Mouvements des yeux et mensonge : que peut-on vraiment en déduire ?

TL;DR

Une direction du regard ou un changement de pupille ne permet pas de déclarer qu’une personne ment. Les yeux renseignent sur l’attention et peuvent fournir des indices de reconnaissance dans certaines expériences. Passer de ces mesures à l’intention de tromper exige des comparaisons qui manquent généralement dans une vidéo d’entretien.

Nous avons revu les travaux présentés ici pour la dernière fois le 20 octobre 2026. Les calculs et l’histoire de la carte mémoire sont fictifs. Ils servent à comprendre les mesures, sans attribuer une intention à une personne réelle.

Une pupille qui change ne donne pas son explication

Tu regardes un entretien. Le montage rapproche deux plans du visage, puis une voix affirme que les pupilles se sont dilatées au moment du mensonge. Mais la lumière est-elle restée identique ? La caméra a-t-elle changé de distance ? Les deux images viennent-elles de la même séquence ?

Ces questions concernent déjà la mesure. Ensuite vient son interprétation : même une dilatation correctement enregistrée peut accompagner plusieurs situations. L’effort, l’éclairage ou une réaction d’activation ne désignent pas une intention unique.

Pour détecter un mensonge, le point de départ reste la proposition à vérifier : où quelqu’un était, ce qui a été remis ou ce qui était connu. Un changement visible peut pousser à examiner un passage. Il ne règle pas cette question à lui seul.

C’est la difficulté des gros plans commentés : le détail donne l’impression de s’approcher de la vérité, alors qu’il peut seulement rapprocher l’image. La précision d’un cadrage et la solidité d’une explication sont deux choses différentes.

Pourquoi regarder un bébé étudier un objet aide à poser la question

Un reportage scientifique du CNRS sur la confiance épistémique décrit une expérience avec des enfants de 18 et 30 mois. Un objet est montré, caché, puis désigné par une voix avant sa réapparition. Le suivi du regard et des pupilles aide à étudier le traitement des informations entendues et de ce qui surprend l’enfant.

Ce document décrit une recherche et son dispositif ; il ne présente pas un taux de détection du mensonge chez les adultes. Son intérêt ici tient à la question posée : comment une information inattendue est-elle traitée ? La même famille d’outils peut servir à étudier cela sans chercher un coupable.

Il serait donc trompeur d’emprunter la photo d’un appareil pour illustrer n’importe quelle promesse sur la sincérité. Nous utilisons ici nos propres schémas conceptuels. L’usage scientifique d’un oculomètre ne suffit pas à établir l’usage précis qu’un commentaire lui prête.

Le regard fournit plusieurs mesures

La direction du regard indique son orientation. Les fixations correspondent à des périodes relativement stables ; les saccades aux déplacements rapides entre elles. Les clignements concernent les paupières. Le diamètre pupillaire mesure l’ouverture sombre à l’intérieur de l’iris.

Une personne peut regarder un visage tout en passant des yeux à la bouche. Une pupille peut varier sans grand déplacement du regard. Si tu réunis tout cela sous « regard étrange », tu perds ce que les expériences essaient justement de distinguer.

Dans l’analyse d’une affaire de true crime, précise ce que le document permet réellement de constater. Une fermeture des paupières visible dans une vidéo ne vaut pas une mesure calibrée de la pupille. Il faut encore savoir si la séquence conserve le début de la question, la réponse et ce qui suit.

Le test de septembre 2026 résiste-t-il au regard contrôlé ?

Une étude de Milosavljević et ses collègues publiée en septembre 2026 a réparti 75 personnes entre trois conditions de connaissance et de dissimulation. Douze mesures oculaires ont été examinées avec quatre classificateurs, en gardant les personnes testées hors des données d’apprentissage. Lorsque le regard était volontairement contrôlé, la distinction entre personnes non informées et personnes à culpabilité simulée retombait au niveau du hasard. D’autres comparaisons restaient plus réussies.

Le contraste difficile mérite de figurer dans le résumé d’un résultat. Identifier une connaissance librement révélée ne répond pas entièrement au problème de sa dissimulation volontaire. Une présentation limitée à la comparaison la plus facile ferait attendre trop du dispositif.

Le résumé consulté ne donne pas de pourcentage unique applicable à tout suivi oculaire. Nous ne pouvons donc pas en inventer un, ni annoncer que toutes les mesures ont échoué dans toutes les situations. La portée du résultat reste celle de la tâche étudiée.

La reconnaissance peut persister dans une autre tâche

L’expérience de Millen et Hancock de 2019 fournit un contrepoint. Parmi 48 étudiants, certains indices de reconnaissance de visages familiers persistaient malgré une séquence imposée de déplacements du regard destinée à masquer cette familiarité. Une stratégie de dissimulation ne supprime donc pas nécessairement tous les indices.

Cette tâche n’était cependant pas celle de 2026. Les informations à reconnaître, les consignes et les comparaisons différaient. Présenter les deux travaux comme un duel départageant deux appareils serait leur faire répondre à une expérience commune qui n’a pas eu lieu.

