Dans l'apprentissage, le développement et la santé, le chemin est aussi important que la destination

Le21duLaPsyDÉ
21 mai
16 min de lecture

Par Marion Brouard, Arnaud Cachia & Iris Menu

[English version below]

Comment apprend-on ? Comment notre cerveau se transforme-t-il, de la naissance à l'âge adulte, au fil des expériences de la vie, des apprentissages scolaires ou encore face à des événements marquants comme une maladie ?

Pour répondre à ces questions, il ne suffit pas de comparer le cerveau avant et après une période donnée. De la même manière qu’il n’est pas suffisant d’observer la position de départ et d’arrivée d’un coureur si l’on souhaite obtenir une vision d’ensemble de ses performances à la course. Cette approche fournit une vision partielle et statique qui ne révèle pas les évènements qui ont eu lieu entre les deux temps de mesure. C’est pourquoi en psychologie et en neurosciences cognitives, la recherche s’intéresse de plus en plus aux trajectoires : non plus seulement à la finalité d’un processus, mais au processus de changement lui-même . Ces trajectoires peuvent traduire des changements s’opérant à des échelles de temps variées et à des rythmes différents tout en donnant un aperçu des périodes d’évolution, de stagnation ou de régression.

Étudier les trajectoires: une révolution dans la recherche

Le développement des individus peut être étudié à l’aide d’approches transversales ou longitudinales. L’approche transversale consiste à étudier un même phénomène à un moment donné en comparant différents groupes d’âges. Par exemple, l’apprentissage de la lecture peut être étudié en comparant des groupes d’enfants d'âge et de niveau différents (maternelle, début de CP, fin de CP, CE1). L’approche longitudinale propose quant à elle de suivre les mêmes individus sur une période donnée (plusieurs jours, semaines, mois ou années). Dans le cas de la lecture, cela reviendrait par exemple à observer le même groupe d’enfants depuis la maternelle jusqu’au CE1 à intervalles fixes. Ainsi, l’approche longitudinale classique implique généralement deux ou plusieurs temps de mesure, réalisés à des périodes développementales précises.

Une approche longitudinale spécifique, que l’on appelle “approche longitudinale de précision”, ou "dense sampling", se différencie de l’approche longitudinale classique par la fréquence élevée des mesures réalisées sur une période donnée. L’objectif de cette approche est de visualiser la trajectoire, c'est-à-dire le trajet précis emprunté par les individus. Cette méthode permet une analyse plus fine des changements et des mécanismes sous-jacents. Elle est particulièrement utile pour comprendre des processus complexes et dynamiques, comme l’apprentissage, le développement cérébral ou l’évolution d’une maladie. Avec cette approche, l’apprentissage de la lecture pourrait être examiné à des intervalles très courts (toutes les semaines voire plusieurs fois par semaine).

Un exemple marquant de cette approche est l’étude menée par une équipe de recherche de l’Université de Californie aux Etats-Unis, qui a suivi une femme enceinte depuis la période pré-conceptionnelle jusqu'à deux ans après l'accouchement. Au total, 24 séances d’IRM (imagerie par résonance magnétique) cérébrales ont été réalisées (Pritschet et al., 2024). Le nombre élevé de séances IRM réalisées ainsi que la durée du suivi ont permis de saisir des changements qui auraient échappé à des approches longitudinales classiques. Bien que ces études longitudinales de précision portent souvent sur un nombre restreint d’individus - parfois même un seul - en raison des contraintes pratiques qu’elles imposent, ces études offrent des résultats particulièrement riches permettant de prédire l’évolution des individus. Cela peut s'avérer crucial, notamment en médecine ou en éducation, où comprendre le parcours unique de chaque personne peut faire toute la différence. Contrairement aux approches standards qui visent à généraliser les résultats à l’ensemble de la population, l’approche longitudinale de précision cherche avant tout à comprendre en profondeur les dynamiques propres à chaque individu.

