Le facteur g expliqué : le point commun de tous les tests cognitifs
Publié par My Path · Fondateur : Peter Janicki, MSc Medical Psychology
Si vous ne deviez retenir qu'une idée de la science de l'intelligence, retenez celle-ci : le facteur g. Il repose sur l'un des constats les plus régulièrement reproduits dans l'étude des différences individuelles, et c'est grâce à lui qu'un chiffre unique peut dire quelque chose de pertinent sur la façon dont une personne raisonne. La plupart des notions qui font débat, du QI à l'« entraînement cérébral » en passant par la distinction entre capacité fluide et cristallisée, découlent de g.
La découverte
En 1904, le psychologue Charles Spearman a remarqué quelque chose d'inattendu. Les enfants qui réussissaient bien un type de test mental tendaient à bien réussir des tests très différents. Les tâches ne se ressemblaient en rien, et pourtant les performances étaient corrélées positivement. Pour l'expliquer, Spearman a proposé un facteur commun à toutes ces tâches : le facteur d'intelligence générale, ou g (Spearman, 1904).
Un siècle de données n'a pas remis ce constat en cause. Lorsque des chercheurs ont extrait g de trois batteries de tests entièrement différentes administrées aux mêmes personnes, les trois facteurs g corrélaient presque parfaitement (Johnson et al., 2004). Quoi que soit g, ce n'est pas un artefact d'un test particulier.
La variété positive : la preuve en une expression
La preuve centrale porte un nom : la variété positive (positive manifold). Faites passer de nombreux tests mentaux différents à un large groupe de personnes, et pratiquement toutes les corrélations sont positives. Être compétent dans un domaine cognitif rend statistiquement plus probable de l'être dans d'autres. Cela ne fait pas de chacun un esprit universel ; cela fait pencher la balance. Les corrélations sont modérées, ce qui laisse une large place à de vraies forces et faiblesses chez une même personne.
Ce que g pourrait être
Alors, qu'est-ce que g ? La réponse honnête est que personne ne le sait encore. Plusieurs explications s'affrontent :
- Une capacité sous-jacente unique. La vision classique : une ressource générale, peut-être liée à la vitesse de traitement, à la mémoire de travail ou à l'efficacité de l'organisation cérébrale, dans laquelle puise chaque tâche. L'imagerie cérébrale a trouvé des corrélats de g, mais aucun mécanisme unique (Deary et al., 2010).
- Le mutualisme. Des capacités distinctes, indépendantes au départ, pourraient se renforcer mutuellement au cours du développement, ce qui produirait une variété positive sans cause unique (van der Maas et al., 2006).
- Le chevauchement des processus. Chaque test sollicite plusieurs processus exécutifs à la fois, et le chevauchement entre tests produit le facteur commun (Kovacs & Conway, 2016).
Le résumé que la plupart des chercheurs signeraient : g est bien décrit statistiquement, mais pas encore bien expliqué biologiquement.
Comment un score unique émerge de nombreux tests
Si g est invisible, comment le mesure-t-on ? Par l'analyse factorielle. En examinant ce qu'une batterie entière de sous-tests a en commun, c'est-à-dire la variance qui les traverse tous, les psychométriciens estiment un facteur général. Sur une batterie clinique comme la WAIS-5 ou le WISC-V, le QI total est l'estimation pratique la plus proche de g, car il fait la moyenne de nombreux sous-tests variés et neutralise les forces propres à une tâche. Une estimation en ligne ne fonctionne pas ainsi ; nous y revenons plus bas.
Fluide et cristallisée : deux visages de g
Le raffinement le plus important de l'idée de Spearman divise la capacité générale en deux grandes expressions :
- L'intelligence fluide (Gf) — raisonner sur des problèmes nouveaux ; elle culmine au début de l'âge adulte et c'est la capacité la plus étroitement liée à g.
- L'intelligence cristallisée (Gc) — connaissances et compétences accumulées ; le vocabulaire continue de progresser jusque dans la soixantaine.
