(23/02-2026) – Pour la première fois depuis que des relevés systématiques ont été établis sur le développement cognitif, soit depuis la fin du XIXe siècle, une génération entière obtient des résultats inférieurs à ceux de la génération précédente.

Ce constat, aussi alarmant que documenté, concerne la génération Z, c’est-à-dire les personnes nées entre 1997 et le début des années 2010.

C’est le Dr Jared Cooney Horvath, neuroscientifique américain et ancien enseignant, qui a porté ce diagnostic devant la commission sénatoriale américaine du Commerce, des Sciences et des Transports.

Dans un témoignage écrit circonstancié, appuyé sur plusieurs décennies de données internationales, il a exposé l’ampleur d’un déclin qui touche simultanément l’attention, la mémoire, la lecture, les mathématiques, les capacités de résolution de problèmes et le quotient intellectuel général.

Un renversement historique

Depuis que les chercheurs mesurent les performances cognitives des populations, une tendance constante s’est dégagée : chaque génération surpassait la précédente. Ce phénomène, connu sous le nom d’effet Flynn, a été observé dans la quasi-totalité des pays industrialisés tout au long du XXe siècle. Il traduisait les bénéfices cumulés de l’amélioration de l’éducation, de la nutrition, de la santé publique et des conditions de vie.

Cette tendance s’est interrompue au milieu des années 2000 et s’est inversée au cours de la décennie suivante.

Les grandes enquêtes internationales, PISA, TIMSS et PIRLS, qui évaluent régulièrement les élèves de 15 ans dans des dizaines de pays, enregistrent depuis lors une dégradation des performances en lecture, en sciences et en mathématiques. Le phénomène a été observé dans près de quatre-vingts pays, ce qui exclut toute explication purement locale ou conjoncturelle.

Ce qui rend ce recul particulièrement paradoxal, c’est qu’il survient alors que les jeunes passent plus de temps à l’école que n’importe quelle génération avant eux, et qu’ils disposent d’un accès sans précédent à l’information. Le temps de scolarisation a augmenté, les ressources pédagogiques se sont multipliées, et pourtant les résultats se dégradent.

La cause identifiée : la technologie éducative

Selon Horvath, la coïncidence entre l’essor des outils numériques en classe et le début du déclin cognitif n’est pas fortuite.

Les données sont claires: plus les élèves passent de temps sur des écrans en milieu scolaire, plus leurs performances baissent. Cette relation se vérifie dans tous les pays étudiés.

Les études portant sur les effets du mode de lecture confirment ce tableau: La compréhension de textes complexes est systématiquement meilleure sur support papier que sur écran.

La prise de notes manuscrite produit un apprentissage plus profond et plus durable que la saisie au clavier, laquelle favorise la transcription mécanique au détriment de l’organisation et de la synthèse des idées.

Par ailleurs, les analyses portant sur l’utilisation réelle des appareils en classe révèlent que moins de la moitié du temps passé sur un ordinateur scolaire est consacrée à une tâche d’apprentissage. Les élèves sont hors sujet pendant en moyenne trente-huit minutes sur chaque heure passée devant un écran en cours.

Une inadéquation biologique fondamentale

La thèse de Horvath ne repose pas seulement sur des corrélations statistiques. Elle s’appuie sur une compréhension des mécanismes neurologiques de l’apprentissage: Le cerveau humain a évolué pour apprendre dans le cadre d’interactions directes avec d’autres êtres humains et à travers un effort cognitif soutenu et concentré. Il n’a pas été façonné pour assimiler des connaissances à travers des séquences courtes, des résumés fragmentés ou des stimulations visuelles en flux continu.

Les êtres humains sont biologiquement programmés pour apprendre d’autres êtres humains et par l’étude approfondie, non en faisant défiler des écrans à la recherche de résumés en points.

Les plateformes numériques sont conçues pour capter l’attention, multiplier les interruptions et favoriser le passage rapide d’une tâche à l’autre. Or, chaque interruption de l’attention entraîne un coût triple: 1) une perte de temps liée au changement de tâche, 2) une augmentation du taux d’erreurs, et 3) un affaiblissement de la mémorisation à long terme, qui bascule d’un encodage profond vers un traitement de surface.

Ce n’est pas une question de discipline ou de volonté : c’est le résultat d’un conditionnement répété.

Plus de la moitié du temps qu’un adolescent passe éveillé est consacrée à regarder un écran. Ce n’est pas ainsi que se forme un cerveau capable de raisonnement complexe, d’analyse critique ou de concentration prolongée.

Une génération victime d’une expérience pédagogique ratée

Horvath refuse d’imputer ce déclin aux jeunes eux-mêmes. Il y voit au contraire l’échec d’une politique éducative qui a déployé massivement des outils numériques dans les classes sans vérifier au préalable leur efficacité pédagogique réelle.

Aux États-Unis, trente milliards de dollars ont été investis dans l’équipement numérique des établissements scolaires, sans que des études indépendantes rigoureuses ne valident les bénéfices attendus.

Le programme informatique du Maine, l’un des plus anciens du pays, n’a produit aucune amélioration mesurable des résultats en quinze ans d’existence avant d’être officiellement déclaré un échec.

Les méta-analyses recensant des centaines d’études individuelles confirment cette évaluation.

Recalculés par rapport à l’impact moyen d’un enseignement ordinaire en classe, presque tous les outils numériques éducatifs affichent des résultats inférieurs à ce que produit un bon professeur sans aucune technologie.

Des conséquences qui dépassent la salle de classe

L’enjeu dépasse largement la performance scolaire. Un affaiblissement durable des capacités cognitives d’une génération entière a des répercussions directes sur la productivité économique, la capacité d’innovation scientifique et technologique, la qualité du raisonnement civique, et la santé publique à long terme.

Il ne s’agit pas de rejeter la technologie en bloc, mais de cesser de subordonner l’éducation aux exigences de l’outil, et de revenir à ce que la biologie et la science de l’apprentissage ont établi depuis longtemps: La friction cognitive, l’effort soutenu et l’interaction humaine directe sont les conditions irremplaçables d’un apprentissage profond et durable. (Cyril Malka)

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Etudes et sources citées

Sur l’effet Flynn et son inversion

1. Trahan, L. H., Stuebing, K. K., Fletcher, J. M., & Hiscock, M. (2014). The Flynn effect: a meta-analysis. Psychological Bulletin, 140(5), 1332.
2. Dutton, E., van der Linden, D., & Lynn, R. (2016). The negative Flynn Effect: A systematic literature review. Intelligence, 59, 163-169.
3. Andrzejewski, D., Zeilinger, E. L., & Pietschnig, J. (2024). Is there a Flynn effect for attention? Cross-temporal meta-analytical evidence for better test performance (1990-2021). Personality and Individual Differences, 216, 112417.

Sur les résultats des grandes enquêtes internationales

4. Mullis, I. V. S., von Davier, M., Foy, P., et al. (2023). PIRLS 2021 International Results in Reading. Boston College, TIMSS & PIRLS International Study Center.
5. OCDE (2023). PISA 2022 Results (Volume I): The State of Learning and Equity in Education. OECD Publishing, Paris.
6. OCDE (2016). PISA 2015 Results (Volume I): Excellence and Equity in Education. OECD Publishing, Paris.
7. Salmerón, L., Vargas, C., Delgado, P., & Baron, N. (2023). Relation between digital tool practices in the language arts classroom and reading comprehension scores. Reading and Writing, 36(1), 175-194.

Sur la créativité et les effets culturels

8. Kim, K. H. (2021). Creativity crisis update: America follows Asia in pursuing high test scores over learning. Roeper Review, 43(1), 21-41.

Sur le temps d’utilisation des outils numériques à l’école

9. Fittes, E. K. (2022). How much time are students spending using EdTech? Education Week, 1er mars 2022.
10. Ragan, E. D., Jennings, S. R., Massey, J. D., & Doolittle, P. E. (2014). Unregulated use of laptops over time in large lecture classes. Computers & Education, 78, 78-86.

Sur l’efficacité globale de l’EdTech (méta-analyses)

11. Hattie, J. (2023). Visible Learning: The Sequel. New York.
12. Horvath, J. C. (2026). The Digital Delusion. LME Global Press, Arizona.

Sur l’attention, le multitâche et la mémoire

13. Kirschner, P. A., & De Bruyckere, P. (2017). The myths of the digital native and the multitasker. Teaching and Teacher Education, 67, 135-142.
14. Jolicoeur, P., Dell’Acqua, R., & Crebolder, J. (2000). Multitasking performance deficits: forging links between the attentional blink and the psychological refractory period. In Control of Cognitive Processes: Attention and Performance. MIT Press, Cambridge, 309-330.
15. Wu, C., & Liu, Y. (2008). Queuing network modeling of the psychological refractory period (PRP). Psychological Review, 115(4), 913.
16. Foerde, K., Knowlton, B. J., & Poldrack, R. A. (2006). Modulation of competing memory systems by distraction. Proceedings of the National Academy of Sciences, 103(31), 11778-11783.

Sur les conséquences économiques et sanitaires du déclin cognitif

17. Bergman, L. R., Corovic, J., Ferrer-Wreder, L., & Modig, K. (2014). High IQ in early adolescence and career success in adulthood: Findings from a Swedish longitudinal study. Research in Human Development, 11(3), 165-185.
18. Wraw, C., Deary, I. J., Gale, C. R., & Der, G. (2015). Intelligence in youth and health at age 50. Intelligence, 53, 23-32.

Source principale: Témoignage écrit du Dr Jared Cooney Horvath, PhD, MEd, devant le U.S. Senate Committee on Commerce, Science, and Transportation, janvier 2026. Document disponible sur commerce.senate.gov.