Un workshop international à Paris pour explorer ces trajectoires

Dans ce contexte, Irene Altarelli, Iris Menu et Arnaud Cachia, dont les recherches au LaPsyDÉ portent sur la psychologie et les neurosciences du développement et des apprentissages, ont organisé un workshop international le 20 mars 2025 à l’Université Paris Cité. Cette journée était consacrée à l’étude des trajectoires dans les domaines de l’apprentissage, du développement et de la santé. Lors de ce workshop, des chercheuses et chercheurs du monde entier ont présenté leurs travaux, dont voici quelques exemples marquants:

Apprentissage

Dans le domaine de l’apprentissage, Ethan McCormick (University of Delaware, Etats-Unis) a présenté des modèles mathématiques permettant de décrire pour la première fois de manière simple et compréhensible l’évolution des trajectoires d’apprentissage. Il a ainsi expliqué comment identifier précisément le moment où les performances commencent à s'améliorer, la durée nécessaire à l’atteinte d’un niveau maximal de compétences et enfin le rythme de cette progression. Ses travaux offrent une vision plus claire de la dynamique de l’apprentissage et permettent de mieux comprendre à quel moment et comment les individus se développent (McCormick., 2025).

Au-delà de mieux identifier les formes que peuvent prendre les courbes d’apprentissage des élèves, Aaron Cochrane (Brown University, Etats-Unis) a lui insisté sur l'importance des fluctuations dans la vitesse et la justesse des réponses. En proposant aux participants différents essais pour un même exercice, il est possible d’identifier les fluctuations attentionnelles (dit autrement, les erreurs “d'inattention”) et les différentes stratégies utilisées pour obtenir un résultat correct (Cochrane & Green, 2021 ; Cochrane et al., 2023).

Les travaux du professeur Torkel Klingberg (Karolinska Institutet, Stockholm), expert de la mémoire de travail (une fonction cognitive essentielle, qui nous permet de retenir et de manipuler des informations à court terme) fournissent également des résultats sur les trajectoires d’apprentissage associées à un entraînement de la mémoire de travail. D’après ses travaux, l’entraînement de la mémoire de travail, suit généralement deux phases distinctes : (1) une amélioration précoce et rapide des performances spécifiques aux exercices de l'entraînement et atteignant un plateau, et (2) une amélioration lente des performances de mémoire de travail en général et même des domaines cognitifs qui n’ont pas été entrainés (Ericson & Klingberg, 2023). Une telle distinction permet d’envisager des interventions éducatives plus ajustées aux rythmes individuels d’apprentissage.

Développement

Dans le domaine du développement, le professeur Rogier Kievit (Radboud University, Pays-Bas), spécialiste du développement cognitif, a présenté ses travaux sur l'hétérogénéité des rythmes développementaux chez les enfants. Il a montré que le développement cognitif et cérébral ne suit pas un parcours linéaire et uniforme. Il peut varier d’un enfant à l’autre, mais aussi d’une fonction cognitive à l’autre. Par exemple, le langage peut se développer plus rapidement que la mémoire de travail, et les progrès dans un domaine peuvent influencer ceux d’un autre, mettant en lumière la dépendance réciproque de différentes fonctions cognitives et cérébrales (Borsboom et al., 2021).

Denise Werchan (New York University, Etats-Unis), chercheuse spécialisée dans le développement des jeunes enfants, a approfondi cette idée en présentant ses recherches sur le développement de l’attention dans la petite enfance. Contrairement à l’idée que le développement suit un parcours unique et linéaire, elle a montré qu’il existe plusieurs profils développementaux typiques. Certains enfants peuvent connaître une progression rapide dans leurs capacités attentionnelles, tandis que d'autres prennent un chemin plus lent ou plus sinueux (Werchan et al., 2025). Ces découvertes ont des implications importantes pour mieux comprendre les parcours individuels et adapter les méthodes pédagogiques ou les interventions en fonction des besoins spécifiques de chaque enfant.

