5. Synthèse des travaux de recherche

<table><thead><tr><th rowspan="3">Parameter</th><th colspan="2">All</th><th colspan="2">Class1 (n=27, 27%)</th><th colspan="2">Class2 (n=74, 73%)</th></tr><tr><th colspan="2">GMM - 1 class only</th><th colspan="2">Anomalous Profile (Red)</th><th colspan="2">Normal Profile (Blue)</th></tr><tr><th>Unstand. Coeff.</th><th>Sig.</th><th>Unstand. Coeff.</th><th>Sig.</th><th>Unstand. Coeff.</th><th>Sig.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Intercept mean</td><td>9,86</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td><td>12,01</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td><td>9,15</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Slope1 mean</td><td>-1,05</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td><td>-0,39</td><td>0,583</td><td>-1,37</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Slope2 mean</td><td>-0,31</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td><td>-0,64</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td><td>-0,16</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Intercept variance</td><td>31,13</td><td><strong>0,004</strong></td><td>71,95</td><td><strong>0,015</strong></td><td>9,01</td><td>0,137</td></tr><tr><td>Slope1 variance</td><td>2,83</td><td><strong>0,002</strong></td><td>10,11</td><td><strong>0,002</strong></td><td>0,42</td><td>0,254</td></tr><tr><td>Slope2 variance</td><td>0,11</td><td>0,207</td><td>0,61</td><td><strong>0,001</strong></td><td>0,04</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Intercept/slope1 covariance</td><td>-8,10</td><td><strong>0,006</strong></td><td>-24,38</td><td><strong>0,012</strong></td><td>-1,59</td><td>0,287</td></tr><tr><td>Intercept/slope2 covariance</td><td>-0,02</td><td>0,928</td><td>1,67</td><td>0,136</td><td>-0,29</td><td><strong>0,025</strong></td></tr><tr><td>slope1/slope2 covariance</td><td>-0,21</td><td>0,300</td><td>-1,50</td><td><strong>0,003</strong></td><td>0,00</td><td>0,969</td></tr><tr><td>Cortisol Awak. -> Intercept</td><td>-2,32</td><td>0,119</td><td>-9,41</td><td><strong>0,007</strong></td><td>-0,27</td><td>0,868</td></tr><tr><td>Cortisol Awak. -> Slope1</td><td>0,74</td><td>0,114</td><td>2,31</td><td>0,069</td><td>0,08</td><td>0,852</td></tr><tr><td>Cortisol Awak. -> Slope2</td><td>0,01</td><td>0,907</td><td>0,23</td><td>0,448</td><td>0,00</td><td>0,988</td></tr><tr><td>T1 -> C1</td><td>0,65</td><td>0,216</td><td>0,19</td><td>0,756</td><td>0,19</td><td>0,756</td></tr><tr><td>T2 -> C2</td><td>-0,90</td><td>0,133</td><td>-1,53</td><td><strong>0,008</strong></td><td>-1,53</td><td><strong>0,008</strong></td></tr><tr><td>T3 -> C3</td><td>-0,75</td><td><strong>0,004</strong></td><td>-0,20</td><td>0,214</td><td>-0,20</td><td>0,214</td></tr><tr><td>T4 -> C4</td><td>-0,40</td><td>0,084</td><td>-0,13</td><td>0,270</td><td>-0,13</td><td>0,270</td></tr></tbody></table>

Figure 5.21.: Résultats de la modélisation du cortisol journalier en GMM 2 classes (avec covariables). Crédit Chaumette *et al.* (2016).

On remarque également qu'il n'est pas possible de conclure quant à la différence (non significative) de la pente de la matinée (Slope1) par rapport à zéro dans la classe 1. Les variances des deux pentes sont significativement différentes de zéro pour ce groupe, soulignant l'hétérogénéité des profils de trajectoires qui n'est pas suffisamment expliquée par notre modélisation. On note également que plus le niveau de cortisol est élevé lors de la première mesure, plus la pente de diminution dans la matinée sera élevée (Intercept/Slope1 covariance) et plus la pente est importante dans la matinée et plus la moins la pente sera élevée l'après-midi (slope1/slope2 covariance) pour la classe 1. De manière logique, si le cortisol est pris au réveil, alors son niveau lors de la première mesure sera plus élevé (awak.->Intercept). Enfin, et toujours logiquement, plus le temps de prélèvement est tardif lors de la deuxième mesure par rapport au temps prévu de prélèvement et plus le taux de cortisol sera bas.

Ces résultats peuvent paraître logiques et évidents compte-tenu des connaissances dont nous disposons sur l'évolution de la trajectoire du cortisol durant la journée, mais il est intéressant ici de remarquer que cette évolution est bien "capturée" ou "retranscrite" par notre modélisation. Par ailleurs, elle permet également de distinguer deux formes de trajectoires différentes. Une des questions de recherche qui peut se poser est de savoir si la classe de trajectoire (variable latente catégorielle) peut "prédire" ou "expliquer" une variable "distale" telle qu'une future transition vers un premier épisode psychotique.
Validation d'outils cliniques

Ayant l'opportunité de travailler auprès du Centre d'Évaluation des Adolescents et Jeunes Adultes (CJAAD) dirigé par Marie-Odile Krebs, j'ai pu également être impliqué dans des travaux de "validation" d'outils cliniques plus particulièrement dans le champ de la détection et de l'intervention précoce, notamment des troubles psychotiques (P. McGorry et Nelson, 2016). Nous avons pu travailler à la validation de la version française de l'entretien semi-structuré Comprehensive Assessment of at risk mental state (CAARMS), outil permettant le repérage de symptômes psychotiques atténués et définissant les critères d'état mental à risque (AR) ou de psychose (P) (Krebs, Magaud, et al., 2014).

L'Encéphale (2014) 40, 447-456

L'ENCÉPHALE

Disponible en ligne sur www.sciencedirect.com

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MÉTHODOLOGIE

# Évaluation des états mentaux à risque de transition psychotique : validation de la version française de la CAARMS

Assessment of mental states at risk of psychotic transition: Validation of the French version of the CAARMS

M.-O. Krebs<sup>a,*,b</sup>, E. Magaud<sup>a,b</sup>, D. Willard<sup>a,b</sup>, C. Elkhazen<sup>a,b</sup>, F. Chauchot<sup>a</sup>, A. Gut<sup>a</sup>, Y. Morvan<sup>a,b</sup>, M.-C. Bourdel<sup>b</sup>, M. Kazes<sup>a,b</sup>

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

CrossMark

Figure 5.22.: Validation de CAARMS, un entretien semi-structuré pour évaluer le risque de transition psychotique. Crédit Krebs et al. (2014).

Dans la suite, j'ai pu participer à des travaux sur un auto-questionnaire d'évaluation des prodromes dans le cadre de la détection précoce du risque de transition psychotique (Lejuste et al., 2021).
Article de recherche

# Validation d'une version française du 16-items Prodromal Questionnaire (fPQ16) chez des adolescents et jeunes adultes consultant en psychiatrie

## Validation of a French version of the 16-item Prodromal Questionnaire (fPQ16) in adolescents and young adults seeking help

F. Lejuste<sup>a</sup>, L. Pedron<sup>a</sup>, E. Bonnard<sup>a,b</sup>, M. Urban<sup>a</sup>, Y. Morvan<sup>b,c</sup>, S. Urben<sup>d</sup>, R. Gaillard<sup>a</sup>, P. Conus<sup>e</sup>, M.-O. Krebs<sup>a,*,b</sup>

Figure 5.23.: Validation du PQ16, un auto-questionnaire pour évaluer le risque de transition psychotique. Crédit Lejuste et al. (2021).
# Remédiation, psychoéducation et éducation thérapeutique

## La remédiation cognitive et réhabilitation psychosociale

En tant que psychologue, clinicien-chercheur, j'ai pu travailler également en étroite relation avec un autre service, le Centre Référent en Remédiation Cognitive et Réhabilitation Psychosociale d'Île-de-France (C3RP) dirigé par Isabelle Amado. J'ai pu y être formé à différents programmes de remédiation cognitive (CRT, RECOS & NEAR) ainsi qu'à un programme de prise en charge de TCC en groupe des troubles psychotiques (Tania Lecomte) et ai suivi le DU de Remédiation Cognitive dirigé par Nicolas Franck. J'ai également aidé en tant que conseiller scientifique à la Fondation Pierre Deniker au développement de l'Association Francophone de Remédiation Cognitive (AFRC).

La démarche extrêmement intéressante de ce service est d'utiliser une "porte d'entrée" cognitive davantage que celle de catégories diagnostiques. Du point de vue de l'organisation des soins et de "l'identification" de la sévérité des difficultés à prendre en charge, cette démarche ne peut complètement effacer une perspective catégorielle qui utilise notamment la sévérité des troubles comme indicateur seuil de décision d'hospitalisation et/ou d'intervention (Kendell et Jablensky, 2003). Toutefois, et justement en se fondant "sur cette porte d'entrée cognitive", la prise en charge s'opérationnalise de manière plus transnosographique ou transdiagnostique. Elle se focalise sur les difficultés cognitives et leurs retentissements sur le fonctionnement quotidien ainsi que sur le projet de vie du patient dans une perspective dite "de rétablissement" (Paul Henry Lysaker et al., 2018). De la même manière, les stratégies d'intervention se veulent modulaires en incluant différents types d'interventions (psychothérapeutiques et psychosociales) coordonnées autour du projet dit de "réhabilitation". Ainsi, des perspectives de prises en charges "neurocognitives et de la cognition sociale" se coordonnent avec des prises en charge en TCC, en éducation thérapeutique du patient (ETP) ou psychoéducation ainsi que de l'entretien motivationnel (EM) jusqu'à de l'activité physique adaptée (APA) (Amado et al., 2020; Moualla et al., 2018; Pillet et al., 2015; Venet-Kelma et al., 2023). Cette perspective est décrite dans la figure ci-dessous.
5. Synthèse des travaux de recherche

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>Fig. 1. Le modèle Tremplin (I. Amado).</figcaption></figure>

Figure 5.24.: Le modèle Tremplin du C3RP. Crédit Moualla et al. (2018).

Nous avons, avec l'équipe du C3RP, travaillé à suivre le développement de ce type d'infrastructure en Île-de-France comme présenté ci-dessous (Moualla *et al.*, 2018).
5. Synthèse des travaux de recherche

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Fig. 2. Cartographie Île-de-France.</figcaption></figure>

Figure 5.25.: Le développement de la remédiation cognitive et réhabilitation psychosociale en Île-de-France. Crédit Moualla et al. (2018).

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Fig. 3. Implémentation des plateformes intersectorielles de Réhabilitation en IDF.</figcaption></figure>

Figure 5.26.: Le développement des structures de type C3RP en Île-de-France. Crédit Moualla et al. (2018).
5. Synthèse des travaux de recherche

Afin d'illustrer la perspective du C3RP, nous présenterons les travaux d'évaluation rétrospective de l'ensemble des personnes prises en charge par cette structure depuis sa création en 2009 soit de deux jusqu'à neuf années après la prise en charge (Amado et al., 2020) comme décrit dans la figure ci-dessous.

<table><caption>**TABLE 2** | Number of participants invited to fulfill the survey in reference to the starting year of cognitive remediation, completion and non-completion rates.</caption><thead><tr><th>Cognitive Remediation</th><th>Survey Invitations 2017-2018</th><th>Drop-out Cognitive Remediation</th><th>Completed Cognitive Remediation</th><th>Survey Reponses*</th></tr><tr><th>Starting year</th><th>N</th><th>n (%)</th><th>n (%)</th><th>n (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>2009</td><td>16</td><td>5 (31.3)</td><td>11 (68.7)</td><td>6 (37.5)</td></tr><tr><td>2010</td><td>16</td><td>2 (12.5)</td><td>14 (87.5)</td><td>10 (62.5)</td></tr><tr><td>2011</td><td>8</td><td>4 (50.0)</td><td>4 (50.0)</td><td>2 (25.0)</td></tr><tr><td>2012</td><td>14</td><td>4 (28.6)</td><td>10 (71.4)</td><td>8 (57.1)</td></tr><tr><td>2013</td><td>21</td><td>8 (38.1)</td><td>13 (61.9)</td><td>11 (52.4)</td></tr><tr><td>2014</td><td>22</td><td>3 (13.6)</td><td>19 (86.4)</td><td>12 (54.5)</td></tr><tr><td>2015</td><td>32</td><td>14 (43.8)</td><td>18 (56.2)</td><td>14 (66.7)</td></tr><tr><td>2016</td><td>3</td><td>0 (0.0)</td><td>3 (100.0)</td><td>3 (100.0)</td></tr><tr><td>Total</td><td>131</td><td>40 (30.5)</td><td>92 (70.2)</td><td>66 (50.4)</td></tr></tbody></table>

Figure 5.27.: Évaluation de l'activité du C3RP. Crédit Amado et al. (2020).

La complémentarité des approches de prise en charge au C3RP est illustrée par la figure suivante qui décrit les programmes qui ont été suivis par les patients.

<footnote>*All respondents completed their cognitive remediation program.</footnote>
5. Synthèse des travaux de recherche

<table><caption>**TABLE 3B** | Panel of programs delivered in the CR center, number of patients who participated to these programs in single or combined course, and who experienced other psychosocial therapies.</caption><thead><tr><th>Cognitive Remediation Programs</th><th>Reference</th><th>Principal method</th><th>n (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Remédiation Cognitive dans la schizophrénie (RECOS)</td><td>(25)</td><td>Neurocognition (Individual computer/ paper/pencil)</td><td>31 (47.0)</td></tr><tr><td>Cognitive Remediation Therapy (CRT)</td><td>(27)</td><td>Neurocognition (Individual paper/pencil)</td><td>28 (42.4)</td></tr><tr><td>Neuropsychological Educational Approach for Cognitive Remediation (NEAR)</td><td>(31)</td><td>Neurocognition (Group computer/ bridging group)</td><td>8 (12.1)</td></tr><tr><td>Social Cognition Interaction Training (SCIT)</td><td>(29)</td><td>Social Cognition (Group)</td><td>5 (7.6)</td></tr><tr><td>Jeu Mathurin (JM)</td><td>(17)</td><td>Neurocognition (Group Virtual Reality)</td><td>3 (4.6)</td></tr><tr><td>Remédiation of Theory Of Mind (TOM-REMED)</td><td>(30)</td><td>Social Cognition (Group)</td><td>1 (1.5)</td></tr><tr><td><strong>Group format</strong></td><td></td><td></td><td><strong>13 (19.7)</strong></td></tr><tr><td><strong>Social cognition target</strong></td><td></td><td></td><td><strong>6 (9.1)</strong></td></tr><tr><td><strong>Single & combination</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Single</strong></td><td></td><td><strong>NC</strong></td><td><strong>58 (87.9)</strong></td></tr><tr><td>RECOS</td><td>(25)</td><td>NC</td><td>27 (40.9)</td></tr><tr><td>CRT</td><td>(27)</td><td>NC</td><td>25 (37.9)</td></tr><tr><td>NEAR</td><td>(31)</td><td>NC</td><td>6 (9.1)</td></tr><tr><td>JM</td><td>(17)</td><td>NC</td><td>1 (1.5)</td></tr><tr><td><strong>Combination</strong></td><td></td><td></td><td><strong>7 (10.6)</strong></td></tr><tr><td>CRT + RECOS</td><td>(25, 27)</td><td>NC + NC</td><td>1 (1.5)</td></tr><tr><td>RECOS + SCIT</td><td>(25, 29)</td><td>NC + SC</td><td>1 (1.5)</td></tr><tr><td>CRT + TOM-REMED</td><td>(27, 30)</td><td>NC + SC</td><td>1 (1.5)</td></tr><tr><td>NEAR + SCIT</td><td>(29, 31)</td><td>NC + SC</td><td>2 (3.0)</td></tr><tr><td>JM + RECOS + SCIT</td><td>(17, 25, 29)</td><td>NC + NC + SC</td><td>2 (3.0)</td></tr><tr><td><strong>Psychosocial therapies</strong></td><td></td><td></td><td><strong>25 (37.9)</strong></td></tr><tr><td>CBT</td><td>(35)</td><td></td><td>16 (24.2)</td></tr><tr><td>Patient Psycho-Education</td><td>(33, 34)</td><td></td><td>11 (16.7)</td></tr><tr><td>Family Psycho-Education</td><td>(32)</td><td></td><td>8 (12.1)</td></tr><tr><td>Adapted Physical Training</td><td>(36)</td><td></td><td>7 (10.6)</td></tr></tbody></table>

Figure 5.28.: Prise en charge au C3RP. Crédit Amado et al. (2020).

Nous avons évalué quantitativement différentes variables d’intérêts principales (“outcome”) tels que
5. Synthèse des travaux de recherche

l'insertion professionnelle ou la reprise d'étude, le fait de vivre dans un logement indépendant et enfin la pratique d'activités de loisirs (lecture) et d'activité physique.

<table><caption>**TABLE 4** | Type of outcome (work, studies, housing, leisure and physical activity) listed at T1 and T2.</caption><thead><tr><th>Type of outcomes</th><th>At T1 n (%)</th><th>Since T2 in 2017-2018 n (%)</th><th>p value*</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Professional activity (all types of jobs)</strong></td><td>19 (27.3)</td><td>39 (57.6)</td><td>&lt;0.001</td></tr><tr><td>Open jobs</td><td>13 (19.7)</td><td>24 (36.4)</td><td>0.007</td></tr><tr><td><strong>Users performing studies (all type of studies)</strong></td><td>12 (18.2)</td><td>20 (30.3)</td><td>0.033</td></tr><tr><td>Users performing open studies</td><td>8 (12.1)</td><td>17 (25.8)</td><td>0.013</td></tr><tr><td>Living situation (Independent Housing)</td><td>21 (31.8)</td><td>41 (62.1)</td><td>0.066</td></tr><tr><td>Leisure (Reading)</td><td>9 (13.6)</td><td>28 (42.4)</td><td>0.002</td></tr><tr><td>Physical activity</td><td>12 (18.2)</td><td>34 (51.5)</td><td>0.033</td></tr></tbody></table>

Figure 5.29.: Variables d'intérêts principales suite à la prise en charge au C3RP. Crédit Amado et al. (2020).

Enfin, dans une perspective dite de “méthodologie mixte”, nous avons utilisé l’Entretien Narratif d’Évaluation des Interventions (ENEI)<fnref n="14" /> (Hasson-Ohayon et al., 2006; Levy-Frank et al., 2012).

<table><caption>**TABLE 6** | Global evaluation and lexicometric analysis of the narrative feeling written by the participants (n = 52).</caption><thead><tr><th>Class</th><th>Main Topic</th><th>Most Prominent words</th><th>Most illustrative Verbatim</th></tr></thead><tbody><tr><td>Class 1<br>(41%)</td><td>Incidence on the functioning of thought</td><td>thought; follow; feel; daily; test; organize; help</td><td>Cognitive Remediation (CR) is a good help mainly to drive thought disorders<br>This allows the development of attentive listening, of an active listening, an acute sense of observation, to establish a real dialog, to listen to the speaker and to the therapists; Also, it requires a constant effort to express correctly and clearly your thought.<br>Acts on automatic thoughts, jumping to conclusions and recognize emotions of others.<br>Clarity of thought as well as acuity for the selection of the terms and a refined spirit.</td></tr><tr><td>Class 2<br>(30%)</td><td>Incidence on concentration and memory with an impact on self confidence</td><td>cognitive; task; concentration; enable; method; remediation; improvement</td><td>CR was a real benefit, it allowed not only to work on my memory and concentration in a targeted way but also it gave me hope and confidence in abilities I thought were lost.<br>The impact of CR for me are: rapidity to retrieve information, increase of concentration abilities, better memory, more fluent to speak, and more self-confidence<br>CR brought many positive elements, it allowed to think to other things than making effort to be concentrated, less violent impulse, more self-confidence and a better quality in relationships.<br>[recommend] to those who lost confidence in their abilities, or have difficulties in their studies consecutively to health problems or treatments effects</td></tr><tr><td>Class 3<br>(29%)</td><td>Incidence on studies and work</td><td>return; therapist; world; a follow-up;</td><td>I successfully returned studying and entered the professional world, and I think I cannot do better.<br>I have been able to return to studies in a library and<br>I am able to read books, because it's stimulating and it's a booster to make intellectual progress.</td></tr></tbody></table>

Figure 5.30.: Évaluation qualitative des effets de la remédiation cognitive au C3RP. Crédit Amado et al. (2020).

<footnote>*McNemar Chi-square test.</footnote>

<footnote n="14">¹⁴Traduit et adapté au cadre de la remédiation cognitive.</footnote>
5. Synthèse des travaux de recherche

La perspective “cognition sociale” a également fait partie d’un travail en collaboration avec Chrystel Besche-Richard et d’autres collègues au sein du laboratoire C2S (cognition santé société) (Terrien et al., 2014).
# Psychoéducation et éducation thérapeutique

## Le programme ProFamille

Un programme de psychoéducation d'orientation TCC à destination des familles et des proches de personnes présentant des troubles psychotiques (ProFamille) a été mis en place au C3RP dès 2009 avec Dominique Willard. J'ai eu la chance de participer à l'implantation et au développement du programme en Île-de-France à ses côtés (D. Willard et al., 2012; Dominique Willard et al., 2020).

LE QUOTIDIEN
DU MEDECIN .fr

ProFamille

## Un programme psychoéducatif

Fondé sur une approche cognitivo-comportementale cherchant à modifier les comportements, les cognitions et le niveau émotionnel des familles, le programme ProFamille a pour objectif d'amener progressivement le patient et sa famille d'un sentiment d'impuissance et d'une position de passivité ou de révolte à une position de collaboration active à travers une vision réaliste de la maladie.

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PAR DOMINIQUE WILLARD (a), YANNICK MORVAN (a, d), OLIVIER CANCEIL (b), CLAIRE CALMEJANE (c), AMIRA DAMMAK (a), YANN HODÉ (e), MARIE-ODILE KREBS (a), JEAN-PIERRE OLIÉ (a).

LES DIFFICULTÉS et les souffrances des familles confrontées à une pathologie mentale dont un de leurs proches souffre sont un phénomène connu de tous les soignants mais qui fait aujourd'hui l'objet d'une attention toute particulière. En effet, ces difficultés avec lesquelles ils vivent au quotidien peuvent représenter un poids

important pour les familles dans la mesure où ils en subissent des conséquences directes et indirectes. Ces dernières peuvent être de natures diverses, tant somatiques que psychologiques, mais également sociales et financières (1). En conséquence, les aidants au sein des familles peuvent connaître une altération de leur qualité de vie (2), mais également souffrir de dépression (3).

Figure 5.31.: Le programme Profamille, développement en Île-de-France. Crédit Willard *et al*. (2012).

