications possibles concernant ces résultats. Tout d'abord, nous avons envisagé une difficulté liée à la compréhension du matériel, en particulier des consignes ou des options de réponse. Toutefois, cette hypothèse a rapidement été écartée. En effet, la tâche de contrôle perceptif (identique à la tâche de raisonnement conditionnel dans son format, à l'exception du remplacement des énoncés conditionnels par des énoncés conjonctifs) a donné lieu à un taux de réussite supérieur à 98% dans les deux modalités. Ce résultat suggère une bonne compréhension et perception du matériel par les participants.

Ensuite, nous avons envisagé que certains participants puissent simplement présenter
un raisonnement moins élaboré que celui attendu pour leur âge. Toutefois, cette hypothèse
restait insuffisante pour expliquer l'ensemble des résultats, dans la mesure où une proportion
non négligeable de participants a également montré une interprétation inconsistante (20% sur
papier et 15% sur ordinateur). Cette catégorie regroupe les schémas de réponse ne
correspondant à aucune des interprétations attendues, à savoir conjonctive, biconditionnelle ou
conditionnelle. Or, même en l'absence d'un raisonnement élaboré, on s'attendrait à ce que les
participants mobilisent au minimum une interprétation conjonctive, généralement considérée
comme la plus élémentaire. Celle-ci repose en effet sur le modèle mental p q, supposé être
systématiquement construit en mémoire de travail (Johnson-Laird & Byrne, 1991 ; Johnson-
Laird, Byrne & Schaeken, 1992, 1994).

Ce constat nous a conduit à formuler une dernière hypothèse : la tâche de raisonnement
conditionnel utilisée pourrait s'avérer trop complexe, bien que nous ayons suivi de près la
méthodologie de l'étude de Barrouillet et al. (2008). En effet, selon Gauffroy et Barrouillet
(2011), la *truth table task* exige que les participants évaluent la valeur de vérité d'un énoncé à
partir d'un cas donné, une opération considérée comme moins intuitive et naturelle que le
raisonnement sur les possibilités, c'est-à-dire sur les cas possibles à partir de la vérité d'un
énoncé. Conformément à la théorie des modèles mentaux (Johnson-Laird & Byrne, 1991 ;
Johnson-Laird, Byrne & Schaeken, 1992, 1994), les individus ne s'appuient pas directement
sur des règles logiques formelles, mais construisent spontanément des représentations mentales
des différentes possibilités associées à un énoncé. D'ailleurs, Gauffroy et Barrouillet (2011) ont
montré que si le raisonnement sur les possibilités suit la même trajectoire développementale que celui sur la valeur de vérité, la transition entre les niveaux d'interprétation se produit en moyenne trois ans plus tôt dans le cas du raisonnement sur les possibilités.

Ainsi, il ne semblait pas pertinent de proposer notre tâche en l'état aux groupes d'âge plus jeunes. En effet, si des adultes rencontrent déjà des difficultés avec la *truth table task*, cela suggère que cette tâche pourrait être inadaptée pour des enfants. Le risque principal serait alors de provoquer un effet plancher, c'est-à-dire une performance globalement très faible qui empêcherait de constater les effets de modalité ou d'âge si ceux-ci existent réellement. Dans ce contexte, une faible performance ne reflèterait pas un déficit de raisonnement chez les enfants, mais plutôt une inadéquation de la tâche utilisée.

Afin d'éviter ce problème, nous avons choisi de recourir à une tâche moins exigeante, en l'occurrence la *tâche des possibilités* proposée par Gauffroy et Barrouillet (2011). Nous avons ainsi adapté notre étude dans une seconde phase en nous appuyant sur la méthodologie de ces auteurs. Cette adaptation nous a également conduits à restreindre notre échantillon à deux groupes d'âge (les adultes et les enfants de 11-12 ans) au lieu des trois initialement prévus. Ce choix repose sur l'idée que ces deux groupes devraient présenter un niveau de raisonnement plus élaboré que les enfants de 8-9 ans, ce qui permettrait davantage de détecter un éventuel effet d'interaction entre l'âge et la modalité.
# 3. Expérience 2

## 3.1. Méthode

### 3.1.1. Participants et design

La seconde étude comprenait deux groupes d'âge. Le premier groupe était constitué de 30 adultes (23 femmes et 7 hommes), tous étudiants en première année de Bachelor de Psychologie à l'Université de Genève et âgés de 18 à 41 ans (M = 22.11 ans, ET = 4.99). Comme lors de la première expérience, le recrutement a été effectué par le biais de la plateforme Sona Systems® et les étudiants recevaient des crédits universitaires suite à leur participation à l'étude. Les participants ont rempli un formulaire de consentement ainsi qu'une fiche de renseignements avant le début de l'expérience.

Concernant le second groupe, nous avons recruté 28 enfants (8 filles et 20 garçons) âgés entre 9 et 12 ans (M = 11.90, ET = 0.62) en classe de 8P au sein de deux écoles primaires publiques genevoises. Nous avons cependant exclu un participant lors des analyses car il ne respectait pas les critères de performance définis pour la tâche de contrôle perceptif (ces éléments seront détaillés dans la section 3.2.2). L'échantillon final comprenait donc 27 enfants (8 filles et 19 garçons) âgés entre 9 et 12 ans (M = 11.90, ET = 0.64). Un formulaire de consentement et une fiche de renseignements avaient été transmis aux parents des élèves plusieurs semaines avant les passations, afin d'obtenir leur autorisation et leur consentement.

Nous avons obtenu l'autorisation de la Commission Universitaire pour une Recherche Éthique à Genève (CUREG-20231204-441-2), ainsi que celle du Département de l'Instruction Publique de Genève, pour mener cette étude au sein de deux écoles publiques genevoises.

Cette seconde expérience s'appuie sur un plan factoriel mixte. La première variable indépendante inter-sujet est l'âge, avec deux groupes : enfants de 11-12 ans et adultes. La seconde variable dépendante intra-sujet est la modalité avec deux conditions : papier et ordinateur. La variable dépendante est le type d'interprétation adopté par les participants, une variable catégorielle à quatre niveaux : conjonctive, biconditionnelle, conditionnelle et inconsistante.

### 3.1.2. Matériel et procédure

Cette seconde expérience reprend en grande partie le matériel et la procédure utilisés dans la première. La principale différence réside dans l'utilisation de la *tâche des possibilités*
(Gauffroy & Barrouillet, 2011) à la place de la *truth table task* (Barrouillet et al., 2008), dans l'objectif de proposer aux participants une tâche simplifiée mais évaluant tout de même le raisonnement conditionnel. Pour rappel, les auteurs suggèrent qu'il est plus naturel et intuitif de raisonner sur les possibilités plutôt que sur la valeur de vérité d'un énoncé. Dans cette seconde tâche, les participants doivent donc juger si le cas présenté (*p q*, *p ¬q*, *¬p q* ou *¬p q*) est compatible ou incompatible avec l'énoncé conditionnel « Si *p*, alors *q* », au lieu de juger si l'énoncé conditionnel est vrai ou faux à partir d'un cas donné.

Dans leur *tâche des possibilités*, Gauffroy & Barrouillet (2011) présentaient également séparément les deux termes de l'énoncé conditionnel à l'aide de formes géométriques colorées. Les énoncés décrivaient le contenu d'une boîte contenant un cercle à gauche et une étoile à droite, selon la forme suivante : « Si le cercle est rouge, alors l'étoile est jaune ». Les instructions, lues au début de l'expérience, situaient les participants dans le contexte suivant : un enseignant avait demandé à ses élèves de remplir une boîte avec un cercle et une étoile, en leur donnant à chacun une règle spécifique concernant la couleur des formes. Les participants devaient alors observer le contenu de chaque boîte et juger si l'élève avait respecté la règle donnée par l'enseignant. Deux options de réponse leur étaient proposées : « L'élève a respecté la consigne du maître. Il ne s'est pas trompé » et « L'élève n'a pas respecté la consigne du maître. Il s'est trompé ».

Dans notre adaptation, nous avons conservé le même contexte que celui présenté dans les instructions de Gauffroy et Barrouillet (2011), en le renforçant par l'ajout d'une illustration représentant une institutrice pointant la consigne, ainsi que celle d'un enfant placé à côté de la boîte. Toutefois, nous avons réutilisé les icônes de vêtements et les motifs conçus lors de la première expérience. Dans une optique de simplification de la tâche, nous avons également modifié les options de réponse afin d'alléger la charge cognitive liée à la lecture de celles-ci. Sous chaque boîte figurait ainsi la question : « Est-ce que l'élève a respecté la consigne ? », accompagnée de deux choix de réponse : « OUI » et « NON ». La Figure 5 illustre l'essai pratique de la tâche de raisonnement, correspondant au cas *p q*.
<caption>**Figure 5**</caption>

Essai pratique de la tâche de raisonnement conditionnel de l'expérience 2 (pour l'ensemble 1 de motifs).

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Comme dans la première expérience, l'association entre les ensembles de motifs et les modalités de test a été contrebalancée dans les deux groupes d'âge. Les combinaisons de motifs, ainsi que l'ordre de présentation des cas, étaient pseudo-aléatoires. Chaque cas logique était présenté à quatre reprises par modalité, avec un essai pratique avant chaque partie. Les participants ont également réalisé une tâche de contrôle perceptif reposant sur un énoncé conjonctif plutôt que conditionnel, à la suite de la tâche de raisonnement conditionnel. Cette tâche de contrôle perceptif a été adaptée selon les mêmes principes que la tâche de raisonnement conditionnel, en particulier en ce qui concerne la présentation de la question, les options de réponse et les illustrations. L'essai pratique de cette tâche est illustré à la Figure 6.

La procédure était similaire à celle de la première expérience. Les participants ont été testés par groupe de trois. Pour les adultes, l'expérience s'est déroulée dans une salle du laboratoire WomCogDev à l'Université de Genève et pour les enfants, dans une salle dédiée à cette occasion au sein des établissements scolaires. Le déroulement restait identique et les consignes étaient lues dans les mêmes termes pour les deux groupes d'âge (Annexe C).
<caption>**Figure 6**</caption>

Essai pratique de la tâche de contrôle perceptif de l'expérience 2 (pour l'ensemble 2 de motifs).

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

## 3.2. Résultats

### 3.2.1. Analyses réalisées

Cette deuxième expérience, incluant une tâche de raisonnement conditionnel (tâche des possibilités) ainsi qu'une tâche de contrôle perceptif, a pu être administrée à deux groupes d'âge différents (adultes et enfants de 11-12 ans), nous permettant ainsi de répondre aux deux objectifs de l'étude qui étaient d'examiner (a) si la modalité de test (papier vs. ordinateur) impacte le raisonnement conditionnel et (b) si cet impact s'amplifie avec l'âge. Nous avions d'abord supposé que la modalité de test influencerait le raisonnement conditionnel, dans la mesure où les participants auraient une interprétation des énoncés conditionnels moins élaborée sur ordinateur que sur papier. Ensuite, nous avions émis l'hypothèse que cet impact de la modalité de test sur le raisonnement conditionnel s'amplifierait avec l'âge, en ce sens où l'impact de la modalité de test sur l'interprétation des énoncés conditionnels serait plus marqué chez les participants plus âgés que chez les plus jeunes. Plus précisément, nous nous attendions à ce que les adultes adoptent majoritairement une interprétation conditionnelle sur papier mais biconditionnelle, voire conjonctive, sur ordinateur et que les enfants de 11-12 ans adoptent une interprétation biconditionnelle sur papier mais conjonctive sur ordinateur.
Les méthodes d'analyse restaient similaires à la première expérience : dans un premier temps, les résultats à la tâche de contrôle perceptif ont été examinés afin d'exclure les participants ne remplissant pas les critères de performance prédéfinis (détaillés de nouveau dans la section 3.2.2). Dans un second temps, les données issues de la tâche de raisonnement conditionnel ont été analysées à l'aide de statistiques descriptives, permettant d'observer la répartition des réponses ainsi que des types d'interprétation adoptés par les participants, puis d'une régression logistique multinomiale pour modéliser la probabilité d'adopter un type d'interprétation plutôt qu'un autre en fonction de deux prédicteurs : la modalité de test (papier vs. ordinateur) et l'âge (enfants vs. adultes). Cette analyse nous a également permis de comparer les modèles avec les différents prédicteurs afin de déterminer le modèle de régression s'adaptant le mieux aux données observées. Pour cela, nous avons utilisé un indice statistique supplémentaire, l'AIC (critère d'information d'Akaike), qui vise à identifier le modèle qui explique le mieux les données tout en pénalisant la complexité, évitant ainsi le surajustement (un AIC plus faible indiquant un meilleur ajustement). Les analyses ont été effectuées avec les mêmes logiciels et versions qui ont été décrits lors de la première expérience.

