Isabelle Simonetto : « quand on met en situation de structurer, d’associer et d’imager, le résultat est la mémorisation »

19 Juil 2018 | Paroles d'experts | 0 commentaires

Docteure en neurosciences, conférencière et dirigeante d’ADDHEO, Isabelle Simonetto intervient aujourd’hui beaucoup en entreprise. Spécialiste de la mémoire, elle se consacre notamment à la prévention des risques et à l’exploitation des possibilités de la mémoire en milieu professionnel à travers des formations spécialisées.

Dans le domaine des neurosciences cognitives, quelles sont selon vous les avancées les plus décisives vis-à-vis de la mémorisation et de l’apprentissage ?

On connaissait déjà, au 20e siècle, la plasticité cérébrale. Le 21e siècle nous a appris que cette plasticité cérébrale n’avait pas de limites. En effet, des régions du cerveau dédiées à un sens peuvent être totalement détournées. Le cerveau ne fait qu’interpréter des courants électriques et il faut seulement, à un moment donné, donner un sens à un courant électrique par une association, quelle qu’elle soit. On peut ainsi, par exemple, entendre des couleurs.

C’est le cas de cet Anglais qui, voyant en monochromie, s’est fait équiper d’une antenne greffée dans son cerveau. Cet homme est le premier transhumain réel. Les couleurs captées par les pixels de la caméra sont transformées en vibrations qui reviennent au niveau du cortex auditif, lui permettant d’entendre les couleurs. De la même façon, certains aveugles voient avec la langue : les informations électriques apportées par une caméra sur la langue sont amenées dans le cortex gustatif, puis sont transmises par apprentissage au cortex visuel.

Les aires du cerveau sont ainsi dédiées à un sens, mais elles peuvent dans certains cas être détournées par un autre sens grâce à l’apprentissage intensif. Il s’agit en quelque sorte de plasticité interrégionale.

Que change la connaissance de cette plasticité interrégionale ?

En considérant les deux exemples que je viens de citer, on peut imaginer que la plasticité du cerveau n’a effectivement pas de limites. Mais il ne faut pas omettre un ingrédient majeur, qui est la nécessité. Pour le cerveau, la nécessité fait loi.

Notre cerveau est un système écologique parfait, adapté au mieux pour faire ce qu’on lui demande. Si un paramètre change – par exemple, si un accident vasculaire cérébral détruit une partie du cerveau d’un individu– la nécessité faisant loi, celui-ci va parvenir à créer des systèmes de compensation. La capacité de chacun à compenser dépend de l’ampleur des lésions, mais aussi de beaucoup d’autres paramètres, comme la mémorisation. L’apprentissage repose également sur des paramètres psychologiques.

Quels sont ces paramètres psychologiques ?

C’est, tout d’abord, l’intérêt que vous portez à l’objet de l’apprentissage. C’est aussi l’aspect émotionnel. Un paramètre très important est l’idée que l’on se fait de sa propre mémoire, de sa propre performance, car il est prouvé qu’on s’autolimite. En tant qu’apprenant, penser que l’on est mauvais dans une discipline, par exemple avant de passer un examen de mathématiques, fait que l’on ne va pas consacrer 100% de ses capacités à résoudre le problème posé, mais plutôt 80% : les 20% restants seront occupées à lutter contre le préjugé ou le stéréotype.

Quels enseignements peut-on tirer de ces découvertes pour mieux former en entreprise ? Les innovations pédagogiques se multiplient dans ce domaine, le blended learning est d’ailleurs plébiscité : qu’en pensez-vous ?

Le blended learning répond à la fois à une réalité économique – il est plutôt performant sur ce plan – et à une évolution technologique, en ce sens qu’il est devenu facile de se former n’importe quand depuis n’importe où. De plus, le fait de mixer digital et présentiel représente un peu l’idéal. Le présentiel apporte le côté émotionnel de l’échange, de la rencontre, ce qui fait le lien. Or on apprend avant tout grâce au lien que l’on crée avec autrui. Le digital apporte, de son côté, la performance et la praticité.

Par ailleurs, on se rend compte désormais que l’on peut apprendre à tout âge dès l’instant que sont présents un certain nombre d’ingrédients. J’en retiens sept dans le modèle que j’ai développé :

  • l’intérêt direct ou indirect,
  • l’entrainement,
  • un bon état physique et mental,
  • des stratégies efficaces,
  • la compréhension (qui implique de posséder des savoirs de base),
  • un état émotionnel approprié,
  • de l’attention et de la concentration.