Une de mes activités consiste à aider à évaluer les effets du programme d'un point de vue quantitatif (E. Valladier et al., 2018) et qualitatif (Pinto et al., 2017). Des travaux en cours et en projets concernant l'évaluation du programme ProFamille seront présentés dans la partie Perspectives (voir Chapitre 10).
Article de recherche

# La dépression chez les proches de patients souffrant de schizophrénie : effets longitudinaux sur 8 mois du programme ProFamille

Depression in relatives of patients with schizophrenia: 8-month longitudinal outcome of ProFamille Program

E. Valladier<sup>a,b,*</sup>, D. Willard<sup>c</sup>, L. Romo<sup>a,d</sup>, Y. Hodé<sup>e</sup>, Y. Morvan<sup>a,f</sup>

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Figure 5.32.: Évaluation des effets de Profamille sur 8 mois. Crédit Valladier et al. (2018).

## Le programme PEERS et le programme ETP PSY Rare

Le programme PEERS est un programme de psychoéducation et d'entraînement aux "habiletés sociales" à destination des adolescents atteints de maladies rares et de leurs parents. Mon rôle consiste à aider à la traduction et au développement de ce programme en France et de contribuer à son évaluation. Ce travail est réalisé en collaboration avec l'Institut Imagine et l'Hôpital Necker ainsi que le Centre Référent Maladies Rares (CRMR) de l'Hôpital Sainte-Anne (GHU Paris Neurosciences). Les collègues psychologue et neuropsychologue impliquées sont respectivement Evandélia Valladier et Charlotte Danset-Alexandre avec les collègues médecins Marlène Rio et Boris Chaumette.

Le programme ETP PSY Rare est un programme dit d'Éducation Thérapeutique du Patient (ETP) à destination des jeunes adultes porteurs d'une maladie génétique et souffrant de troubles neurodéveloppementaux et psychiatriques ainsi que de leurs parents. Ce programme d'orientation TCC vise à développer des compétences de régulation émotionnelle et plus particulièrement de l'anxiété dans le cadre des troubles et de leurs conséquences sur le fonctionnement. Mon rôle consiste également à aider à développer ce programme et participer à son évaluation. Il est actuellement mis en place au sein du CRMIR et du Pôle PEPIT (Pôle hospitalo-universitaire d'Évaluation Prévention et Innovation Thérapeutique) de l'Hôpital Sainte-Anne (GHU Paris Neurosciences). Les collègues psychologue et neuropsychologue impliquées sont respectivement Evandéllia Valladier et Charlotte Danset-Alexandre avec les collègues psychiatres Marie-Odile Krebs et Boris Chaumette.
Réflexions sur les prises en charges, les mesures et les théories

Dès le début de mes travaux de recherches, la question de la mesure des phénomènes cliniques, mais également celle de la prise en charge étaient présentes. Elle ne se traduit pas uniquement par des questions évaluatives, mais aussi par la mise en place de dispositifs (Carré et al., 2021). À l'image de ceux que nous avons mis en place avec Dominique Monchablon (dès 2009 également), d'abord en service de santé étudiant (médecine préventive universitaire) dans une démarche de destigmatisation, de prévention et d'intervention précoce (Louis et al., 2014, 2015) ; puis avec la mise en place (dès 2013) d'une ligne téléphonique (encore active à ce jour) réservée aux professionnels de l'Académie de Paris faisant face à une situation d'un élève en souffrance psychologique ou psychiatrique (Oppetit et al., 2018). Cette réflexion s'est également traduite au travers des actions de promotion du développement de la remédiation cognitive et de la réhabilitation psychosociale ainsi que du développement du programme ProFamille en Île-de-France.

L'Encéphale 44 (2018) 232-238

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ELSEVIER

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EM|consulte

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Article de recherche

Détection précoce des troubles psychiques en milieu scolaire :
le dispositif Fil Harmonie

Early detection of mental health disorders at school: The Fil Harmonie pilot program

A. Oppetit<sup>a,b</sup>, C. Brébant<sup>c</sup>, D. Monchablon<sup>c</sup>, J. Bourgin<sup>a,b</sup>, R. Gaillard<sup>a,b</sup>, J.-P. Olié<sup>a,b</sup>, M.-O. Krebs<sup>a,b</sup>, Y. Morvan<sup>b,d,*</sup>

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Figure 5.33.: Le dispositif FilHarmonie sur l'Académie de Paris. Crédit Oppetit et al. (2018).

Enfin, plus récemment avec Dominique Monchablon et la Fondation Santé des Étudiants de France (FSEF), nous avons formalisé la rédaction d'un cahier des charges technique dans le cadre d'une perspective d'utilisation des outils numériques pour la santé mentale étudiante. Ce cahier des charges a été mis à disposition en licence ouverte sur OSF (Yannick Morvan, 2020a). Toujours dans ce domaine, dans le travail de thèse de Quentin Facon-Barillot, que je co-encadre avec Lucia Romo, nous évaluons (de manière exploratoire) une application smartphone de psychoéducation ACT auprès d'un public étudiant à l'aide d'évaluations écologiques momentanées (EMA) et de modélisations en réseaux
5. Synthèse des travaux de recherche

temporels (voir Chapitre 10). Également avec Laurence Kern et Isabelle Amado, nous avons initié un essai-contrôlé randomisé multicentrique pour évaluer les effets de l’activité physique adaptée (APA) auprès de patients pris en charge dans des structures telles que le C3RP (Venet-Kelma et al., 2023). Un autre projet de ce type est également en cours avec Laurence Kern et Natalie Godart dans le cadre de la prise en charge des troubles des conduites alimentaires de type anorexie (Kern et al., 2020).

Nous avons déjà évoqué les questions de mesures dans cette synthèse, toutefois les réflexions autour de cette question sont poussées plus avant dans la partie perspective (voir Chapitre 9, Chapitre 10 et Chapitre 11). Ce qui est important dans la démarche que j’essaie d’adopter c’est de ne pas me départir de la complexité des questions de mesures vis-à-vis de l’évaluation d’un phénomène, et ce d’autant plus lorsqu’il s’agit d’éclairer les politiques publiques. Ces aspects ont été notamment synthétisés dans les deux articles intitulés *Santé psychique, mal-être, dépression et anxiété des étudiants: des chiffres et des humains ?* (Yannick Morvan, Frajerman, et al., 2019) et *La santé mentale des étudiants : mieux prendre la mesure et considérer les enjeux* (Yannick Morvan et Frajerman, 2021).

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« Georges peut te dire un tas de conneries, et ça n'a pas d'importance. Ce qui compte c'est parler. C'est être avec un autre. Voilà tout. » Steinbeck (1937). Des souris et des hommes.

Figure 5.34.: Questionner les chiffres. Crédit Morvan et al. (2019).
Perspectives/Opinion

# La santé mentale des étudiants : mieux prendre la mesure et considérer les enjeux

## Student's mental health: better measurement and considereration of the challenges

Y. Morvan<sup>a,b,*</sup>, A. Frajerman<sup>c,d</sup>

Figure 5.35.: Mieux prendre la mesure. Crédit Morvan & Frajerman (2021).

La capacité à prendre du recul sur nos mesures, nos concepts et nos théories remonte au travail mené avec Xavier Briffault sur les campagnes d'information sur la dépression. À l'occasion de la première campagne nationale d'information sur la dépression menée en France auprès du grand public en octobre 2007, nous avions entamé un travail de réflexion sur le contenu des différentes campagnes nationales de ce type qui avait été menée depuis une vingtaine d'années dans plusieurs autres pays (Briffault, Morvan et Roscoët, 2010). Nous évoquions déjà dans ce travail les différents modèles théoriques implicites véhiculés par ces campagnes comme potentiellement génératrices de tensions entre les différents acteurs en fonction des conceptions qu'ils ont de "cet objet complexe qu'est la santé mentale". Nous y évoquions également, d'autre part, la difficulté d'articulation entre des aspects "nomothétiques" et "idiographiques". Cette question sera également poussée plus avant dans la partie Perspectives (voir Chapitre 9, Chapitre 10 et Chapitre 11).
L'ENCÉPHALE

Disponible en ligne sur www.sciencedirect.com

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

ScienceDirect

journal homepage: www.em-consulte.com/produit/ENCEP

MISE AU POINT

# Les campagnes nationales d'information sur la dépression. Une anthropologie biopsychosociale ?

*National information campaigns on depression. A biopsychosocial anthropology?*

X. Briffault<sup>a,*,b</sup>, Y. Morvan<sup>c</sup>, E. du Roscoët<sup>d</sup>

Figure 5.36.: Les campagnes nationales d'information sur la dépression. Crédit Briffault et al. (2010).

J'ai également eu la chance de participer à cette réflexion sur les construits théoriques et les mesures qui en découlent (ou l'inverse) avec Astrid Chevance autour du concept de douleur morale<fnref n="15" />. Dans ce travail nous avons pu mettre en évidence la très faible similarité des outils de mesures et donc une difficulté importante quant à la capacité à appréhender le construit théorique sous-jacent. En effet, cet état de fait constitue un problème majeur dans la capacité itérative à ce que les mesures renseignent les théories qui renseignent ensuite les mesures. Ce point sera également poussé plus avant dans la partie Perspectives (voir Chapitre 11).

<footnote n="15">¹⁵On recommandera l'excellent Tweet d'Eiko Fried qui résume ce travail.</footnote>
5. Synthèse des travaux de recherche

Systematic review

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>**Figure 1** Content overlap of the different measures of mental pain. Each grey concentric circle represents a measurement tool (from outer circle to inner circle: Orbach and Mikulincer Mental Pain Scale (OMMPS), Psychological Pain Assessment Scale (PPAS), Tolerance of Mental Pain Scale (TMPS), Psychache Pain Scale (PPS), Three-Dimensional Psychological Pain Scale (TDPPS), Mental Pain Questionnaire (MPQ), Psychache Scale (PAS), Mee-Bunney Psychological Assessment Pain Scale (MBPPS), Physical and Psychological Pain Visual Analogue Scale (PPP-VAS) and Unbearable Psychache Scale (UP3)). The qualitative content analysis of the 112 items of the 10 measures retrieved 35 domains. A coloured dot on a grey concentric circle means that the domain is measured by the corresponding scale. For instance, 'anxiety' is measured by the PPP-VAS and the PPS. The 35 domains are presented anticlockwise around the circle, from the most frequently measured (seven measures assess pain intensity) to the least often measured (one measure assesses anger).</figcaption></figure>

Figure 5.37.: Les mesures de la douleur morale. Crédit Charvet et al. (2022).

Enfin, j'ai eu le grand plaisir d'écrire un éditorial avec Eiko Fried et Astrid Chevance au sujet de la
*modélisation en réseau de la psychopathologie : des espoirs et des défis*. Notre conclusion soulignait
l'intérêt des approches en réseau afin de modéliser la psychopathologie comme un système complexe
avec des composants bio-psycho-sociaux en interaction à condition de rester prudent vis-à-vis des infé-
rences que nous tirons à partir des données dont nous disposons. Les perspectives de cette Habilitation
à Diriger des Recherches (voir Chapitre 9, Chapitre 10 et Chapitre 11) seront justement focalisées sur
ces questions.
5. Synthèse des travaux de recherche

L'Encéphale 46 (2020) 1-2

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

Disponible en ligne sur
**ScienceDirect**
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Editorial

Network modeling in psychopathology: Hopes and challenges☆

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Figure 5.38.: Modélisation en réseau de la psychopathologie. Crédit Morvan et al. (2020).
partie III.

Perspectives
"Du savoir individuel, passons à celui qui unit une communauté: université [...] Cette arborescence évolue en temps réel puisque chacun, ne cessant de s'informer, fait fluctuer son expertise, l'améliore, bifurque enfin selon qu'il change son point de vue, accélère sa formation, oublie ou découvre. [...] Cet équilibre sur lequel se fondent encore bien des calculs d'économistes, cette équité recherchée par la sagesse, ces transformations symétriques rendent impossible quelque création nouvelle: jeux à somme nulle. Or si, en enseignant, vous donnez un théorème ou un poème, ô miracle, vous les conservez; mieux, de les expliquer, ils croissent et s'améliorent en votre tête. De cet écart géant à l'équilibre naît un mouvement perpétuel, impossible dans aucun autre échange. Initiatrice et productrice des cultures et des sciences, cette surabondance crée, entre nous, de la gratuité: cette pierre a plus de prix que l'or. La pensée foisonne. Voyez-la grandir sur l'arbre. Elle invente, ma parole !"

Extrait de *Le gaucher boiteux : puissance de la pensée de Serres* (2017, pp. 145-146).
# 6. Pédagogiques

Une partie de l'évaluation de mes enseignements et notamment la partie qualitative a permis de dégager différents axes pédagogiques<fnref n="1" />. Il s'agit, par-delà les indicateurs, de proposer ici un éclairage narratif de mes perspectives d'enseignements et de transmissions en tant qu'enseignant-chercheur. Cet éclairage est plus particulièrement focalisé sur les enseignements de Master et de Doctorat en psychologie.

## Transmettre la science ouverte

Cet éclairage est le résultat d'une sollicitation pour évoquer la place de la science ouverte<fnref n="2" /> en psychologie clinique, ce qui m'a permis de formaliser par écrit une partie de ce qui était sous-jacent à la construction de mes cours<fnref n="3" />. Il s'agit également d'être en cohérence avec ce que je pense important pour ce champ disciplinaire et, pour reprendre l'expression anglaise, "to put my money where my mouth is"<fnref n="4" /> (voir le Tweet de Lakens).

<footnote n="1">¹Voir Chapitre 2.</footnote>

<footnote n="2">²On se méfiera toutefois du terme de science ouverte qui est un terme “slogan” ou “fourre-tout” regroupant divers aspects. On se référera à l’excellent billet de blog de Tal Yarkoni intitulé “I hate open science” à ce sujet.</footnote>

<footnote n="3">³Je remercie au passage mon collègue en psychologie sociale à l'Université Paris Nanterre Jean-Baptiste Legal qui m'a sollicité en mars 2023 pour illustrer la place de la science ouverte en psychologie clinique, écrit qui a également toute sa place ici ; ainsi que deux anciens étudiants, Quentin Facon-Barillot et Laurent Cruchet, qui ont eu la gentillesse de me faire des retours sur une première version du texte.</footnote>

<footnote n="4">⁴Voir également le Chapitre 7. Je suis actif sur OSF et GitHub depuis 2018.</footnote>
<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>Figure 6.1.: Putting Your Money Where Your Mouth Is. Crédit Steve Lindsay cité par Daniel Lakens.</figcaption></figure>

Il s’agit ici d’être activement engagé dans l’évolution et la dissémination des pratiques de science ouverte auprès des collègues et des étudiants. Ces enjeux sont, fort heureusement, de plus en plus reconnus au niveau de la psychologie. C’est, notamment, ce dont témoigne l’engagement des institutions européennes à ce sujet, mais elles doivent cependant pouvoir s’incarner concrètement et au plus tôt dans nos enseignements (Cristea, 2022; O. S. Kowalczyk et al., 2022; Leising et al., 2022; « Support Europe’s Bold Vision for Responsible Research Assessment », 2022).

“Les jeunes chercheurs et les étudiants en master doivent être formés aux pratiques de
## 6. Pédagogiques

> la science ouverte afin d'en faire un comportement par défaut, et dans de nombreux programmes de psychologie, c'est ce qui se passe actuellement. La reproductibilité, en particulier, est considérée comme un élément vital. Je constate un changement de perspective et de formation à tous les niveaux, y compris au niveau du premier cycle et des études supérieures. La jeune génération est très favorable à la science ouverte. En psychologie, les projets de réplication deviennent la norme en tant que projets étudiants. Beaucoup de choses se passent en termes de formation dans cet espace et j'ai bon espoir que cette nouvelle direction soit la bonne.”

Extrait de *Comment la psychologie aborde la science ouverte. Principes et pratiques de Ioana Cristea* (2022).

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>Figure 6.2.: Place de la transparence et la reproductibilité dans la formation. Crédit Lakens.</figcaption></figure>

## Crise et révolution de crédibilité

En effet, la crise de reproductibilité/réplicabilité, qui a touché la psychologie il y a plus d'une décennie maintenant, a été un tournant majeur pour que notre discipline puisse entamer sa “révolution de crédibilité” (voir par exemple les modes de changement présentés dans la figure 1 de l'article de Korbmacher et al. (2023), librement accessible sur MetaArXiv). Compte-tenu de leur importance, il convient d'expliciter brièvement les termes de reproductibilité et de réplicabilité. La reproductibilité renvoie à la capacité de reproduire ou de retrouver les mêmes résultats qu'un chercheur à partir de ses données initiales (et de son code d'analyse). La réplicabilité renvoie à la capacité à retrouver les mêmes résultats avec un matériel “identique” (par exemple les mêmes questionnaires ou échelles de
## 6. Pédagogiques

mesures, lorsque cela est possible) mais dans un contexte temporel et spatial différent (à une autre période, dans une autre ville, région ou pays par exemple). Dans le cadre d'une étude de réplication, cela peut parfois être réalisé avec une population similaire (lorsque cela est possible) ou différente s'il s'agit de tester la possibilité que les résultats observés se généralisent (par exemple d'une population étudiante en psychologie à une population de jeunes travailleurs).

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>**Fig. 1** Modes of change towards scientific credibility. This figure presents an overview of the three modes of change proposed in this article: structural change is often evoked at the institutional level and expressed by new norms and rules; procedural change refers to behaviours and sets of commonly used practices in the research process; community change encompasses how work and collaboration within the scientific community evolves.</figcaption></figure>

Figure 6.3.: Modes de changements pour une crédibilité scientifique. Crédit Korbmacher *et al.* (2023)

Il convient, comme autre préalable, de préciser que mon propos illustre ici cette question dans mes
## 6. Pédagogiques

enseignements à partir d'un point de vue personnel et donc, nécessairement, soumis à ses propres biais. Ce témoignage subjectif, n'a pas volonté d'exhaustivité ou de preuve, mais simplement de témoigner de certains a priori qui demeurent cependant tant dans le domaine de l'enseignement, de la formation à la recherche que du recrutement des futurs enseignants-chercheurs en psychologie clinique ou encore dans l'évaluation de ces derniers.

### Lutter contre les a priori et éveiller la réflexion

Une des premières choses qui interroge lorsque l'on aborde la crise de reproductibilité/réplicabilité dans le champ de la psychologie clinique est tout d'abord l'impression que cette dernière ne serait pas concernée. Un premier a priori qui peut ressortir du dialogue avec des étudiants ou des collègues serait de considérer que, puisque nos données dépendent de patients et concernent le soin, nous en serions protégés. Ainsi, de nature "plus conversationnelle", elles seraient "plus solides/fiables" ou moins soumises aux biais que d'autres disciplines "plus expérimentales". S'en dégagerait ainsi une représentation que la crise que nous avons mentionnée ne soit « cantonnée » qu'aux approches quantitatives voire uniquement à la psychologie sociale ou cognitive (Tackett et al., 2017, 2019; Tackett et Miller, 2019).

En tant qu'enseignant-chercheur à l'université Paris Nanterre, j'ai la chance de pouvoir intervenir au niveau des enseignements de Licence, Master et Doctorat. Ces enseignements sont principalement réalisés au sein de l'équipe pédagogique Psychologie Clinique, Empirique et TCC, qui revendique une approche basée "sur les faits"; champ théorique dans lequel je me situe et me reconnais<fnref n="5" />. Parmi les enseignements que j'ai développés au fil des années, trois enseignements de Master illustrent justement la question de la science ouverte comme voie de progrès en psychologie en général et en clinique et psychopathologie en particulier.

### Les pratiques de recherche et académiques discutables

Le premier est un enseignement en méthodologie de la recherche qui est commun aux étudiants qui suivent un parcours en TCC et en psychanalyse (également ouvert à l'établissement). Ce cours se base

<footnote n="5">⁵Même si j'y accorderais de la prudence et de l'humilité au regard de nos difficultés tant liées à nos théories, nos mesures et nos prises en charge. Le terme de vérisimilitude prend ici, à nouveau, tout son sens.</footnote>
## 6. Pédagogiques

sur l'ouvrage de Chris Chambers (2019) : *les 7 péchés capitaux de la psychologie*. Parmi les objectifs de cet enseignement figurent l'intérêt de présenter :

* la question des biais dans la recherche,

* la flexibilité cachée des chercheurs : de multiples dégrés de libertés dans les choix de codage ou d'analyses pour un même jeu de données Steegen *et al.* (2016).

* la question des erreurs, voire des fraudes,

* mais également certains aspects malsains de la publication scientifique.

Parmi ces aspects, différents problèmes sont évoqués comme la place de :

* l'impact-factor, "publier ou périr",

* les auteurs hyper-prolifiques,

* les pratiques de reviewing et éditoriales discutables,

* les effets de modes ainsi que les pratiques de clan ou de chapelles dans la science,

* les biais systémiques en faveur d'une généralisabilité abusive des résultats de la recherche sur certaines populations et contextes au détriment d'autres<fnref n="6" /> (Ritchie, 2020; Tennant *et al.*, 2017).

Il s'agit également d'envisager leurs potentielles conséquences en termes de fonctionnement du milieu académique, de l'évaluation des chercheurs ainsi que de recrutement ou de promotion de ces derniers.

La conclusion de cet enseignement se fonde sur l'utilisation du chapitre intitulé "rédemption" afin de présenter, dès la première année de Master d'étudiants (M1), les possibilités de réforme qu'offre la science ouverte. Chris Chambers est par ailleurs un acteur connu dans la réforme de la publication scientifique pour son engagement autour du pré-enregistrement des recherches<fnref n="7" />. Les projets de réformes centrées sur la science ouverte dans le monde académique sont maintenant bien connus depuis les déclarations de DORA (« Support Europe's Bold Vision for Responsible Research Assessment », 2022) ou les différents rapports de l'association des universités européenne (Morais *et al.*, 2021) jusqu'à la Commission Européenne (European Commission, 2023).

<footnote n="6">⁶Le fait que la plupart des études publiées dans le monde sont réalisées dans les pays dits "développés" voire aux Etats-Unis et les initiatives de type "Many Labs" ou "PsySciAcc" pour s'assurer de la reproductibilité et de la réplicabilité des résultats sont très encore récentes.</footnote>

<footnote n="7">⁷On pourra, à titre d'exemple, citer la récente décision (avril 2023) des éditeurs de la revue NeuroImage suite à l'augmentation des coûts de publication par l'éditeur Elsevier.</footnote>
## 6. Pédagogiques

# Des conséquences des pratiques discutables sur la clinique

Le second enseignement s'intitule "Actualité de la recherche en psychothérapie" et porte son attention sur l'évaluation de ces dernières ainsi que la compréhension (sur un mode introductif) des techniques de méta-analyses. Il concerne les étudiants Master 2 et dans cet enseignement la question des biais, de mesures ou de méthodes, y demeure centrale<fnref n="8" />. À nouveau, il s'agit d'interroger nos connaissances avec humilité en reconnaissant ce que nous apporte la démarche scientifique sans en cacher ses limites. Là encore, la question de la science ouverte et de la transparence occupe une place importante.