### 3.2.2. Tâche de contrôle perceptif

Comme pour la première expérience, le critère d'exclusion était basé sur les performances à la tâche de contrôle perceptif : les participants ayant obtenu moins de 50% de réponses correctes (conformément à une interprétation conjonctive) pour un ou plusieurs cas logiques dans les deux modalités ont été exclus de l'analyse. Dans le groupe d'enfants, un participant ayant obtenu 0% de réponses correctes pour le cas *p q* dans les deux modalités a été exclu. Dans le groupe d'adultes, aucun participant ne se situait en dessous de ce seuil.

Pour le groupe d'adultes (n = 30), les participants ont obtenu en moyenne 99.15% de réponses correctes sur papier et 99.17% sur ordinateur. Du côté des enfants (n = 27, échantillon final), les performances moyennes s'élevaient à 99.54% sur papier et à 98.61% sur ordinateur. Le Tableau 7 présente les pourcentages de réponses correctes selon la modalité et le type de cas pour chacun des groupes d'âge.
## Tableau 7

Pourcentages de réponses correctes (par rapport à une interprétation conjonctive) pour la tâche de contrôle perceptif pour l'expérience 2 selon la modalité et le type de cas.

<table><thead><tr><th rowspan="3">Cas</th><th colspan="4">Modalité</th></tr><tr><th colspan="2">Papier</th><th colspan="2">Ordinateur</th></tr><tr><th>Adultes</th><th>Enfants</th><th>Adultes</th><th>Enfants</th></tr></thead><tbody><tr><td>p q</td><td>98.33</td><td>100.00</td><td>99.17</td><td>100.00</td></tr><tr><td>p ¬q</td><td>99.17</td><td>99.07</td><td>98.33</td><td>98.15</td></tr><tr><td>¬p ¬q</td><td>99.17</td><td>100.00</td><td>100.00</td><td>99.07</td></tr><tr><td>¬p q</td><td>100.00</td><td>99.07</td><td>99.17</td><td>97.22</td></tr></tbody></table>

### 3.2.3. Tâche de raisonnement conditionnel

**3.2.3.a. Résultats des adultes.** Les cas *p q* (réponse attendue « OUI ») ont donné lieu à un taux très élevé de réponses correctes, atteignant 99.17% dans les deux modalités. De même, le cas *p ¬q* (réponse attendue « NON ») ont fait l'objet de 100% de réponses correctes sur papier et de 99.17% sur ordinateur. En revanche, les cas *¬p* ont suscité davantage de difficultés (réponse attendue « OUI ») : le taux de réponses correctes s'élève à 29.17% sur papier et 25.83% sur ordinateur pour *¬p ¬q*, et à 17.5% sur papier contre 15.83% sur ordinateur pour *¬p q*. L'ensemble des réponses est présenté dans le Tableau 8.

## Tableau 8

Répartition des réponses en pourcentage pour la tâche de raisonnement conditionnel du groupe d'adultes de l'expérience 2 selon la modalité et le type de cas.

<table><thead><tr><th rowspan="3">Cas</th><th colspan="4">Modalité</th></tr><tr><th colspan="2">Papier</th><th colspan="2">Ordinateur</th></tr><tr><th>O</th><th>N</th><th>O</th><th>N</th></tr></thead><tbody><tr><td>p q</td><td><strong>99.17</strong></td><td>0.83</td><td><strong>99.17</strong></td><td>0.83</td></tr><tr><td>p ¬q</td><td>0.00</td><td><strong>100.00</strong></td><td>0.83</td><td><strong>99.17</strong></td></tr><tr><td>¬p ¬q</td><td><strong>29.17</strong></td><td>70.83</td><td><strong>25.83</strong></td><td>74.17</td></tr><tr><td>¬p q</td><td><strong>17.50</strong></td><td>82.50</td><td><strong>15.83</strong></td><td>84.17</td></tr></tbody></table>

*Note.* Les valeurs en gras indiquent les réponses correctes pour chaque cas conformément à une interprétation conditionnelle. O = Oui ; N = Non.

Comme dans la première expérience, les participants étaient considérés comme consistants dans un type d'interprétation (conjonctif, biconditionnel ou conditionnel) lorsqu'au
moins 75% de leurs réponses à chaque cas logique correspondaient à cette interprétation ; en dessous de ce seuil, ils étaient considérés comme inconsistants.

Dans cette seconde phase de l'étude, 96.67% des participants adultes étaient consistants sur papier et sur ordinateur. Plus précisément, une majorité d'adultes a adopté une interprétation conjonctive, représentant 70% des participants dans chaque modalité. Les interprétations biconditionnelle et conditionnelle ont été observées à parts égales, chacune chez 13.33% des participants dans les deux modalités. Enfin, 3.33% ont présenté une interprétation inconsistante dans chaque modalité. Comme le montre la Figure 7, l'interprétation conjonctive s'avère majoritaire chez les participants adultes sur papier et sur ordinateur, avec une différence marquée par rapport aux autres types d'interprétation.

<caption>**Figure 7**</caption>

Répartition des types d'interprétation selon la modalité pour le groupe d'adultes de l'expérience 2.

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

**3.2.3.b. Résultats des enfants.** On observe un taux élevé de réponses correctes pour les cas *p q* (réponse attendue « OUI ») avec 96.3% sur papier et 95.37% sur ordinateur, ainsi que pour les cas *p ¬q* (réponse attendue « NON ») avec respectivement 98.15% et 100%. Cependant, les cas *¬p* ont donné lieu à des taux de réponses correctes relativement faibles (réponse attendue « OUI ») : seulement 7.41% sur papier et 9.26% sur ordinateur pour *¬p ¬q*, et 4.63% dans les deux modalités pour *¬p q*. La répartition détaillée des réponses est présentée dans le Tableau 9.
## Tableau 9

Répartition des réponses en pourcentage pour la tâche de raisonnement conditionnel du groupe d'enfants de l'expérience 2 selon la modalité et le type de cas.

<table><thead><tr><th rowspan="3">Cas</th><th colspan="4">Modalité</th></tr><tr><th colspan="2">Papier</th><th colspan="2">Ordinateur</th></tr><tr><th>O</th><th>N</th><th>O</th><th>N</th></tr></thead><tbody><tr><td>p q</td><td><strong>96.30</strong></td><td>3.70</td><td><strong>95.37</strong></td><td>4.63</td></tr><tr><td>p ¬q</td><td>1.85</td><td><strong>98.15</strong></td><td>0.00</td><td><strong>100.00</strong></td></tr><tr><td>¬p ¬q</td><td><strong>7.41</strong></td><td>92.59</td><td><strong>9.26</strong></td><td>90.74</td></tr><tr><td>¬p q</td><td><strong>4.63</strong></td><td>95.37</td><td><strong>4.63</strong></td><td>95.37</td></tr></tbody></table>

Note. Les valeurs en gras indiquent les réponses correctes pour chaque cas conformément à une interprétation conditionnelle. O = Oui ; N = Non.

Concernant la catégorisation des types d'interprétation, 96.3% des participants enfants étaient consistants sur papier et 92.59% sur ordinateur. Plus précisément, le groupe d'enfants a très majoritairement adopté une interprétation conjonctive, avec 88.89% des participants sur papier et 85.19% sur ordinateur. Les interprétations biconditionnelle et conditionnelle ont chacune été observées chez 3.7% des participants, quelle que soit la modalité. Enfin, l'interprétation inconsistante a été retrouvée chez 3.7% des participants sur papier et 7.41% sur ordinateur. Ces résultats sont présentés dans la Figure 8, illustrant la prédominance de l'interprétation conjonctive chez les enfants de 11-12 ans dans les deux modalités.

## Figure 8

Répartition des types d'interprétation selon la modalité pour le groupe d'enfants de l'expérience 2.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
**3.2.3.c. Comparaison entre les groupes d'âge et les modalités.** Comme pour la première expérience, la régression logistique multinomiale nous a permis de modéliser la probabilité d'adopter un type d'interprétation plutôt qu'un autre, en fonction de deux prédicteurs : la modalité de test (papier vs. ordinateur) et l'âge (enfants vs. adultes).

Les résultats de la régression logistique multinomiale indiquent que, pour les adultes dans chacune des catégories de référence (« papier » et « ordinateur »), la probabilité d'adopter une interprétation biconditionnelle (sur papier $β = -1.658, SE = 0.546, p = .002$ ; sur ordinateur $β = -1.654, SE = 0.545, p = .002$), conditionnelle (sur papier $β = -1.658, SE = 0.546, p = .002$ ; sur ordinateur $β = -1.657, SE = 0.545, p = .002$) ou inconsistante (sur papier $β = -3.045, SE = 1.024, p = .003$ ; sur ordinateur $β = -3.043, SE = 1.023, p = .003$) est significativement inférieure à la probabilité d'adopter une interprétation conjonctive.

Les résultats sont similaires pour les enfants, pour chaque catégorie de référence : la probabilité d'adopter une interprétation biconditionnelle (sur papier $β = -3.178, SE = 1.020, p = .002$ ; sur ordinateur $β = -3.136, SE = 1.022, p = .002$), conditionnelle (sur papier $β = -3.178, SE = 1.020, p = .002$ ; sur ordinateur $β = -3.136, SE = 1.022, p = .002$) ou inconsistante (sur papier $β = -3.178, SE = 1.020, p = .002$ ; sur ordinateur $β = -2.442, SE = 0.737, p < .001$) est significativement inférieure à la probabilité d'adopter une interprétation conjonctive.

Cela signifie que, pour les deux groupes d'âge, les participants sont plus susceptibles d'adopter une interprétation conjonctive, que ce soit sur papier ou sur ordinateur, par rapport aux trois autres types d'interprétation.

Les autres comparaisons entre types d'interprétation (conditionnelle vs. biconditionnelle, inconsistante vs. biconditionnelle et inconsistante vs. conditionnelle) ne révèlent pas de résultats significatifs dans les deux catégories de référence. Aucun effet significatif de l'âge, de la modalité, ni d'interaction entre ces facteurs n'a été observé. Les résultats détaillés de la régression logistique multinomiale sont représentés dans l'Annexe D.

Enfin, la régression logistique multinomiale nous a également permis de comparer plusieurs modèles grâce à des mesures d'ajustement, en testant si l'ajout de facteurs améliore significativement la qualité du modèle tout en tenant compte de sa complexité. Quatre modèles ont ainsi été comparés afin d'évaluer la contribution des facteurs « âge » et « modalité de test », ainsi que de leur interaction, à la prédiction du type d'interprétation.

Le modèle 1, ayant pour seul prédicteur le facteur « âge » (AIC = 177, $χ^2 = 7.88, p = .049), a plus de valeur et un meilleur ajustement qu'un modèle nul (c'est-à-dire sans
prédicteur) par rapport au modèle 2 incluant seulement le facteur « modalité de test » (AIC = 184, $\chi^2$ = 0.21, p = .976), au modèle 3 incluant les deux facteurs (AIC = 183, $\chi^2$ = 8.09, p = .232) ou encore au modèle 4 incluant les deux facteurs ainsi que leur interaction (AIC = 188, $\chi^2$ = 8.24, p = .510). Cependant, le pouvoir explicatif du modèle 1 est relativement faible (R² McFadden = .046), ce qui signifie que le modèle explique une faible part de la variance de la variable dépendante. Les mesures de l'ajustement des modèles figurent dans le Tableau 10.