Santé

Dans le domaine de la santé, Sophie Tézenas du Montcel (Institut du Cerveau et de la Moelle épinière, Paris) médecin et chercheuse, a présenté des modèles sophistiqués permettant de suivre l’évolution des maladies neurologiques. Elle a expliqué comment ces modèles prennent en compte les différences individuelles entre patients, afin d’offrir des prédictions plus précises et personnalisées sur l’évolution de leur état clinique (Kaisaridi et al., 2025).

Enfin, Cécile Proust-Lima (Université de Bordeaux), directrice de recherche à l’INSERM spécialisée dans la progression des maladies chroniques, a présenté ses recherches sur la prédiction de l’évolution d’une maladie rare, en utilisant une multitude de données récoltées au fil du temps, y compris des symptômes et des facteurs environnementaux. Son approche permet de mieux comprendre comment une maladie évolue dans des situations uniques, et de prévoir les trajectoires possibles de la maladie pour chaque patient (Proust-Lima, 2023). Ces différents travaux de recherche en santé peuvent s’avérer crucial pour offrir un traitement plus personnalisé et anticiper les besoins médicaux avant même que certains symptômes ne deviennent apparents.

Un projet pionnier en IRM au LaPsyDE pendant un apprentissage cognitif

Au LaPsyDé, le travail de thèse de Marion Brouard représente un projet ambitieux basé sur une approche longitudinale de précision. Ce projet vise à fournir une compréhension fine des changements cognitifs et cérébraux observés au cours d’un entraînement cognitif de six semaines de la mémoire de travail.

La mémoire de travail, essentielle aux activités scolaires comme la lecture, l’écriture, le calcul ou le raisonnement, permet de retenir temporairement des informations utiles, comme des consignes ou des éléments nécessaires à la résolution de problèmes (Judd et al., 2021). De nombreuses études scientifiques démontrent que ces capacités peuvent être entraînées et améliorées par des entraînements cognitifs informatisés spécifiques, comme celui développé par le professeur Torkel Klingberg. Des modifications cérébrales associées aux gains cognitifs en mémoire de travail ont été identifiées grâce aux explorations IRM menées à la suite de ces entraînements (Constantinidis & Klingberg, 2016). Cependant, les changements associés à l’entraînement de la mémoire de travail ne se produisent pas seulement une fois toutes les séances d'entraînement complétées. Ils sont souvent progressifs, peuvent se produire après quelques heures seulement, et s’étaler sur une période allant de plusieurs jours à plusieurs semaines. Ainsi, la manière dont l’anatomie et le fonctionnement du cerveau se modifient au cours de l'entraînement et la traduction de ces modifications au niveau cognitif restent encore à éclaircir.

Ainsi, l’objectif de ce projet est de comprendre comment les compétences en mémoire de travail évoluent au cours d’un entraînement et d’identifier les transformations cérébrales associées, en particulier dans les régions impliquées dans cette fonction et les apprentissages. Il s’agit également de savoir si ces changements cérébraux se produisent avant les progrès cognitifs ou si ce sont les améliorations cognitives qui influencent les changements cérébraux. En d’autres termes, qu’est-ce qui précède entre les modifications cérébrales (plasticité cérébrale) et l’amélioration des capacités cognitives.

Ce projet sera la première étude longitudinale de précision en IRM associée à un entraînement cognitif intensif. Quelques participants âgés de 18 à 30 ans réaliseront, à domicile, un entraînement informatisé de six semaines à la mémoire de travail avec la méthode informatisée CogMed (www.cogmed.com). L'entraînement devra être réalisé cinq jours par semaine pendant trente minutes. En parallèle, les participants réaliseront treize sessions d’imagerie cérébrale (1 à 4 sessions par semaine). Une majorité des changements liés aux capacités entraînées ont lieu au début de l’entraînement cognitif, tandis que les changements correspondant aux capacités non entraînées se produisent sur une échelle de temps plus longue et plus répartis au cours du temps. Pour cette raison, nous réaliserons trois sessions d’acquisition IRM la première semaine de l’entraînement, deux sessions la deuxième et troisième semaine d’entraînement, et une session la quatrième, cinquième et sixième semaine d'entraînement. Ces IRM permettront d'observer les changements dans le cerveau avant, pendant et après l'entraînement. Elles seront réalisées sur la plateforme d’imagerie du GHU Paris Psychiatrie et Neurosciences, à l’hôpital Sainte-Anne.