Une des illustrations de l'enseignement est un article de la revue *Science* intitulé *Meta-Analyses Were Supposed to End Scientific Debates. Often, They Only Cause More Controversy* (Vrieze, 2018) qui illustre la difficulté des méta-analyses (sans en rejeter bien évidemment l'intérêt) en pointant un élément intéressant de l'histoire des sciences. En effet, si cet article présente aux étudiants les méta-analyses, il en présente également les fondements et notamment la question initiale de savoir si les TCC étaient plus efficaces ou non que la psychanalyse pour la prise en charge des troubles psychiques. Cette technique statistique a été développée par Glass qui, d'après son expérience personnelle de la psychanalyse, considérait cette approche de soin comme efficace contrairement à Eysenck. Il critiquait ce dernier sur sa méthodologie d'évaluation en considérant qu'il faisait du "cherry-picking" d'études ce qui lui permettait de démontrer, de manière opportuniste, sa croyance initiale.

"The term meta-analysis was coined in 1976 by statistician Gene Glass of the University of Colorado in Boulder, who described it as 'an analysis of analyses.' Glass, who worked in education psychology, had undergone a psychoanalytic treatment and found it to work very well; he was annoyed by critics of psychoanalysis, including Hans Eysenck, a famous psychologist at King's College London, who Glass said was cherry picking studies to show that psychoanalysis wasn't effective, whereas behavior therapy was.

At the time, most literature reviews took a narrative approach; a prominent scientist would walk the reader through their selection of available studies and draw conclusions at the end. Glass introduced the concept of a systematic review, in which the literature is scoured using redefined search and selection criteria. Papers that don't meet those criteria are tossed out; the remaining ones are screened and the key data are extracted. If

<footnote n="8">⁸Voir, par exemple, ici le sujet de cette année 2023-2024.</footnote>
## 6. Pédagogiques

the process yields enough reasonably similar quantitative data, the reviewer can do the actual meta-analysis, a combined analysis in which the studies' effect sizes are weighed.

When Glass did this for studies of psychoanalysis, the result bore out his personal experience of its efficacy. 'All the behavior therapists were outraged and all the Freudians said they knew it all along,' says Glass, now 77 and retired. Eysenck was not impressed; he called meta-analyses 'an exercise in mega-silliness' and 'abuse of research integration'.

Extrait de *Meta-Analyses Were Supposed to End Scientific Debates. Often, They Only Cause More Controversy* de Jop de Vrieze (2018)

Ce point fait directement écho à une des citations de Francis Bacon (de 1620) proposée par Chambers dans son ouvrage : "*The human understanding when it has once adopted an opinion... draws all things else to support and agree with it*".

"C'est à tort en effet qu'on affirme que les sens humains sont la mesure des choses ; bien au contraire, toutes les perceptions, des sens comme de l'esprit, ont proportion à l'homme, non à l'univers. Et l'entendement humain ressemble à un miroir déformant qui, exposé aux rayons des choses, mêle sa propre nature à la nature des choses, qu'il fausse et brouille.

L'entendement humain, en vertu de son caractère propre, est porté à supposer dans les choses plus d'ordre et d'égalité qu'il n'en découvre ; et, bien qu'il y ait dans la nature beaucoup de choses sans concert et sans pareil, cependant l'entendement surajoute des parallèles, des correspondances, des relations qui n'existent pas [...] En outre, même en l'absence de cet engouement et de cette vaine frivolité dont nous venons de parler, c'est une erreur constante et propre à l'entendement humain d'être mis en branle davantage par les affirmatives que par les négatives, alors que, en bonne règle, il devrait se prêter également aux deux. Tout au contraire, lorsqu'il faut établir un axiome vrai, la force de l'instance négative est plus grande.

L'entendement humain, une fois qu'il s'est plu à certaines opinions (parce qu'elles sont reçues et tenues pour vraies ou qu'elles sont agréables), entraîne tout le reste à les appuyer et à les confirmer ; si fortes et nombreuses que soient les instances contraires, il ne les prend pas en compte, les méprise, ou les écarte et les rejette par des distinctions qui conservent intacte l'autorité accordée aux premières conceptions, non sans une présomption grave et funeste [...].
## 6. Pédagogiques

> L'entendement humain n'est pas une lumière sèche : en lui s'infuse la volonté des passions ; ce qui engendre des sciences taillées sur mesure, car ce que l'homme désire être vrai, il le croit de préférence. C'est pourquoi, il rejette les choses difficiles, par impatience dans la recherche ; les choses modérées, parce qu'elles contraignent ses espérances ; les profondeurs de la nature, par superstition ; la lumière de l'expérience, par orgueil et par morgue, de peur de paraître occuper l'esprit à des objets vils et changeants ; les paradoxes à cause de l'opinion du vulgaire. Bref, c'est de mille façons, parfois imperceptibles, que les passions imprègnent et imbibent l'entendement."

Francis Bacon, extrait de *Novum Organum*, traduction par Michel Malherbe et Jean-Marie Pousseur.

On ne pourra s'empêcher de relever une magnifique illustration des biais cognitifs (ici de confirmation) présents dans cet extrait de 1620 mais dont les racines remontent à la philosophie grecque, notamment chez les Stoïciens (Cavanna *et al.*, 2023).

Un des a priori parfois présents chez les étudiants<fnref n="9" /> est la difficulté à comprendre en quoi ces enseignements sont importants, voire essentiels à la formation de futurs psychologues cliniciens dont la mission attendue est celle, avant tout, du soin au patient. Une des réponses se trouve dans l'importance de la démarche scientifique qui, même imparfaite, permet d'orienter les techniques de prise en charge les plus à même d'aider les patients. Sans cette démarche, des théories et des techniques (quel que soient leurs champs théoriques initiaux, TCC, Psychanalyse...) ne peuvent progresser. Elles risquent d'être maintenues dans la pratique clinique ou d'être appliquées de manière inadaptée, entraînant une perte de chance pour les patients ou, pire, des effets indésirables qui ne sont ni identifiés, ni compris et encore moins maîtrisés.

> Cette longue histoire d'apprendre à ne pas nous duper nous-mêmes — d'avoir une intégrité scientifique totale — est, je regrette de le dire, quelque chose que nous n'avons inclus dans aucun cours que je connaisse. Nous espérons juste que vous l'ayez saisi par osmose. Le premier principe est que vous ne devez pas vous duper vous-mêmes — et vous êtes la personne la plus facile à duper. Donc vous devez être très prudent à ce sujet. Après que vous ne vous soyez pas dupés, il est facile de ne pas duper d'autres scientifiques. Il vous suffit après d'être honnête d'une façon conventionnelle. [...] Je ne vous souhaite

<footnote n="9">⁹Dont, parfois, je m'interroge s'il ne serait pas également partagé de manière compréhensible par des collègues qui ne sont pas encore suffisamment sensibilisés à ces questions.</footnote>
## 6. Pédagogiques

> donc qu'une seule chose: la chance de rester dans un monde où vous serez libre de garder
> le type d'intégrité que j'ai décrit, et où vous ne vous sentirez pas forcé de la perdre, par
> besoin de conserver votre place dans la hiérarchie, vos soutiens financiers, ou autres.
> Puissiez-vous avoir cette liberté.”

Extrait (traduit en français par J. Klingbeil) de *La Science “Culte de l'avion cargo” de Richard Feynman* (1998).

# Une réflexion éthique de la démarche scientifique

## Pour la pratique clinique

Cet enjeu de nature éthique et d’intégrité scientifique fait le lien avec un autre enseignement de M2 (en anglais : Research Seminar in Clinical Psychology Science). Même si cet enseignement n’aborde pas aussi directement la question de la science ouverte, il reste en lien avec ces deux enseignements, car il questionne un aspect plus épistémologique de la science. Dans ce cours sont présentées, entre autres choses et en introduction, les idées de Popper, Kuhn, Lakatos et Feyerabend. L’objectif est de questionner en quoi consiste la démarche scientifique, “*Pourquoi nous devons faire confiance aux scientifiques*” ainsi qu’aux résultats de leurs travaux. Cependant, discuter des “résultats” de la recherche implique de s’intéresser aux pratiques de recherches, tant les pratiques plus “positives” comme le mouvement de “science ouverte” que les pratiques plus “négatives” telles que les pratiques de recherches discutables. Une des conséquences est le rapport entre science et société que ces pratiques peuvent impliquer. Il s’agit notamment avec la diffusion par la presse grand public d’être vigilant aux résultats qui n’ont pas tous les mêmes niveaux de qualités ou de preuves et qui ne restituent pas nécessairement le contexte approprié de ces études. Ces questions sont fréquemment soulevées par Frank Ramus sur son blog et illustrées dans le cours par une vidéo humoristique de John Oliver dans son émission *Last Week Tonight* consacrée à la Science.

Une fois ces éléments présentés aux étudiants, l’accent est ensuite mis sur les travaux de Scott Lilienfeld : tant ceux sur l’approche scientifique en psychologie (Lilienfeld, 2010) que ceux sur les résistances à l’adoption de pratiques “evidence-based” (Lilienfeld et al., 2013). Une des citations importantes de ses travaux est pour les étudiants et futurs psychologues cliniciens en charge de patients : “*science is a prescription for humility and a method of ‘arrogance control’*”.
## 6. Pédagogiques

> "Instructors should also expose students to the ubiquitous heuristics and biases (e.g., confirmation bias, hindsight bias, illusory correlation) that can lead even well-trained individuals to either perceive change in its absence, or to misperceive or misterpret change in its presence.

> We especially recommend adopting a historical perspective, in which students learn about the lengthy history of errors in medicine, including psychiatry, that have stemmed from an overreliance on naïve realism and unguided clinical intuition.

> In this way, students can come to see how even intelligent practitioners in previous generations were fooled, and how scientific methods, such as RCTs, allowed scientists to correct previous errors and thereby improve patient care."

> Extraits de *Why many clinical psychologists are resistant to evidence-based practice: Root causes and constructive remedies*, de Lilienfeld et al. (2013, pp. 895-896).

Pour compléter cet enseignement, quelques vidéos des conférences d'Eiko Fried en anglais sont présentées afin de discuter des conséquences cliniques de nos présupposés théoriques et de nos modélisations tant du point de vue de la recherche que de la prise en charge (voir Chapitre 10). En fonction des années deux vidéos parmi quatre sont discutées et les deux autres indiquées aux étudiants.

Ces dernières sont :

* Depression is a problematic phenotype: Studying symptoms over syndromes ;

* Mental health: studying systems instead of syndromes ;

* Measurement matters: why assessment of mental disorders poses a barrier to clinical progress ;

* Theory and measurement crises as obstacles to replicability in Clinical Psychology.

## Pour la compréhension et la mesure des phénomènes cliniques

Le troisième enseignement est une option de Master qui s'intitule "Mesures et statistiques pour psychologue clinicien" dont l'objectif est d'apporter des éclairages, tant théoriques que techniques, à la pratique des tests en psychologie et plus particulièrement à l'aspect psychométrique des analyses factorielles<fnref n="10" />.

<footnote n="10">¹⁰Cet enseignement est réalisé sous R avec un fichier compagnon R-markdown disponible en ligne publiquement sur GitHub.</footnote>
## 6. Pédagogiques

Comment “savons-nous” qu’il y a des dimensions différentes dans la mesure de l’intelligence ou de la personnalité ? Comment les identifions-nous et déterminons leurs nombres ainsi que leurs relations ? Quels sont les a priori théoriques qui les sous-tendent ? Quelles en sont leurs limites, tant dans leur pouvoir explicatif que prédictif, ainsi que leurs présupposés (par exemple, la simple question de l’invariance de mesure ou le fait de présupposer qu’une échelle d’évaluation soit stable dans le temps et l’espace si ce n’est pas le cas) ? Tous ces éléments sont présentés (de manière introductive) autour d’une démarche pas à pas de l’analyse factorielle d’une échelle de personnalité<fnref n="11" />.

Cela permet ainsi d'aborder les questions de modélisations et des restrictions que l'on peut leur imposer. Ainsi, est explicitée la confrontation des écarts entre “données observées” et “données estimées” sur la base d'un modèle qui exerce des contraintes sur les premières. Cela questionne également sur la solidité des construits comme le Big Five<fnref n="12" />. Cet enseignement interroge ensuite plus directement la nature théorique supposée des construits (latent ou en réseau là encore présentés en méthodologie de la recherche en Master 1) (Borsboom, van der Maas, et al., 2021; Donald J. Robinaugh et al., 2021). Cela est illustré par le questionnement de nos conceptions (théoriques) du développement de l'intelligence (Savi et al., 2019) ou de la personnalité (Lunansky et al., 2020) et la manière dont on les modélise avec des outils informatiques tels que le logiciel R (voir Chapitre 9).

Je présente parfois aux étudiants une image afin d'illustrer la complémentarité des compétences psychologiques et techniques qui représente un des atouts non négligeables des psychologues et des chercheurs en psychologie. L'image est issue d'un billet de blog (librement accessible) de Grootendorst (2020) intitulé *Why Psychologists can be great Data Scientists*. Dans ce billet de blog, l'auteur s'amuse des compétences, souvent ignorées des psychologues qui peuvent faire d'eux d'excellents "data scientist" en les positionnant dans le carré "licorne" par rapport aux carrières d""ingeneering" et de "business".

<footnote n="11">¹¹Il est d'ailleurs intéressant de préciser que l'intitulé initial que j'avais proposé était "Psychométrie Statistique" afin de proposer un éclairage sur les fondements statistiques ainsi que leurs limites à l'enseignement classique de "Psychométrie" en Master de Psychologie Clinique qui repose davantage sur l'apprentissage, fort utile, de la passation, de la cotation et de l'interprétation des tests (la partie sur les fondements théoriques reposant sur les aspect de distribution et de standardisation des scores aux test, le fondement clinique reposant sur une présentation du modèle théorique sous-jacent à la construction du test). Le terme de Mesures et Statistiques pour Psychologues Clinicien ayant été proposé par les collègues afin de le rendre plus attractif par rapport à l'intitulé initial.</footnote>

<footnote n="12">¹²Voir à titre d'exemple la présentation de David Condon au congrès 2023 de l'Association for Research in Personality, diaporama disponible ici : https://osf.io/uy4s2?view_only=a683621d9dec4caf9a257462699f81f9</footnote>
## 6. Pédagogiques

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>Figure 6.4.: Les compétences des psychologues en analyse des données. Crédit Maarten Grootendorst, 2020.</figcaption></figure>

Parmi les a priori présents se trouve l'idée que l'enseignement, par-delà son côté méthodologique, serait un cours finalement d'analyses statistiques voire d'informatique ou de mathématiques (dont je suis loin d'avoir les compétences requises) bien trop éloigné des considérations cliniques. Pour autant, la question de la mesure en psychologie clinique demeure fondamentale, surtout dans une démarche qui se veut empirique et basée sur les faits. Comprendre les modèles que nous utilisons et leurs limites (modèles latents ou en réseau, invariance de mesure, stationnarité...) parait un outillage extrêmement important pour le psychologue clinicien (voir Chapitre 10). L'objectif est qu'il puisse ainsi mieux prendre la mesure et considérer les enjeux du phénomène clinique qu'il lui appartient d'évaluer et sur lequel il est supposé intervenir (Yannick Morvan et Frajerman, 2021), et ce, en accord avec sa déontologie comme indiqué dans les différents articles du code de la profession ci-après.
## “PRINCIPES GÉNÉRAUX”

La complexité des situations psychologiques s'oppose à l'application automatique de règles. Le respect du présent code de déontologie repose sur une réflexion éthique et une capacité de discernement dans l'application et le respect des grands principes suivants :

### Principe 4 : Compétence

Chaque psychologue est garant de ses qualifications particulières. Elle-il définit ses limites propres compte tenu de sa formation et de son expérience. Il est de sa responsabilité déontologique de refuser toute intervention lorsqu'elle-il sait ne pas avoir les compétences requises. Quels que soient le contexte de son intervention et les éventuelles pressions subies, elle-il agit avec prudence, mesure, discernement et impartialité.

### Principe 6 : Rigueur et respect du cadre d'intervention

Les dispositifs méthodologiques mis en place par la-les psychologue répondent aux objectifs de ses interventions, et à eux seulement. Les modes d'intervention choisis et construits par la-les psychologue doivent pouvoir faire l'objet d'une explicitation raisonnée et adaptée à son interlocuteur, ou d'une argumentation contradictoire avec ses pairs de leurs fondements théoriques et méthodologiques.

## CHAPITRE III MODALITÉS TECHNIQUES D'EXERCICE

**Article 20** : La pratique de la-du psychologue est indissociable d'une réflexion critique portant sur ses choix d'intervention. Elle ne se réduit pas aux méthodes ou techniques employées. Elle nécessite une mise en perspective théorique et éthique de celles-ci.

**Article 21** : Un des outils principaux de la-du psychologue est l'entretien. Quand, à des fins d'évaluation, de diagnostic, d'orientation ou de sélection, la-les psychologue a recours aux tests, ceux-ci doivent avoir été scientifiquement validés. Dans l'administration, la correction et l'analyse des résultats de tests, la-les psychologue respecte les principes scientifiques et professionnels acquis pendant sa formation spécifique et en référence aux recommandations de la commission internationale des tests.

**Article 22** : La-les psychologue est avertie du caractère relatif de ses évaluations et interprétations et elle-il prend en compte les processus évolutifs de la personne. Elle-il émet des
## 6. Pédagogiques

conclusions contextualisées et non réductrices concernant les ressources psychologiques et psychosociales des individus ou des groupe.

## CHAPITRE IV RELATIONS DU PSYCHOLOGUE AVEC SES PAIRS

**Article 27** : La psychologue respecte la pluralité des références théoriques et les pratiques de ses pairs, pour autant qu'elles ne contreviennent pas aux principes généraux du présent Code. Cela n'exclut pas l'éventualité d'une critique argumentée.

## CHAPITRE V DIFFUSION DE LA PSYCHOLOGIE

**Article 30** : La psychologue a une responsabilité dans ce qu'elle il diffuse de la psychologie et de l'image de la profession auprès du public et des médias. Elle il se montre vigilant quant au respect du présent Code dans les conditions de sa participation à tout message diffusé publiquement.

**Article 31** : La psychologue fait preuve de rigueur et circonspection dans sa présentation au public, des méthodes, techniques et outils psychologiques qui lui sont propres. Elle il veille à rappeler, le cas échéant, que leur utilisation, instrumentalisation ou détournement par des non-psychologues est illégitime, et peut être source de danger pour le public.

## TITRE II FORMATION DU PSYCHOLOGUE

**Article 34** : L'enseignement de la psychologie fait une place aux disciplines qui contribuent à la connaissance de l'homme et au respect de ses droits, afin de préparer les étudiant·e·s à aborder les questions liées à leur futur exercice dans le respect des connaissances disponibles, de leurs fondements épistémologiques, scientifiques et des valeurs éthiques.

**Article 35** : La formation initiale de la psychologue intègre les différents champs d'étude de la psychologie, et la pluralité des cadres théoriques, méthodologiques et pratiques, dans une volonté d'ouverture, de mise en perspective et de confrontation critique.

**Article 36** : Les institutions de formation présentent et explicitent tout au long de leur cursus le contenu du présent code aux étudiant·e·s en psychologie. Elles impulsent la réflexion sur les questions éthiques et déontologiques liées aux différentes pratiques : enseignement, formation, exercice professionnel, recherche. Elles fournissent les références des textes législatifs et réglementaires en lien avec la profession.
## 6. Pédagogiques

**Article 37 :** La psychologue peut intervenir dans des formations qui font l'objet d'une ex-plicitation compréhensible et d'une argumentation critique de leurs fondements théoriques et de leur construction.

**Article 38 :** Il est enseigné aux étudiant·e·s que les modes d'intervention concernant l'éva-luation relative aux personnes et aux groupes requièrent une réflexion épistémologique, la plus grande prudence et la plus grande rigueur scientifique et éthique. Les présentations de cas veillent au respect de la dignité et de l'intégrité des personnes concernées.

**Article 44 :** L'évaluation relative aux travaux des étudiant·e·s tient compte des règles de validation des connaissances acquises au cours de la formation initiale selon les modalités officielles. Elle porte sur les disciplines enseignées à l'université, sur les capacités critiques et d'auto-évaluation des candidat·e·s. Elle requiert la référence aux exigences éthiques et aux règles déontologiques des psychologues.

# TITRE III LA RECHERCHE EN PSYCHOLOGIE

**Article 47 :** La recherche en psychologie s'appuie sur une connaissance approfondie de la littérature scientifique, notamment dans le champ des sciences humaines qui reste la référence prépondérante. La rechercheur choisit une méthodologie permettant de construire des connaissances valides. Cette méthodologie doit se référer à la charte nationale de déontologie de la recherche.

**Article 53 :** La rechercheur a le devoir d'informer le public des connaissances acquises en restant prudente dans ses conclusions. Elle il veille à ce que ses comptes rendus ne soient pas modifiés ou utilisés dans des développements contraires aux principes éthiques et déontologiques. Elle il reste vigilant quant au risque de détournement des résultats de ses recherches.

**Article 54 :** La rechercheur analyse les effets de ses interventions sur les partici-pant·e·s à la recherche. Elle il s'enquiert de la façon dont elles·ils ont vécu leur participa-tion. Elle il s'efforce de remédier aux inconvénients ou aux effets éventuellement néfastes qu'aurait pu entraîner sa recherche.”

Extraits du Code de Déontologie des Psychologues 2021.
# Transmettre des compétences de sciences ouvertes aux cliniciens

## Reproductibilité computationnelle : ça ne concerne pas la clinique ?

L'a priori reposant sur le côté "informatique plus que psychologique, voire clinique" de l'enseignement est également présent dans la formation à la recherche (encadrement de mémoires de Master et de Thèse). Un des points très importants que je cherche à développer dans les compétences transmises aux étudiants qui effectuent des recherches sous ma direction est de maîtriser concrètement certains outils de la science ouverte. À ce titre il s'agit d'apprendre à utiliser R, Rstudio & Github comme des outils de bonne pratique de recherche liée notamment à la transparence ainsi qu'à la reproductibilité "computationnelle".

Ce terme, qui constitue un chapitre d'un ouvrage en ligne de Daniel Lakens (chapitre 14), constitue le premier exercice que je donne aux étudiants de manière à initier un travail sur deux années qui pourra se développer sur ces bases (Lakens, 2022). À nouveau ces éléments ne renvoient pas qu'à une compétence informatique. Il s'agit de voir, au-delà, non seulement comme une acquisition de compétences de bonnes pratiques en sciences au service de la psychologie clinique, mais aussi comme une acquisition de compétences qui peuvent être rares et précieuses dans la formation de nos étudiants (Lowndes et al., 2017). En effet, ces dernières associées à leur formation en psychologie leur confèrent une bien plus grande attractivité sur le marché du travail (Grootendorst, 2020), loin des présupposés et autres caricatures sur la formation des psychologues (dont cliniciens) qui ont tendance à être véhiculés, notamment en France.

