L’intelligence fluide désigne la capacité à raisonner et à résoudre des problèmes nouveaux, indépendamment de toute connaissance antérieure. Elle implique la capacité d’identifier des modèles, de résoudre des énigmes et d’utiliser le raisonnement abstrait.
En revanche, l’intelligence cristallisée fait référence à la capacité d’utiliser les connaissances, les faits et l’expérience que l’on a accumulés au fil du temps. Elle comprend le vocabulaire, la connaissance générale du monde et l’application des informations apprises.
Principales conclusions
- Notre intelligence générale, qui nous permet d’apprendre et de nous souvenir, comprend notre intelligence fluide et notre intelligence cristallisée.</L’intelligence fluide implique la compréhension, le raisonnement et la résolution de problèmes, tandis que l’intelligence cristallisée implique le rappel de connaissances stockées et d’expériences passées.
- L’intelligence fluide et l’intelligence cristallisée reposent sur des systèmes cérébraux distincts malgré leur interrelation dans l’exécution de nombreuses tâches.
- Plusieurs outils sont utilisés pour mesurer l’intelligence fluide et l’intelligence cristallisée, et de nouvelles recherches suggèrent que l’intelligence fluide peut être améliorée, alors qu’elle était jusqu’à présent supposée être statique.
Notre capacité à apprendre le nouveau et à nous souvenir du passé est appelée intelligence générale (Cattell, 1963). L’intelligence générale englobe les corrélations entre diverses tâches cognitives qui peuvent être classées en deux subdivisions (Cattell, 1971). Il s’agit de l’intelligence fluide et de l’intelligence cristallisée.
La théorie de l’intelligence fluide et de l’intelligence cristallisée remet en question et élargit simultanément ce qui était autrefois supposé être le concept unique de l’intelligence générale.
Théorie de l’intelligence de Cattell
La théorie de l’intelligence fluide et de l’intelligence cristallisée a été postulée pour la première fois en tant que théorie basée sur la psychométrie par le psychologue Raymond B. Cattell en 1963.</Dans son livre Intelligence, Its Structure, Growth, and Action, Cattell a identifié une composante de l’intelligence générale comme incarnant une qualité fluide et pouvant être dirigée vers n’importe quel problème (Cattell, 1987).
Il a poursuivi en identifiant l’autre composante comme une partie investie dans les domaines des compétences cristallisées. Les deux concepts d’intelligence fluide et d’intelligence cristallisée ont été développés par l’ancien élève de Cattell et psychologue cognitif John Leonard Horn (Horn & Cattell, 1967).
L’intelligence fluide
L’intelligence fluide est la capacité de penser rapidement et de raisonner avec souplesse pour résoudre de nouveaux problèmes sans s’appuyer sur l’expérience passée et les connaissances accumulées.
L’intelligence fluide nous permet de percevoir et de tirer des conclusions sur les relations entre les variables et de conceptualiser l’information abstraite, ce qui facilite la résolution de problèmes. Elle est corrélée à des compétences essentielles telles que la compréhension et l’apprentissage.
Comme l’a souligné Raymond Cattell (1967), il s’agit d’une capacité à « percevoir des relations indépendamment d’une pratique ou d’un enseignement spécifique antérieur lié à ces relations ».
Des exemples de l’utilisation de l’intelligence fluide comprennent la résolution d’énigmes, l’élaboration de stratégies pour faire face à de nouveaux problèmes, la perception de modèles dans les données statistiques et l’engagement dans un raisonnement philosophique spéculatif (Unsworth, Fukuda, Awh & Vogel, 2014).
Horn (1969) a souligné que l’intelligence fluide est sans forme et ne repose que très peu sur l’acculturation et l’apprentissage antérieur, ce qui inclut l’éducation formelle et informelle.
Il a également soutenu que l’intelligence fluide est capable de s’écouler dans une myriade d’activités cognitives diverses. Par conséquent, la capacité à résoudre des problèmes abstraits et à s’engager dans des analyses et des classifications figuratives, selon Horn, dépend du niveau d’intelligence fluide d’une personne (Horn, 1968).
On a longtemps pensé que l’intelligence fluide atteignait son apogée à la fin de la vingtaine avant de commencer à décliner (Cacioppo & Freberg 2012) progressivement.
Le déclin de l’intelligence fluide est probablement lié à la détérioration du fonctionnement neurologique, mais peut également décliner parce qu’elle est utilisée moins fréquemment au cours de l’âge plus avancé.
Ce déclin de l’intelligence fluide a été attribué à l’atrophie locale du cerveau dans le cervelet droit, aux changements liés à l’âge dans le cerveau et à un manque d’entraînement (Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006).
Des recherches récentes remettent toutefois en question les hypothèses précédentes et suggèrent que certaines parties de l’intelligence fluide pourraient ne pas atteindre leur apogée avant même l’âge de 40 ans.
Mesures de l’intelligence fluide
Tests d’aptitudes cognitives de Woodcock-Johnson
La troisième édition des tests d’aptitudes cognitives de Woodcock-Johnson comprend la formation de concepts, qui implique une pensée catégorielle, et la synthèse d’analyse, qui implique un raisonnement séquentiel (Woodcock, McGrew & Mather, 2001).</La formation de concepts nécessite l’inférence de règles sous-jacentes pour résoudre des énigmes présentées par ordre croissant de difficulté (Schrank & Flanagan 2003). La synthèse d’analyse, quant à elle, nécessite l’apprentissage et la présentation orale de solutions à des énigmes logiques qui émulent un système mathématique. L’association de l’apprentissage procédural à la mémoire musculaire peut faire de certaines actions une seconde nature (Bullemer, Nissen, & Willingham, 1989).
Matrices progressives de Raven
Les matrices progressives de Raven évaluent la capacité à discerner les relations entre diverses représentations mentales (Raven, Raven & Court 2003).
Il s’agit d’un test non verbal à choix multiples qui nécessite la réalisation de plusieurs dessins basés sur la capacité des participants à remarquer des caractéristiques pertinentes basées sur le positionnement spatial de plusieurs objets (Ferrer, O’Hare & Bunge 2009).
échelle d’intelligence de Wechsler pour les enfants
L’échelle d’intelligence de Wechsler pour les enfants, quatrième édition, repose exclusivement sur des stimuli visuels et est un test non verbal qui consiste en un test de raisonnement matriciel et une évaluation du concept d’image (Wechsler, 2003).
La tâche du concept d’image évalue la capacité d’un enfant à discerner les traits sous-jacents régissant un ensemble de matériaux, tandis que le test de raisonnement matriciel évalue la capacité de l’enfant à partir des traits/règles de base énoncés pour identifier la solution à un nouveau problème (Flanagan & Kaufman, 2004).
La solution ici est l’image d’un puzzle qui correspond à la règle énoncée.
Qu’est-ce que l’intelligence cristallisée ?
L’intelligence cristallisée fait référence à la capacité d’utiliser les compétences et les connaissances acquises par le biais d’un apprentissage antérieur (Horn, 1969). L’utilisation de l’intelligence cristallisée implique le rappel d’informations préexistantes ainsi que des compétences.
Des exemples de l’utilisation de l’intelligence cristallisée, d’autre part, comprennent le rappel d’événements historiques et de dates, la mémorisation de lieux géographiques, l’enrichissement de son vocabulaire et la récitation de textes poétiques (Horn, 1968).
L’intelligence cristallisée résulte de l’accumulation de connaissances, y compris la connaissance de la façon de raisonner, les compétences linguistiques et la compréhension de la technologie. Ce type d’intelligence est lié à l’éducation, à l’expérience et au contexte culturel et est mesuré par des tests d’information générale.
L’utilisation de l’intelligence cristallisée implique le rappel d’informations préexistantes ainsi que de compétences. Par exemple, savoir faire du vélo ou lire un livre.
Horn (1969) a expliqué que l’intelligence cristallisée est un « précipité d’expérience » qui découle d’une application antérieure de l’intelligence fluide.
L’accomplissement efficace de tâches impliquant des mécanismes linguistiques (tels que l’enrichissement du vocabulaire) et des informations générales repose sur l’intelligence cristallisée d’une personne.
L’intelligence cristallisée augmente progressivement et reste stable tout au long de l’âge adulte jusqu’à ce qu’elle commence à décliner après 60 ans (Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006).
Malgré l’observation de cette tendance générale, l’âge auquel l’intelligence cristallisée atteint son apogée n’a pas encore été déterminé (Desjardins, Warnke & Jonas, 2012).
Mesures de l’intelligence cristallisée
Le C-Test
Le C-Test est un texte completion test initialement proposé comme un test de compétence en langue étrangère qui fournit une mesure intégrative de l’intelligence cristallisée (Baghaei & Tabatabaee-Yazdi, 2015).
Le construit sous-jacent du C-Test correspond aux capacités qui sous-tendent la composante linguistique de l’intelligence cristallisée.
Toutefois, la recherche implique que la sélection minutieuse de textes issus de domaines de connaissance pertinents peut permettre au C-Test de mesurer également la composante de connaissance factuelle de l’intelligence cristallisée.
La forme révisée de l’échelle d’intelligence de Wechsler pour adultes, utilisée depuis 1981, comprend cinq sous-tests de performance et six sous-tests verbaux (Kaufman & Lichtenberger 2006).
Ces tests verbaux comprennent la compréhension, l’information, l’empan numérique, le vocabulaire, les similitudes et l’arithmétique (Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised). La plupart de ces tests verbaux sont largement considérés comme capables de mesurer l’intelligence cristallisée.
Comment les types d’intelligence fonctionnent ensemble
Alors que l’intelligence fluide et l’intelligence cristallisée sont distinctes, il est important de noter la multiplicité des tâches qui font appel à ces deux composantes. Par exemple, lors d’un examen de mathématiques, une personne peut s’appuyer sur son intelligence fluide pour élaborer une stratégie afin de répondre aux questions données dans le temps imparti.
Cependant, dans le même temps, elle peut être amenée à utiliser son intelligence cristallisée pour se souvenir de divers concepts et théories mathématiques afin de fournir les bonnes réponses.
De la même manière, un entrepreneur peut être amené à utiliser son intelligence fluide pour identifier une nouvelle opportunité sur le marché. Cependant, la création d’un produit pour répondre à la demande des consommateurs pourrait nécessiter des connaissances antérieures et, par conséquent, l’utilisation de son intelligence cristallisée.
Malgré cette interrelation manifeste, l’intelligence cristallisée n’est pas un type d’intelligence fluide qui s’est cristallisée au fil du temps (Cherry, 2018). Cependant, l’investissement de l’intelligence fluide via l’apprentissage de nouvelles informations produit l’intelligence cristallisée.
En d’autres termes, les analyses critiques des problèmes via l’intelligence fluide créent et transfèrent des informations vers la mémoire à long terme, ce qui constitue une partie de l’intelligence cristallisée.
L’intelligence fluide peut-elle être améliorée ?
Parce que l’intelligence cristallisée est connue pour s’améliorer avec le temps et rester stable avec l’âge, il est généralement reconnu que l’éducation et l’expérience augmentent l’intelligence cristallisée (Cavanaugh & Blanchard-Fields, 2006). Cependant, l’approche de l’intelligence fluide a été caractérisée par sa complexité.
Jusqu’à récemment, il était largement admis que l’intelligence fluide était statique, largement déterminée par des facteurs génétiques, et qu’elle ne pouvait donc pas être modifiée. Cependant, certaines recherches ont suggéré que l’intelligence fluide pouvait être améliorée.
Lors d’expériences menées en 2008 par la psychologue Susanne M. Jaeggi, 70 participants ont été soumis à des tâches quotidiennes et à un entraînement régulier pour améliorer leur intelligence fluide (Jaeggi, Buschkuehl, Jonides & Perrig, 2008).
À la fin de la période, une augmentation notable de l’intelligence fluide des participants a été observée. Une étude réalisée de manière similaire par Qiu, Wei, Zhao et Lin a également soutenu les conclusions de Jaeggi (Qiu, Wei, Zhao, & Lin, 2009).
Cependant, les études ultérieures n’ont ni corroboré ni infirmé les résultats de Jaeggi.
Références
Baghaei, Purya & Tabatabaee-Yazdi, Mona. (2015). The C-Test : Une mesure intégrative de l’intelligence cristallisée. Journal of Intelligence, 3 (2), 46-58.
Cacioppo, J. T., & Freberg, L. (2012). Découvrir la psychologie : La science de l’esprit. Cengage learning.
Cattell, R. B. (1963). Théorie de l’intelligence fluide et cristallisée : A critical experiment. Journal of Educational Psychology, 54 (1), 1-22.
Cattell, R. B. (1971). Abilities : Leur structure, leur croissance et leur action. New York : Houghton Mifflin.
Cattell, Raymond B. (1987). Intelligence : Sa structure, sa croissance et son action. Elsevier Science Publishers.
Cavanaugh, J. C. ; Blanchard-Fields, F (2006). Développement de l’adulte et vieillissement (5ème éd.). Belmont, CA : Wadsworth Publishing/Thomson Learning.
Desjardins, R., & Warnke, A.J. (2012). Vieillissement et compétences (PDF). Documents de travail de l’OCDE sur l’éducation.
Ferrer, E., O « Hare, E. D., & Bunge, S. A. (2009). Fluid reasoning and the developing brain. Frontiers in neuroscience, 3 (1), 46-51.
Flanagan, D. P., & Kaufman, A. S. (2004). . Hoboken, NJ : John Wiley.
Geary, D. C. (2005). L’origine de l’esprit : L’évolution du cerveau, de la cognition et de l’intelligence générale. Washington, DC : American Psychological Association
Horn, J. L. (1968). Organisation des capacités et développement de l’intelligence. Psychological Review, 75 (3), 242-259.
Horn, J. L. (1969). Intelligence : Why it grows. Pourquoi elle décline. Transaction, 4, 23-31.
Horn, J. L., & Cattell, R. B. (1967). Différences d’âge dans l’intelligence fluide et cristallisée. Acta Psychologica, 26, 107-129.
Jaeggi, S. M., Buschkuehl, M., Jonides, J., & Perrig, W. J. (2008). Improving fluid intelligence with training on working memory (Améliorer l’intelligence fluide avec une formation sur la mémoire de travail). Proceedings of the National Academy of Sciences, 105 (19), 6829-6833.
Kaplan, J. T., Gimbel, S. I., & Harris, S. (2016). Corrélats neuronaux du maintien de ses croyances politiques face à la contre-preuve. Rapports scientifiques, 6, 39589.
Kaufman, Alan S. ; Lichtenberger, Elizabeth (2006). Évaluer l’intelligence des adolescents et des adultes (3e éd.). Hoboken (NJ) : Wiley.
Martin, JH (2003). Système lymbique et circuits cérébraux pour les émotions, l’apprentissage et la mémoire. Neuroanatomy : text and atlas (third ed.) . McGraw-Hill Companies.
Pardo, J. V., Pardo, P. J., Janer, K. W., & Raichle, M. E. (1990). The anterior cingulate cortex mediates processing selection in the Stroop attentional conflict paradigm (Le cortex cingulaire antérieur intervient dans la sélection du traitement dans le paradigme du conflit attentionnel de Stroop). Proceedings of the National Academy of Sciences, 87 (1), 256-259.
Qiu, F., Wei, Q., Zhao, L., & Lin, L. (2009, décembre). Study on improving fluid intelligence through cognitive training system based on Gabor stimulus. In 2009 First International Conference on Information Science and Engineering (pp. 3459-3462). IEEE.
Raven, J. C. (1983). Manuel pour les matrices progressives et les échelles de vocabulaire de Raven. Matrices progressives standard.
Schrank, F. A. ; Flanagan, D. P. (2003). WJ III Utilisation clinique et interprétation. Scientist-practitioner perspectives. San Diego, CA : Academic Press.
Unsworth, Nash ; Fukuda, Keisuke ; Awh, Edward ; Vogel, Edward K. (2014). Mémoire de travail et intelligence fluide : Capacité, contrôle de l’attention et récupération de la mémoire secondaire. Psychologie cognitive, 71, 1-26.
Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised. LISTE DES TESTS Disponible à la bibliothèque des tests du CPS. Center for Psychological Studies at Nova Southeastern University.
Wechsler, D. (2003). Manuel technique et interprétatif du WISC-IV. San Antonio, TX : Psychological Corporation.
Woodcock, R. W. ; McGrew, K. S. ; Mather, N (2001). Woodcock Johnson III. Itasca, IL : Riverside.
Lectures complémentaires
- Kievit, R. A., Davis, S. W., Griffiths, J., Correia, M. M., & Henson, R. N. (2016). Un modèle de bassin versant des différences individuelles dans l’intelligence fluide. Neuropsychologia, 91, 186-198.
- Intelligence générale
- Intelligence multiple