<caption>**Tableau 10**</caption>

Mesures de l'ajustement des modèles.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Modèle</th><th rowspan="2">Déviance</th><th rowspan="2">AIC</th><th rowspan="2">R²McF</th><th colspan="3">Test de modèle général</th></tr><tr><th>χ²</th><th>ddl</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>165</td><td>177</td><td>0.0456</td><td>7.88</td><td>3</td><td>0.049</td></tr><tr><td>2</td><td>172</td><td>184</td><td>0.0012</td><td>0.21</td><td>3</td><td>0.976</td></tr><tr><td>3</td><td>165</td><td>183</td><td>0.0468</td><td>8.09</td><td>6</td><td>0.232</td></tr><tr><td>4</td><td>164</td><td>188</td><td>0.0477</td><td>8.24</td><td>9</td><td>0.510</td></tr></tbody></table>

*Note.* Le modèle 1 inclut uniquement le facteur « âge », le modèle 2 inclut uniquement le facteur « modalité de test », le modèle 3 inclut les deux facteurs et le modèle 4 inclut les deux facteurs ainsi que leur interaction. AIC = Critère d'information d'Akaike ; R²McF = R² McFadden ; $\chi^2$ = Chi carré ; ddl = degré de liberté.

## 3.3. Discussion

Pour cette seconde expérience, nous avons utilisé la *tâche des possibilités* auprès de deux groupes, des adultes et des enfants de 11-12 ans, dans l'objectif d'examiner (a) si la modalité de test (papier vs. ordinateur) impacte le raisonnement conditionnel et (b) si cet impact s'amplifie avec l'âge.

Dans un premier temps, nous avions émis l'hypothèse que la modalité de test influencerait le raisonnement conditionnel, en postulant que les participants adopteraient une interprétation moins élaborée des énoncés conditionnels sur ordinateur que sur papier. Cependant, les analyses n'ont révélé aucun effet significatif de la modalité. Chez les adultes, la répartition des types d'interprétation est d'ailleurs symétrique entre les deux supports, comme le montre la Figure 7. De même, chez les enfants, les distributions sont très similaires, sans différence statistiquement significative. Ces résultats sont comparables à ceux de la première expérience, où l'effet d'infériorité de l'écran n'avait pas été retrouvé.

Dans un second temps, nous avions supposé que l'impact de la modalité de test sur le raisonnement conditionnel s'amplifierait avec l'âge, en étant plus marqué chez les participants
plus âgés. Plus précisément, nous nous attendions à ce que les adultes adoptent majoritairement une interprétation conditionnelle sur papier mais biconditionnelle, voire conjonctive, sur ordinateur et que les enfants de 11-12 ans adoptent une interprétation biconditionnelle sur papier mais conjonctive sur ordinateur. Cependant, lors de nos analyses, nous n'avons pas retrouvé d'effet significatif de l'âge, ni d'interaction entre l'âge et la modalité de test. Il s'avère que le pattern de résultats est similaire chez les adultes et les enfants, avec une nette prédominance de l'interprétation conjonctive dans les deux groupes : 70% chez les adultes et plus de 85% chez les enfants, dans les deux modalités.

Par rapport à la première expérience, la proportion d'adultes adoptant une interprétation conjonctive a presque doublé (celle-ci était de 35% sur papier et de 40% sur ordinateur). Cette augmentation s'est accompagnée d'une nette diminution des interprétations biconditionnelle, conditionnelle et inconsistante. Ces résultats apparaissent d'autant plus surprenants qu'ils s'écartent encore davantage de la trajectoire développementale décrite par Barrouillet et collaborateurs (Barrouillet & Lecas, 1998, 1999 ; Barrouillet et al., 2008 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009). Cette divergence est d'autant plus marquante que la *tâche des possibilités* est considérée comme plus accessible que la *truth table task* (Gauffroy & Barrouillet, 2011), ce qui aurait dû, en principe, favoriser des interprétations plus élaborées.

Une fois de plus, nous avons envisagé l'hypothèse d'une difficulté de compréhension du matériel. Toutefois, les performances élevées à la tâche de contrôle perceptif (avec un taux de réussite supérieur à 99% chez les adultes et à 98% chez les enfants) semblent indiquer une bonne compréhension et perception des consignes et du matériel par l'ensemble des participants.

Lors de la première expérience, nous avions également envisagé que certains participants puissent présenter un raisonnement moins élaboré que celui attendu pour leur tranche d'âge. Toutefois, cette hypothèse ne nous semblait pas pleinement satisfaisante, dans la mesure où une proportion non négligeable de participants avait adopté une interprétation inconsistante, alors même que l'interprétation conjonctive est généralement considérée comme la plus élémentaire. Dans la présente expérience, la situation diffère : la part de l'interprétation inconsistante est nettement plus faible (3.33% chez les adultes, quelle que soit la modalité, et respectivement 3.7% et 7.41% chez les enfants sur papier et ordinateur) et la grande majorité des participants ont adopté une interprétation conjonctive, ce qui suggère que leur raisonnement, bien que peu élaboré, reste cohérent avec le modèle mental de base pq
systématiquement construit en mémoire de travail (Johnson-Laird & Byrne, 1991 ; Johnson-Laird, Byrne & Schaeken, 1992, 1994).

Toutefois, dans la mesure où cette expérience mobilisait un raisonnement sur les possibilités, on pouvait s'attendre à une plus grande probabilité d'observer des interprétations élaborées chez les participants. En effet, selon Gauffroy et Barrouillet (2011), les niveaux de raisonnement apparaissent en moyenne trois ans plus tôt dans le cadre du raisonnement sur les possibilités. Ainsi, chez les enfants de 11-12 ans, pour lesquels une majorité d'interprétation biconditionnelle était initialement attendue, on aurait dû constater une transition vers l'interprétation conditionnelle, et non une persistance de l'interprétation conjonctive. Or, les interprétations biconditionnelle et conditionnelle apparaissent en proportions équivalentes dans chaque groupe d'âge (13.33% chez les adultes et 3.7% chez les enfants, quelle que soit la modalité). Bien que les adultes présentent des proportions d'interprétations élaborées légèrement plus élevées que les enfants, cet écart reste très faible au regard de ce que rapporte la littérature (Barrouillet & Lecas, 1998, 1999 ; Barrouillet et al., 2008 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009). Dès lors, ces résultats apparaissent difficilement interprétables en l'état, et d'autres pistes explicatives seront explorées dans la section suivante.
# 4. Discussion générale

## 4.1. Résumé des expériences

L'objectif de cette étude est d'examiner (a) si la modalité de test (papier vs. ordinateur) impacte le raisonnement conditionnel et (b) si cet impact s'amplifie avec l'âge. Nous avons débuté notre étude auprès des participants adultes afin de vérifier la validité de notre adaptation de la tâche de Barrouillet et al. (2008). En effet, en cas de problème méthodologique, il était plus facile de constituer un nouvel échantillon d'adultes que de solliciter à nouveau des classes d'enfants. L'analyse des données récoltées a révélé que les adultes s'écartaient de la trajectoire développementale généralement observée dans le raisonnement conditionnel (Barrouillet & Lecas, 1998, 1999; Barrouillet et al., 2008; Gauffroy & Barrouillet, 2009), en adoptant majoritairement une interprétation conjonctive. Cette observation nous a conduits à envisager plusieurs explications, notamment la complexité de la tâche elle-même. En effet, la *truth table task* suppose d'évaluer la valeur de vérité d'un énoncé à partir d'un cas logique, ce qui constitue une opération peu intuitive selon la théorie des modèles mentaux (Johnson-Laird & Byrne, 1991; Johnson-Laird, Byrne & Schaeken, 1992, 1994). À l'inverse, raisonner sur les possibilités (c'est-à-dire sur les cas possibles à partir d'un énoncé considéré comme vrai) semble plus naturel et accessible (Gauffroy & Barrouillet, 2011). C'est dans cette optique que nous avons choisi, pour la seconde phase de notre étude, d'adopter la *tâche des possibilités* proposée par ces auteurs.

Au début de notre étude, nous avions formulé une première hypothèse selon laquelle la modalité de test influencerait le raisonnement conditionnel, dans la mesure où les participants auraient une interprétation des énoncés conditionnels moins élaborée sur ordinateur que sur papier. Notre seconde hypothèse postulait que cet impact de la modalité de test sur le raisonnement conditionnel s'amplifierait avec l'âge, celui-ci étant plus marqué chez les participants plus âgés que chez les plus jeunes. Plus précisément, nous nous attendions à ce que les adultes adoptent majoritairement une interprétation conditionnelle sur papier mais biconditionnelle, voire conjonctive, sur ordinateur et que les enfants de 11-12 ans adoptent une interprétation biconditionnelle sur papier mais conjonctive sur ordinateur. Cependant, les résultats que nous avons obtenus au terme de ces deux expériences ne vont pas dans la direction attendue.

Premièrement, concernant l'impact de la modalité de test sur le raisonnement conditionnel, aucun effet significatif n'a été mis en évidence au cours des deux expériences.
Après l'administration de la *truth table task* aux adultes, nous avions redouté un effet plancher chez les enfants si nous conservions cette tâche en l'état. Or, cet effet s'est avéré encore plus marqué avec la *tâche des possibilités*, puisqu'il a été observé aussi bien chez les enfants que chez les adultes. Ce niveau de performance relativement faible limite la sensibilité de la tâche et peut empêcher la détection d'effets liés à la modalité de test. Néanmoins, si l'on se réfère à la première expérience dans laquelle les différents types d'interprétations étaient représentés de manière plus équilibrée, aucune différence liée à la modalité n'avait été constatée, la répartition des interprétations étant comparable entre les conditions papier et ordinateur. Ces résultats vont à contre-courant de l'effet d'infériorité de l'écran constaté en lecture (Ackerman & Lauterman, 2012 ; Jian, 2022 ; Mayes et al., 2001 ; Salmerón et al., 2023), mémoire de travail (Carpenter & Alloway, 2018) ou encore raisonnement analytique (Wang et al., 2023).

Deuxièmement, aucun effet significatif de l'âge ni d'interaction entre l'âge et la modalité de test n'a été observé. Ainsi, les adultes et les enfants ne semblent pas différer en termes de raisonnement conditionnel, et la modalité de test n'apparaît pas influencer différemment l'interprétation des énoncés conditionnels dans chaque groupe d'âge. Par ailleurs, l'interprétation conjonctive s'est révélée majoritaire dans les deux expériences et, plus surprenant encore, ce pattern se retrouve accentué avec la seconde tâche, alors même qu'elle était censée, en théorie, favoriser des formes de raisonnement plus élaborées. En définitive, c'est dans la première expérience que l'on observe la plus grande proportion d'interprétations biconditionnelle et conditionnelle chez les adultes, ce qui s'inscrit davantage dans la trajectoire développementale décrite par Barrouillet et collaborateurs (Barrouillet & Lecas, 1998, 1999 ; Barrouillet et al., 2008 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009).

En somme, aucune de nos hypothèses initiales n'a été confirmée, et les résultats obtenus apparaissent même surprenants au regard de la littérature existante. Dans la section suivante, nous examinerons plusieurs pistes explicatives susceptibles d'éclairer ces résultats, tant en ce qui concerne les faibles performances en raisonnement conditionnel que l'absence d'effet lié à la modalité de test.