Ce projet est une première en France, et l’un des rares de ce type dans le monde. Il vise à comprendre le cheminement même du changement. L’étude des trajectoires et les résultats qui en résulteront pourraient offrir de nouvelles perspectives sur la manière de concevoir les méthodes d’apprentissage ou même de concevoir des prises en charge thérapeutiques plus individualisées.

Pour aller plus loin :

Borsboom, D., van der Maas, H. L. J., Dalege, J., Kievit, R. A., & Haig, B. D. (2021). Theory Construction Methodology : A Practical Framework for Building Theories in Psychology. Perspectives on Psychological Science: A Journal of the Association for Psychological Science, 16(4), 756‑766. https://doi.org/10.1177/1745691620969647

Cochrane, A., Sims, C. R., Bejjanki, V. R., Green, C. S., & Bavelier, D. (2023). Multiple timescales of learning indicated by changes in evidence-accumulation processes during perceptual decision-making. NPJ Science of Learning, 8(1), 19. https://doi.org/10.1038/s41539-023-00168-9

Cochrane, A., & Green, C. S. (2021). Assessing the functions underlying learning using by-trial and by-participant models : Evidence from two visual perceptual learning paradigms. Journal of Vision, 21(13), 5. https://doi.org/10.1167/jov.21.13.5

Ericson, J., & Klingberg, T. (2023). A dual-process model for cognitive training. Npj Science of Learning, 8(1), 12. https://doi.org/10.1038/s41539-023-00161-2

Kaisaridi, S., Herve, D., Jabouley, A., Reyes, S., Machado, C., Guey, S., Taleb, A., Fernandes, F., Chabriat, H., & Tezenas Du Montcel, S. (2025). Determining Clinical Disease Progression in Symptomatic Patients With CADASIL. Neurology, 104(1), e210193. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000210193

Judd, N., Klingberg, T., & Sjöwall, D. (2021). Working memory capacity, variability, and response to intervention at age 6 and its association to inattention and mathematics age 9. Cognitive Development, 58, 101013. https://doi.org/10.1016/j.cogdev.2021.101013

McCormick, E. M. (2025). Deriving Models of Change with Interpretable Parameters : Linear Estimation with Nonlinear Inference. Psychometrika, 90(1), 47‑73. https://doi.org/10.1017/psy.2024.2

Pritschet, L., Taylor, C. M., Cossio, D., Faskowitz, J., Santander, T., Handwerker, D. A., Grotzinger, H., Layher, E., Chrastil, E. R., & Jacobs, E. G. (2024). Neuroanatomical changes observed over the course of a human pregnancy. Nature Neuroscience, 27(11), 2253‑2260. https://doi.org/10.1038/s41593-024-01741-0

Proust-Lima, C., Saulnier, T., Philipps, V., Traon, A. P.-L., Péran, P., Rascol, O., Meissner, W. G., & Foubert-Samier, A. (2023). Describing complex disease progression using joint latent class models for multivariate longitudinal markers and clinical endpoints. Statistics in Medicine, 42(22), 3996‑4014. https://doi.org/10.1002/sim.9844

Werchan, D. M., Brandes-Aitken, A., Ku, S., & Blair, C. (2025). Naturalistic patterns of sustained attention across early childhood : Developmental profiles and longitudinal associations with executive functions. Developmental Psychology, 61(5), 944‑956. https://doi.org/10.1037/dev0001786

Auteurs :

Doctorante auLaPsyDE

Maîtresse de Conférence au LaPsyDE

Professeur des Universités au LaPsyDE

English version

In learning, development, and health, the journey matters just as much as the destination

By Marion Brouard, Arnaud Cachia and Iris Menu

How do we learn? How does our brain evolve, from birth to adulthood, through life experiences, school-based learning, or impactful events such as illness?