La question de la reproductibilité computationnelle m'amène à la question des compétences que l'on recherche pour les enseignants-chercheurs en psychologie clinique. S'il est évident que l'expérience et les compétences cliniques en rapport aux soins sont fondamentales, il n'en demeure pas moins que les soins se doivent d'avancer en articulant l'expérience clinique et la recherche<fnref n="13" />. Cette indispensable articulation entre expérience clinique et recherche se doit également d'être présente dans la formation des futurs psychologues cliniciens. C'est par exemple le cas de l'autre acception du terme "computationnel" lorsqu'il est associé au terme "modèle", renvoyant ici à l'idée de la formalisation mathématique des modèles théoriques (voir Chapitre 11). Ce type de "modèles computationnels" se développe de plus en

<footnote n="13">¹³On y retrouve l'importance de l'évidence based practice déjà décrit pour l'enseignement Research Seminar in Clinical Psychology Science.</footnote>
## 6. Pédagogiques

plus en psychologie clinique (D. Robinaugh et al., 2019)<fnref n="14" />.

Parmi certains a priori qui me paraissent présents, il y aurait l'idée que ces compétences (méthodologiques, statistiques, mathématiques, informatiques) ou celles qui ont à voir avec la science ouverte seraient accessoires, secondaires à la clinique. Nous avons déjà mentionné le fait que la science ouverte (dont la reproductibilité) est un enjeu d'éthique et d'intégrité scientifique aussi dans le cadre du soin, elle concerne donc bien l'ensemble des acteurs de la psychologie clinique (voir Chapitre 10). Rappelons à ce titre que, dans le champ du soin, sur plus de 500 essais contrôlés et randomisés publiés dans la revue *Anaesthesia* sous l'égide de l'éditeur en chef John Carlisle, seules 150 données individuelles ont pu être obtenues par ce dernier pour vérification. Sur ces 150, 44 % contenaient des erreurs et 26 % pouvaient être considérées comme non fiables à cause d'erreurs massives ou de données fabriquées (Van Noorden, 2023). Pour les recherches dont les données n'étaient pas accessibles, seuls 3 % pouvaient être considérés comme problématiques à partir des articles publiés. Ce décalage interroge la solidité des données sur laquelle la science se fonde, mais également sur sa capacité à identifier et à corriger ses erreurs. La situation en psychologie ne semble pas échapper à ces problématiques. En effet, une étude a sélectionné un échantillon aléatoire de 250 études publiées entre 2014 et 2017 (dont 57 en psychologie clinique et 10 en neuropsychologie). Les résultats indiquent également qu'un très faible nombre de données (n=4) ou le matériel utilisé (n=28) étaient disponibles avec pour conséquences que les résultats qui s'avèrent donc non vérifiables et difficilement reproductibles ou réplicables (Hardwicke et al., 2022) (voir la figure librement accessible).

<footnote n="14">¹⁴À titre d'exemple un échange Twitter avec des collègues sur ce sujet. La théorie ainsi que la formalisation de ces dernières sera abordée dans une autre partie (voir Chapitre 11).</footnote>
## 6. Pédagogiques

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>Figure 6.5.: Transparence et reproductibilité en psychologie. Crédit : Hardwick et al, (2022).</figcaption></figure>

### Science ouverte “=HAL et ça ne concerne que les approches quanti” ?

Le terme de science ouverte dans son caractère “slogan” agrège différents aspects (T. Yarkoni, 2019)<fnref n="15" />. Si l’accessibilité aux productions de la science (comme les répertoires publics de dépôt des publications tels que HAL ou de dépôt de preprint/prépublication comme PsyArXiv) occupe une place importante de la science ouverte, elle ne saurait la résumer (Y. Morvan, 2023). En effet, on observe parfois une confusion voire une réduction des pratiques de science ouverte à la simple mise à disposition sans barrière d’accès des manuscrits de recherche dans HAL ou PsyArXiv<fnref n="16" />.

Il est important de considérer cinq autres “piliers” (en plus de l’accès aux publications) qui soutiennent la science ouverte (Y. Morvan, 2023). Il s’agit :

1. des données ouvertes et des résultats reproductibles,

2. de l’ouverture des évaluations, des opinions et des critiques (exemple de l’Open Peer Review ou “évaluation par les pairs ouverte” et des plateformes de post-publications comme PubPeer),

<footnote n="15">¹⁵Dans son billet de blog, Tal Yarkoni recense : la reproductibilité, l’accessibilité, les mesures d’incitations, l’ouverture des opinions et des critiques, la diversité, la méta-science et l’informatique. Sa liste est non exhaustive et il ajoute également la transparence, la collaboration comme dimensions de la science qui pourraient être ajoutées à sa liste.</footnote>

<footnote n="16">¹⁶Voir à titre d’exemple cet excellent fil Twitter.</footnote>
## 6. Pédagogiques

3. des politiques incitatives et de reconnaissances pour favoriser le changement (comme les initia-tives de type DORA et de leurs conséquences sur les institutions et organismes de recherche)<fnref n="17" />,

4. des technologies qui facilitent l'adoption des pratiques de science ouverte (à l'aide d'outils tels que OSF et GitHub),

5. d'une plus grande implication de la société dans la science et ses productions (à l'image du mouvement dit de la science participative<fnref n="18" /> ou du label "Science avec et pour la Société").

Cette diversité des “piliers” (voir la figure librement accessible ci-dessous pour une description plus exhaustive de ces derniers) qui soutiennent la science ouverte, est justement ce qui permet aux différents acteurs (des chercheurs aux cliniciens de terrain jusqu’aux patients et à leurs proches) d’investir ce champ avec des compétences diverses et complémentaires. Par ailleurs, et dans ce cadre, il serait fort dommageable de vouloir réduire la question de la reproductibilité comme relevant (ne concernant que) des disciplines autres que la psychologie (Vazire, 2018).

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>Figure 6.6.: Les différentes facettes de la science ouverte. Crédit: Petr Knoth & Nancy Pontika.</figcaption></figure>

<footnote n="17">¹⁷Il est également intéressant de s’interroger, comme le suggère Tal Yarkoni dans un autre billet de blog, sur l’utilisation des incitations “néfastes” dénoncées par les initiatives comme DORA à fins d’excuses pour éviter un changement des pratiques de recherche discutables vers des pratiques plus vertueuses (A. T. Yarkoni, 2018). Mais on s’interrogera également sur le fait de ne pas basculer dans un exces inverse visant à rejeter toute métrique, même imparfaite, comme évoqué par Ioannidis et Maniadis (2023).</footnote>

<footnote n="18">¹⁸Il existe un rapport sur la science participative qui présente des recommandations pratiques pour les chercheurs qui souhaitent se lancer dans ce mouvement (Badolato, 2023).</footnote>
## 6. Pédagogiques

D'autres a priori sont liés au fait que ces pratiques favoriseraient des profils hyper-spécialisés en statistiques ou en approches quantitatives et ne concerneraient donc que les sciences dites "dures" ou les sciences sociales quantitatives, mais pas la psychologie ni les approches qualitatives. Croire que la reproductibilité pourrait ne pas concerner la psychologie parce que les approches qualitatives en seraient exemptes me semble relever d'une erreur d'appréciation (« What Does Reproducibility Mean for Qualitative Research? », 2019 ; Huma et Joyce, 2022).

> "Taken together, these three lessons hopefully demonstrate the potential of qualitative social psychological researchers not only to embrace, but also to drive innovation within OS [Open Science]<fnref n="19" />.

> While it may appear at times that qualitative methodologies are incompatible with OS, we have aimed to highlight that these are cases of specific qualitative approaches being at odds with specific OS practices, but not with underlying OS principles.

> Finally, we have shown that some qualitative social psychologists – those who have been using interaction analytic methods – have already been practicing OS for several decades. We hope this will inspire social psychologists working with other methodological approaches to identify OS practices within their own field."

Conclusion de *One Size Doesn't Fit All': Lessons from Interaction Analysis on Tailoring Open Science Practices to Qualitative Research* de Huma et Joyce (2022).

## Réflexion personnelle : clinicien et méthodologiste !

Mon sentiment général vis-à-vis de ces derniers a priori est double. Tout d'abord, s'il semble évident que la clinique ou le soin constitue un objectif premier, les moyens d'y parvenir tant dans la formation que la recherche nécessite une grande pluralité d'acteurs et de compétences qui permet de servir au mieux cet objectif (également cohérent avec "l'évidence based practice"). Cela n'est pas sans rappeler également un des principes organisateurs de la thérapie d'Acceptation et d'Engagement (ACT) à laquelle nos étudiants en TCC sont initiés : la variabilité du répertoire comportemental et cognitif. En effet, si l'on s'autorise un instant à regarder la question de la formation des futurs psychologues cliniciens sous l'angle du contextualisme fonctionnel, les processus de "variation-sélection-rétention-diffusion" (voir

<footnote n="19">¹⁹Ajout du détail de l'acronyme dans la citation pour en faciliter la lecture.</footnote>
## 6. Pédagogiques

Chapitre 12) est ce qui permet de réagir de manière engagée en visant une adaptation fonctionnelle face aux problèmes rencontrés (Monestès et Hayes, 2022).

> "Les contextualistes, quant à eux, croient qu'il est impossible de connaître la réalité objective de façon définitive (la vérité avec un grand "V"), car la réalité est indissociable de celui qui l'observe et, par le fait même, nécessairement empreinte de subjectivité. Selon cette conception, le psy, le chercheur ou le client ne cherche pas à savoir si un comportement (ou une pensée) est vrai, mais plutôt s'il est efficace (workability) et utile pour atteindre les buts qu'il s'est fixés. Une action est dite efficace si elle permet à l'individu de progresser vers ses valeurs personnelles afin d'améliorer sa qualité de vie, et cela, malgré la présence de la douleur. À quel point des actions comme ruminer, se distraire, éviter des situations pouvant engendrer la douleur rapprochent ou éloignent le client de ses valeurs personnelles, de ses objectifs de vie ? Cette vision s'inscrit dans une approche foncièrement pragmatique."

Extrait de *Le modèle de la flexibilité psychologique* dans *Apprivoiser la douleur chronique avec l'ACT* Dionne et Veillette (2021).

Personnellement, il m'arrive régulièrement d'éprouver, au contact de collègues, le syndrome de l'imposteur en considérant être à la fois le pire des cliniciens et le pire des méthodologistes<fnref n="20" />. Pour autant, et dès lors que j'ai la capacité de questionner cette idée, il m'arrive aussi de considérer être simplement un des acteurs de cette multiplicité des profils au service de la clinique. Mon rôle et mon engagement constituent, peut-être, à faciliter et mettre en lien recherche clinique et pratique clinique. Cette capacité à faire le pont me parle tout particulièrement dans la mesure où je porte un grand intérêt scientifique aux approches/modèles en réseau et en systèmes complexes (avec les variables "bridges", voir Chapitre 10) pour la psychologie clinique et la psychopathologie (Kaiser et al., 2021; Y. Morvan et al., 2020).

La question d'une double considération de clinicien et de méthodologiste pourrait paraître prétentieuse, surtout sur la seconde partie. En effet l'enseignement en méthodologies quantitatives et statistiques ne constitue pas nécessairement une partie importante de la formation des cliniciens, et ce, malgré l'intérêt que je porte sur ces questions ainsi que les formations complémentaires que j'ai pu suivre. J'ai donc tout particulièrement apprécié l'intervention d'un "quantitativiste" reconnu Greg Hancock dans

<footnote n="20">²⁰Cette image m'est venue à l'écoute de Denny Borsboom dans un séminaire de philosophie de la psychiatrie, où il s'interrogeait lui-même s'il n'était pas à la fois "le pire des psychométriciens et le pire des philosophes" puis de considérer qu'il pouvait constituer un "pont" entre ces disciplines.</footnote>
## 6. Pédagogiques

le podcast *Quantitude* réalisé avec son collègue Patrick Curran (qui a une formation en psychologie clinique à l'origine) à ce sujet.

> "I'll tell you when I'm not ok when people being fooled, and that is when they take statistics classes and they think that they can't do it. And even more, they think that they couldn't possibly be a quantitative methodologist. Quantitative methodologists exist in all fields. They are not people who specialize in quantitative methodology. In fact, some of the best quantitative methodologists in history are people who came from substantive disciplines. Everybody out there who says: yeah I'm not really a quantitative methodologist, you are fooling yourself, you are part of a chain of fools [...] If you are a psychologist, you can do methodological research. If you are a corpus linguist, you can be doing methodological research. If you are someone who does mental health research, you can be a quantitative researcher. A lot of times what quantitative research involves is bringing new methodologies in your particular discipline or adapting those methodologies to be able to deal with the special kind of data that you have. You might just be the ambassador that your field needs to be able to kick their methods up a notch, to be able to help them think about problems more creatively. And I hate it when people of sort of fool themselves into thinking that because they haven't taken a ton of math classes or because they haven't taken statistics with a capital S that they cannot contribute to the methodological literature. Nonsense, you absolutely can, and I want people to be able to ask themselves not if they can contribute to their own domain methodologically but how they can do it."

Greg Hancock, *Quantitude*, Saison 4 Épisode 22 (minute 40:43) "April Fools! Quantitative Things That Fools Us".

De plus, il me semble que la pluralité des approches et le dialogue entre différentes disciplines scientifiques constituent une des voies de progrès à poursuivre (voir Chapitre 11 et Chapitre 12). Cet engagement me semble également être au service de la psychologie clinique en tant que discipline, au service des patients et plus globalement au service de la société dans son ensemble (Borsboom et al., 2022). Même s'il convient de rester humble quant à nos capacités de compréhension, de mesure, de modélisation et d'intervention, il demeure essentiel de continuer à faire progresser, sans arrogance ni scientisme bien évidemment, la psychologie clinique scientifique (voir Chapitre 10). Ce regard épistémologique sur notre discipline est, pour moi, très important et trouve un juste écho par rapport
## 6. Pédagogiques

aux standards internationaux attendus quant à la formation des psychologues psychothérapeutes en TCC comme le rappellent Hofmann et Hayes (2018).

> "In addition, there has been an increased recognition within CBT of the importance of philosophical assumptions that give rise to methods of intervention and their investigation. For science to evolve, we need preanalytic assumptions about the nature of data, truth, and the questions of importance. Some of the differences between the waves and generations of CBT were philosophical rather than empirical. To this point, the InterOrganizational Task Force on Cognitive and Behavioral Psychology Doctoral Education (Klepac et al., 2012) concluded that all CBT training programs going forward should place more emphasis on philosophy of science training in order to increase the progressivity and coherence of research programs."

Extrait de *The Future of Intervention Science: Process-Based Therapy* de Hofmann et Hayes (2018).

Enfin, si les progrès ainsi que l'adoption de bonnes pratiques semblent encore lents, nous devons continuer à convaincre et à rallier progressivement les chercheurs et les cliniciens à la science ouverte (O. Kowalczyk et al., s. d.; Waters et al., 2020). À ce titre je peux m'estimer fier d'être dans un environnement pédagogique et de recherche qui me permet de l'exprimer et dont le mot Open Science peut être présent tant dans les descriptifs d'enseignement que dans un profil de poste d'enseignant-chercheur en psychologie<fnref n="21" />.

Si ces perspectives sont présentées dans une partie plus pédagogique, elles ne me semblent pas pour autant si nécessairement éloignées des questions de formation à la recherche et d'encadrement des futurs psychologues cliniciens et chercheurs en psychologie. Ces perspectives ne sont pas pour moi dissociables dans la mesure où la pratique clinique nourrit tant l'enseignement que la recherche comme la recherche nourrit tant l'enseignement que la réflexion et la pratique clinique<fnref n="22" />. La question du dialogue entre clinique et recherche est en effet fondamentale. En ce sens, tendre vers et transmettre des compétences et pratiques, tant cliniques que de recherche (compétences largement présentes à

<footnote n="21">²¹Même si je n’ai pas encore réussi à faire suffisamment œuvre de pédagogie, en dehors des enseignements, pour que les termes modèle et reproductibilité computationnelle y soient également associés pour le moment.</footnote>

<footnote n="22">²²J’ai été très touché du remerciement qui m’a été adressé par le Dr Marion Chirio-Espitalier à mon attention dans sa thèse intitulé “Le rétablissement personnel dans les troubles bipolaires : définition du concept et outils de mesure. L’éducation thérapeutique du patient comme levier de rétablissement” sous la direction du Pr. Marie Grall-Bronnec. En effet, après avoir écrit cette réflexion personnelle, j’ai retrouvé dans ses mots une très belle résonance : “À Monsieur le Docteur Yannick Morvan. Merci de tes précieux conseils lors des comités de suivi, et de l’acuité de ton regard tant méthodologique que clinique. Merci d’avoir accepté de juger ce travail.”</footnote>
6. Pédagogiques

l'international) me semble un objectif important à tous les niveaux en tant qu'universitaire. Il importe
que cela puisse concerner autant les premiers niveaux de la formation en licence que de master pour
les futurs praticiens, et jusqu'au doctorat et post-doctorat pour les chercheurs dont un certain nombre
sont et seront également des praticiens dans le champ de la clinique.
# 7. Publications

Il s'agit ici de présenter mes perspectives de publications et également de proposer, au-delà des indicateurs, un éclairage narratif plus particulièrement focalisé sur ma démarche de recherche et ce qu'elle engendre vis-à-vis de celles-ci.

## Revues cibles

Il convient de préciser ici que, pour ma part, j'essaie depuis plusieurs années d'éviter le plus possible de publier dans des revues du type MDPI ou Frontiers. D'une part, pour des questions d'économie des coûts publics (Frais de publication, 2023), mais également vis-à-vis des potentielles pratiques discutables (voir à ce titre les interrogations des sites Predatory Publishing et Predatory Reports ainsi que le site francophone d'Hervé Maisonneuve Revues et Intégrité) qu'elles peuvent favoriser d'autre part. En effet, je suis sensible aux problèmes des pratiques de publications discutables et de l'environnement parfois étrange du système de publication scientifique (Brembs et al., 2023b)<fnref n="1" />. Pour plus de précisions, car ce n'est pas ici l'objet de cette partie, il est intéressant de lire le billet de blog d'Eiko Fried intitulé "Academia: trapped in the upside down of publishing" et différents liens que j'ai pu indiquer dans ce tweet. On recommandera également les excellentes vidéos humoristiques du Dr. Glaucomflecken que je montre aux étudiants dans le cours de méthodologie de la recherche de première année de Master (voir Chapitre 6) : Academic Journals Doing Crime ; Academic Publishing ; Nature Needs a Reviewer & Editors Quit Academic Publishing Company<fnref n="2" />.

<footnote n="1">¹Les figures sont librement accessibles dans cette version de l'article de Brembs et al. (2023a).</footnote>

<footnote n="2">²Cette dernière vidéo fait référence aux éditeurs ayant décidé de démissionner de la revue NeuroImage suite à l'augmentation des coûts de publications décidés par l'éditeur Elsevier comme évoqué dans la partie précédente (voir Chapitre 6).</footnote>
## 7. Publications

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>Figure 7.1.: Une illustration des difficultés actuelles de la publication scientifique (d’après le blog de Björn Brembs & Brembs et al., 2023).</figcaption></figure>

Il ne s'agit pas ici de jeter l'opprobre sur des revues et/ou des collègues, dans la mesure où 1) je suis également concerné par la publication dans ce type de revues<fnref n="3" /> et 2) il y a d'excellents articles publiés dans ces revues (que je cite fréquemment dans ce travail). Il ne s'agit pas, non plus, d'avoir un regard "clivant", mais d'accéder à de la nuance et surtout de mieux penser le long terme car, faisant partie du système, je fais aussi partie du problème et j'espère faire partie de la solution.

Comme pour la question de la “science ouverte”, il convient de contribuer à implémenter de meilleures pratiques avec bienveillance. Ces dernières, pour ma part, se doivent donc d’être incarnées tant par la

<footnote n="3">³La difficulté relève du fait de collaborations où tous les chercheurs n'ont pas nécessairement les mêmes standards aux mêmes moments, ce qui est tout à fait entendable ! De plus tous les chercheurs n'ont pas la même position, certains étant en position plus précaire et, pris dans un contexte de pression à la publication, cela favorise les soumissions vers ce type de support ce que l'on peut aussi comprendre. Enfin, le coût économique parfois élevé de ce type de publications peut lui aussi interroger sur les intérêts à long terme de la communauté scientifique et de la société. Mais il demeure important de progresser avec bienveillance, petit à petit, et collectivement dans une direction plus positive pour tous les acteurs à long terme.</footnote>
# 7. Publications

capacité à influencer et d'évoluer, petit à petit, le plus possible vers des pratiques de publications (et de reviewing) plus responsables pour l'ensemble de notre communauté scientifique. De manière plus globale, le système de publication scientifique est, je l'espère, amené à évoluer dans la mesure où il ne semble plus tenable. Parmi les propositions, l'idée d'une plateforme gérée par la communauté fait de plus en plus sens (Brembs et al., 2023b)<fnref n="4" /> voir les figures librement accessibles de Brembs).

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>Figure 7.2.: Un futur possible de l'écosystème de la publication scientifique (d'après le blog de Björn Brembs & Brembs et al., 2023).</figcaption></figure>

## Activité de reviewing

Concernant l'activité de reviewing des travaux scientifiques, cette dernière me semble extrêmement importante et nécessite un investissement significatif en termes de temps qui n'est pas nécessairement encore suffisamment visible pour notre communauté. J'ai récemment décidé, à l'exemple d'autres collègues, de signer mes reviews pour des raisons de transparence et de responsabilité mais aussi pour pouvoir valoriser cette activité. Une reconnaissance importante pour moi est celle donnée par les auteurs en retour des commentaires que l'on peut faire dans un esprit bienveillant et, si possible, d'amélioration des travaux qui nous sont soumis. Parmi les remerciements, trois m'ont particulièrement touché au regard de mon investissement vis-à-vis des travaux soumis à mon évaluation. Le premier est en anglais et reste dans les échanges du reviewing : "We thank the reviewer for constructive and

<footnote n="4">⁴Voir l'excellent billet de blog de Maisonneuve (2023) ainsi que le commentaire de Denny Borsboom sur Twitter à ce sujet.</footnote>
thorough comments which have aided in improving our manuscript.” Si ce commentaire pourrait ressembler à un commentaire général de politesse, il faut le mettre en regard d’un reviewing de trois pages d’un article qui était déjà de grande qualité et qui a permis, je crois, d’améliorer le manuscrit final dans une revue internationale ayant un facteur d’impact supérieur à 7. Le second est en français et a été inclus dans la section “remerciements” publiée de l’article : “Les auteurs expriment leur reconnaissance à toutes les personnes sans lesquelles cette étude n’aurait pas été possible : [...] Ils expriment également leur gratitude à un membre anonyme du comité de lecture de l’European Review of Applied Psychology, dont les critiques constructives et les recommandations leur ont permis d’améliorer leur manuscrit.” Enfin, le dernier est un message personnel qui m’a été adressé à la suite de mon reviewing dans une revue internationale ayant un facteur d’impact supérieur à 10 : “It has been a wonderful review that has improved the manuscript. [...] On behalf of all, thank you very much for your thoughtful and wonderful review, which improved the paper significantly. I hope we can borrow your expertise in the future as well.”

## Appliquer les principes de science ouverte

Toujours en lien avec l’évolution vers de meilleures pratiques de publications, un de mes objectifs depuis plusieurs années consiste à publier en accord avec les principes de la “science ouverte”. Cela signifie de tendre vers une plus grande transparence et reproductibilité (Nosek et al., 2022; Van Lissa et al., 2021) de mes travaux et de ceux auxquels je participe. Les principaux outils que j’utilise sont R, Rstudio, GitHub et OSF dans une démarche dite de reproductibilité computationnelle (voir Chapitre 6).

En regard de cette démarche, quatre aspects sont importants pour moi. Le premier est de prendre le temps d’améliorer chaque jour un peu plus une démarche de science ouverte, transparente et reproductible dans mes productions scientifiques (“slowpen science”, Stoevenbelt (2019) malgré le fait que cela puisse être considéré comme une forme de désavantage dans le système académique actuel. Il s’agit, là encore, d’investir et d’incarner des pratiques qui, à long terme, constitueront très probablement des normes au bénéfice tant de notre communauté scientifique que de la société (Cristea, 2022; O. S. Kowalczyk et al., 2022; Leising et al., 2022; « Support Europe’s Bold Vision for Responsible Research Assessment », 2022). Cela permet également un bénéfice au plan individuel avec un travail d’une plus grande reproductibilité facilitant ainsi la collaboration (incluant également “le futur soi” s’il faut expliciter rétrospectivement sa démarche) et ce avec une plus grande efficience sur “l’économie du temps” (pour une illustration, voir Lowndes et al. (2017) notamment la figure 1).
Une science qui peut se corriger

À cela s'ajoute le fait de pouvoir être responsable de ses productions aussi du point de vue des erreurs comme j'ai pu l'expérimenter. Le manque de transparence rend impossible la détection de ce type de problème et peut conduire tant à des difficultés de reproductibilité que de réplicabilité (et donc de solidité des résultats scientifiques) en plus de produire des attentes irréalistes vis-à-vis de la communauté scientifique. Ces attentes irréalistes pourraient être entendues comme "l'erreur n'existe pas" ou encore "l'erreur n'est pas tolérée" pour les scientifiques. A mon sens, nous devons accepter que "l'erreur existe" mais surtout promouvoir la possibilité de rendre les erreurs visibles (transparence sur les données et les analyses). Si des erreurs sont identifiées, il est souhaitable que le processus d'identification et de rectification soit une action normalisée et "banale" pour la communauté. Sur ce dernier point, deux citations du chercheur Eiko Fried me paraissent extrêmement pertinentes :

"We all grew up in a research culture where successes are communicated, and we pimp our CVs, but we don't really talk about failures. This is a pretty horrible climate for young researchers to grow up in: Everything always shines and is perfect, things go well for everybody, and if you make a mistake, you think you're the only one ever, and that you're a failure. So I wanted to suggest to also share things that didn't work out, and I'll start today with my failure of the week: Someone found a small coding error I made in a paper published in 2017, and notified me about it yesterday. I will issue a correction, it doesn't impact on the results a lot, so it's not the end of the world, but of course that's not a pleasant experience."

Billet de blog *Failure of the week* E. Fried (2018).

"I think we also need a better culture around mistakes: it's okay to make those, and we should talk about them more. You shouldn't be proud to make mistakes, but you should be proud if you can correct the scientific record. This includes, if necessary, retracting your work. I published a correction a few years ago, based on a statistical mistake I made. Oddly enough, I had to fight the journal editor for two years to publish the correction, I suspect because corrections don't look good for journals."

Eiko Fried, interview dans le cadre de la mise en œuvre d'un cours sur l'intégrité scientifique à l'université de Leiden (« Rethinking Responsible Scholarship », 2023).
"Errors will occur when conducting research—even when researchers take steps to minimize these types of errors. The most important piece of advice is to be forthcoming with your mistakes and correct them so that the scientific literature can advance."

Kenzie Latham dans le billet de blog de Retraction Watch sur l'article *In Sickness and in Health? Physical Illness as a Risk Factor for Marital Dissolution in Later Life* (Palus, 2015).

Ce sont ces principes que nous nous sommes appliqués avec notre article *Mental health and working conditions among French medical students: A nationwide study* en publiant un corrigedum (F. Rolland et al., 2022) (voir Chapitre 4).

Principe d'humilité

Un second point reste l'humilité relative à nos recherches<fnref n="5" /> sur ce qu'elles permettent de faire comme inférences qui sont parfois "prescriptives" du point de vue des pratiques. Les degrés de liberté des chercheurs, les problèmes de mesures, les modélisations incitent à beaucoup de prudence et de bien-veillance quant à la capacité de nos résultats à avoir une action efficace sur les problèmes que l'on cherche à définir et à affronter (Rohrer, 2018). Cela ne signifie pas qu'il ne faille pas faire de recherche, au contraire, elle constitue à mon sens l'outil le moins imparfait pour tenter d'appréhender ce qui nous entoure. Il s'agit, là encore, de progresser et d'accéder à une forme "d'ambivalence" que m'évoquent souvent ces deux citations : "Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles" de George Box<fnref n="6" /> et le titre d'un chapitre de Paul Smaldino "Models are stupid, and we need more of them" (P. Smaldino, 2017) (voir Chapitre 11). Cette approche retrouve, à l'évidence, le concept de vérisimilitude utilisé en épistémologie.

<footnote n="5">⁵Les miennes incluses ! J'essaie et je dois également m'appliquer cette vigilance car, nous venons de le voir, les chercheurs sont des êtres humains faillibles. Il apparaît donc comme encore plus important d'adopter une démarche transparente et de science ouverte en complément de cette nécessaire humilité.</footnote>

<footnote n="6">⁶Cette citation est également reprise dans le premier chapitre de l'ouvrage de Paul Smaldino intitulé *Doing Violence To Reality* (P. E. Smaldino, 2023).</footnote>
Promouvoir la diversité des acteurs et des parcours

Un troisième point concerne le respect de la juste promotion et de la valorisation des différents acteurs de la production scientifique, ce qui peut s'avérer être une tâche difficile compte-tenu des différents rôles et positions pouvant exister dans le milieu académique. Par ailleurs, cette juste reconnaissance est parfois prise dans des enjeux de pouvoir existant dans le milieu académique. Il convient donc d'être vigilant et de protéger ou d'aider les personnes qui se retrouvent dans des positions de faiblesse ou de minorité (comme les étudiants, les doctorants, les personnels non permanents ou en situation précaire) afin d'y promouvoir une plus grande diversité et justice (Elsherif et al., 2022 ; Azevedo et al., 2022). Il ne s'agit pas, ici, de prôner une attitude prescriptive ou une volonté de légiférer n'étant pas un spécialiste des recherches en politiques publiques, ni en droit sur ce type de problèmes en particulier mais tout du moins d'être sensible à ce type de questions (voir la figure librement accessible).
7. Publications

<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>Figure 7.3.: Academic wheel of privilege publié dans l'APS Observer et repris de Elsherif et al. (2022).</figcaption></figure>

"Furthermore, the hidden curriculum (Parsons et al., 2022) and current academic infra-
structure focused on metrics and closed scientific systems perpetuate global inequalities
and stereotypes reinforcing hierarchies that silence marginalised voices and reinforce
their subordination. This justification is further perpetuated by science being misused as a
weapon to socially oppress minoritised voices by clinging to the assumption that scientific
practice is rational, impartial, and objective, when in fact it is not (e.g. Eagly et al., 2012).
In turn, these so-called 'facts' are used to justify the claim that under-represented minori-
ties are unable to ascend to positions of power, thus limiting their freedom, opportunities
to succeed, and opportunities to participate equally in society."
# 7. Publications

Extrait de *Bridging Neurodiversity and Open Scholarship: How Shared Values Can Guide Best Practices for Research Integrity, Social Justice, and Principled Education* de Elsherif et al. (2022).

> "power differentials exist in many aspects of academia and DRs [Doctoral Researchers] depend on their supervisors for their livelihood, reputation and future career. These systemic conditions lay the ground for ubiquitous potential conflicts. However, as incidents of abusive behaviour are rarely reported, the academic system is deprived of much-needed feedback from a majority of its members, hindering improvement. At worst, DRs might pass on their own experiences of bad and abusive supervision when they become postdocs or when it is their turn to supervise and lead a research group – the vicious cycle of bad scientific leadership and dependencies. This situation is damaging for the academic system as a whole, as it rewards conformism and alienates original thinkers and creative young minds from research. This way, the competitiveness of academia is reproduced time and time again, leaving researchers little room to pursue their original goal: to advance scientific progress"

Extrait de *Manifestations of power abuse in academia and how to prevent them* de Scherpenberg et al. (2021).

# Incarner de meilleures pratiques

À nouveau, il s'agit de faire œuvre de bienveillance et d'implémenter concrètement de meilleures pratiques au fur et à mesure en utilisant les principes de la science ouverte, mais aussi en utilisant le système CRediT (Allen *et al.*, 2014) de manière plus systématisée (je me dois également de progresser au-delà de la simple traçabilité du déroulement d'un travail de recherche et d'un manuscrit à l'aide de Rstudio et Github). Concernant l'incarnation de meilleures pratiques, à titre d'illustration, je suis actif sur OSF et GitHub depuis 2018 où j'essaie le plus systématiquement possible de mettre à disposition pour mes publications (articles, chapitre d'ouvrages, communications orales et affichées), les scripts R d'analyses des données, le matériel (questionnaires, figures et tableaux) et les données simulées (qui permettent de reproduire les données et leurs relations sans partager bien entendu le jeu de données réel). Ce dernier aspect (jeu de données simulées) permet de lever des problématiques de sécurité des
7. Publications

données<fnref n="7" /> tout en mettant à disposition un jeu de données avec les mêmes variables afin de reproduire
les analyses avec les scripts également mis à disposition. Un dernier point concernant les meilleures
pratiques qu'il me faut encore développer concerne les pratiques de pré-enregistrement d'études
(Nosek et al., 2018) qui permettent d'exposer les degrés de liberté des chercheurs et d'être transparent
lorsque des déviations du "pari" d'origine (approche confirmatoire) des chercheurs sont réalisées. Bien
évidemment des déviations restent possibles dans le cadre du pré-enregistrement et ne représentent
pas nécessairement une forme de "manipulation" du protocole ou des données (des imprévus et des
problèmes existent) mais il convient dans ce cas d'être transparent et d'en expliciter la raison (Lakens,
2019 ; Waldron et Allen, 2022; Willroth et Atherton, 2023).

Cela s'accompagne également pour moi de la revalorisation de la catégorie remerciements dans les
articles. En effet, je pense important de valoriser l'activité qui consiste à aider et aiguiller d'autres
collègues dans leurs recherches, incluant même la relecture d'un manuscrit sans nécessairement que
cela implique une position de co-auteur. Je suis également heureux de remplir ce rôle<fnref n="8" />.

Pour une meilleure évaluation de la recherche

Enfin, les différents indicateurs bibliométriques en tant que mesure imparfaite de l'activité de recherche<fnref n="9" />
ne doivent pas prendre le pas sur l'évaluation qualitative ou narrative de ces activités. Il est notamment
important de pouvoir évaluer le rapport que les activités de recherche entretiennent avec la communauté
scientifique et la société ainsi que les investissements concrets de ces activités vers une science plus
ouverte, transparente et reproductible (Knecht et al., 2021). Il ne s'agit plus de mesurer la performance
individuelle mais bien de s'inscrire dans une dimension plus globale et collective. De la même manière,
se focaliser sur les métriques telles que le facteur d'impact ne doit pas être le seul critère. On sait en effet
qu'elles sont biaisées et peuvent entraîner des pratiques de recherches et de publications discutables

<footnote n="7">⁷Il convient toutefois de rester prudent sur les croisements de variables, à ne pas mettre à disposition des données "trop fines" qui, par leurs croisements, permettraient d'identifier un individu (par exemple un jeune médecin, de sexe masculin, interne en psychiatrie dans un service universitaire de telle ville spécifiquement et âgé de plus de 50 ans, qui déclarerait être victime de harcèlement).</footnote>

<footnote n="8">⁸Les derniers remerciements sont “We would also like to thank Yannick Morvan for his methodological input and comments.” (He et al., 2021) ; “In addition, the authors would like to thank the Crous of Northern France for their collaboration in the qualitative part of this research, andPr. Yannick Morvan, for his valuable insights on the psychological distress indicator and literature” (Alamel et al., 2023) et "We want to thank Yannick Morvan, Camille Vansimaeks, and Quentin Barillot for our numerous exchanges on the theoretical-methodological approach to network analysis." (Mabire-Yon et al., 2023).</footnote>

<footnote n="9">⁹L'université d'Utrecht s'est récemment retirée de certains classements internationaux considérant, entre autres, que ces
classements ne reflétaient pas correctement l'activité académique dans son ensemble, que les classements favorisaient la
compétition plutôt que la coopération et que les méthodologies sur lesquelles ces classements reposent sont discutables.
Voir le tweet de Jeroen Bosman qui explique cette décision.</footnote>
7. *Publications*

(comme la “gamification”). Là encore, il ne s’agit pas ici de fustiger qui que ce soit car, faisant partie du système, je fais aussi partie du problème et j’espère faire partie de la solution.

L'objectif consiste à faire évoluer nos pratiques vers une approche plus transparente, saine et responsable (Transparency & Open Principles - TOP guidelines). Il ne s'agit pas plus de rejeter toutes mesures bibliométriques, même imparfaites, car elles nous apportent un éclairage malgré tout de l'activité scientifique (Ioannidis et Maniadis, 2023). Si toutes les recherches ne se valent pas, la comparaison/compétition systématisée comprend également son lot d'incitation à des pratiques discutables comme déjà souligné. Cependant, l'excès inverse comme une sorte de relativisme général ne vaut pas mieux car toutes les recherches sont mises au même plan. Le risque est de renforcer l'effet du biais de confirmation rendant plus difficile la démarche scientifique comme outil pour éclairer et faire le tri entre modèles et hypothèses. L'important est, comme avec toutes mesures, d'être conscient de leurs biais et de leurs "angles morts". Ainsi, en cohérence avec les objectifs de DORA, un éclairage narratif des travaux constitue une étape importante de l'évolution de l'évaluation de la recherche (voir la figure librement accessible).
<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>Figure 7.4.: Une évaluation plus moderne de l’activité de recherche d’après l’université d’Utrecht.</figcaption></figure>

## Sciences et société, pluridisciplinarité

À ce titre, une expérience très formatrice pour moi a été mon rôle au sein du Collège Scientifique (CS) de l'Observatoire national de la Vie Étudiante (OVE). Cette institution dépend du Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche (MESR) et est rattachée opérationnellement au Conseil National des Œuvres Universitaires et Scolaires (CNOUS). L'OVE est une structure très intéressante dans la mesure où son conseil d'administration est composé de scientifiques (Collège Scientifique), mais aussi de représentants des organisations étudiantes nationales représentatives (“Usagers”), de représentants des mutuelles étudiantes, des représentants de l'Association des Villes Universitaires de France (AFUV), de France Université (anciennement Conférence des Présidents d'Université-CPU) et de l'Association des Universités Européennes (EUA). L'OVE a une mission importante qui suppose l'implication d'acteurs multiples et divers vers un but commun d'amélioration des conditions de
vie étudiante. Cela illustre son implication sociétale qui dépasse l'objectif d'éclairage des politiques publiques.

Un autre aspect intéressant réside dans la collaboration avec des chercheurs de diverses disciplines telles que l'économie, la géographie, la démographie, la sociologie, les statistiques et la psychologie. En ce sens, les standards de publications (et de promotions) peuvent varier selon les disciplines et la culture dominante de l'OVE reste la publication dans des ouvrages en français au détriment de la publication internationale dans des revues à comité de lecture. Il ne s'agit pas ici de critiquer cet état de fait, mais au contraire de reconnaître aussi cette pluralité dans l'expression de la valorisation scientifique. Un des enjeux revient alors à trouver les solutions qui permettent de répondre le plus largement possible aux besoins. À nouveau, la science ouverte et l'organisation du travail qu'elle permet constituent pour ma part une réponse à ces enjeux de diffusion et de valorisation scientifique des travaux de l'OVE<fnref n="10" /> (voir la figure librement accessible).

<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>Figure 7.5.: L'activité de recherche ouverte dans son écosystème impliquant la société d'après l'université d'Utrecht.</figcaption></figure>

<footnote n="10">¹⁰J'espère que les publications et communications récentes que j'ai pu réaliser avec l'OVE et les collègues en témoignent.</footnote>
## Recherche

“Au centre de tous ces croisements gît un point d’indétermination où, inquiet, un balancier déciderait ou ne saurait le faire. [...] Au voisinage de ce point multiplement connecté, une simple hésitation peut faire basculer [...] Tout commença donc par la mise en place et l’analyse d’un réseau, construit, puis découpé pour comprendre le système de Leibniz, ou d’un échangeur routier aux nœuds étoilés par de multiples embranchements, aux intersections et bifurcations diverses. Ce point à la fois central et multiple, ces croisements, ces carrefours, ces nœuds, les chemins eux-mêmes, voilà les éléments de l’entrelacs. Qui suis-je, à nouveau ? Cet x, cet entrecroisement, l’élément quelconque d’un réseau. [...] ces banalités, redoublées de gaucherie, me lancèrent dans des fascinations diverses mais relativement homogènes, concernant la dualité, les invariants par variations, la théorie des graphes, la topologie, toute une boîte à outils dont la puissance éclaire et parfois déplie ou dénoue la complexité des réseaux dont la forme couvre ou parcourt l’Univers, le monde, la société, le corps lui-même, le savoir...”

Extrait de Le gaucher boiteux : puissance de la pensée de Serres (2017, pp. 89-91).

“Tentez, en effet, de citer psychologie, politique ou sociologie dont les analyses puissent vraiment se passer d’un espace-temps, continu ou discontinu, où passent, où explosent, où menacent, où s’affrontent, où se bloquent des forces ? Donc d’une topologie munie d’une énergétique.”

Extrait de Le gaucher boiteux : puissance de la pensée de Serres (2017, p. 133).
# 8. Introduction aux approches en systèmes complexes

L'objectif est de présenter les approches en systèmes complexes et en quoi les caractéristiques de ces systèmes font qu'elles semblent tout particulièrement pertinentes pour la psychologie. Il s'agit ici de synthétiser ce que j'ai pu en comprendre, en ne perdant pas de vue la nécessaire humilité quant à ma capacité de compréhension et de synthèse de "ces complexités". Cette précaution s'appliquera également aux trois prochaines parties à venir qui tenteront d'illustrer leur développement en psychologie.

## Quelles origines des systèmes complexes

Si l'on s'intéresse aux systèmes complexes, il apparaît pertinent de s'interroger sur leur histoire pour tenter, d'une part, de mieux en dessiner les contours et, d'autre part, de mieux comprendre leur intérêt pour la psychologie en général et la psychologie clinique/psychopathologie en particulier. Dans son ouvrage intitulé *Histoire et sociologie des sciences de la complexité*, Li Vigni (2021), présente différentes approches de la complexité<fnref n="1" /> dont deux courants fondateurs importants sont apparus dans les années 1960-1970.

<footnote n="1">¹Dans son ouvrage Li Vigni (2021) présente au total 7 grands courants. En plus des deux premiers que nous avons présenté, il s'agit de : 3) La tradition de la complexité computationnelle ; 4) La théorie de la complexité de Kolmogorov ; 5) La théorie de la complexité intégrative ; 6) La théorie de l'ingénierie des systèmes ; 7) La théorie des systèmes adaptatifs en médecine. D'après l'auteur, le dernier s'est développé à partir de 2009. Il semble d'intérêt tout particulier pour notre objet et reprend une définition des systèmes complexes comme "des ensembles ouverts sur l'environnement, auto-organisés et composés de nombreux éléments en interaction non linéaire et récursive". Un autre élément intéressant concerne la variabilité des outils d'analyses et leurs cibles multiples "l'analyse philosophique, les mathématiques des systèmes dynamiques, la recherche narrative et l'évaluation économique". Pour des éléments plus détaillés sur les théories voir l'ouvrage et pour plus de précisions sur la définition ainsi qu'une illustration de la complémentarité entre l'observation et la formalisation mathématique des systèmes dynamiques voir les parties ci-après.</footnote>
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

* Les approches cybernétique et systémique, probablement les plus connues en sciences humaines et sociales. La cybernétique<fnref n="2" /> est décrite comme “La science des systèmes à circuit fermé dont l'action produit un changement dans l'environnement qui à son tour, rétroagit sur le système par le biais d'un feedback”. La systémique est décrite, elle, comme”une approche holiste (le tout est plus que la somme de ses parties) [abordant] mathématiquement les systèmes naturels et humains, sans les considérer comme à l'équilibre mais comme ouvert”.

* Les systèmes dynamiques comptent parmi les exemples les plus connus dont notamment la théorie du chaos : “il s'agit d'un ensemble intégré composé d'un grand nombre d'éléments en interaction, résultat de processus d'évolution et doués de propriétés émergentes au sens où le niveau microscopique engendre une organisation macroscopique qui n'est pas prévisible à partir de ces constituants”.

<figure><img src="image_72.png" /><figcaption>Figure 8.1.: Représentation des fondations disciplinaires des sciences de la complexité présentée sur le site web de formation de Fred Hasselman.</figcaption></figure>

Toutefois, comme l’illustrent les différentes fondations disciplinaires des sciences de la complexité (Hasselman, 2022b) (voir la figure librement accessible<fnref n="3" />) et comme le rappelle le rapport de la Netherlands Organisation for Scientific Research qui s’intitule *Grip on complexity. How manageable*

<footnote n="2">²Michel Serres nous rappelle que l’étymologie de cybernétique vient du grec ancien où le bateau est un modèle et renvoie au “gouvernail” pour évoquer l’art de piloter ou de gouverner (Serres, 2017, p. pp.122-123).</footnote>

<footnote n="3">³Figure préalablement issue du rapport de la Netherlands Organisation for Scientific Research : "*Redrawn with permission from Jeffrey Goldstein*", Jeffrey Goldstein©.</footnote>
## 8. Introduction aux approches en systèmes complexes

are complex systems? *Directions for future complexity research* (Henri Bal et al., 2014), une certaine confusion existe sur ce que l'on entend par science de la complexité.

"Complexity scientists use a range of methodologies to study a broad array of problems across the sciences. There is currently a vast and often confusing instrumentation for complexity scientists. It includes mathematical theories of dynamical systems, bifurcations, chaotic attractors, Prigogine's dissipative systems, graph theory and work by Barabási and others on the theories of networks, control and systems. There is statistical physics. There are computer science constructs such as cybernetics, cellular automata, and agent-based models. There are discipline-originated theories such as genetic algorithms, Lotka-Volterra predator-prey models, and May's work on mathematical ecology.

How does the complexity researcher resolve this confusion? We need to work on developing, testing and validating fundamental theories and methods. Which ones have universal applicability to complex systems? What analytical and computational tools belong in the standard toolbox of a complexity scientist? How do we begin to model a new complex system? What techniques of data analysis are available?"

Extrait de *Grip on Complexity. How Manageable Are Complex Systems? Directions for Future Complexity Research* (Henri Bal et al., 2014).

Cette confusion étant en regard du nombre varié d'approches tant du point disciplinaire, que théorique et méthodologique. Essayons malgré tout de synthétiser certains aspects des systèmes complexes qui apparaissent comme tout particulièrement intéressants pour la psychologie.

## Comment appréhender les systèmes complexes

Pour mieux cerner la notion de système complexe, il convient de présenter les notions qui composent ce terme. Tout d'abord la notion de système que l'on peut comprendre simplement par le fait que ce dernier est composé d'éléments et de leurs relations. La définition proposée par Meadows et Wright (2008, p. 11) inclut une composante supplémentaire dans le cas de systèmes dits "complexes", l'idée d'une cohérence afin de réaliser un objectif : "*un ensemble d'éléments interconnectés et organisés de manière cohérente afin de réaliser quelque chose*". Tandis que le terme de complexité renvoie
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

bien à la notion d'un comportement dudit système comme “non linéaire et implique un grand nombre d'éléments ou de composants en interaction” (Richardson et al., 2014).

Si ces éléments de définition sont en cohérence avec les aspects épistémologiques évoqués ci-dessus, il n’en demeure pas moins que les caractéristiques des systèmes complexes sont bien plus importantes et plus surprenantes qu’il n’y paraît. Une précaution importante à ce sujet est apportée par Meadows et Wright (2008, p. 87) :

> "You can't navigate well in an interconnected, feedback-dominated world unless you take your eyes off short-term events and look for long-term behavior and structure; unless you are aware of false boundaries and bounded rationality; unless you take into account limiting factors, nonlinearities and delays. You are likely to mistreat, misdesign, or misread systems if you don't respect their properties of resilience, self-organization, and hierarchy. The bad news, or the good news, depending on your need to control the world and your willingness to be delighted by its surprises, is that even if you do understand all these system characteristics, you may be surprised less often, but you will still be surprised."<fnref n="4" />

<footnote n="4">⁴Nous proposons la traduction suivante : “Vous ne pouvez pas bien naviguer dans un monde interconnecté et dominé par la rétroaction à moins de quitter des yeux les évènements à court terme et de chercher le comportement et la structure à long terme ; à moins d’être conscient des fausses limites et de la rationalité limitée ; à moins de prendre en compte des facteurs limitatifs, des non-linéarités et des délais. Vous risquez probablement de mal traiter, de mal concevoir ou de mal interpréter les systèmes si vous ne respectez pas leurs propriétés de résilience, d’auto-organisation et de hiérarchie. La mauvaise nouvelle, ou la bonne nouvelle, selon votre besoin de contrôler le monde et votre volonté de vous réjouir de ses surprises, est que même si vous comprenez toutes ces caractéristiques des systèmes, vous serez peut-être moins souvent surpris, mais vous le serez toujours.”</footnote>
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

<figure><img src="image_73.png" /><figcaption>Figure 8.2.: De la difficulté à se représenter une trajectoire non linéaire.</figcaption></figure>

De manière résumée, les systèmes complexes possèdent donc trois caractéristiques principales selon Richardson *et al.* (2014) :

1. ils consistent en un grand nombre d'éléments ou d'agents interagissant ;

2. ils ont des propriétés émergentes (le comportement collectif est difficile à anticiper à partir de la connaissance des éléments individuels qui composent le système) ;

3. ces propriétés émergentes sont auto-organisées et ne se résultent pas d'un processus ou d'un agent de contrôle central ou externe<fnref n="5" />.

Illustration d'un comportement auto-organisé en réponse à l'environnement, non réductible à un poisson-pilote "général" donnant des directives.

> "Soit un vol d'étourneaux chahuteurs, soit un banc à millions de harengs, un troupeau de moutons sans berger, des molécules, des cellules en mouvement brownien... Tous passent, volent, trottinent, nagent, s'agitent, co-agitent. De temps en temps - pourquoi ? qui le sait ? -, de petits groupes de volatiles, de poissons, d'agneaux ou de boucs quittent la

<footnote n="5">⁵On retrouve, à nouveau ici, le sens du terme auto-organisation dans l'idée d'un ordre spontané qui se produit à partir de l'interaction des composants du système qui s'organisent "de manière cohérente afin de réaliser quelque chose" (Meadows et Wright, 2008, p. 87)</footnote>
masse en mouvements parallèles. Nul ne suit leur bifurcation, les voilà bientôt revenus. Il arrive même parfois que certains se perdent dans la vaste étendue d'air, de mer ou de montagne, sans jamais revoir le groupe. Ou bien, tout à coup, entraîné par quelque élément pourquoi et comment, qui le sait ? -, le vol, le troupeau ou le banc se reforme, se réoriente. Un nouveau paysage apparaît. Qui eût pu prévoir la décision globale ? Mille insectes archiptères au travail de construction aléatoire de leur termitière régulière m'avaient permis jadis de dessiner un modèle analogue pour la Rome antique et son destin. Les modèles qui décrivent le mieux un processus quelconque de transformation, voire de formation initiale, les modèles les plus exactes du monde ou de l'histoire et, dans ce livre, de la pensée, sont ceux qui mêlent, ainsi et à titres divers, le hasard et la nécessité, le stochastique et le déterminisme, Démocrite et Newton."

Extraits de *Le gaucher boiteux : puissance de la pensée* de Michel Serres (2017, pp. 80-81).

Vers une caractérisation plus exhaustive

Il est toutefois possible de caractériser avec plus d'exhaustivité encore les systèmes complexes. C'est notamment le travail qui a été réalisé par Boehnert (2018). Ce dernier a permis de recenser et de représenter visuellement 16 propriétés des systèmes complexes (voir la figure librement accessible), dont nous proposons une traduction ci-après.
## 8. Introduction aux approches en systèmes complexes

<figure><img src="image_74.png" /><figcaption>Figure 8.3.: Une représentation visuelle de la complexité par le Dr. Joanna Boehnert.</figcaption></figure>

### 1. Feedback (rétroaction) : Lorsqu'un résultat ou une sortie d'un processus influence
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

l'entrée directement ou indirectement. Ceux-ci peuvent accélérer ou supprimer le changement.

2. Émergence : Des propriétés nouvelles et inattendues de niveau supérieur peuvent résulter de l'interaction de composants. Ces propriétés sont dites émergentes si elles ne peuvent pas être facilement décrites, expliquées ou prédites à partir des propriétés des composants de niveau inférieur.

3. Auto-organisation : Des régularités ou des modèles de niveau supérieur peuvent naître de l'interaction locale de composants autonomes de niveau inférieur.

4. Leviers et pivots : Certains éléments d'un système peuvent avoir une influence disproportionnée en raison de la structure de leurs connexions. Le comportement de ces éléments peut contribuer à mobiliser le changement, mais il peut également rendre le système vulnérable aux perturbations.

5. Non-linéarité : Un système est non linéaire lorsque l'effet des entrées sur les résultats n'est pas proportionnel. Le comportement d'un système peut présenter des changements exponentiels ou des changements de direction (c'est-à-dire que des augmentations de certaines mesures deviennent des diminutions), malgré des changements faibles ou constants des entrées.

6. Domaines de stabilité : Les systèmes complexes peuvent avoir plusieurs états stables qui peuvent changer en fonction de l'évolution du contexte. Les systèmes gravitent vers de tels états et y restent à moins d'être fortement perturbés. Si le changement dans un système dépasse un seuil, il peut glisser rapidement vers un autre état stable, rendant le changement très difficile à inverser<fnref n="6" />.

7. Adaptation : Les composants ou les acteurs du système sont capables d'apprendre ou d'évoluer, en modifiant le comportement du système en réponse aux interventions au fur et à mesure qu'elles sont appliquées. Par exemple, dans les systèmes sociaux, les gens peuvent communiquer, interpréter et se comporter de manière stratégique pour anticiper les situations futures. Dans les systèmes biologiques, les espèces évolueront en réponse au changement.

8. Dépendance de la trajectoire : Les états, actions ou décisions actuels et futurs

<footnote n="6">⁶On parle alors de point de basculement (tipping point voir point 9) pour décrire le seuil de changement d'état et d'hystérèse ou hystérésis (hysteresis) pour expliciter le fait que face à une perturbation le système ait changé d'état mais que davantage d'énergie (par rapport à celle de la perturbation) soit nécessaire pour faire revenir le système à l'état antérieur. Cette caractéristique est souvent présentée à l'aide de schémas de type paysage (landscape) paysage comme c'est le cas dans la présentation de Boehnert (2018). On peut également retrouver une représentation intéressante contextualisée dans le cadre du déclenchement d'un trouble mental, voir Nelson *et al.* (2017).</footnote>
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

dépendent de la séquence d'états, d'actions ou de décisions qui les ont précédés,
c'est-à-dire de leur trajectoire (typiquement temporelle).

9. Points de basculement : Le point au-delà duquel les devenirs du système changent radicalement. Le changement peut se faire lentement au départ, puis s'accélérer soudainement. Un seuil est le point au-delà duquel le comportement du système change soudainement.

10. Changement au cours du temps : Les systèmes complexes se développent inévitablement et modifient leur comportement au cours du temps. Cela est dû à leur ouverture et à l'adaptation de leurs composants, mais aussi au fait que ces systèmes sont généralement en déséquilibre et évoluent en permanence.

11. Système ouvert : Un système ouvert est un système qui a des interactions externes. Celles-ci peuvent prendre la forme de transferts d'informations, d'énergie ou de matériaux à l'intérieur ou en dehors des limites du système. Dans les sciences sociales, un système ouvert est un processus qui échange des matériaux, de l'énergie, des personnes, des capitaux et des informations avec son environnement.

12. Imprévisibilité : Un système complexe est fondamentalement imprévisible. Le nombre et l'interaction des entrées, des causes, des mécanismes et des rétroactions signifient qu'il est impossible de faire des prévisions avec précision. Le bruit aléatoire peut avoir un effet important. Les systèmes complexes sont fondamentalement non connaissables à n'importe quel moment du temps ; c'est-à-dire qu'il est impossible de rassembler, de stocker et d'utiliser toutes les informations sur l'état d'un système complexe.

13. Inconnus : En raison de leur structure causale complexe et de leur ouverture, de nombreux facteurs dont nous n'avons pas connaissance influencent (ou peuvent influencer) un système. L'existence inévitable de ces inconnues signifie que nous observons souvent des effets indirects inattendus de nos interventions.

14. Contrôle distribué : Le contrôle d'un système est distribué entre de nombreux acteurs. Aucun acteur ne dispose d'un contrôle total. Chaque acteur ne peut avoir accès qu'à des informations locales.

15. Systèmes imbriqués/emboîtés : Les systèmes complexes sont souvent des hiérarchies imbriquées/emboîtées de systèmes complexes (appelés “systèmes de systèmes”).

16. Échelles et niveaux multiples : Les acteurs et les interactions dans les systèmes complexes peuvent opérer à travers plusieurs échelles et niveaux. Pour cette rai-
# 8. Introduction aux approches en systèmes complexes

son, les systèmes doivent être étudiés et compris à partir de plusieurs perspectives simultanément.

Extraits et traduction de la présentation de Boehnert (2018).

Certaines de ces propriétés sont étudiées dans le domaine des sciences du vivant et combinent l'observation à des modélisations/formalisations mathématiques des systèmes complexes en interactions avec l'environnement. On pourra, à titre d'exemple, présenter les travaux réalisés sur des embryons d'étoiles de mer (Tan et al., 2022). En effet, les chercheurs ont pu observer que des milliers d'embryons en train de nager s'assemblent spontanément (auto-organisation). Ils forment ainsi un matériau macroscopique (émergence) dans un état de non-équilibre qui présente un comportement de réponse (contrôle distribué) à la déformation (système ouvert) qui est adaptatif.

Exemple de Comportement d'auto-organisation d'embryons d'étoile de mer de Tan *et al.* 2022

Simulation mathématique du comportement d'auto-organisation de Tan *et al.* 2022

## Des propriétés pertinentes pour la psychologie ?

### Attracteurs

Une particularité des états en non-équilibre est qu'ils peuvent basculer ("points de basculement" ou "tipping point" en anglais) d'un état de stabilité à un autre état de stabilité (domaines de stabilité) sous l'influence de bassins d'attracteurs comme cela est très bien décrit schématiquement par Lunansky, Borkulo, et al. (2022) (voir la figure librement accessible).
## Ball-In-A-Cup Metaphor

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

*Note.* The depth and width of the attractor determine how easily an imaginary ball falls into and out of the attractor, and thus, how stable the system is currently located in the attractor. The left basin is stable, represented by its wide and steep valley. In contrast, the right basin is unstable due to its shallow and narrow form.

Figure 8.4.: Représentation visuelle des domaines de stabilité. Crédit Lunasky et al. (2022).

## Hystérèse

Un autre élément très intéressant, concernant ces “points de basculement”, est la notion d’hystérèse (ou hystérésis). Pour la comprendre, il faut se représenter qu’une certaine quantité d’énergie introduite dans un système peut venir perturber ce dernier et le faire basculer dans un nouvel état (au niveau de son bassin attracteur). Cependant si l’on souhaite revenir à l’état antérieur (au précédent point de stabilité), il est fréquent que la quantité d’énergie nécessaire ne soit pas la même. Elle n’est donc pas nécessairement “symétrique” et peut être plus élevée ou plus faible selon le bassin d’attracteur : voir Heino *et al.* (2022) pour une revue de ces questions et notamment la figure 4 de l’article librement accessible sur PsyArXiv.
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

Figure 4. Two ways a system suddenly changes its state (i.e., two main types of critical transitions). B-tipping route (left): Due to an intervention or another learning or development process, the landscape itself changes, and when the state becomes unstable, the system “tips” to the other attractor. N-tipping route (right): some exogenous perturbation, be it an intervention or a random event, jolts the ball over the threshold “hill”, where it stabilises in the new attractor.

Notably, figure 4 makes it clear that the force required to return to a previous attractor is by no means necessarily the same as the force required to make the initial shift: Of the two examples presented, in the B-tipping case, the attractor is not

Figure 8.5.: Attracteurs et hystérèse, illustration avec la métaphore du paysage. Crédit Heino et al. (2022).

Un exemple fréquemment donné pour illustrer ce phénomène est celui de la carte de crédit que l’on plie entre ses deux doigts (H. Van Der Maas et al., 2017). Jusqu’à un certain point, le système est dit “résilient” aux perturbations : le fait que l’on introduise une (perturbation) certaine quantité d’énergie dans le système (le fait de plier la carte) ne change pas l’état du système, ce dernier revenant à l’équilibre (son état stable). En revanche, si l’on augmente trop fortement la pression (on augmente ainsi la quantité d’énergie que l’on introduit dans le système en le perturbant) alors on peut atteindre un point de bascule (certains paramètres du système dépassent leurs limites) et le système change alors d’état (il s’auto-organise dans un nouvel état d’ordre ou état de stabilité). La carte est alors cassée. Le principe d’hystérèse devient alors assez intuitif à comprendre, c’est que la quantité d’énergie nécessaire pour revenir à l’état antérieur (réparer la carte ou en obtenir une nouvelle) n’est pas égale (et probablement bien supérieure) à celle qui a été nécessaire pour perturber le système et le faire changer d’état (voir la figure librement accessible).
<figure><img src="image_77.png" /><figcaption>**Figure 4.** The cusp catastrophe illustrated by the dynamics of a simple business card. Vertical pressure (Fv) on the card is the splitting variable and horizontal pressure (Fh) is the normal variable. With low vertical pressure (path a), switches in the middle point of the card are continuous, with high vertical pressure (path b) they are sudden, exhibiting hysteresis, bimodality, divergence and other typical characteristics of phase transitions.</figcaption></figure>

Figure 8.6.: Hystérèse, illustration avec la carte de crédit. Crédit : Van Der Mass et al. (2017).

Auto-organisation

C'est cette particularité d'auto-organisation ou de réorganisation du système lorsque ce dernier a été
perturbé (que les sources de perturbations soient biologiques, psychologiques, environnementales
ou un mélange/interaction des trois) et qui est donc contraint (par “pression”) de se ré-agencer/ré-
organiser topologiquement de manière différente qui fait tout l'intérêt pour la psychologie clinique
et la psychopathologie. En effet, cette propriété permet de concilier les approches continuistes et
discontinuistes des troubles psychiques d'une part, mais également de considérer que les troubles ne
constituent pas nécessairement un “désordre” (une dysfonction) mais au contraire un “nouvel état
d'ordre” ou d'équilibre d'autre part (Olthof et al., 2023).

“Psychopathology is not the disruption of a healthy pattern (e.g., a disbalance in humors, neurotransmitters, hormones, or personality traits), but a pattern in itself. In other words, pathology is not a disorder, but another kind of order”.

Extrait de *Complexity Theory of Psychopathology* d' Olthof *et al.* (2023).
Dynamiques non linéaires et bifurcations

Si l'on considère que ces points de basculement s'inscrivent dans une dynamique temporelle, où les paramètres du système sont soumis à des évolutions, alors ils constituent de possibles bifurcations du système (Gauld et Depannemaecker, 2023) qui renvoient également à la théorie des catastrophes<fnref n="7" /> (H. Van Der Maas et al., 2017).

Il convient ici de s'intéresser au terme "dynamique". Si celui-ci semble être facilement compréhensible dans l'idée d'une évolution temporelle, il semble que le terme puisse revêtir différentes définitions pour les chercheurs comme le souligne Patrick Curran dans l'excellent podcast *Quantitude*<fnref n="8" />. Ellen Hamaker, une spécialiste des modélisations longitudinales intenses, lui propose la définition suivante :

> "Dynamic is really about the current state being predictable from the previous state rather than being a linear curve or a quadratic curve that is describing the repeated measures of an individual. It's the part when you say ok you have those lag relationships between the same variable or across different variables or from the perturbation at different moments: that is where you have the dynamic part. Whereas if you have linear trends or other kind of trends that is just a deterministic component in your model. And you can add that but still have a dynamic structure around this."

Ellen Hamaker dans *Quantitude*, Saison 4 épisode 20 intitulé *Dynamic Structural Equation Models with Ellen Hamaker*.

Dans son livre *Unsimple truths: science, complexity, and policy*, S. D. Mitchell (2012) explique que la non-linéarité, constituant de la complexité dynamique de certains systèmes, implique qu'ils ne sont pas prédictibles malgré le fait qu'ils puissent être déterminés. Cela s'explique par une extrême sensibilité à de petites variations non mesurables dans les conditions initiales du système<fnref n="9" /> ou dans les "frontières" évolutives du système<fnref n="10" />. Ainsi, ces systèmes peuvent évoluer selon des trajectoires non linéaires dans la mesure où le nombre important d'éléments interdépendants qui s'influencent mutuellement produit

<footnote n="7">⁷Fondée par René Thom, il s'agit d'une théorie mathématique qui cherche à identifier mathématiquement les différentes formes possibles de changement d'état d'un système à partir d'un nombre défini de paramètres au sein d'équations.</footnote>

<footnote n="8">⁸Voir l'épisode 20 de la saison 4 à la minute 14:19.</footnote>

<footnote n="9">⁹Des paramètres initiaux peuvent être par exemple des ordonnées à l'origine, un niveau d'activation initial des éléments d'un système et de leurs relations ou encore le nombre d'éléments présents dans le système.</footnote>

<footnote n="10">¹⁰Un type de frontière du système pourrait être par exemple les valeurs minimales et maximales que pourraient atteindre les paramètres initiaux. Une autre possibilité est également de considérer à quel point le système est ouvert c'est-à-dire que des éléments peuvent entrer et sortir du système. En thermodynamique un système fermé peut avoir des échanges d'énergie avec l'extérieur du système mais pas d'échanges d'éléments ou de matière.</footnote>
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

une évolution non linéaire du système<fnref n="11" />. Cette évolution peut être difficilement prédictible du fait des petites variations évoquées ci-dessus qui vont amener à des évolutions potentiellement très différentes du système. Il s'agit de transitions de phases et de bifurcations du système. Selon S. D. Mitchell (2012, p. 40), c'est justement cette caractéristique qui a amené le météorologue Edward Lorenz à utiliser la métaphore de "l'effet papillon"<fnref n="12" />.

Les aspects relatifs aux points de basculements et de bifurcation ou encore d'imprévisibilité, d'em-
boîtement et de niveaux multiples sont magnifiquement évoqués par Jean-Claude Ameisen dans son
émission *Sur les épaules de Darwin* avec l'épisode intitulé *Les battements du temps* (18). « *More is
different* » (Ameisen, 2012b)<fnref n="13" />.

Nous nous permettons de reprendre ici la citation d'Anderson (1972) *More Is Different: Broken symmetry and the nature of the hierarchical structure of science*, présentée sur la page de l'émission à laquelle nous ajouterons la traduction d'un paragraphe que nous pensons pertinent pour le propos.

"Il peut sembler inévitable de penser que, si tout obéit aux mêmes lois fondamentales qui régissent la matière, alors les scientifiques qui travaillent sur ces lois fondamentales sont les seuls qui étudient quelque chose de vraiment fondamental. En pratique, cela se limiterait à quelques astrophysiciens, à quelques physiciens qui travaillent sur les particules élémentaires, à quelques logiciens et mathématiciens, et à peu d'autres.

La démarche réductionniste, qui nous permet de tout réduire à des lois fondamentales, a une limite importante : elle ne nous permet pas de faire le chemin inverse, elle ne nous permet pas de partir de ces lois et de reconstruire l'univers. Le comportement d'un grand ensemble complexe de particules élémentaires ne peut être compris si on ne tient compte que des seules propriétés de ces particules."

L'hypothèse constructionniste s'effondre lorsqu'elle est confrontée à la double difficulté de l'échelle et de la complexité. Il s'avère que le comportement de grands et complexes agrégats de particules élémentaires ne peut être compris en termes de simple extrapolation des propriétés de quelques particules. Au contraire, à chaque niveau de complexité, des propriétés entièrement nouvelles apparaissent, et la compréhension de ces nouveaux

<footnote n="11">¹¹Et ce même si les relations entre les composants peuvent être “simplement” de nature linéaire.</footnote>

<footnote n="12">¹²Métaphore célèbre où le battement d'aile d'un papillon à un endroit du globe est "l'élément déclencheur" (la cause ?) d'une tempête à un autre endroit du globe justement parce qu'il constitue une fluctuation "aux limites" et, qu'un "rien", peut avoir une incidence considérable (voir Chapitre 11).</footnote>

<footnote n="13">¹³On retrouve également l'évocation des "conditions aux limites" et cette métaphore dans l'épisode intitulé *Les vagabonds du ciel de Sur les épaules de Darwin* à partir de la minutes 36,05 (Ameisen, 2011).</footnote>
## 8. Introduction aux approches en systèmes complexes

> comportements nécessite une recherche qui, à mon avis, est aussi fondamentale dans sa nature que toute autre.[¹⁴]

> À certains seuils, un plus grand nombre des mêmes éléments et un plus grand nombre d'interactions entre ces éléments transforment soudain l'ensemble – le rendent différent, autre. Et de nouvelles lois, de nouveaux concepts, de nouvelles généralisations sont nécessaires – qui nécessitent autant d'inspiration et de créativité qu'il en fallait au niveau précédent pour les comprendre, pour les imaginer. Le tout devient non seulement plus que la somme de ses parties, mais aussi très différent de la somme de ses parties.”

> Citation d'Anderson (1972) *More Is Different: Broken symmetry and the nature of the hierarchical structure of science*, présentée sur la page de l'émission *Sur les épaules de Darwin* dans l'épisode intitulé *Les battements du temps* (18). « *More is different* » de Jean-Claude (Ameisen, 2012b).

## Émergences et réalisations multiples

Mais cette bifurcation fait aussi appel à une autre notion, celle d'émergence. Il s'agit de l'idée que de nouvelles propriétés du système émergent à partir des interactions des composants tels que Anderson (1972) le décrit. Si les aspects de rupture de symétrie sont intéressants, il convient d'y ajouter l'idée que ces nouvelles propriétés qui apparaissent au niveau du système (à partir de l'interaction complexe des composants) influencent en retour les composants du système. Cette boucle de rétroaction entre différents niveaux micro (composants) et macro (système) ajoute une complexité supplémentaire. Dans ce cas le statut “causal” du système au niveau “macro” peut être suffisamment indépendant du niveau “micro” si bien qu’il n’est pas réductible à ce dernier niveau. Dans son ouvrage, S. D. Mitchell (2012, pp. 43-44) donne l’exemple du miel comme propriété émergente (niveau macro) du système “nid d’abeille”. Le miel n’est pas présent comme une propriété au niveau des composants (les abeilles) mais, en tant que propriété macro, ce dernier va exercer une influence sur le comportement des abeilles (niveau micro) en fonction de son statut (niveau de remplissage du miel dans la ruche).

<footnote n="14">¹⁴Traduction que nous proposons de “The constructionist hypothesis breaks down when confronted with the twin difficulties of scale and complexity. The behavior of large and complex aggregates of elementary particles, it turns out, is not to be understood in terms of a simple extrapolation of the properties of a few particles. Instead, at each level of complexity entirely new properties appear, and the understanding of the new behaviors requires research which I think is as fundamental in its nature as any other.” Anderson (1972, p. 393). Nous avons également extrait d'autres citations intéressantes de cet article sur ce fil Twitter.</footnote>
## 8. Introduction aux approches en systèmes complexes

Un autre élément important<fnref n="15" /> est le concept de “réalisation multiple”. Il s’agit de l’idée que des propriétés émergentes au niveau macro peuvent être produites (“causées” ?) par un grand nombre de différents composants du système (niveau micro). Ainsi “peu importe” la “composition spécifique” des éléments tant que ces derniers “produisent” la propriété émergente (G. F. Ellis et Kopel, 2019). Ainsi, en psychologie clinique et en psychopathologie l’analogie relative serait la formation de troubles en tant que propriétés émergentes (niveau macro) d’une topologie spécifique d’organisation de différents symptômes (niveau micro). Pourtant, en psychopathologie développementale, l’idée qu’un même type de symptôme (stress élevé) puisse “conduire” à des troubles de “natures différentes” (anxiété, dépression, troubles psychotiques) est connue sous le terme de “multifinalité” et que des symptômes de “natures diverses” (stress ou tristesse élevés, idées de références) puissent “conduire” à un seul trouble spécifique (schizophrénie) est connue sous le terme de “équifinalité” (Cicchetti et Rogosch, 1996). C’est d’ailleurs cette caractéristique d’évolution développementale et “non-déterministe” des troubles qui amènera à penser les phénomènes de transitions (et donc de prévention et d’intervention précoce pour prévenir ces transitions) dans la psychopathologie. Cette approche connue sous le terme de “staging model” ou approche par stades/paliers étapes est inspirée d’une démarche telle qu’on peut la rencontrer en oncologie (P. D. McGorry et al., 2018; Patel et al., 2018). Cette approche considère les frontières entre catégories diagnostiques comme étant de “nature floue” et donc que la “nature des potentielles causes” serait davantage “transdiagnostique”. Elle promeut ainsi la conceptualisation d’une catégorie “intermédiaire” celle “d’état mental à risque”. Celle-ci se fonde davantage sur le risque de vulnérabilité (antécédents personnels et familiaux) ainsi que sur le degré (évolutif) de sévérité et d’impact sur le fonctionnement des manifestations psychopathologiques (“auto-organisation” des composants symptomatologiques).

## Difficultés des modèles constructionnistes et réductionnistes

Les particularités d’émergence et de réalisation multiples font qu’il devient difficile de considérer l’approche constructionniste (c’est-à-dire qu’un système est composé d’éléments et de leurs relations) comme suffisante pour la psychologie surtout si on la considère comme “massivement multifactorielle” et dont la compréhension nécessite une approche souvent dite “bio-psycho-sociale” (Borsboom et al., 2019; Borsboom et al., 2022). Pour comprendre le système, dans le cadre constructionniste, il suffirait de décomposer les éléments et d’identifier la nature de leurs relations<fnref n="16" />.

<footnote n="15">¹⁵Elément non présenté dans la synthèse de Boehnert (2018).</footnote>

<footnote n="16">¹⁶On restera vigilant au fait que le terme constructionniste est employé ici différemment des usages terminologiques en sociologie (avec celui de constructivisme) (Mucchielli et Noy, 2005). Ce que l’on cherche à décrire ici, c’est l’idée qu’un</footnote>
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

Une autre manière de regarder cette particularité est le réductionnisme. Il s’agit de s’intéresser aux composants (micro) pour comprendre ou définir des lois qui vont expliquer le fonctionnement de l’ensemble du système (macro). Eiko I. Fried (2022) présente cette approche dans le cadre des troubles psychiques et utilise également la métaphore du vélo pour l’illustrer (E. Fried, 2021b). Il s’agit pour lui d’un outil fondamental de la démarche scientifique qui a beaucoup apporté, mais qui se trouve effectivement limité lorsqu’il s’agit de comprendre et de modéliser des systèmes d’une nature complexe.

Toujours selon Sandra S. D. Mitchell (2012, p. 41), ces propriétés émergentes, qui peuvent donc se réaliser de manières multiples au niveau macro, sont stabilisées au moyen de boucles de rétroactions et des propriétés d’auto-organisation. Cela a pour conséquences, selon elle, que “*le contexte, l’histoire et la dynamique*” occupent une place explicative centrale des systèmes complexes. De ce fait, il faut davantage qu’un unique mécanisme causal à l’œuvre pour pouvoir comprendre le comportement du système que l’on souhaite étudier et expliquer (voir le tweet de Luiz Pessoa à propos de l’article de Wimsatt (1994))<fnref n="17" />.

<footnote>système peut être décrit et compris simplement par ses composants et la nature des relations entre ces composants. Pour reprendre la métaphore de S. D. Mitchell (2012), c’est comme si l’on s’intéressait uniquement à décrire le comportement des abeilles en omettant de les considérer comme un système qui est orienté vers un but.</footnote>

<footnote n="17">17 Luiz Pessoa est professeur en psychologie à l’université du Maryland dans le laboratoire de Cognition et d’Émotion et également directeur du Maryland Neuroimaging Center. Son dernier livre (dont la couverture est utilisée pour son profil sur Twitter) s’intitule *The entangled brain: how perception, cognition, and emotion are woven together* (Pessoa, 2022).</footnote>
<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>Figure 8.7.: Ontologie des systèmes complexes. Tweet de Luiz Pessoa. Crédit Wimsatt (1994).</figcaption></figure>

"Willard van Orman Quine once said that he had a preference for a desert ontology. This was in an earlier day when concerns with logical structure and ontological simplicity reigned supreme. Ontological genocide was practiced upon whole classes of upper-level or 'derivative' entities in the name of elegance, and we were secure in the belief that one strayed irremediably into the realm of conceptual confusion and possible error the further one got from ontic fundamentalism. In those days, one paid more attention to generic worries about possible errors (motivated by our common training in philosophical skepticism) than to actual errors derived from distancing oneself too far from the nitty-gritty details of actual theory, actual inferences from actual data, the actual conditions under which we posited and detected entities, calibrated and 'burned in' instruments, identified and rejected artifacts, debugged programs and procedures, explained the mechanisms behind regularities, judged correlations to be spurious, and in general, to the real complexities
## 8. Introduction aux approches en systèmes complexes

and richness of actual scientific practice.”

Résumé de l'article de Wimsatt (1994) intitulé *The Ontology of Complex Systems: Levels of Organization, Perspectives, and Causal Thickets*.

Ce débat autour des approches constructionnistes et réductionnistes versus systémiques, complexes et émergentes, fait partie des débats scientifiques extrêmement passionnés et passionnants. On remarquera que les mots employés par Wimsatt (1994) dans son résumé sont extrêmement rudes à l'encontre d'une approche qui nierait l'existence d'explications à un niveau émergent ("upper-level") par rapport à des mécanismes qui se situeraient à un niveau ontologique plus "fondamentale" (réductionnisme).

Une illustration particulièrement intéressante des conséquences de ces questions est également présente dans le débat entre deux neuroscientifiques, Robert Sapolsky et Kevin Mitchell sur le caractère libre ou déterminé de nos actions. Personnellement, je me sens plus en accord avec les arguments présentés par Kevin Mitchell<fnref n="18" /> selon lesquels une certaine forme d'indétermination, de hasard dans les multiples interactions possibles laisse un espace à notre capacité d'agir face à la complexité et à l'immensité.

### *“Where we agree”*

> First, I should point out numerous areas where Sapolsky and I agree. A prominent view on free will among philosophers and those scientists who trouble themselves with the issue is compatibilism. This is the view that determinism holds (more on what this is taken to mean below), but that free will can be taken to be compatible with it. Or more precisely, that the concept of moral responsibility can be taken to be compatible with determinism. [...]

> I also think it's moot, given the evidence from physics that the universe is not in fact deterministic in that fashion. Sapolsky appears to agree with this and accepts that there is fundamental indeterminacy at the lowest levels. What he takes this to mean for determinacy at higher levels is a little less clear and is something I will come back to.

> We also agree that there are all kinds of factors that influence our behaviour. My previous book, Innate, was all about how the wiring of our brains shapes who we are. We are definitively not born as blank slates, but have our own individual natures – innate predispositions that derive from our genetics and the way our brain happened to develop. Both

<footnote n="18">¹⁸Kevin Mitchell est professeur de génétique et de neurosciences au Trinity College de Dublin. Son dernier ouvrage est intitulé *Free agents: how evolution gave us free will* (K. J. Mitchell, 2023) voir également ce tweet sur le dernier des quatre billets de blog que Kevin K. Mitchell (2024) à consacré sur ce débat.</footnote>
Sapolsky and I agree that these predispositions affect the way our patterns of behavior emerge throughout our lives.

However, I take these effects to be distal, indirect, and non-exhaustive, which is why I used the word “shapes” rather than “determines”. As we will see below, one of the main points of disagreement is that I think of these and other factors as influences on our behaviour while Sapolsky sees them as absolute determinants of it.

## Closet dualism

Sapolsky rightly criticises the position of dualism – the idea, inherited from Descartes, that there are two separate kinds of stuff, physical and mental. Under this view, the mental realm is where we make decisions, thus freeing us from the confines of physical determinism. This implies the existence of a “ghost in the machine” – an immaterial self that somehow inhabits your brain and body and pushes things around. Sapolsky derides this view as unscientific, which it obviously is, and rightly says that it provides no solution to the problem of free will – at least none that any scientist committed to the idea of physicalism (basically, no magic allowed) should accept.

However, his own position is **dualist through and through**. Right from the get-go, he frames the idea that a human being – as a whole entity – could be a cause of something as ludicrous and supernatural. On page 2, he writes, in relation to any behavior, that we can ask:

> « Why did that behavior occur? If you believe that turtles can float in the air, the answer is that it just happened, that there was no cause besides that person having simply decided to create that behavior. Science has recently provided a much more accurate answer, and when I say “recently,” I mean in the last few centuries. The answer is that the behavior happened because something that preceded it caused it to happen. »

I guess I'd better explain the reference to turtles! This refers to an anecdote about a woman arguing with William James that he had his cosmology all wrong and the earth really rested on the back of a turtle. When he asked her what the turtle rested on, she said “another turtle”. And when he asked the inevitable question of what that turtle rested on, she replied: “It's no use, Professor James. It's turtles all the way down!” I gather Sapolsky
8. Introduction aux approches en systèmes complexes

is sympathising with the woman in the story, in the sense that every cause that we might
give for an action inevitably has the same kind of regress of prior causes that it “rests on”.
(There is also a hint here of the reductionist instincts that permeate the book – looking
down instead of up).”

Extrait du billet de blog de Kevin Mitchell intitulé *Undetermined - a response to Robert Sapolsky. Part 1 - a tale of two neuroscientists*

Il ne s'agira pas d'opposer des processus que l'on situerait à un niveau hiérarchique<fnref n="19" /> plus élevé (psychologiques et sociétaux) par rapport à des processus de plus bas niveau ou plus fondamentaux (biologiques). C'est dans l'articulation entre ces niveaux et la manière dont ils s'influencent réciproquement que réside un intérêt voire une nécessaire alliance. C'est ce qu'illustre de manière humoristique la figure (librement accessible et réutilisable sous licence CC-BY) intitulé “Purity” du comics xkcd et des deux détournements qui en sont issus.

<figure><img src="image_79.png" /><figcaption>Figure 8.8.: Les champs de recherche par niveaux de “pureté”. Crédit original xkcd</figcaption></figure>

<footnote n="19">¹⁹Au sens de multiniveaux et non pas “d’autorité”.</footnote>
<figure><img src="image_80.png" /><figcaption>Figure 8.9.: Les champs de recherche par niveaux de “pureté” confrontés au phénomène d’emergence. Crédit original xkcd</figcaption></figure>

Un intérêt pour la psychologie qui n'est pas nouveau

Les caractéristiques des systèmes complexes présentées ici semblent tout particulièrement pertinentes pour la psychologie, car elles permettent de décrire et de comprendre des phénomènes complexes rencontrés dans les situations cliniques. Cet intérêt n'est pourtant pas nouveau, dans la mesure où l'on retrouve des travaux notamment dans le champ de la psychologie cognitive et développementale (Smith et Thelen, 1993). En 1994, dans un article de l'American psychologist, Barton (1994) indiquait tout l'intérêt des systèmes complexes en psychologie clinique tout en alertant sur la difficulté de les mettre en œuvre dans ce champ disciplinaire.

> "There is perhaps no other area in which chaos theory, nonlinear dynamics, and self-organizing systems are so intuitively appealing yet so analytically difficult as in clinical psychology. With a few notable exceptions, their application to clinical issues are meta-phorical and qualitative in nature."

Extrait de l'article *Chaos, Self-Organization, and Psychology* (Barton, 1994).
Dans le champ de la psychologie clinique, un article a été publié en français au début des années 2000 et s'intitulait *Paradigme dynamique en psychopathologie : la “Théorie du chaos”*, de la physique à la psychiatrie (Pezard et Nandrino, 2001). Les auteurs s'intéressaient plus particulièrement aux données d'EEG comme paradigme d'identification des trajectoires dynamiques et non-linéaires permettant potentiellement de distinguer des patients souffrant de dépression de sujets "normaux". Les auteurs, dans leur introduction, alertaient également le lecteur sur la prudence à utiliser des concepts issus de la physique aux domaines des sciences humaines.

> "L'utilisation, en biologie ou en sciences humaines, de concepts issus de la physique est toujours un exercice qui nécessite une grande prudence épistémologique. En effet, l'importation de concepts d'un domaine vers un autre, pour lequel ils n'ont généralement pas été construits, laisse planer le risque de la métaphore plutôt que de favoriser d'emblée une construction scientifique productive."

Extrait de *Paradigme dynamique en psychopathologie: la «Théorie du chaos», de la physique à la psychiatrie* de Pezard et Nandrino (2001).

Il convient maintenant de s'intéresser à la manière dont les systèmes complexes ont été introduits et appliqués en psychologie et plus particulièrement aux développements que de nouvelles techniques d'analyse disponibles depuis un peu plus de dix ans ont permis.
# 9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

L'objectif est de décrire l'origine de l'utilisation des approches en systèmes complexes en psychologie et notamment à partir de questions de psychométrie, c'est-à-dire de mesure des phénomènes psychologiques.

Les termes de complexité et de systèmes semblent communs et applicables en psychologie, et ce plus particulièrement dans le champ des troubles psychiques (Eiko I. Fried et Robinaugh, 2020). En revanche, le terme de systèmes complexes est mis à l'arrière-plan d'un autre terme, qu'il soit employé avec approche, théorie, modèle ou analyse, celui de réseau. Une des raisons est que les "modèles en réseau représentent de la manière la plus claire les divers processus sous-jacents aux systèmes auto-organisés, par lesquels l'ordre, l'autorégulation et la dynamique à la limite du chaos tendent à émerger avec un nombre suffisant de nœuds et de connectivités nodales" (Pincus et Metten, 2010)<fnref n="1" />.

## Approches en réseau, les premiers pas en psychologie

### Quelques éléments historiques

Comme le soulignent Hudson Golino et al. (2022) en introduction de leur article, 2022 marque une décennie de nouvelles possibilités méthodologiques pour la psychologie avec les techniques de modélisations en réseau disponibles grâce au package R qgraph qui permet de les estimer et de les visualiser (Epskamp et al., 2012). Les auteurs rappellent également que cela a donné naissance à un

<footnote n="1">¹Il s'agit d'une traduction, la citation originale étant "Network models represent in the most clear-cut manner the various processes underlying self-organizing systems, whereby order, self-regulation, and edge of chaos dynamics tend to emerge with sufficient numbers of nodes and nodal connectivity".</footnote>
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

nouveau sous-domaine de la psychologie quantitative dénommée en anglais “network psychometrics”
(Borsboom, 2022b; Isvoranu, Epskamp, et al., 2022).

Pourtant, les auteurs nous indiquent également que l'histoire de l'approche en réseau en psychologie est bien plus ancienne qu'il n'y paraît et remonterait aux travaux de Cattell. Ce dernier est connu en psychologie pour sa théorie de la décomposition du facteur général d'intelligence en une "intelligence" dite “cristallisée” (dépendante des connaissances et “verbale”) et une "intelligence" dite “fluide” (indépendante des connaissances et “non verbale”) (André et al., 2016). Selon Hudson Golino et al. (2022), citant Boker (2018), Cattell concevait les relations entre les variables latentes comme des relations en réseau. C'est ce que le terme "reticular" dans "Reticular Action Model" signifie selon Boker (2018) dans la mesure où il souligne le fait que “la modélisation par équations structurelles doit être comprise comme étant un modèle de réseau”. Hudson Golino et al. (2022) indiquent également que les travaux de Guttman (1953) ont proposé une technique répondant à la méthode factorielle de Spearman & Thurstone<fnref n="2" /> mais capable d'inclure d'autres types de structures que la structure factorielle. Selon les auteurs, cette technique (image structure analysis) est très fortement similaire à la technique de régression (node-wise regression) utilisée dans les méthodes d'analyses en réseau.

D'un point de vue historique, d'autres éléments confirment que le développement, à partir des années 1930, des méthodes d'analyses factorielles ont offert de nouvelles perspectives de modélisation des données psychologiques. Cependant, très tôt, les chercheurs prenaient bien garde de distinguer ce que permettait la méthode en tant que reflet résumé d'un phénomène, de ce qui relevait d'une "réalité" théorique différente et probablement d'une nature plus complexe de ce phénomène.

Dans une prépublication Beck et Jackson (2019) citent Cattell mais également Allport sur la question des
modélisations et mesures de la personnalité, un autre domaine de la psychologie qui utilise couramment
les modélisations par analyses factorielles. Beck et Jackson (2019) rappellent que la modélisation
factorielle permet une analyse et un résumé au niveau du fonctionnement nomothétique (ce qui permet
de décrire un phénomène au niveau d'un ensemble de sujets ou d'une population, parfois appelée inter-
sujets). Toutefois, ils rappellent également que ce niveau nomothétique est constitué d'une pluralité et
d'une complexité idiographique (qui permet de décrire un phénomène au niveau individuel, parfois
appelé intra-sujet). Ils rappellent enfin une vision de la complexité des phénomènes envisagés, ici de la
personnalité, en rappelant le caractère “dynamique”, “systémique” et “contextuel” de celle-ci.

<footnote n="2">²Charles Spearman est connu pour la proposition en 1904 d'un facteur commun g qui explique les corrélations positives entre les différentes épreuves d'intelligence. Louis Leon Thurstone proposera en 1936 une modélisation statistique utilisant les régressions linéaires multiples et l'utilisation de la rotation d'axes factoriels dans le cadre de calcul matriciel pour identifier plusieurs facteurs qui expliquent ces corrélations positives (Briggs, 2022, pp. 239-243, 247-252).</footnote>
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

"In addition to the rise of factor analysis contributing to the adoption of personality traits as the key units of personality psychology, two founding fathers of personality, Gordon W. Allport and Raymond B. Cattell, adopted traits into their theoretical and empirical studies of personality. Understanding personality in terms of trait units opened up many new questions regarding the number of traits, the nature of those traits, and the organization of traits. [...]

However, Allport was a reluctant adopter of nomothetic approaches to personality, which he termed "common traits." What common traits do capture are the measurable aspects of complex, individual (or idiographic) traits.

The task for those interested in common traits, Allport argued, was to employ the metho-
dological and statistical tools that made the measurement as precise and "serviceable"
(Allport, 1937, p. 300) as possible. In other words, although Allport was a staunch advocate
of an idiographic conceptualization of personality, he recognized that such assessment
could, in some cases, be more detailed and intensive than was necessary. In such cases, it
would be useful to reduce complex sets of data into simpler sets that allowed for simpler
measurement.

To this end, he was a staunch advocate of (1) the use of factor analysis as an aid when a priori specification (i.e., the structure, number, or content of the common trait was not known beforehand) was insufficient and (2) of the use of profiles that place common trait measurements in the context of one another.

Nomothetic approaches contained inherent error in the sense that, within an individual, each trait was unique as it was based on an individual's "unique hereditary endowment, the different developmental history, and the never-repeated external influences that determine each personality". Nomothetic traits could not capture all of those unique components. Indeed, in his seminal book Personality, A Psychological Interpretation, Allport defined personality as 'the dynamic organization within the individual of those psychophysical systems that determine his unique adjustments to his environment'".

Extraits de *Within-Person Variability* de Beck et Jackson (2019).

Selon Hudson Golino et al. (2022), les approches en réseau en psychologie ont gagné en importance à partir des travaux publiés en 2006-2008 à l'université d'Amsterdam au sein du groupe Psychological
## 9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

Methods avec deux articles princeps de H. L. J. Van Der Maas et al. (2006) et Borsboom (2008). Ces deux articles sont également présentés comme à l'origine de l'essor des modélisations en réseau dans l'éditorial du numéro spécial “*Network psychometrics in action*” de la revue *Psychometrika*<fnref n="3" />. Dans cet article, Marsman et Rhemtulla (2022), après avoir rappelé les développements du modèle factoriel après les travaux de Spearman, citent la conclusion de l'article de Borsboom (2008) indiquant qu"*il n'y avait actuellement aucune théorie psychométrique élaborée pour accompagner la perspective [en réseau]*".

<figure><img src="image_81.png" /><figcaption>Figure 9.1.: Hans van der Maas & Denny Borsboom. Crédit University of Amsterdam, website: https://www.uva.nl/en</figcaption></figure>

Il est intéressant de constater que ces deux articles reposent fortement sur des aspects psychométriques et de modélisations des relations entre variables dites “observées”. Afin de mieux comprendre les implications de ces travaux, nous utiliserons la très claire explication schématique présentée par Eiko I.

<footnote n="3">³Il est intéressant de noter (nouvelle forme de pont) que le développement des approches en réseau en psychologie est inspirée de la recherche en écologie et des écosystèmes [H. L. J. Van Der Maas et al. (2006); (Maier et al., 2023). L'idée de base repose sur la qualité de l'eau d'un lac qui est difficilement explicable par un facteur ou une variable latente "lac". C'est, en revanche, à partir de l'interaction des composants du système "lac" qu'il est plus pertinent d'expliquer la qualité de l'eau. "Whether a lake is clean or turbid results from interactions of interdependent elements, such as oxygen levels, sunlight exposure, fish, pollution, and so on" (Eiko I. Fried, 2022).</footnote>
## 9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

Fried (2017b) sur trois types différents de modélisations statistiques pour les construits psychologiques que l'on retrouve sur son excellent blog et qui est également librement accessible sur PsyArXiv.

<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>Figure 1. Schematic visualization of three types of statistical models for psychological constructs (PC). Left: reflective model where the latent variable (thick border) "PC" is the common cause for the ten observed indicators 1-10 (thin borders). Center: formative model where the latent variable is constructed from the indicators. Right: network model where the co-occurrence of all observed items is due to causal processes; there is no latent variable, and self-loops indicate that items cause each other over time.</figcaption></figure>

Figure 9.2.: Trois types de modélisations statistiques pour les construits psychologiques d'après Fried (2017).

D'un point de vue psychométrique, les trois modèles présentés par Eiko I. Fried (2017b) présentent des différences. Le premier modèle, dit modèle “latent” (autrement appelé “modèle de la cause commune” ou du “facteur commun”) consiste à considérer que les 10 signes ou mesures sont des indicateurs indirects d'une cause commune, latente donc non directement observable. Le second modèle est appelé modèle “formatif” ou “d'effet commun”, c'est-à-dire qu'il s'agit d'un construit formé par des indicateurs ou d'une conséquence commune de variables<fnref n="4" />. Ici les 10 signes ou mesures construisent l'indicateur au même titre par exemple que le statut économique et social peut être composé à partir (ou être une conséquence) de la connaissance de la catégorie professionnelle, du niveau de revenus, etc.<fnref n="5" />.
Enfin, le troisième modèle est dit “en réseau” et suppose que les 10 signes ou mesures interagissent et s'influencent mutuellement faisant ainsi “émerger” une ou des propriétés nouvelles qui ne peuvent se résumer à la somme des parties (voir Chapitre 8).

<footnote n="4">⁴On recommandera l'excellent épisode du podcast *Quantitude* intitulé *Perspectives on Formative Factors & Causal Indicators* (S5E07).</footnote>

<footnote n="5">⁵On notera toutefois qu'une flexibilité importante peut se manifester aussi dans la construction de ce type d'indicateur formatif avec l'identification de 45 manières différentes de mesurer le statut économique et social dans 38 jeux de données différents.</footnote>
## Critiques “constructives” du modèle latent

Afin d'introduire les approches en réseau, nous allons tout d'abord nous intéresser au premier modèle (latent) et présenter quelques critiques de ce dernier qui ont amené au développement des approches en réseau en psychologie. Pour ce premier modèle, du point de vue classique dit de "modèle de mesure", il s'agit d'un modèle factoriel où chaque item est régressé sur (expliqué par) la variable latente (avec une part d'erreur de mesure, ou ce qui reste "d'inexpliqué" par le modèle de régression). Nous n'évoquerons pas le modèle formatif, cependant les lecteurs intéressés pourront se référer à l'article de Eiko I. Fried (2017b) ou à un billet de blog de aliquote.org.

Pour revenir au modèle factoriel nous allons utiliser "la dépression" comme exemple. Si l'on considère la dépression comme une entité latente, c'est parce que l'on considère que c'est sa "présence" qui explique l'apparition de symptômes tels que l'insomnie, la fatigue ou encore la tristesse (comme un virus est à l'origine ou cause des symptômes comme de la toux et de la fièvre). Si l'on souhaite donc développer une échelle de mesure de la dépression dans un contexte où il ne nous est pas possible de l'observer "directement" (par exemple en disposant d'une mesure directe et "pathognomonique" de celle-ci), alors il est utile d'utiliser des questions qui portent justement sur ses manifestations indirectes telles que l'insomnie, la fatigue, des pensées de dévalorisation et la tristesse. C'est au travers des réponses sur ces indicateurs qu'il nous est possible de modéliser la variable latente dépression et éventuellement sa présence "pathologique" en fonction d'un critère seuil d'intensité. Cette relation "d'indication" est possible dans la mesure où l'on suppose que la dépression vient justement influencer la manière de répondre aux questions. Ainsi, c'est parce que je souffre de dépression que je vais répondre oui à des questions sur la présence de signes tels que l'insomnie, la fatigue, des pensées de dévalorisation et de la tristesse. Autrement dit, la présence de ces signes s'explique par la présence de la dépression.

Le modèle factoriel, dans un modèle de mesure, traduit cette relation "mathématiquement" par le biais<fnref n="6" /> de coefficients de régressions entre les items et la variable latente ou facteur<fnref n="7" />. Ces derniers sont appelés "loadings" (ou poids factoriel en français) et traduisent numériquement l'importance (relative

<footnote n="6">⁶Le mot biais est choisi à escient pour souligner indirectement l'importance de la question de la mesure et de ses biais.</footnote>

<footnote n="7">⁷Ces techniques ont une histoire importante en psychologie notamment avec le développement des tests de mesures de l'intelligence et des théories associées avec la théorisation du facteur (commun) général de l'intelligence ou facteur g proposé par Spearman en 1904 à Louis Leon Thustone qui a proposé une modélisation par régressions linéaires permettant d'identifier des facteurs expliquant (comme le facteur g) les corrélations positives (positive manifold en anglais) entre les différents tests ou indicateurs de mesure de l'intelligence.</footnote>
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

lorsqu'ils sont standardisés) des indicateurs vis-à-vis de la variable latente<fnref n="8" />. Le modèle factoriel traduit également une autre propriété importante qui est moins souvent considérée, il s'agit de l'indépendance locale. Elle se manifeste par l'absence de toutes connexions directes entre les items indicateurs de la variable latente. Autrement dit, dans le cadre de notre exemple sur la dépression, l'indépendance locale “interdit” explicitement de modéliser les relations causales directes entre les signes tels que le fait de souffrir d'insomnie et en conséquence d'être fatigué, puis d'avoir des pensées de dévalorisation et en conséquence d'éprouver de la tristesse. Cette indépendance locale est une condition au modèle factoriel qui postule que le facteur est l'unique élément explicatif ou “cause commune” de la covariation positive entre les items<fnref n="9" />. Ces deux approches, latente et en réseaux, sont élégamment discutées d'un point de vue épistémologique par Guyon et al. (2017). Dans leur article les auteurs utilisent également la dépression pour illustrer la différence de modélisation.

<figure><img src="image_83.png" /><figcaption>Figure 9.3.: Représentation d'un modèle latent de la dépression. Adapté de Guyon et al. (2017).</figcaption></figure>

<footnote n="8">⁸Cela signifie en effet que des items d'une échelle dans le cadre d'une analyse factorielle ne représentent pas la variable latente selon le même ordre de grandeur ce qui peut avoir des conséquences dans la pratique communément admise du calcul d'un score total. Cela peut revenir à comparer une somme brute (la somme des notes au bac) à une somme pondérée (la somme des notes au bac en prenant en compte les coefficients selon le type de bac ou d'options choisies). Pour une discussion plus approfondie sur cette question dans le cadre des analyses factorielles voir McNeish et Wolf (2020).</footnote>

<footnote n="9">⁹On pourra lire un autre exemple intéressant donné par Cramer *et al.* (2012) sur la personnalité.</footnote>
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

<figure><img src="image_84.png" /><figcaption>Figure 9.4.: Représentation d'un modèle en réseau de la dépression. Adapté de Guyon et al. (2017).</figcaption></figure>

Si les modèles sont équivalents mathématiquement et qu’un modèle latent correspond à un réseau complètement connecté (van Bork et al., 2019) tel que présenté dans les figures de Guyon et al. (2017), ils ont en revanche des implications théoriques différentes (cause commune ou phénomène émergent).

La difficulté repose donc ici sur la nature même de ce qui est modélisé : est-ce le modèle latent ou le modèle en réseau qui décrit le mieux le mécanisme qui “génère” les données que l’on observe (Eiko I. Fried, 2020a) ? Il s’agit du problème bien connu de l’inférence causale, c’est-à-dire la capacité à pouvoir identifier le mécanisme générateur des données simplement à partir des données que l’on observe<fnref n="10" /> (Rohrer, 2018).

> "In data where columns are variables and rows are participants, I can usually estimate network and factor models without problems. Even if I know that the data generating mechanism is a network—for instance, because I simulated the data myself—I will not get arrested by the psychometrics police for fitting the 'wrong' model (i.e. a factor model) to the data, and vice versa."

Extrait de *Lack of Theory Building and Testing Impedes Progress in The Factor and Network Literature* de Eiko I. Fried (2020a), images librement accessibles.

<footnote n="10">¹⁰On peut y voir un lien avec l'allégorie de la caverne de Platon comme illustré dans le tweet d'Eiko Fried appliqué aux données en psychologie.</footnote>
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

<figure><img src="image_85.png" /><figcaption>Figure 9.5.: Tweet d'Eiko Fried illustrant la question du mécanisme générateur des données (1).</figcaption></figure>
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

<figure><img src="image_86.png" /><figcaption>Figure 9.6.: Tweet d'Eiko Fried illustrant la question du mécanisme générateur des données (2).</figcaption></figure>

Des exemples pédagogiques montrent qu'il est impossible de distinguer parmi quatre mécanismes différents de génération d'une relation (linéaire) entre l'exposition à un phénomène (X) et sa consé-
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

quence (Y) si une troisième variable (Z) est prise en compte car elle peut influencer la relation entre X et Y de plusieurs manières : comme médiatrice, conséquence ou cause commune, ou biais (c'est-à-dire qu'elle n'a aucun lien direct mais des liens indirects avec X et Y). En effet, si ces quatre mécanismes différents produisent bien tous quatre jeux de données différents, les statistiques obtenues concernant la relation entre X et Y sont exactement les mêmes. Le problème alors est que cette relation peut résulter de mécanismes causaux très différents avec la possibilité que X et Y n'aient en fait aucun lien causal direct. Cela peut poser quelques difficultés lorsque l'on cherche, par exemple, à évaluer les effets d'un évènement de vie ou d'une prise en charge sur un trouble (McGowan et al., 2023).

> "We have presented four example data sets demonstrating the importance of understanding the data-generating mechanism when attempting to answer causal questions. These data indicate that more than statistical summaries and visualizations are needed to provide insight into the underlying relationship between the variables. An understanding or assumption of the data-generating mechanism is required to capture causal relationships correctly. These examples underscore the limitations of relying solely on statistical tools in data analyses and highlight the crucial role of domain-specific knowledge."

Extrait de *Causal inference is not just a statistics problem* de McGowan et al. (2023).

Cette question est d'autant plus pertinente si les phénomènes que l'on observe relèvent d'une nature massivement multifactorielle plutôt que d'une cause commune (Borsboom et al., 2019). Les modélisations latentes constitueront dans ce cas un modèle qui impose des contraintes sur les données qui ne sont probablement pas en accord avec la “vérisimilitude” du modèle théorique supposé.

> "I argue that the empirical implications of reflective and formative models will often be violated by data since the causally relevant constituents will generally be multivariate, not univariate.

> These empirical implications can be formally tested but factor analysis is not adequate to do so. I argue that formative models misconstrue the relation between the constructed measures and the underlying reality by which causal processes operate, but that reflective models misconstrue the nature of the underlying reality itself by typically presuming that the constituents of it that are causally efficacious are unidimensional. [...]

> There is no underlying univariate latent variable that corresponds to our construct, say, of intelligence, such that "true intelligence" gives rise to the measured indicators. The
## 9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

> *underlying reality corresponding to our constructs is far more complex than a univariate variable.*

> *Extraits de *Constructed Measures and Causal Inference: Towards a New Model of Measurement for Psychosocial Constructs* de VanderWeele (2022).*

C'est un des points importants qui amène Eiko Fried à considérer l'importance de la réflexion théorique et à ne pas confondre modélisation théorique et modélisation statistique.

> *“My take now is that one of the biggest challenges is to try to bring your data to bear on your theory. When I explain this to students, I always use linear regression. I learned as a student that linear regression has an assumption, namely that variables need to be related linearly. But I never really got my head around truly what it means that a model has an assumption.”*

> *How I think about this now is that if your theory predicts a linear relationship, then you should use a model that imposes a linear relationship on your data that you can then try to bring the data to bear on the theory. That's sort of the circle, but we don't have theories to impose assumptions on data to then bring them to bear on our theory so that people just use statistical models. We use linear regression. There's no justification for it.*

> *That's not easy, but I think it's indeed a challenge that we use models. And in my paper, I talk about a couple of areas of psychology, like factor models, for example, that everybody uses, but I rarely see the rationale for why these models are the right models to bring the data to bear on your theory. And if that step isn't taken, things get tricky very quickly.”*

> *Extrait d'une interview d'Eiko Fried réalisé par Shipper (2023).*

Bien évidemment, il ne s'agit pas de rejeter "en bloc" les modélisations latentes qui s'avèrent particulièrement pertinentes dans les questions de mesure ou pour modéliser certains phénomènes en psychologie (ceux qui impliquent une cause commune). Dans leur article Guyon et al. (2017) défendent une vision pragmatique-réaliste (proche du concept de vérisimilitude) qui ne nie pas, par exemple, l'existence de phénomènes tels que la dépression, mais considèrent en même temps qu'il n'existe pas une chose telle que "la vraie dépression". Ils reconnaissent une pertinence aux modélisations en réseau tout en soulignant une citation de Epskamp et al. (2017a) "*network modeling and latent variable modeling can complement — rather than exclude — one another... we think the assumption of no underlying*
## 9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

latent traits... may often be too strict.”. Guyon et al. (2017) soulignent donc l’intérêt de modélisations qui permettent de combiner ces deux techniques (modélisation latente et en réseau) comme les Latent Network Models et Network Residuals<fnref n="11" />.

> "Latent Network Models and Network Residuals, as proposed by Epskamp et al. (2017), are certainly a promising new way to infer psychological attributes, combining latent attributes and dynamic systems of manifestations."

Extrait de *Modeling Psychological Attributes in Psychology – An Epistemological Discussion: Network Analysis vs. Latent Variables* de Guyon et al. (2017).

Si l'on s'accorde sur le fait que les phénomènes en psychologie sont de nature complexe et que la modélisation en réseau semble un outil pertinent pour "approcher" cette complexité, alors il s'avère important de s'intéresser aux constituants (ou indicateurs) utilisés dans ce type de modélisation.

# La question des indicateurs

## De la variabilité des indicateurs

Dans le cadre des analyses en réseau (et aussi pour les analyses en équations structurelles), la sélection des variables à inclure dans les modèles est une étape primordiale et constitue "un choix principalement motivé par des considérations de fond plutôt que méthodologiques [...] Il est important de noter que les inférences tirées des résultats des méthodes d'analyse de réseau nécessitent à la fois une connaissance substantielle du domaine et des considérations méthodologiques générales concernant la stabilité et la robustesse du réseau estimé afin d'informer de manière optimale les inférences scientifiques." (Borsboom, Deserno, et al., 2021)<fnref n="12" />.

Il convient à nouveau de souligner que, quelle que soit la modélisation, la variabilité des indicateurs choisis pour modéliser le construit (en facteur ou en système) pose question (Heinze et al., 2018). Nous avons précédemment évoqué le travail en cours sur la flexibilité dans la construction des indicateurs du niveau socio-économique et social (SES) (Chuan-Peng et al., 2022). Les premières analyses ont pu mettre en évidence qu'à partir de 53 articles incluant des mesures du SES en lien avec des données

<footnote n="11">¹¹Proposé par Epskamp et al. (2017a) et implémenté dans le package R psychonetrics.</footnote>

<footnote n="12">¹²Nous proposons ici une traduction d'un extrait de l'article.</footnote>
9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

d'imagerie, correspondant à 38 "jeux de données" différentes, il y avait 45 manières différentes de
construire cet indicateur.

<figure><img src="image_87.png" /><figcaption>Figure 9.7.: Variabilité du modèle formatif “SES” par Chuan-Peng et al.</figcaption></figure>

En ce qui concerne les modèles factoriels ou en réseau, une des problématiques, comme pour de nombreux modèles, concerne celui de l'absence de variables "cachées" ou "non mesurées" qui pourraient exercer une influence (par exemple modératrice) sur les modèles (Westreich et Greenland, 2013). Ainsi l'absence de certaines variables ou la variabilité quant à leur présence ou absence en fonction des analyses et des études pose question quant à la reproductibilité et la généralisabilité des résultats (Eiko I. Fried, 2020a). À titre d'exemple, parmi 280 instruments de mesure des symptômes dépressifs recensés, Fried a analysé sept instruments très largement utilisés en recherche. Il a pu mettre en évidence qu'ils mesuraient 52 symptômes différents dont seulement 12 % étaient communs entre ces sept échelles et que 40 % des symptômes étaient présents dans une seule échelle, la CES-D (Eiko I. Fried, 2017a) (voir la figure librement accessible).
<figure><img src="image_88.png" /><figcaption>**Figure 1.** Co-occurrence of 52 depression symptoms across 7 depression rating scales. Colored circles for a symptom indicate that a scale directly assesses that symptom, while empty circles indicate that a scale only measures a symptom indirectly. For instance, the IDS assesses item 4 hypersomnia directly; the BDI measures item 4 indirectly via a general question on sleep problems; and the SDS does not capture item 4 at all. Note that the 9 QIDS items analyzed correspond exactly to the DSM-5 criterion symptoms for MDD.</figcaption></figure>

Figure 9.8.: Les 52 symptômes de la dépression par Fried (2017), accessible librement sur PsyArXiv.

Cela crée une situation purement tautologique que nous avons illustrée dans une publication comme un “piège épistémologique de perpétuelle codétermination en boucle entre la définition d’une entité clinique et sa mesure”<fnref n="13" /> (Y. Morvan *et al.*, 2020). Si nous évoquons plus loin dans ce travail la notion

<footnote n="13">¹³La citation dans le texte est “epistemological trap is the perpetual loop of codetermination between the definition of a clinical entity and its measurement” dont le crédit de l’inspiration revient à Astrid Chevance.</footnote>
## 9. Les systèmes complexes en psychologie : la question psychométrique

de boucle itérative entre la mesure et la théorie (voir Chapitre 11), on ne doit pas ici confondre théorie et définition cherchant à décrire “le réel”. Il est en effet possible de poser une définition dont le niveau de vérisimilitude avec le phénomène que l’on cherche à décrire puisse être très éloigné (la dépression est-elle une maladie qui existe quelque part ou bien est-elle, de manière tout aussi réelle, un phénomène émergent ?). Une manière plus simple de présenter ce raisonnement “tautologique” pourrait donc se faire de la manière suivante : “Comment savons-nous que ce patient souffre de dépression ? Parce que ce patient présente tous les symptômes de la dépression. Comment savons-nous qu’il présente tous les symptômes de la dépression ? Parce que ce patient souffre de dépression”<fnref n="14" />.

## Du choix des indicateurs

Une autre difficulté relève du choix des indicateurs. Toujours concernant la dépression, Eiko Fried dans son billet de blog résumant un symposium sur la mesure au congrès de l'APS en 2018 rappelle notamment les travaux de Kendler et al. (2010) sur l'origine des indicateurs symptomatologique retenus pour la dépression dans le DSM à partir de 1980. Ces derniers sont en effet largement fondés sur des choix historiques qui ont constitué des paramètres initiaux sur lesquels les travaux ultérieurs se sont appuyés. Le chemin évolutif des critères du DSM pour la dépression est donc dépendant principalement de ces paramètres initiaux. Dans un autre billet de blog, Eiko Fried, considère que ces critères sont le fruit de décisions historiques plutôt que scientifiques (au sens d'une réflexion psychométrique sur la validité de la mesure).

Ces éléments pourraient être considérés comme une variabilité des indicateurs acceptables dans la définition d'un construit. Et ce, d'autant plus, si l'on accepte la pratique courante dans les analyses factorielles exploratoires qui consiste à “réduire” les items pour la construction d'échelle de mesure (ceux dont le poids factoriel semble, à partir d'un seuil arbitraire, trop faiblement “refléter” ou “indiquer” la variable latente). Cette pratique devient beaucoup plus délicate si l'on se place dans la perspective d'une approche en réseau. En effet, comme le rappelle également Eiko I. Fried (2020a), “l'idée d'une cause commune est profondément ancrée dans la manière dont les chercheurs mesurent les concepts psychologiques”. Si bien que lorsque des indicateurs sont “repérés” comme ayant de faibles capacités à

<footnote n="14">¹⁴Le souvenir de cet exemple me semble provenir d'une intervention d'Eiko Fried mais je confesse que malgré le re-visionnage de diverses communications présentes sur son blog personnel (Mental health: studying systems instead of syndromes; Measurement matters: challenges to assessing mental health problems pose a substantial barrier to clinical progress; Lack of theory building and testing impedes progress in the factor and network literature; Depression is a problematic phenotype: The potential benefits of studying symptoms over syndromes), il m'est difficile de retrouver la référence exacte. Je citerai donc, à défaut, un court extrait de sa thèse sur ce sujet : “the field needs to obtain a good picture of the symptoms that individuals classified as depressed suffer from. However, since classifications are defined by the presence of symptoms, we find ourselves in a tautological quandary” (Eiko I. Fried, 2014).</footnote>