Si l’on arrive à bien jouer de ces sept paramètres, on se trouve alors dans un état optimal pour apprendre et retenir.

 

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Pouvez-vous expliciter le 4e paramètre, ce que vous appelez les « stratégies efficaces » ?

Il n’y a que trois façons d’apprendre, même si on peut les décliner sous une infinité de formats. D’un point de vue macro, il faut pour apprendre :

  • structurer : on peut le faire visuellement, de manière auditive, kinesthésique, avec du mindmap, un plan…
  • faire des associations d’idées : elles peuvent être visuelles, auditives, imaginatives, logiques, mais il faut passer par l’étape « à quoi cela me fait-il penser ? ».
  • faire de l’imagerie mentale : il existe plusieurs types d’images mentales. Cela peut être une représentation précise, mais aussi une image visiospatiale (je me vois me déplacer dans un environnement), ou une image mentale sensorielle.

Plus vous activez vos cinq sens, plus l’association d’idées et l’imagerie mentale vont se renforcer. On sait d’ailleurs que les personnes synesthètes, qui associent naturellement plusieurs sens, ont toutes une mémoire exceptionnelle.

En résumé, quand on met des personnes en situation de structurer, d’associer et d’imager, le résultat est obligatoirement la mémorisation. Après, chaque individu étant unique, vous pouvez bien entendu décliner de mille façons cette « addition magique » des trois éléments.

On parle de plus en plus de centrer l’apprentissage sur l’apprenant. Comment ce modèle que vous expérimentez et déployez peut-il s’incarner concrètement dans des modalités pédagogiques de formation ?

Si je pilote un module en e-learning d’une demi-heure dans le cadre d’une formation, je dois à la fin de la séance permettre à l’apprenant d’appliquer les trois stratégies du modèle. Je vais, par exemple, lui demander de faire une carte heuristique, ou lui proposer, via un quizz, de retrouver la structure du contenu du module. Ensuite, je vais rattacher des éléments de la formation à une réalité, à une culture commune dans l’entreprise : « à quoi cela vous fait-il penser ? ». Je peux donner des exemples à l’apprenant, ou lui demander de les produire lui-même. C’est la phase des associations d’idées. Vient enfin la phase de l’imagerie mentale. J’utilise pour celle-ci beaucoup de petites maquettes, des pictos…

J’aimerais, pour conclure, vous poser une question sur l’intelligence artificielle. Que peut-elle apporter selon vous à l’apprentissage ?

Bien que je ne sois pas spécialiste de l’IA, je me montre attentive à ce qui se fait dans ce domaine. Les expériences les plus élaborées en termes d’IA sont l’Human Brain Project sur Lausanne et le Blue Brain aux États-Unis. Soutenus par des investissements très importants, ces projets s’efforcent de reproduire ce que le cerveau fait en matière d’apprentissage. Or chaque nouvelle découverte permet de constater que le cerveau est encore beaucoup plus complexe qu’on aurait cru.

C’est, peut-être, la raison pour laquelle je suis réservée sur la question du transhumanisme. Certes, on pourra sans doute permettre à l’Homme de voir plus de choses qu’il n’en voit naturellement, par exemple en lui greffant des rétines artificielles, ou encore stimuler les zones de la mémoire pour augmenter nos capacités.

Cependant, je crains que ce type d’amélioration ne se fasse toujours au détriment de quelque chose. Notre cerveau est un système ultra équilibré. Dès qu’un paramètre est modifié, il existe un risque de déséquilibre. Même si nous sommes capables de travailler avec des nanotechnologies, il s’agit d’intervenir sur des choses d’une telle finesse, qui se régulent à la microseconde… Nous ne pouvons aujourd’hui maîtriser ce qui se passe au niveau des synapses, or c’est ce que fait le cerveau. En utilisant des neuromédiateurs chimiques, nous inondons des zones entières sans discrimination.

Par ailleurs, le deep learning commence à apparaître : l’idée est de permettre à des machines d’apprendre en se rapprochant le plus possible de ce que fait le cerveau. Des spécialistes s’efforcent de mettre en place des réseaux de neurones artificiels capables d’autoapprendre. Mais, pour l’heure, les machines montrent leurs limites sur des questions qu’un jeune enfant serait à même de résoudre. Nous sommes encore très loin de Matrix !

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