## 4.2. Pistes explicatives

### 4.2.1. Raisonnement conditionnel

Tout d'abord, nous allons nous concentrer sur l'augmentation de la proportion de l'interprétation conjonctive observée entre la première et la seconde expérience. Nous avons vu précédemment que la *tâche des possibilités* est généralement considérée comme plus naturelle
et intuitive, dans la mesure où elle demande aux participants de juger si un cas est compatible ou non avec un énoncé, plutôt que de déterminer si ce cas rend la règle vraie ou fausse, comme c'est le cas dans la *truth table task*. Toutefois, cette dernière tâche présente un avantage important : elle inclut l'option de réponse « On ne peut pas savoir » (« ONPPS »), en lien avec les observations formulées par Johnson-Laird et Tagart (1969). Selon ces auteurs, en logique formelle, lorsque l'antécédent *p* est faux, il n'est pas possible d'inférer quoi que ce soit sur le conséquent *q*, l'implication étant alors considérée comme vraie par convention. Ce jugement, bien qu'accepté en logique formelle, peut sembler contre-intuitif : dans de tels cas, les individus ont tendance à juger la valeur de vérité de l'énoncé comme indéterminée, puisqu'ils estiment ne pas disposer d'assez d'informations pour trancher.

Ce phénomène s'observe clairement dans la première expérience, où l'option « ONPPS » est choisie dans plus de la moitié des cas pour $\neg p \neg q$ et dans un peu plus d'un tiers des cas pour $\neg p q$, tandis que la réponse « VRAI » représente moins d'1% des réponses pour ces deux cas logiques (voir Tableau 5). Ces résultats viennent appuyer les observations de Johnson-Laird et Tagart (1969) : plutôt que de considérer automatiquement l'implication comme vraie lorsque *p* est faux, les participants ayant un raisonnement suffisamment élaboré semblent percevoir ces cas comme indéterminés (les autres participants ayant choisi l'option de réponse « FAUX », ce qui correspond à une interprétation conjonctive). Ainsi, la présence de l'option « ONPPS » pourrait offrir une réponse plus conforme à leur raisonnement spontané et, de ce fait, améliorer les performances à la tâche. Cela expliquerait pourquoi nous avons constaté une plus grande proportion d'interprétations biconditionnelle et conditionnelle dans la première expérience.

Par ailleurs, dans la seconde expérience, nous avons introduit un contexte dans les instructions, conformément à la procédure utilisée par Gauffroy et Barrouillet (2011), afin de rendre la tâche plus compréhensible. Pour rappel, le scénario mettait en scène un enseignant demandant à ses élèves de remplir une boîte contenant un T-shirt et un pantalon, en leur attribuant à chacun une règle spécifique concernant le motif des vêtements. Les participants devaient alors observer le contenu de chaque boîte et déterminer si l'élève avait respecté la consigne donnée. Dans l'étude originale, deux options de réponse étaient proposées : « L'élève a respecté la consigne du maître. Il ne s'est pas trompé » et « L'élève n'a pas respecté la consigne du maître. Il s'est trompé ». Afin de réduire la charge cognitive liée à la lecture de ces énoncés, nous avons opté pour une formulation plus concise. Ainsi, sous chaque boîte, la
question « Est-ce que l'élève a respecté la consigne ? » était affichée, accompagnée de deux réponses possibles : « OUI » ou « NON ».

Cependant, nous nous interrogeons sur la possibilité que le contexte introduit dans la tâche ait été interprété de manière trop littérale par les participants. En demandant si l'élève avait respecté ou non la consigne, cela a peut-être induit une lecture plus rigide de la règle, focalisée sur la correspondance entre les motifs mentionnés dans l'énoncé et ceux présents dans la boîte, au détriment du sens apporté par l'implication « si... alors » et du traitement logique qui en découle. Ce biais d'interprétation pourrait ainsi avoir freiné l'élaboration cognitive nécessaire à l'analyse des cas où p est faux et favorisé une lecture conjonctive des énoncés. En effet, comme l'avaient démontré Vergauwe et al. (2013), les cas $\neg p$ exigent un raisonnement plus élaboré et coûteux en mémoire de travail que les cas où p est vrai.

De plus, Mata (2020) apporte un éclairage aux erreurs constatées dans le raisonnement analytique : celles-ci proviendraient le plus souvent d'une attention insuffisante portée aux prémisses essentielles d'un problème, menant à une mauvaise compréhension. Ainsi, même si une personne est capable de raisonner correctement, elle peut échouer si son raisonnement n'est pas fondé sur les informations essentielles du problème. Dans notre étude, il est possible que les participants aient concentré leur attention sur les dénominations des motifs mentionnés dans l'énoncé et leur correspondance avec le cas présenté, au détriment de la structure conditionnelle et de ses implications.

Ces hypothèses, issues d'une réflexion de la part des expérimentatrices, permettent d'envisager plusieurs pistes d'interprétation quant à l'augmentation marquée de l'interprétation conjonctive entre les deux expériences. Toutefois, elles ne suffisent pas à rendre compte de manière satisfaisante de l'écart important observé entre nos résultats et la trajectoire développementale traditionnellement décrite dans le raisonnement conditionnel.

D'une manière générale, cette divergence soulève la question d'une éventuelle évolution dans la manière dont la structure « si... alors » est comprise dans le langage courant. Une hypothèse plausible pour expliquer cette transformation est celle d'un changement linguistique, c'est-à-dire une évolution progressive de l'usage et de la signification des connecteurs « si » et « alors » dans le discours quotidien. Le changement linguistique est un processus permanent qui affecte toutes les langues vivantes tant qu'elles sont utilisées dans des interactions sociales (Feltgen et al., 2015 ; Gadet, 2021). Il se manifeste par des modifications dans le lexique, la grammaire, la sémantique ou encore la pragmatique, souvent motivées par des tendances naturelles comme l'économie de moyens (Gadet, 2021). Parmi les mécanismes fondamentaux
du changement linguistique figure la javellisation sémantique (semantic bleaching), un processus par lequel un mot perd progressivement son sens d'origine au fil de ses usages : à force d'être utilisé de manière répétée dans des contextes routiniers, le mot tend à s'appauvrir sémantiquement, perdant en intensité et en précision, jusqu'à devenir plus abstrait ou général (Feltgen et al., 2015 ; Sweetser, 1988). Dans ce contexte, des connecteurs logiques peuvent ainsi s'éloigner de leur fonction initiale.

En effet, selon Bouchard (2002), « alors » connaît désormais une polyfonctionnalité dans le discours. Historiquement, ce connecteur était un marqueur de temporalité, son caractère logique de conséquence étant apparu plus tardivement. Néanmoins, depuis plusieurs années, ce connecteur tend à évoluer vers une fonction purement discursive : il devient une particule énonciative, un marqueur servant à structurer l'échange ou à ponctuer un discours oral. Ce glissement sémantique affaiblit sa valeur logique initiale, le détachant de sa symbolisation de conséquence. Également, Moeschler (2019) souligne que le connecteur « si », bien qu'il possède une valeur logique de base correspondant au conditionnel, ne peut être interprété en langue naturelle sans un enrichissement pragmatique. Autrement dit, son sens réel dépend largement du contexte et des attentes conversationnelles, ce qui ouvre la voie à des interprétations divergentes, comme celle observée dans notre étude : une interprétation conjonctive au lieu de conditionnelle.

Il est donc envisageable que la structure « si... alors » ainsi que les connecteurs qui la composent aient été affectés par les mécanismes du changement linguistique depuis les travaux de Barrouillet et collaborateurs réalisés il y a plus de dix ans (Barrouillet & Lecas, 1998, 1999 ; Barrouillet et al., 2008 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009, 2011). Une telle évolution pourrait avoir contribué à une transformation de la manière dont les énoncés conditionnels sont interprétés aujourd'hui. Par ailleurs, Gadet (2021) souligne que les adolescents constituent un groupe moteur du changement linguistique, en raison de la densité de leurs réseaux sociaux, qui favorise la diffusion rapide de nouvelles normes. Ce constat est particulièrement pertinent dans le cadre de notre étude, puisque nos échantillons sont composés de jeunes adultes, dont l'adolescence s'est déroulée au cours de la dernière décennie, ainsi que de pré-adolescents, susceptibles d'être exposés à ces évolutions linguistiques en cours.

Par ailleurs, bien que la structure « si... alors » soit fréquemment utilisée dans le langage courant, elle trouve son origine dans la logique mathématique, en tant qu'implication formelle, et il est donc plausible qu'elle fasse l'objet d'un enseignement explicite ou implicite dans le cadre scolaire. Néanmoins, même si le raisonnement conditionnel n'est pas toujours abordé de
manière directe dans les programmes, le développement transversal des compétences logiques et de raisonnement dans différentes disciplines pourrait en influencer l'acquisition, par des mécanismes de transfert proximal ou distal. Cependant, de nombreux travaux soulignent une dégradation générale du niveau scolaire au cours des dernières décennies, un phénomène observé notamment aux États-Unis (Wyckoff, 2025) et en France (Galland, 2024). Ce constat invite à questionner la situation en Suisse, lieu où se déroule notre étude, avec la possibilité qu'une tendance similaire, notamment dans l'enseignement des mathématiques, puisse exercer une influence sur le raisonnement conditionnel des participants.

Selon les données du Programme for International Student Assessment (PISA ; Erzinger et al., 2023 ; OECD, 2023), qui évalue les compétences des élèves de 15 ans dans plusieurs domaines, la Suisse a connu une légère baisse significative de la performance moyenne en mathématiques entre 2015 et 2022, estimée à -2,5% d'après les chiffres du rapport. Malgré ce recul, la Suisse se maintient parmi les pays les plus performants en mathématiques en 2022. Toutefois, environ un cinquième des élèves suisses ne parviennent pas à atteindre les compétences de base attendues dans ce domaine, une situation qui touche principalement les élèves issus de milieux socio-économiques défavorisés. Selon Erzinger et al. (2023), cette baisse pourrait être expliquée par un ensemble de facteurs sociaux et environnementaux plutôt que cognitifs, tels qu'un changement d'attitude des élèves vis-à-vis des mathématiques, la pénurie croissante d'enseignants, les effets durables de la pandémie de COVID-19 (charge mentale, difficultés d'accès au matériel, adaptation à l'enseignement numérique) ainsi que le manque d'opportunités d'apprentissage informel des mathématiques dans le quotidien des jeunes.

Ainsi, si le niveau scolaire en mathématiques connaît un léger déclin depuis plusieurs années en Suisse, cela pourrait affecter les capacités des jeunes à mobiliser des compétences de raisonnement, et par conséquent à interpréter correctement des énoncés conditionnels. Cette baisse de performance scolaire pourrait avoir influencé le développement cognitif des jeunes adultes composant nos échantillons durant leur parcours scolaire, tout comme elle pourrait concerner les enfants de 11-12 ans qui sont en cours de scolarisation.

En somme, plusieurs pistes explicatives peuvent être avancées pour interpréter nos résultats. D'une part, des hypothèses portant sur les caractéristiques spécifiques des tâches de raisonnement permettent d'éclairer l'augmentation de la proportion de l'interprétation conjonctive entre la première et la seconde expérience. D'autre part, des hypothèses plus générales, liées à des changements linguistiques et à l'évolution du niveau scolaire, pourraient
rendre compte de la prédominance de cette interprétation conjonctive dans l'ensemble de nos échantillons. Il est toutefois probable que ces facteurs interagissent de manière complexe, formant une synergie difficile à démêler et nécessitant des recherches complémentaires. Dans la section suivante, nous examinerons les hypothèses relatives à l'absence d'effet de la modalité de test observée lors de nos analyses.