To answer these questions, it isn't enough to simply compare the brain before and after a certain period. Just as it's insufficient to observe only the start and finish positions of a runner if we want to gain a comprehensive view of their performance. Such an approach provides a partial and static view, failing to reveal the events occurring between the two measurement points. For this reason, research in psychology and cognitive neuroscience is increasingly interested in trajectories: not just the outcomes of a process, but the process of change itself. These trajectories can represent changes occurring at various time scales and rhythms, offering insights into periods of evolution, stagnation, or regression.

Studying trajectories: A revolution in research

Individual development can be studied using cross-sectional or longitudinal approaches. The cross-sectional approach involves examining a phenomenon at a specific moment by comparing different age groups. For instance, reading acquisition can be studied by comparing groups of children of varying ages and academic levels (preschool, beginning of first grade, end of first grade, second grade). The longitudinal approach, on the other hand, involves tracking the same individuals over a given period (days, weeks, months, or years). In the context of reading, this would mean observing the same group of children from preschool through second grade at fixed intervals. Thus, the classical longitudinal approach typically involves two or more measurement points taken during specific developmental periods.

A specific longitudinal method, known as "precision longitudinal approach," or "dense sampling," differs from the classical longitudinal approach in the high frequency of measurements taken over a set period. The goal of this approach is to visualize the trajectory—that is, the precise path taken by individuals. This method allows for a more detailed analysis of changes and underlying mechanisms. It is particularly useful for understanding complex and dynamic processes, such as learning, brain development, or the progression of a disease. With this approach, reading acquisition could be examined at very short intervals (weekly or even multiple times per week).

A notable example of this method is a study conducted by a research team at the University of California, which followed a pregnant woman from pre-conception until two years postpartum. In total, 24 sessions of brain MRI (magnetic resonance imaging) were conducted (Pritschet et al., 2024). The high number of MRI sessions and the extended duration of monitoring enabled researchers to capture changes that would have been missed by traditional longitudinal methods. Although these precision longitudinal studies often involve only a small number of participants—sometimes even just one—due to practical constraints, they yield particularly rich results, enabling predictions about individual development. This can be crucial, particularly in medicine or education, where understanding each person's unique trajectory can make a significant difference. Unlike standard approaches that aim to generalize findings to the entire population, the precision longitudinal approach primarily seeks an in-depth understanding of the dynamics unique to each individual.

An international workshop in Paris to explore these trajectories

In this context, Irene Altarelli, Iris Menu, and Arnaud Cachia, whose research at LaPsyDÉ focuses on developmental psychology and neuroscience related to learning, organized an international workshop on March 20, 2025, at Université Paris Cité. This day was dedicated to the study of trajectories in the fields of learning, development, and health. Researchers from around the world presented their work at this workshop. Here are some notable examples:

Learning

In the field of learning, Ethan McCormick (University of Delaware, USA) presented mathematical models that, for the first time, clearly and understandably describe the evolution of learning trajectories. He explained how to precisely identify when performance begins to improve, the time required to reach peak skill levels, and the pace of this progression. His work provides clearer insights into the dynamics of learning and helps better understand when and how individuals develop (McCormick, 2025).

Beyond identifying the general shapes of students' learning curves, Aaron Cochrane (Brown University, USA) emphasized the importance of fluctuations in response speed and accuracy. By offering participants multiple attempts at the same task, it is possible to detect attentional fluctuations (often referred to as "inattention errors") and the different strategies used to achieve correct results (Cochrane & Green, 2021; Cochrane et al., 2023).

Professor Torkel Klingberg (Karolinska Institutet, Stockholm), an expert in working memory—a crucial cognitive function enabling us to retain and manipulate short-term information—also presented findings related to trajectories of learning associated with working memory training. According to his research, working memory training typically involves two distinct phases: (1) an early and rapid improvement in task-specific performance, eventually reaching a plateau, and (2) a slower improvement in general working memory performance, including cognitive domains not directly trained (Ericson & Klingberg, 2023). This distinction allows for educational interventions more closely aligned with individual learning paces.