Toutes deux sont fortement liées à g. La capacité fluide aide à construire les connaissances qui deviennent la capacité cristallisée, ce qui explique en partie pourquoi g prédit des résultats tout au long de la vie, et pas seulement le jour du test. Les modèles modernes (Cattell–Horn–Carroll) placent g au sommet d'une hiérarchie, avec en dessous un ensemble de grandes capacités comme le raisonnement fluide, les connaissances, la mémoire et la vitesse (Carroll, 1993).
Pourquoi g compte dans le monde réel
La capacité générale prédit fortement le parcours scolaire : dans la méta-analyse d'études longitudinales de Strenze (2007), l'intelligence mesurée pendant la jeunesse corrélait à environ 0,56 avec le nombre d'années d'études, 0,43 avec le niveau professionnel et 0,20 avec le revenu. Pour la performance au travail, les estimations ont été révisées. Schmidt et Hunter (1998) l'estimaient à ~0,51 ; une réanalyse de 2022 (Sackett et al.) l'a abaissée à ~0,31, un chiffre toujours utile, mais qui n'est plus clairement en tête et reste inférieur aux entretiens structurés dans leur analyse.
Rien de tout cela ne fait de g l'histoire complète. La personnalité, la motivation, la santé et les opportunités jouent un rôle considérable, et bien des personnes très capables n'exploitent pas leur potentiel. Pour un traitement plus complet des preuves et de leurs limites, consultez le facteur g, avec les preuves et leurs limites (en anglais) sur notre site partenaire, My IQ Path.
Découvrez votre profil
Le test de QI de My Path existe en version courte de 12 questions et en version complète de 60 questions, toutes deux gratuites, et couvre six domaines : raisonnement fluide, verbal, numérique et spatial, mémoire de travail et vitesse de traitement. Chaque domaine reçoit un centile parmi les personnes ayant passé la même version. Le chiffre global pondère les domaines selon des saturations en g publiées plutôt qu'issues d'une analyse factorielle de nos propres données — sur la version complète, il classe cette combinaison pondérée par rapport à toutes les personnes ayant passé la version complète ; sur la version courte, il fait la moyenne des centiles par domaine : c'est donc un résumé de votre profil, pas un g extrait. Il est présenté avec une fourchette et exprimé sous forme de QI estimé (≈ N). Il s'agit d'une estimation, pas d'un QI clinique.
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Puisque la capacité générale ne dessine qu'une partie du tableau et que la personnalité oriente ce que vous en faites, associez votre résultat aux évaluations Big Five et QE pour une vision plus complète.
Sources
- Spearman, C. (1904). “General intelligence,” objectively determined and measured. American Journal of Psychology, 15(2), 201–292. doi:10.2307/1412107
- Johnson, W., Bouchard, T. J., Jr., Krueger, R. F., McGue, M., & Gottesman, I. I. (2004). Just one g: Consistent results from three test batteries. Intelligence, 32(1), 95–107. doi:10.1016/S0160-2896(03)00062-X
- Deary, I. J., Penke, L., & Johnson, W. (2010). The neuroscience of human intelligence differences. Nature Reviews Neuroscience, 11(3), 201–211. doi:10.1038/nrn2793
- van der Maas, H. L. J., Dolan, C. V., Grasman, R. P. P. P., Wicherts, J. M., Huizenga, H. M., & Raijmakers, M. E. J. (2006). A dynamical model of general intelligence: The positive manifold of intelligence by mutualism. Psychological Review, 113(4), 842–861. doi:10.1037/0033-295X.113.4.842
- Kovacs, K., & Conway, A. R. A. (2016). Process overlap theory: A unified account of the general factor of intelligence. Psychological Inquiry, 27(3), 151–177. doi:10.1080/1047840X.2016.1153946
- Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities: A survey of factor-analytic studies. Cambridge University Press.
- Strenze, T. (2007). Intelligence and socioeconomic success: A meta-analytic review of longitudinal research. Intelligence, 35(5), 401–426. doi:10.1016/j.intell.2006.09.004
- Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings. Psychological Bulletin, 124(2), 262–274. doi:10.1037/0033-2909.124.2.262
- Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022). Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnel selection: Addressing systematic overcorrection for restriction of range. Journal of Applied Psychology, 107(11), 2040–2068. doi:10.1037/apl0000994