### 4.2.2. Modalité de test

L'un des objectifs principaux de cette étude était d'évaluer l'effet de la modalité de test (papier vs. ordinateur) sur le raisonnement conditionnel. Toutefois, nos analyses n'ont révélé aucun effet significatif de cette variable. Bien que l'infériorité de l'écran ait été rapportée à plusieurs reprises dans la littérature, cet effet ne fait pas consensus. Par exemple, Schroeders et Wilhelm (2010) ont comparé des tests de raisonnement verbal, numérique et spatial administrés sur papier ainsi que sur écran, et ont constaté des différences minimes entre les modalités. Leurs résultats suggèrent que le support de test exerce un impact négligeable et ne constitue pas une source critique de différences interindividuelle dans l'évaluation du raisonnement. Dans cette perspective, nous allons explorer plusieurs hypothèses susceptibles d'éclairer l'absence d'effet observée dans notre étude.

Tout d'abord, une limite fréquemment soulignée dans la littérature concernant l'infériorité de l'écran réside dans les différences de conception entre les formats papier et numérique (Schroeders & Wilhelm, 2010). Afin de contrôler cet aspect, nous avons veillé à assurer une présentation strictement équivalente des items, que ce soit sur écran ou sur les pages du livret papier. Sur ordinateur, aucune action supplémentaire n'était requise : il n'était pas nécessaire de faire défiler l'écran, de naviguer entre différentes sections, de surligner ou de saisir des réponses. Cette homogénéité de présentation a probablement permis de réduire, voire d'éliminer, les contraintes technologiques susceptibles d'induire des écarts de performance entre les deux modalités, comme cela a été rapporté dans plusieurs recherches antérieures (Bessonneau et al., 2015 ; Schroeders & Wilhelm, 2010).

Par ailleurs, Sidi et al. (2016) soulignent que la plupart des études ayant mis en évidence un effet d'infériorité de l'écran portaient sur des tâches impliquant une charge de lecture importante. Afin d'examiner si cet effet du support persistait même lorsque la charge de lecture était minimisée, les auteurs ont mené une étude utilisant des tâches brèves nécessitant moins d'effort mental. Leurs résultats n'ont alors révélé aucune différence de performance entre les modalités, suggérant que l'effet négatif associé à l'usage de l'écran pourrait être fortement dépendant de la complexité et de la charge mentale induite par la tâche. Dans notre étude, les
items comportaient peu de contenu textuel. Dès lors, la réussite ne dépendait pas de la mise en œuvre de stratégies cognitives particulière favorisant une compréhension globale, souvent considérées comme étant impliqué dans les écarts de performance observés entre lecture sur papier et lecture à l'écran (Jian, 2022).

De plus, Sidi et al. (2017) ont constaté que l'effet d'infériorité de l'écran se manifeste principalement dans des conditions spécifiques, telles que sous la pression du temps ou lorsqu'une tâche est perçue comme secondaire, donc moins importante. Ce phénomène s'explique par des mécanismes métacognitifs : sur écrans, les individus ont tendance à surestimer leurs performances (Ackerman & Lauterman, 2012 ; Lauterman & Ackerman, 2014), ce biais de confiance étant amplifié par des indices contextuels comme la pression du temps ou encore l'importance perçue. Cette surestimation compromet alors la régulation de l'effort cognitif, empêchant l'adaptation des stratégies nécessaires à une meilleure performance, ce qui conduit à un traitement plus superficiel de l'information. Ainsi, ce n'est pas la technologie en elle-même qui nuit à la performance, mais la manière dont elle oriente la régulation de l'effort cognitif. Dans notre étude, les participants n'étaient soumis à aucune contrainte temporelle et la tâche leur était présentée comme centrale dans l'expérience. Il est donc probable qu'ils aient engagé un niveau d'effort similaire dans les deux modalités, ce qui pourrait expliquer l'absence d'effet significatif, bien que les performances moyennes en raisonnement conditionnel demeurent relativement faibles dans l'ensemble de l'échantillon.

Enfin, une dernière piste explicative concernant l'absence d'effet de la modalité réside dans la transformation profonde des usages numériques au cours des dernières années, marquée par l'essor du multimédia, des réseaux sociaux et l'évolution rapide du Web (Railean, 2017). L'utilisation quotidienne et généralisée des écrans, qu'il s'agisse de smartphones, de tablettes ou d'ordinateurs, est particulièrement marquée chez les jeunes générations (Korte, 2020). Cette révolution numérique s'observe également dans les systèmes éducatifs et l'enseignement supérieur, où elle redéfinit les modèles pédagogiques, les environnements d'enseignement, la structure cognitive de l'apprentissage ainsi que la manière dont le savoir lui-même est perçu (Railean, 2017). Dans ce contexte, le développement généralisé des compétences numériques pourrait contribuer à réduire, voire à neutraliser, les écarts de performance traditionnellement observés entre les modalités papier et numérique. Néanmoins, il est intéressant de noter que dans une méta-analyse portant sur la compréhension en lecture, Salmerón et al. (2023) ont constaté que, entre 2002 et 2022, l'effet d'infériorité de l'écran n'avait pas évolué et les
nouvelles générations ne semblaient pas développer de meilleures compétences de lecture numérique.

En résumé, l'absence d'effet significatif de la modalité de test observée dans notre étude peut s'expliquer par plusieurs facteurs. D'une part, la présentation identique des items entre les deux supports a pu atténuer les contraintes technologiques souvent liées aux différences de support. D'autre part, la nature même de la tâche (brève, sans contrainte temporelle, avec peu d'éléments textuels et une importance élevée) a pu limiter l'apparition des effets défavorables associés à l'usage de l'écran, comme le traitement superficiel de l'information ou le défaut de régulation de l'effort cognitif. Enfin, il est possible que les usages numériques désormais omniprésents, notamment chez les jeunes, participent à atténuer les différences de performance entre les modalités. Toutefois, notre étude présente certaines limites méthodologiques qu'il convient désormais d'examiner plus en détail.

### 4.3. Limites de l'étude

Parmi les limites identifiées dans notre étude, plusieurs facteurs non contrôlés pourraient avoir influencé les performances des participants. Tout d'abord, le niveau de maîtrise du français n'a pas été évalué. Il est ainsi possible que certains participants, notamment ceux originaires de pays non francophones, n'aient pas eu une compréhension suffisante de la langue pour saisir pleinement le sens logique de l'implication « si... alors ». Par ailleurs, nous n'avons pas pris en compte la préférence de support (Lauterman & Ackerman, 2014), ni le degré d'accès ou de familiarité avec les outils numériques (Carpenter & Alloway, 2018 ; Schroeders & Wilhelm, 2010). Or, ces variables peuvent influencer non seulement l'aisance à interagir avec un support donné (papier ou écran), mais aussi les performances cognitives qui en découlent.

De plus, nous n'avons pas contrôlé les capacités cognitives ni la présence de certains troubles neurodéveloppementaux susceptibles d'influencer le raisonnement. Des facteurs tels que l'attention soutenue, la mémoire de travail ou encore la présence de troubles comme le TDAH, la dyslexie ou d'autres troubles des apprentissages n'ont pas été évalués ou pris en compte. Pourtant, ces éléments jouent un rôle central dans le traitement de l'information et le raisonnement. Par exemple, une attention fluctuante ou des symptômes liés au TDAH peuvent compromettre la capacité à suivre les consignes ou à identifier les éléments pertinents d'un énoncé, conduisant à des erreurs de raisonnement indépendantes des compétences logiques réelles. De même, une mémoire de travail limitée peut entraver le traitement des stimuli et nuire à l'élaboration des modèles mentaux comme l'avaient soulignés Johnson-Laird, Byrne et
Schaeken (1992). Enfin, les troubles des apprentissages, notamment la dyslexie, peuvent affecter la compréhension fine du langage écrit et entraîner des difficultés d'interprétation des énoncés, indépendamment du raisonnement lui-même. L'absence de contrôle de ces variables limite donc la portée de nos conclusions, car une partie des erreurs observées pourrait découler de ces facteurs cognitifs ou troubles spécifiques, et non d'un déficit de raisonnement en tant que tel.

En ce qui concerne le seuil retenu pour la catégorisation des types d'interprétation, nous avons choisi d'adopter celui de 75%, conformément à des études antérieures (Barrouillet & Gauffroy, 2015 ; Gauffroy & Barrouillet, 2009). Concrètement, cela signifie que les participants étaient considérés comme consistants dans un type d'interprétation donné lorsqu'au moins trois quarts de leurs réponses allaient dans le même sens pour chacun des cas logiques. Ce choix méthodologique s'explique par le fait que chaque cas était présenté à quatre reprises par bloc. Toutefois, ce seuil peut être jugé relativement strict et aurait pu être abaissé si le nombre de présentations par condition avait été plus élevé, à l'image de Vergauwe et al. (2013) qui ont opté pour un seuil équivalent à deux tiers de réponses correspondant à une interprétation.

D'autres éléments peuvent également être considérés comme des limites de notre étude. La taille relativement restreinte des échantillons constitue un frein à la généralisation des résultats. Par ailleurs, des distractions liées aux conditions de passation ont pu affecter l'attention des participants. Étant testés par groupes de trois, certains sollicitaient l'aide des expérimentatrices pendant la tâche, ce qui a pu gêner les autres participants. Chez les enfants, certains se montraient agités et rencontraient des difficultés à rester concentrés pendant la lecture des consignes et le déroulement de la tâche. Enfin, des facteurs motivationnels peuvent aussi avoir influencé l'engagement dans la tâche, notamment chez les adultes qui étaient étudiants et participaient à cette recherche afin d'obtenir des crédits universitaires. Un manque de motivation pourrait ainsi avoir limité leur investissement dans la tâche.

En outre, les retours spontanés des enfants au cours de la passation ou après apportent des éléments intéressants, d'autant plus que les adultes, de leur côté, ont émis peu de commentaires. Certains enfants ont exprimé des difficultés à comprendre que la phrase située au-dessus de la boîte représentait la consigne donnée par l'enseignant à l'élève, ainsi que la manière dont ils devaient juger si l'élève s'était trompé ou non. De plus, lors de la transition vers la tâche de contrôle perceptif, les consignes insistaient sur le changement de nature des phrases au-dessus de la boîte. Pourtant, un enfant a interprété ce changement comme portant sur des éléments linguistiques tels que l'orthographe ou l'usage du pluriel dans les noms de
motifs, ce qui a entraîné une certaine confusion au début de la tâche, avant qu'il ne demande des clarifications. Ces retours suggèrent un manque de clarté dans nos consignes qui a pu placer certains participants dans de mauvaises dispositions pour réaliser la tâche.

En ce qui concerne plus spécifiquement le raisonnement conditionnel, plusieurs enfants ont indiqué explicitement ne pas percevoir de différence entre les énoncés conditionnels et conjonctifs, considérant que ces formulations avaient le même sens. De manière plus isolée, un enfant a partagé avoir compris le sens de l'implication « si... alors » seulement après avoir débuté la tâche de contrôle perceptif qui présentait les énoncés sous une forme conjonctive. Ces observations suggèrent que certains enfants ne distinguent pas les deux structures, même lorsqu'ils y sont directement confrontés. Ce constat pourrait être mis en lien avec les hypothèses d'une évolution linguistique dans l'usage des connecteurs logiques, ou encore d'un affaiblissement du niveau scolaire en matière de compréhension logique. À l'inverse, pour d'autres enfants, la mise en parallèle explicite des deux types de structures semble avoir favorisé la prise de conscience de leur différence de sens, même s'ils n'étaient plus en mesure de revenir sur leurs réponses précédentes.

Enfin, certains enfants ont rapporté que les motifs pouvaient prêter à confusion. Certains étaient en effet difficiles à identifier, et les dénominations associées parfois complexes à comprendre, malgré la présence d'une feuille de référence à leur disposition. Cette confusion liée aux motifs a probablement contribué à augmenter la charge cognitive, en particulier au niveau de la mémoire de travail, et a pu entraîner un traitement plus superficiel de l'information. Selon la théorie de la charge cognitive (Sweller et al., 1998), issue du domaine des apprentissages, on distingue trois types de charge : la charge intrinsèque, qui dépend de la complexité inhérente à la tâche ; la charge extrinsèque, liée à l'environnement et à la manière dont l'information est présentée ; et la charge germane, qui correspond aux ressources disponibles pour construire des schémas mentaux. Lorsque la charge intrinsèque ou extrinsèque est trop élevée, la charge germane tend à diminuer, ce qui limite l'apprentissage ou, dans notre cas, la qualité du raisonnement. Ainsi, les difficultés rencontrées avec les motifs ont pu accroître la charge extrinsèque, réduisant d'autant les ressources disponibles pour la construction de modèles mentaux nécessaires à un raisonnement conditionnel élaboré.