Development

In the field of development, Professor Rogier Kievit (Radboud University, Netherlands), a specialist in cognitive development, presented his research on the heterogeneity of developmental rates among children. He demonstrated that cognitive and brain development does not follow a linear, uniform path. It varies from one child to another and from one cognitive function to another. For instance, language skills may develop faster than working memory, and progress in one area can influence development in another, highlighting the reciprocal dependency of different cognitive and brain functions (Borsboom et al., 2021).

Denise Werchan (New York University, USA), a researcher specialized in early childhood development, expanded on this idea with her research on attention development during early childhood. Contrary to the idea that development follows a single, linear path, she proved the existence of several typical developmental profiles. Some children experience rapid progression in attention skills, while others follow slower or more variable paths (Werchan et al., 2025). These findings have significant implications for better understanding individual trajectories and tailoring educational methods or interventions according to the specific needs of each child.

Health

In the health domain, Sophie Tézenas du Montcel (Brain and Spine Institute, Paris), a physician and researcher, presented sophisticated models designed to track the progression of neurological diseases. She explained how these models account for individual differences among patients, enabling more precise and personalized predictions of clinical progression (Kaisaridi et al., 2025).

Finally, Cécile Proust-Lima (University of Bordeaux), research director at INSERM specializing in chronic disease progression, presented her research predicting the evolution of a rare disease using extensive longitudinal data, including symptoms and environmental factors. Her approach helps to better understand disease progression in unique situations and forecast potential disease trajectories for each patient (Proust-Lima, 2023). These various health-related studies could prove crucial for providing more personalized treatments and anticipating medical needs even before certain symptoms become apparent.

A prioneering LaPsyDE MRI project during cognitive training

At LaPsyDÉ, Marion Brouard’s doctoral research represents an ambitious project based on a precision longitudinal approach. This project aims to provide detailed insights into cognitive and brain changes observed during a six-week cognitive training focused on working memory.

Working memory is crucial for academic tasks such as reading, writing, arithmetic, and reasoning, as it allows for the temporary retention of useful information like instructions or elements needed to solve problems (Judd et al., 2021). Numerous scientific studies have demonstrated that these abilities can be trained and improved through specific computerized cognitive training, such as the method developed by Professor Torkel Klingberg. Brain modifications associated with cognitive gains in working memory have been identified through MRI scans conducted after these training sessions (Constantinidis & Klingberg, 2016). However, changes related to working memory training do not occur solely after all training sessions are completed. They are often gradual, can emerge after just a few hours, and extend over periods ranging from days to weeks. Thus, the exact ways in which brain anatomy and function change during training and how these changes translate into cognitive improvements remain to be clarified.

The project's goal is to understand how working memory skills evolve during training and to identify associated brain transformations, particularly in regions involved in this function and learning processes. Another objective is to determine whether these brain changes precede cognitive improvements or if cognitive enhancements drive brain changes. In other words, which comes first: brain modifications (neuroplasticity) or improvements in cognitive abilities?

This project will be the first precision longitudinal MRI study associated with intensive cognitive training. Several participants aged between 18 and 30 years will perform a six-week computerized working memory training at home using the CogMed computerized method (www.cogmed.com). Training will be conducted five days a week for thirty minutes per session. Simultaneously, participants will undergo thirteen brain imaging sessions (1 to 4 sessions per week). Most changes related to trained abilities occur early in cognitive training, whereas changes corresponding to untrained abilities occur over a longer, more distributed time scale. Consequently, three MRI acquisition sessions will be performed during the first training week, two sessions during the second and third weeks, and one session each during the fourth, fifth, and sixth weeks of training. These MRI scans will capture brain changes before, during, and after training. Imaging sessions will take place on the imaging platform of GHU Paris Psychiatrie et Neurosciences, at Sainte-Anne Hospital.

This project is the first of its kind in France and one of the few worldwide. It seeks to understand the very path of change. Studying these trajectories and their outcomes could provide new insights into designing educational methods or even developing more individualized therapeutic interventions.

To go further: