Détecter un mensonge : ce que les yeux ne suffisent pas à dire

Détecter un mensonge en observant une émotion : la promesse paraît séduisante. Dans une interview, un visage se ferme et quelqu’un annonce avoir repéré de la peur. Mais même si l’émotion est bien identifiée, que sait-on de sa cause ? C’est là que la lecture du visage rencontre une question beaucoup plus difficile : établir ce qui s’est réellement passé.

TL;DR

Une expression, un regard ou une hésitation ne suffit pas à prouver un mensonge. Les recherches étudient des tâches différentes et leurs chiffres ne sont pas interchangeables. Certaines trouvent des différences entre groupes dans des conditions précises. Pour discuter une interview, commence par une affirmation vérifiable, puis distingue l’observation, l’émotion supposée et l’intention que tu lui attribues.

Reconnaître une émotion, est-ce reconnaître un mensonge ?

Imagine une scène fictive : une personne répond qu’elle n’a jamais rencontré un témoin, puis son visage change. Tu peux décrire ce changement. Pour affirmer qu’elle cache une rencontre, il faudrait des éléments sur la rencontre elle-même. Un mouvement du visage ne règle pas cette question.

Le Facial Action Coding System, ou FACS, décrit des actions musculaires à l’aide d’unités définies. Une action observable, un sentiment et la vérité d’une phrase sont trois niveaux d’interprétation. La peur peut concerner les conséquences d’une accusation, le souvenir évoqué ou le risque d’être découvert. La nommer ne permet pas de choisir entre ces possibilités.

Le true crime joue souvent sur notre envie de comprendre une personne à travers une scène. Quand une révélation suit immédiatement un gros plan, elle peut donner au visage un sens qui n’était pas évident auparavant. Pour juger l’interprétation, demande-toi quels éléments étaient disponibles avant cette révélation.

Que trouve-t-on dans les études sur les microexpressions ?

Les microexpressions sont des expressions très brèves. Porter et ten Brinke ont analysé en 2008 une expérience où des participants montraient ou dissimulaient des émotions : 697 expressions, soit 104 550 images vidéo. Des microexpressions apparaissaient dans 2 % des expressions et chez 21,95 % des participants. Ces proportions décrivent leur présence, pas une réussite à détecter les mensonges.

Matsumoto et Hwang ont étudié en 2018 77 personnes dans une tâche de dissimulation d’intention liée à un délit simulé. Leurs expressions négatives de 40–200 millisecondes ne distinguaient pas les groupes de vérité et de mensonge. Avec des seuils plus larges, des différences apparaissaient. Jusqu’à 400 millisecondes, les nombres moyens étaient zéro et 0,35 : des expressions comptées, pas des pourcentages de réponses correctement classées.

Une expression de 350 millisecondes entre dans les deux seuils élargis, mais pas dans la définition étroite. Ce choix change les événements examinés. Il faut aussi garder les tâches en tête : dissimuler une émotion devant une image et dissimuler une intention ne constituent pas deux répétitions identiques d’une expérience.

Les résultats donnent donc des raisons de poursuivre la recherche, tout en laissant ouverte la question de son usage dans une interview réelle. Ils ne permettent pas d’associer automatiquement une brève émotion à la phrase qui vient d’être prononcée. Même sa cause peut rester inconnue.

Pourquoi un stage de lecture du visage ne suffit-il pas ?

Un exercice peut montrer une expression, te demander de la reconnaître et comparer ta réponse avec l’étiquette prévue. Une meilleure performance sur cet exercice est possible. Pour savoir si elle aide à détecter des mensonges, il faut toutefois une autre vérification : des propos dont la vérité est établie indépendamment et un comptage des erreurs.

Dans l’analyse d’une affaire, séparer ces questions permet de conserver une observation intéressante sans lui faire porter tout le raisonnement. « Le visage change après cette question » décrit la scène. « Cette réaction prouve une rencontre cachée » ajoute une conclusion que d’autres éléments doivent soutenir.

Regarde aussi ce qui manquerait si tu retirais l’interprétation du visage. Une date, un message ou un témoignage contradictoire peut encore demander une enquête. Si toute la démonstration disparaît, sa solidité dépend beaucoup d’une seule lecture émotionnelle.

La direction des yeux raconte-t-elle quelque chose de précis ?

La programmation neurolinguistique, ou PNL, a popularisé une règle reliant le regard vers le haut d’un côté au souvenir et de l’autre à l’invention. Les côtés sont ceux de la personne qui parle. Une confusion de perspective est possible, mais la règle correctement comprise a elle-même été mise à l’épreuve.

Wiseman et ses collègues ont mené trois études en 2012 : 32 personnes droitières interrogées, 50 observateurs et 52 vidéos d’appels publics. Le schéma annoncé n’a pas été confirmé. Enseigner la règle aux observateurs n’a pas amélioré leur précision. Cela concerne une proposition précise sur le regard, pas toutes les recherches oculaires.

Dans une expérience de Leal et Vrij de 2008, 13 personnes devaient mentir et 13 dire la vérité. Par rapport aux périodes de référence véridiques, le groupe du mensonge clignait moins pendant la réponse étudiée et davantage juste après. Le moment observé faisait partie du résultat. Compter des clignements dans un extrait isolé ne restitue pas ce dispositif.

Une étude de Walczyk et ses collègues, en 2012, associait un suivi oculaire infrarouge aux temps de réponse et à la cohérence des réponses chez 145 personnes. Elles répondaient à propos de vidéos de crimes, avec vérité, mensonge préparé ou mensonge improvisé. Les auteurs rapportaient jusqu’à 69 % de classement correct entre ces trois groupes en combinant les mesures. Ce n’était pas un score fondé uniquement sur les yeux.

Ces travaux ne se contredisent pas simplement parce que l’un rejette une règle et qu’un autre trouve une différence. Les hypothèses et les mesures diffèrent. Si quelqu’un promet le résultat d’un dispositif de laboratoire à partir d’un simple gros plan, il reste à montrer que sa propre méthode tient cette promesse.

Les gens sont-ils meilleurs que le hasard ?

La méta-analyse de Bond et DePaulo de 2006 regroupait 206 documents et 24 483 personnes chargées de juger des réponses. Sans aide particulière ni formation, leur précision moyenne était de 54 %. Les mensonges étaient correctement reconnus à 47 % et les vérités à 61 %.

Le résultat dépassait le hasard. Mais dans une tâche équilibrée, quatre points au-dessus de 50 % laissent de nombreuses erreurs. Cette moyenne ne donne pas ta probabilité personnelle d’avoir raison sur quelqu’un dans une vidéo. Elle ne tient pas non plus lieu de preuve sur un propos précis.

Pour évaluer un test, tu dois savoir comment la bonne réponse a été établie. Une instruction expérimentale peut fournir cette référence. Dans une affaire, une impression de culpabilité ne peut pas servir à confirmer le procédé qui l’a produite.

Comment un bon score peut-il cacher de mauvaises alertes ?

Prenons un exemple entièrement hypothétique. Parmi 100 réponses, 20 sont fausses et 80 vraies. Imaginons un test qui repère 80 % des fausses et écarte correctement 90 % des vraies. Il trouve 16 mensonges et en manque quatre ; il laisse passer 72 vérités et en signale huit à tort.

Le score global est de 88 bonnes décisions sur 100. Mais parmi les 24 alertes, huit sont erronées : une sur trois. Ce qui paraît rassurant dans un bilan général peut donc avoir un autre sens pour la personne visée par une alerte.

Nous avons choisi ces conditions pour expliquer la différence, pas pour annoncer la performance d’un véritable outil. Si la proportion de mensonges change, celle des alertes justifiées change aussi. Une publicité qui donne seulement le meilleur pourcentage laisse ce problème sans réponse.

Des questions plus exigeantes apportent-elles une solution ?

Une question peut faire apparaître des détails vérifiables : un lieu, un horaire, une personne présente. Elle peut aussi demander un effort de mémoire important à quelqu’un qui dit vrai. Il faut donc examiner ce que l’entretien obtient, plutôt que traiter chaque hésitation comme un aveu.

Mac Giolla et Luke ont rapporté en 2021 une précision globale de 60 % dans leur méta-analyse des approches cognitives d’entretien. Après correction du biais de publication, elle descendait à environ 55 %, avec un intervalle de confiance corrigé à 95 % de 48,83 % à 61,16 %. Les différences entre tâches et les informations données aux observateurs comptaient.

Verschuere et ses collègues ont, en 2018, réuni 21 études de temps de réaction avec 792 participants. Une charge cognitive supplémentaire réduisait l’écart temporel entre vérité et mensonge. Ce résultat porte sur ces tâches chronométrées, pas sur l’ensemble des méthodes d’entretien.

Dans la rencontre fictive du début, demander où elle aurait eu lieu peut donner une information à vérifier. Demander de la raconter avec une difficulté supplémentaire ne rend pas la réponse automatiquement plus révélatrice. Le résultat utile est un détail que l’on peut confronter à autre chose.

Un comportement habituel ou un logiciel peut-il trancher ?

Une comparaison personnelle exige des situations comparables. Une conversation détendue et une question lourde de conséquences changent à la fois le sujet, l’émotion et l’effort. Une différence de comportement entre les deux ne permet pas de savoir lequel de ces changements l’explique.

Un logiciel ajoute des questions sur ses données. A-t-il été testé sur de nouvelles personnes ? La vérité des réponses était-elle connue indépendamment ? Une forte réussite à reconnaître des mouvements du visage peut répondre correctement à une tâche tout en laissant la détection du mensonge à vérifier.

Le polygraphe mesure lui aussi des réactions corporelles, dont l’interprétation dépend du protocole et des questions. L’examen du National Research Council de 2003 a souligné des limites importantes, notamment pour les usages de dépistage. Mesurer une réaction n’observe pas directement l’événement dont on parle.

Que peux-tu garder d’une interview douteuse ?

Conserve la phrase précise, la question complète et les éventuelles coupures. Vérifie les éléments indépendants disponibles, puis explique ce qui concorde ou ne concorde pas. Une contradiction peut être réelle sans que son origine soit encore établie.

Nous avons vérifié les recherches présentées ici pour la dernière fois le 8 octobre 2026. Devant une nouvelle annonce, demande ce qui a été mesuré, quelles erreurs ont été comptées et si le résultat tient sur d’autres personnes. C’est une manière de garder la curiosité sans transformer une impression en accusation.