Un autre type de difficulté liée aux motifs semble également avoir influencé les réponses de certains enfants. Ces derniers ont interprété la présence de blanc dans un motif comme une validation de l'énoncé affirmant que le vêtement était blanc. Par exemple, lorsqu'un T-shirt à rayures était présenté et que l'énoncé indiquait que le T-shirt était blanc, certains considéraient
que la consigne était respectée, en raison de la présence de blanc en arrière-plan du motif. Si cette logique a été appliquée tout au long de la tâche, elle a très probablement biaisé leurs performances. Il reste également incertain si ce type de raisonnement est propre aux enfants ou s'il a pu concerner certains adultes. Ces difficultés récurrentes posées par l'utilisation des motifs interrogent leur pertinence dans ce type de tâche, bien qu'ils soient couramment utilisés, notamment dans des tests standardisés tels que les matrices de Raven.

En résumé, notre étude présente plusieurs limites d'ordre méthodologiques, contextuelles et cognitives, susceptibles d'avoir influencé les performances des participants. L'absence de contrôle de variables telles que la maîtrise du français, les capacités attentionnelles, la mémoire de travail, ou encore certains troubles neurodéveloppementaux, ainsi que des facteurs liés à la motivation, aux consignes ou au matériel utilisé (notamment les motifs), réduit la portée généralisable de nos résultats. Ces éléments soulignent l'importance d'une prise en compte plus fine des caractéristiques individuelles et des conditions de passation dans l'étude du raisonnement conditionnel.
# 5. Conclusion et perspectives de recherche

Ce travail visait à explorer l'impact de la modalité de test (papier vs. numérique) sur le raisonnement conditionnel, ainsi que l'éventuelle amplification de cet effet avec l'âge. Contrairement à nos hypothèses initiales, les résultats obtenus n'ont révélé aucun effet de la modalité, de l'âge ou d'interaction entre ces deux variables. Au travers des deux expériences, une majorité de participants, qu'ils soient enfants ou adultes, ont adopté une interprétation conjonctive des énoncés conditionnels, pourtant considérée comme la plus élémentaire. Ce constat, en décalage avec les trajectoires développementales décrites dans la littérature, soulève des interrogations quant à la compréhension actuelle des structures conditionnelles.

Plusieurs pistes explicatives ont été envisagées, notamment des facteurs liés aux tâches elles-mêmes (complexité, formulation des consignes, nature des options de réponse), mais aussi des éléments plus globaux, comme d'éventuelles évolutions linguistiques ou un affaiblissement du niveau scolaire chez les jeunes générations. Par ailleurs, l'absence d'effet de la modalité pourrait s'expliquer par le peu d'éléments textuels dans la tâche, une présentation équivalente des supports et un contexte de passation sans pression temporelle ni distraction technologique. Il convient toutefois de souligner que nos résultats sont probablement le reflet d'une interaction complexe entre plusieurs facteurs, susceptibles d'influencer à la fois le raisonnement conditionnel et l'effet de la modalité de test.

Ces résultats soulignent la nécessité de reconsidérer certains présupposés théoriques et appliqués. D'un point de vue théorique, ils appellent à mieux comprendre comment les transformations sociétales récentes peuvent influencer le raisonnement, ainsi qu'à identifier les variables contextuelles susceptibles de moduler l'effet d'infériorité de l'écran. Par exemple, les recherches en neurosciences ont montré que l'usage accru des écrans affectent durablement les fonctions cognitives comme la mémoire de travail et l'attention, mais aussi le développement du langage (Korte, 2020). Il serait dès lors pertinent d'examiner dans quelle mesure ces changements cognitifs pourraient influencer les capacités de raisonnement. D'un point de vue appliqué, ils soulignent la nécessité de renforcer l'enseignement explicite du raisonnement conditionnel, tout en questionnant la pertinence d'une transition généralisée vers le numérique pour l'évaluation de l'ensemble des compétences cognitives, sans différenciation ni prise en compte des facteurs contextuels.

Pour de futures recherches, il serait dans un premier temps pertinent de répliquer à l'identique les études de référence (Barrouillet et al., 2008 ; Gauffroy & Barrouillet, 2011), sans
inclure la variable de modalité, afin de vérifier si les résultats initiaux peuvent être reproduits ou si une évolution du raisonnement conditionnel s'est effectivement produite. Une telle évolution, si elle est confirmée, resterait toutefois difficile à attribuer de manière univoque à des facteurs linguistiques, cognitifs ou scolaires. Dans un second temps, il serait judicieux d'examiner l'effet de la modalité en faisant varier des indices contextuels tels que la pression du temps ou encore l'importance perçue de la tâche, afin de déterminer si le raisonnement conditionnel est véritablement exempt de l'effet d'infériorité de l'écran ou si cet effet dépend des conditions d'exécution.

En somme, ce travail met en lumière la complexité des facteurs qui façonnent le raisonnement conditionnel aujourd'hui et appelle à une approche intégrative, croisant psychologie cognitive, sociolinguistique et sciences de l'éducation.
# 6. Bibliographie

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# 7. Annexes

## Annexe A. Instructions orales de l'expérience 1

Aujourd'hui, vous allez faire deux tâches sur ordinateur et sur papier.

Chacune des deux tâches sera en deux partie, sur ordinateur et sur papier, mais l'ordre des modalités sera différent pour vous trois.

Donc soit ce commencera par ordinateur puis papier pour les deux tâches, soit papier puis ordinateur.

Quand vous avez fini avec la tâche, venez nous chercher pour nous demander comment continuer.

### PARTIE 1

Que ce soit sur ordinateur ou sur papier, vous verrez une boîte affichée. Dans cette boîte, il y a toujours un T-shirt sur le côté gauche et un pantalon sur le côté droit. Le T-shirt et le pantalon sont toujours à la même place dans les boîtes mais ils ne sont pas toujours du même motif.

Au-dessus de la boîte, vous verrez une phrase. La phrase décrit ce qu'il y a dans la boîte. Lisez-la très attentivement !

Vous voyez un exemple ici.

En regardant ce qu'il y a dans la boîte, vous devez dire si ce que dit la phrase est vrai ou si ce que dit la phrase est faux ou si ce qu'il y a dans la boîte ne permet pas de savoir si ce que dit la phrase est vrai ou faux.

Donc, vous devez :

* Cocher la case « vrai » si la boîte montre que ce que dit la phrase est vrai

* Cocher la case « ONPPS » (abréviation pour « on ne peut pas savoir ») si la boîte ne permet pas de savoir si ce que dit la phrase est vrai ou faux

* Cocher la case « faux » si la boîte montre que ce que dit la phrase est faux

Vous voyez un exemple ici.

1) Ne vous précipitez pas pour répondre. Réfléchissez-bien avant de donner votre réponse, prenez votre temps.

2) Vous ne devez pas sauter d'essais ou revenir en arrière, c'est à-dire corriger des réponses que vous avez déjà données.

Sur ordinateur, pour chaque essai, une fois que vous avez coché une case de réponse, il faut cliquer sur la flèche en bas à droite pour continuer.

Tout d'abord, vous ferez un exemple pour vous entraîner avant de commencer la véritable expérience.
## PARTIE 2

Pour la deuxième partie, elle ressemble beaucoup à la précédente. Vous verrez de nouveau une phrase, une boîte avec un T-shirt et un pantalon avec des motifs différents et des possibilités de réponse.

MAIS ATTENTION : IL NE S'AGIT PAS DU MÊME TYPE DE PHRASE !

Cette fois-ci, vous devez décider si ce que vous voyez dans la boîte correspond à la phrase, donc est vrai, ne correspond pas à la phrase et est donc faux, ou si on ne peut pas savoir si c'est correct ou faux.

Ne vous précipitez pas pour répondre. Réfléchissez-bien avant de donner votre réponse, prenez votre temps.

Vous ne devez pas sauter d'essais ou revenir en arrière, c'est à-dire corriger des réponses que vous avez déjà données.

Avant de commencer, vous ferez à nouveau un exemple.
# Annexe B. Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 1

## Tableau B1

Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 1 pour la catégorie de référence « papier ».

<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Biconditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.442</td><td>-1.279</td><td>0.396</td><td>0.427</td><td>-1.034</td><td>0.301</td><td>0.643</td><td>0.278</td><td>1.490</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-0.539</td><td>-1.797</td><td>0.719</td><td>0.642</td><td>-0.840</td><td>0.401</td><td>0.583</td><td>0.166</td><td>2.050</td></tr><tr><td rowspan="2">Conditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.442</td><td>-1.279</td><td>0.396</td><td>0.427</td><td>-1.034</td><td>0.301</td><td>0.643</td><td>0.278</td><td>1.490</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>0.154</td><td>-0.969</td><td>1.277</td><td>0.573</td><td>0.269</td><td>0.788</td><td>1.167</td><td>0.379</td><td>3.590</td></tr><tr><td rowspan="2">Inconsistante – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.560</td><td>-1.428</td><td>0.309</td><td>0.443</td><td>-1.263</td><td>0.207</td><td>0.571</td><td>0.240</td><td>1.360</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-0.421</td><td>-1.700</td><td>0.857</td><td>0.652</td><td>-0.646</td><td>0.518</td><td>0.656</td><td>0.183</td><td>2.360</td></tr><tr><td rowspan="2">Conditionnelle – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>0.000</td><td>-0.924</td><td>0.924</td><td>0.471</td><td>0.000</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.397</td><td>2.520</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>0.693</td><td>-0.654</td><td>2.040</td><td>0.687</td><td>1.009</td><td>0.313</td><td>2.000</td><td>0.520</td><td>7.690</td></tr><tr><td rowspan="2">Inconsistante – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.118</td><td>-1.070</td><td>0.835</td><td>0.486</td><td>-0.242</td><td>0.808</td><td>0.889</td><td>0.343</td><td>2.300</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>0.118</td><td>-1.361</td><td>1.597</td><td>0.755</td><td>0.156</td><td>0.876</td><td>1.125</td><td>0.256</td><td>4.940</td></tr><tr><td rowspan="2">Inconsistante – Conditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.118</td><td>-1.070</td><td>0.835</td><td>0.486</td><td>-0.242</td><td>0.808</td><td>0.889</td><td>0.343</td><td>2.300</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-0.575</td><td>-1.942</td><td>0.791</td><td>0.697</td><td>-0.825</td><td>0.409</td><td>0.562</td><td>0.143</td><td>2.210</td></tr></tbody></table>

Note. β = Estimation du coefficient ; SE = Erreur standard ; OR = Odds ratio ; IC = Intervalle de confiance.
## Tableau B2

Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 1 pour la catégorie de référence « ordinateur ».

<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Biconditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.981</td><td>-1.919</td><td>-0.043</td><td>0.479</td><td>-2.049</td><td>0.040*</td><td>0.375</td><td>0.147</td><td>0.958</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>0.539</td><td>-0.719</td><td>1.797</td><td>0.642</td><td>0.840</td><td>0.401</td><td>1.714</td><td>0.487</td><td>6.029</td></tr><tr><td rowspan="2">Conditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.288</td><td>-1.036</td><td>0.461</td><td>0.382</td><td>-0.753</td><td>0.451</td><td>0.750</td><td>0.355</td><td>1.585</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-0.154</td><td>-1.277</td><td>0.969</td><td>0.573</td><td>-0.269</td><td>0.788</td><td>0.857</td><td>0.279</td><td>2.635</td></tr><tr><td rowspan="2">Inconsistante – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.981</td><td>-1.919</td><td>-0.043</td><td>0.479</td><td>-2.049</td><td>0.040*</td><td>0.375</td><td>0.147</td><td>0.958</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>0.421</td><td>-0.857</td><td>1.700</td><td>0.652</td><td>0.646</td><td>0.518</td><td>1.524</td><td>0.424</td><td>5.473</td></tr><tr><td rowspan="2">Conditionnelle – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>0.693</td><td>-0.287</td><td>1.673</td><td>0.500</td><td>1.386</td><td>0.166</td><td>2.000</td><td>0.751</td><td>5.330</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-0.693</td><td>-2.040</td><td>0.654</td><td>0.687</td><td>-1.009</td><td>0.313</td><td>0.500</td><td>0.130</td><td>1.920</td></tr><tr><td rowspan="2">Inconsistante – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-8.11e-5</td><td>-1.132</td><td>1.131</td><td>0.577</td><td>-1.40e-4</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.322</td><td>3.100</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-0.118</td><td>-1.597</td><td>1.361</td><td>0.755</td><td>-0.156</td><td>0.876</td><td>0.889</td><td>0.203</td><td>3.900</td></tr><tr><td rowspan="2">Inconsistante – Conditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-0.693</td><td>-1.673</td><td>0.287</td><td>0.500</td><td>-1.386</td><td>0.166</td><td>0.500</td><td>0.188</td><td>1.330</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>0.575</td><td>-0.791</td><td>1.942</td><td>0.697</td><td>0.825</td><td>0.409</td><td>1.778</td><td>0.453</td><td>6.970</td></tr></tbody></table>

Note. β = Estimation du coefficient ; SE = Erreur standard ; OR = Odds ratio ; IC = Intervalle de confiance.

* p < .05.
## Annexe C. Instructions orales de l'expérience 2

### PREMIÈRE PARTIE

Je vais vous lire le contexte et les consignes.

Le maître propose à chaque élève de remplir une boîte avec, à chaque fois, un t-shirt à gauche et un pantalon à droite. Les vêtements seront toujours à la même place dans les boîtes.

Avoir une feuille avec un exemple qu'on puisse montrer en lisant les consignes.

Pour que les élèves n'aient pas tous la même boîte, le maître donne à chaque élève une consigne différente concernant le motif du t-shirt et celui du pantalon.

Vous allez voir les boîtes de tous les élèves.

Au-dessus de chaque boîte, vous allez voir la consigne donnée par le maître. Vous devez la lire très attentivement.

Ensuite, en regardant ce qu'il y a dans la boîte, vous devez dire si l'élève a respecté la consigne que le maître lui a donnée. Vous devez cocher « OUI » si l'élève a respecté la consigne et ne s'est pas trompé. OU « NON » si l'élève n'a pas respecté la consigne et s'est trompé.

Ne vous précipitez pas pour répondre. Vous devez bien réfléchir avant de donner votre réponse, alors prenez votre temps.

La tâche que vous allez faire se découpent en 4 parties qui se ressemblent beaucoup, certaines sur ordinateur et d'autres sur papier. Quand vous avez fini avec chaque partie, venez nous chercher pour passer à la suite.

Vous ne pouvez pas sauter d'essais ou revenir en arrière, c'est-à-dire corriger des réponses que vous avez déjà donné.

Sur ordinateur, pour chaque essai, une fois que vous avez coché une case de réponse, il faut cliquer sur la flèche en bas à droite pour continuer.

Pour chaque partie, vous ferez un exemple pour vous entraîner avant de commencer la véritable expérience. Il faut bien répondre à cet exemple.

Est-ce que tout le monde a compris ou faut-il que je répète ?

### DEUXIÈME PARTIE

À partir de maintenant, les consignes affichées au-dessus des boîtes seront un peu différentes qu'avant. Tu dois la lire très attentivement. Tu dois toujours cocher « OUI » si l'élève a respecté la consigne ou « NON » si l'élève n'a pas respecté la consigne.

Ne te précipite pas pour répondre. Réfléchis-bien avant de donner ta réponse, prends ton temps.

Vous ne dois pas sauter d'essais ou revenir en arrière, c'est-à-dire corriger des réponses que tu as déjà données.

Avant de commencer, tu feras à nouveau un exemple et il faut bien y répondre.
Annexe D. Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 2

Tableau D1

Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 2 pour les catégories de référence « papier » et « adultes ».

<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Biconditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.658</td><td>-2.730</td><td>-0.589</td><td>0.546</td><td>-3.040</td><td>0.002**</td><td>0.191</td><td>0.065</td><td>0.555</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-1.520</td><td>-3.790</td><td>0.748</td><td>1.157</td><td>-1.313</td><td>0.189</td><td>0.219</td><td>0.023</td><td>2.114</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>8.37e-6</td><td>-1.510</td><td>1.512</td><td>0.772</td><td>1.08e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.220</td><td>4.537</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Ordinateur – Papier)</td><td>0.043</td><td>-3.170</td><td>3.251</td><td>1.637</td><td>0.026</td><td>0.979</td><td>1.043</td><td>0.042</td><td>25.826</td></tr><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.658</td><td>-2.730</td><td>-0.589</td><td>0.546</td><td>-3.040</td><td>0.002**</td><td>0.191</td><td>0.065</td><td>0.555</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-1.520</td><td>-3.790</td><td>0.748</td><td>1.157</td><td>-1.313</td><td>0.189</td><td>0.219</td><td>0.023</td><td>2.114</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>1.70e-5</td><td>-1.510</td><td>1.512</td><td>0.772</td><td>2.21e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.220</td><td>4.537</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Ordinateur – Papier)</td><td>0.043</td><td>-3.170</td><td>3.251</td><td>1.637</td><td>0.026</td><td>0.979</td><td>1.043</td><td>0.042</td><td>25.825</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-3.045</td><td>-5.050</td><td>-1.038</td><td>1.024</td><td>-2.975</td><td>0.003**</td><td>0.048</td><td>0.006</td><td>0.354</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-0.133</td><td>-2.970</td><td>2.700</td><td>1.445</td><td>-0.092</td><td>0.926</td><td>0.875</td><td>0.051</td><td>14.873</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>8.46e-5</td><td>-2.840</td><td>2.837</td><td>1.447</td><td>5.84e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.059</td><td>17.067</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Ordinateur – Papier)</td><td>0.736</td><td>-3.020</td><td>4.496</td><td>1.918</td><td>0.383</td><td>0.701</td><td>2.087</td><td>0.049</td><td>89.625</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-2.68e-5</td><td>-1.386</td><td>1.386</td><td>0.707</td><td>-3.79e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.250</td><td>4.000</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>6.65e-5</td><td>-3.099</td><td>3.099</td><td>1.581</td><td>4.21e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.045</td><td>22.180</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>1.97e-5</td><td>-1.960</td><td>1.960</td><td>1.000</td><td>1.97e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.141</td><td>7.100</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Enfants) * (Ordinateur – Papier)</td><td>-2.95e-5</td><td>-4.383</td><td>4.383</td><td>2.236</td><td>-1.32e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.013</td><td>80.050</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.386</td><td>-3.578</td><td>0.805</td><td>1.118</td><td>-1.240</td><td>0.215</td><td>0.250</td><td>0.028</td><td>2.240</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>1.386</td><td>-2.147</td><td>4.920</td><td>1.803</td><td>0.769</td><td>0.442</td><td>4.000</td><td>0.117</td><td>136.950</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>-9.39e-5</td><td>-3.099</td><td>3.099</td><td>1.581</td><td>-5.94e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.045</td><td>22.170</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Ordinateur – Papier)</td><td>0.693</td><td>-4.108</td><td>5.494</td><td>2.449</td><td>0.283</td><td>0.777</td><td>2.000</td><td>0.016</td><td>243.270</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.386</td><td>-3.578</td><td>0.805</td><td>1.118</td><td>-1.240</td><td>0.215</td><td>0.250</td><td>0.028</td><td>2.240</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>1.386</td><td>-2.147</td><td>4.920</td><td>1.803</td><td>0.769</td><td>0.442</td><td>4.000</td><td>0.117</td><td>136.950</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>-9.39e-5</td><td>-3.099</td><td>3.099</td><td>1.581</td><td>-5.94e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.045</td><td>22.170</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Ordinateur – Papier)</td><td>0.693</td><td>-4.108</td><td>5.494</td><td>2.449</td><td>0.283</td><td>0.777</td><td>2.000</td><td>0.016</td><td>243.270</td></tr></tbody></table>

Note. * symbolise l'interaction entre les facteurs. β = Estimation du coefficient ; SE = Erreur standard ; OR = Odds ratio ; IC = Intervalle de confiance.

**p < .01.
## Tableau D2

Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 2 pour les catégories de référence « ordinateur » et « adultes ».

<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Biconditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.654</td><td>-2.720</td><td>-0.586</td><td>0.545</td><td>-3.036</td><td>0.002**</td><td>0.191</td><td>0.066</td><td>0.557</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-1.489</td><td>-3.760</td><td>0.785</td><td>1.161</td><td>-1.283</td><td>0.199</td><td>0.226</td><td>0.023</td><td>2.193</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>-0.004</td><td>-1.520</td><td>1.506</td><td>0.771</td><td>-0.006</td><td>0.995</td><td>0.996</td><td>0.220</td><td>4.510</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Papier – Ordinateur)</td><td>-0.023</td><td>-3.230</td><td>3.185</td><td>1.637</td><td>-0.014</td><td>0.989</td><td>0.978</td><td>0.040</td><td>24.169</td></tr><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.657</td><td>-2.730</td><td>-0.588</td><td>0.545</td><td>-3.038</td><td>0.002**</td><td>0.191</td><td>0.065</td><td>0.556</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-1.490</td><td>-3.770</td><td>0.789</td><td>1.163</td><td>-1.282</td><td>0.200</td><td>0.225</td><td>0.023</td><td>2.200</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>-0.006</td><td>-1.520</td><td>1.507</td><td>0.772</td><td>-0.008</td><td>0.993</td><td>0.994</td><td>0.219</td><td>4.513</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Papier – Ordinateur)</td><td>-0.023</td><td>-3.240</td><td>3.192</td><td>1.640</td><td>-0.014</td><td>0.989</td><td>0.977</td><td>0.039</td><td>24.335</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-3.043</td><td>-5.050</td><td>-1.038</td><td>1.023</td><td>-2.974</td><td>0.003**</td><td>0.048</td><td>0.006</td><td>0.354</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>0.598</td><td>-1.870</td><td>3.071</td><td>1.261</td><td>0.474</td><td>0.635</td><td>1.819</td><td>0.154</td><td>21.554</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>-0.003</td><td>-2.840</td><td>2.834</td><td>1.447</td><td>-0.002</td><td>0.999</td><td>0.997</td><td>0.058</td><td>17.013</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Papier – Ordinateur)</td><td>-0.726</td><td>-4.480</td><td>3.032</td><td>1.917</td><td>-0.379</td><td>0.705</td><td>0.484</td><td>0.011</td><td>20.738</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>1.16e-5</td><td>-1.386</td><td>1.386</td><td>0.707</td><td>1.63e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.250</td><td>4.000</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-4.57e-5</td><td>-3.099</td><td>3.099</td><td>1.581</td><td>-2.89e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.045</td><td>22.170</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>-2.41e-6</td><td>-1.960</td><td>1.960</td><td>1.000</td><td>-2.41e-6</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.141</td><td>7.100</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Papier – Ordinateur)</td><td>-3.84e-5</td><td>-4.383</td><td>4.383</td><td>2.236</td><td>-1.72e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.012</td><td>80.040</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.386</td><td>-3.578</td><td>0.805</td><td>1.118</td><td>-1.240</td><td>0.215</td><td>0.250</td><td>0.028</td><td>2.240</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>2.079</td><td>-1.171</td><td>5.330</td><td>1.658</td><td>1.254</td><td>0.210</td><td>8.000</td><td>0.310</td><td>206.360</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>1.98e-5</td><td>-3.099</td><td>3.099</td><td>1.581</td><td>1.25e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.045</td><td>22.180</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Papier – Ordinateur)</td><td>-0.693</td><td>-5.494</td><td>4.108</td><td>2.449</td><td>-0.283</td><td>0.777</td><td>0.500</td><td>0.004</td><td>60.810</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-1.386</td><td>-3.578</td><td>0.805</td><td>1.118</td><td>-1.240</td><td>0.215</td><td>0.250</td><td>0.028</td><td>2.240</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>2.079</td><td>-1.171</td><td>5.330</td><td>1.658</td><td>1.254</td><td>0.210</td><td>8.000</td><td>0.310</td><td>206.360</td></tr><tr><td>Âge : Enfants – Adultes</td><td>1.98e-5</td><td>-3.099</td><td>3.099</td><td>1.581</td><td>1.25e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.045</td><td>22.180</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Enfants – Adultes) * (Papier – Ordinateur)</td><td>-0.693</td><td>-5.494</td><td>4.108</td><td>2.449</td><td>-0.283</td><td>0.777</td><td>0.500</td><td>0.004</td><td>60.810</td></tr></tbody></table>

Note. * symbolise l'interaction entre les facteurs. β = Estimation du coefficient ; SE = Erreur standard ; OR = Odds ratio ; IC = Intervalle de confiance.

**p < .01.
## Tableau D3

Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 2 pour les catégories de référence « papier » et « enfants ».

<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Biconditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-3.178</td><td>-5.178</td><td>-1.180</td><td>1.020</td><td>-3.114</td><td>0.002**</td><td>0.042</td><td>0.006</td><td>0.308</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>1.520</td><td>-0.748</td><td>3.790</td><td>1.160</td><td>1.313</td><td>0.189</td><td>4.570</td><td>0.473</td><td>44.151</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>0.042</td><td>-2.788</td><td>2.870</td><td>1.440</td><td>0.029</td><td>0.977</td><td>1.043</td><td>0.062</td><td>17.679</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Ordinateur – Papier)</td><td>-0.042</td><td>-3.251</td><td>3.170</td><td>1.640</td><td>-0.026</td><td>0.979</td><td>0.959</td><td>0.039</td><td>23.726</td></tr><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-3.178</td><td>-5.178</td><td>-1.180</td><td>1.020</td><td>-3.114</td><td>0.002**</td><td>0.042</td><td>0.006</td><td>0.308</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>1.520</td><td>-0.748</td><td>3.790</td><td>1.160</td><td>1.313</td><td>0.189</td><td>4.570</td><td>0.473</td><td>44.151</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>0.042</td><td>-2.788</td><td>2.870</td><td>1.440</td><td>0.029</td><td>0.977</td><td>1.043</td><td>0.062</td><td>17.678</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Ordinateur – Papier)</td><td>-0.042</td><td>-3.251</td><td>3.170</td><td>1.640</td><td>-0.026</td><td>0.979</td><td>0.959</td><td>0.039</td><td>23.725</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-3.178</td><td>-5.179</td><td>-1.180</td><td>1.020</td><td>-3.114</td><td>0.002**</td><td>0.042</td><td>0.006</td><td>0.308</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>0.134</td><td>-2.699</td><td>2.970</td><td>1.450</td><td>0.093</td><td>0.926</td><td>1.143</td><td>0.067</td><td>19.434</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>0.736</td><td>-1.732</td><td>3.200</td><td>1.260</td><td>0.585</td><td>0.559</td><td>2.088</td><td>0.177</td><td>24.628</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Ordinateur – Papier)</td><td>-0.736</td><td>-4.496</td><td>3.020</td><td>1.920</td><td>-0.384</td><td>0.701</td><td>0.479</td><td>0.011</td><td>20.570</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-5.89e-4</td><td>-2.770</td><td>2.771</td><td>1.410</td><td>-4.16e-4</td><td>1.000</td><td>0.999</td><td>0.063</td><td>15.980</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>6.14e-4</td><td>-3.100</td><td>3.100</td><td>1.580</td><td>3.89e-4</td><td>1.000</td><td>1.001</td><td>0.045</td><td>22.190</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>8.16e-4</td><td>-3.920</td><td>3.921</td><td>2.000</td><td>4.08e-4</td><td>1.000</td><td>1.001</td><td>0.020</td><td>50.440</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Ordinateur – Papier)</td><td>-9.07e-4</td><td>-4.380</td><td>4.382</td><td>2.240</td><td>-4.06e-4</td><td>1.000</td><td>0.999</td><td>0.012</td><td>79.970</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-5.00e-5</td><td>-2.770</td><td>2.772</td><td>1.410</td><td>-3.54e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.063</td><td>15.980</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-1.386</td><td>-4.920</td><td>2.147</td><td>1.800</td><td>-0.769</td><td>0.442</td><td>0.250</td><td>0.007</td><td>8.560</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>0.693</td><td>-2.970</td><td>4.360</td><td>1.870</td><td>0.371</td><td>0.711</td><td>2.000</td><td>0.051</td><td>78.240</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Ordinateur – Papier)</td><td>-0.693</td><td>-5.490</td><td>4.108</td><td>2.450</td><td>-0.283</td><td>0.777</td><td>0.500</td><td>0.004</td><td>60.820</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-5.00e-5</td><td>-2.770</td><td>2.772</td><td>1.410</td><td>-3.54e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.063</td><td>15.980</td></tr><tr><td>Modalité : Ordinateur – Papier</td><td>-1.386</td><td>-4.920</td><td>2.147</td><td>1.800</td><td>-0.769</td><td>0.442</td><td>0.250</td><td>0.007</td><td>8.560</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>0.693</td><td>-2.970</td><td>4.360</td><td>1.870</td><td>0.371</td><td>0.711</td><td>2.000</td><td>0.051</td><td>78.240</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Ordinateur – Papier)</td><td>-0.693</td><td>-5.490</td><td>4.108</td><td>2.450</td><td>-0.283</td><td>0.777</td><td>0.500</td><td>0.004</td><td>60.820</td></tr></tbody></table>

Note. * symbolise l'interaction entre les facteurs. β = Estimation du coefficient ; SE = Erreur standard ; OR = Odds ratio ; IC = Intervalle de confiance.

**p < .01.
## Tableau D4

Résultats de la régression logistique multinomiale de l'expérience 2 pour les catégories de référence « ordinateur » et « enfants ».

<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Biconditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-3.136</td><td>-5.138</td><td>-1.133</td><td>1.022</td><td>-3.070</td><td>0.002**</td><td>0.044</td><td>0.006</td><td>0.322</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>1.477</td><td>-0.792</td><td>3.747</td><td>1.158</td><td>1.276</td><td>0.202</td><td>4.381</td><td>0.453</td><td>42.395</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>-0.043</td><td>-2.873</td><td>2.788</td><td>1.444</td><td>-0.030</td><td>0.976</td><td>0.958</td><td>0.057</td><td>16.243</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Papier – Ordinateur)</td><td>0.043</td><td>-3.166</td><td>3.251</td><td>1.637</td><td>0.026</td><td>0.979</td><td>1.044</td><td>0.042</td><td>25.826</td></tr><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-3.136</td><td>-5.138</td><td>-1.133</td><td>1.022</td><td>-3.070</td><td>0.002**</td><td>0.044</td><td>0.006</td><td>0.322</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>1.477</td><td>-0.792</td><td>3.747</td><td>1.158</td><td>1.276</td><td>0.202</td><td>4.381</td><td>0.453</td><td>42.395</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>-0.043</td><td>-2.873</td><td>2.788</td><td>1.444</td><td>-0.030</td><td>0.976</td><td>0.958</td><td>0.057</td><td>16.243</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Papier – Ordinateur)</td><td>0.043</td><td>-3.166</td><td>3.251</td><td>1.637</td><td>0.026</td><td>0.979</td><td>1.044</td><td>0.042</td><td>25.826</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conjonctive</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>-2.442</td><td>-3.887</td><td>-0.997</td><td>0.737</td><td>-3.313</td><td>&lt;.001***</td><td>0.087</td><td>0.021</td><td>0.369</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-0.602</td><td>-3.074</td><td>1.870</td><td>1.261</td><td>-0.477</td><td>0.633</td><td>0.548</td><td>0.046</td><td>6.489</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>-0.736</td><td>-3.203</td><td>1.732</td><td>1.259</td><td>-0.584</td><td>0.559</td><td>0.479</td><td>0.041</td><td>5.652</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Papier – Ordinateur)</td><td>0.736</td><td>-3.024</td><td>4.496</td><td>1.918</td><td>0.384</td><td>0.701</td><td>2.087</td><td>0.049</td><td>89.634</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th rowspan="2">Interprétation</th><th rowspan="2">Prédicteur</th><th rowspan="2">β</th><th colspan="2">IC 95%</th><th rowspan="2">SE</th><th rowspan="2">Z</th><th rowspan="2">p</th><th rowspan="2">OR</th><th colspan="2">IC 95%</th></tr><tr><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th><th>Borne inf.</th><th>Borne sup.</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Conditionnelle – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>1.53e-6</td><td>-2.770</td><td>2.772</td><td>1.410</td><td>1.09e-6</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.063</td><td>15.990</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>1.12e-5</td><td>-3.100</td><td>3.099</td><td>1.580</td><td>7.11e-6</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.045</td><td>22.180</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>1.09e-5</td><td>-3.920</td><td>3.920</td><td>2.000</td><td>5.44e-6</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.020</td><td>50.400</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Papier – Ordinateur)</td><td>-3.90e-5</td><td>-4.380</td><td>4.383</td><td>2.240</td><td>-1.74e-5</td><td>1.000</td><td>1.000</td><td>0.012</td><td>80.050</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Biconditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>0.693</td><td>-1.710</td><td>3.094</td><td>1.220</td><td>0.566</td><td>0.571</td><td>2.000</td><td>0.181</td><td>22.060</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-2.079</td><td>-5.330</td><td>1.171</td><td>1.660</td><td>-1.254</td><td>0.210</td><td>0.125</td><td>0.005</td><td>3.220</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>-0.693</td><td>-4.360</td><td>2.974</td><td>1.870</td><td>-0.371</td><td>0.711</td><td>0.500</td><td>0.013</td><td>19.560</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Papier – Ordinateur)</td><td>0.693</td><td>-4.110</td><td>5.494</td><td>2.450</td><td>0.283</td><td>0.777</td><td>2.000</td><td>0.016</td><td>243.240</td></tr><tr><td rowspan="4">Inconsistante – Conditionnelle</td><td>Ordonnée à l'origine</td><td>0.693</td><td>-1.710</td><td>3.094</td><td>1.220</td><td>0.566</td><td>0.571</td><td>2.000</td><td>0.181</td><td>22.060</td></tr><tr><td>Modalité : Papier – Ordinateur</td><td>-2.079</td><td>-5.330</td><td>1.171</td><td>1.660</td><td>-1.254</td><td>0.210</td><td>0.125</td><td>0.005</td><td>3.220</td></tr><tr><td>Âge : Adultes – Enfants</td><td>-0.693</td><td>-4.360</td><td>2.974</td><td>1.870</td><td>-0.371</td><td>0.711</td><td>0.500</td><td>0.013</td><td>19.560</td></tr><tr><td>Âge * Modalité : (Adultes – Enfants) * (Papier – Ordinateur)</td><td>0.693</td><td>-4.110</td><td>5.494</td><td>2.450</td><td>0.283</td><td>0.777</td><td>2.000</td><td>0.016</td><td>243.240</td></tr></tbody></table>

Note. * symbolise l'interaction entre les facteurs. β = Estimation du coefficient ; SE = Erreur standard ; OR = Odds ratio ; IC = Intervalle de confiance.

**p < .01. ***p<.001.