Et même une reconnaissance correctement repérée laisse son origine ouverte. Tu peux connaître un visage après une rencontre ou après avoir vu sa photographie. Pour une affaire médiatisée, il faut demander ce qui avait déjà été rendu public avant le test.

Le vieux scénario du regard à droite

Une règle populaire issue de la programmation neurolinguistique associe un côté au souvenir et l’autre à la construction d’images. Elle est souvent présentée comme une méthode pour démasquer les mensonges. Pourtant, imaginer une scène n’implique pas automatiquement qu’on trompe quelqu’un.

Wiseman et ses collègues ont testé cette hypothèse en 2012 dans trois études : 32 personnes droitières interrogées, 50 observateurs et 52 appels publics. Les résultats n’ont soutenu ni le schéma annoncé ni un avantage donné aux observateurs par son apprentissage.

La droite de la personne filmée n’est pas la tienne lorsque tu lui fais face. Une image inversée ajoute une difficulté. Bien nommer le côté corrige la description ; cela ne fournit pas la preuve manquante du lien avec le mensonge.

Compter les clignements sans perdre la durée

Voici un exemple inventé : trois clignements en 15 secondes, puis dix en 75 secondes. Le premier extrait donne 12 clignements par minute, le second 8. Le nombre brut plus faible correspond donc à la fréquence la plus élevée.

Pour calculer cette fréquence, divise le nombre de clignements par la durée en secondes et multiplie par 60. Garde les deux nombres d’origine : sans eux, le résultat masque la brièveté éventuelle de l’observation.

Un clignement de plus dans le premier extrait ajouterait quatre clignements par minute au calcul. Ce changement arithmétique ne signifierait pas que la personne vient de changer d’état mental. La courte fenêtre rend simplement le résultat sensible à chaque événement compté.

Comparer des durées égales ne résout d’ailleurs pas tout. Lire un texte, écouter et répondre sont des activités différentes. La durée est une condition du bon calcul, pas une garantie que les situations sont comparables.

Des résultats différents avant et après une réponse

En 2008, Leal et Vrij ont comparé 13 personnes chargées de mentir et 13 chargées de dire la vérité. Le groupe trompeur clignait moins pendant ses réponses, puis davantage après, relativement à la période de référence. Le déroulement dans le temps faisait partie de ce résultat.

L’étude de Perelman de 2014 a analysé 32 participants lors d’une mission simulée. Elle annonçait 81,3 % de classements corrects, une sensibilité de 88,2 % et une spécificité de 73,3 %. La baisse des clignements pendant la tromperie était présente, mais pas le rebond observé après la réponse dans l’étude antérieure.

Ces nombres ne sont pas un taux de réussite établi pour juger des inconnus sur Internet. Ils concernent un petit échantillon et une tâche organisée. Ils montrent aussi pourquoi « les personnes qui mentent clignent davantage » simplifie excessivement la question : pendant quoi, et par rapport à quoi ?

Si le montage retire les secondes qui suivent la réponse, tu ne peux plus vérifier un phénomène défini sur cette période. Le morceau absent ne peut pas être reconstruit à partir d’un seul arrêt sur image.

Une mesure fine peut exclure certaines personnes

Dans une étude publiée en 2013 par Seymour et ses collègues, le suivi à 60 Hz s’accompagnait d’un appui pour le menton et de visages dont la luminance était harmonisée. Huit personnes sur 60 n’ont pas pu être calibrées ; 52 sont restées dans l’analyse.

Dans la condition comportant un visage connu, les moyennes pupillaires rapportées étaient de 3,9 et 4,0 millimètres pour les éléments non pertinents et l’élément à reconnaître. Une différence entre moyennes ne constitue pas un seuil permettant de décider du sort d’une personne.

L’exclusion de mesures doit également être visible. La précision parmi les enregistrements exploitables et la proportion de personnes mesurables ne répondent pas à la même question. Une calibration impossible renseigne sur la mesure, sans démontrer une volonté de cacher quelque chose.

Les conditions contrôlées comptent d’autant plus que la lumière peut modifier la pupille. Agrandir une capture d’écran ne neutralise ni l’éclairage ni la distance. Tu obtiens une image plus grande, pas de meilleures conditions expérimentales.

La caméra déplace notre impression de contact visuel

Pendant un appel vidéo, le visage que tu écoutes se trouve généralement sous l’objectif. Regarder ses yeux à l’écran peut donc donner l’impression que tu regardes ailleurs. Fixer l’objectif produit une autre impression pour ton interlocuteur, tout en t’empêchant de regarder exactement son visage.

La géométrie suffit ici à expliquer une partie du décalage. Il faut connaître la disposition de l’écran avant d’attribuer une signification à l’angle du regard. Une vignette de visioconférence déplacée peut changer cet angle au milieu de la même conversation.

Une vidéo à 30 images par seconde espace les images d’environ 33 millisecondes. Cette durée décrit l’échantillonnage, sans garantir que tout mouvement bref sera visible. Le flou et la compression peuvent compliquer encore la lecture.

La carte mémoire et le détail déjà connu

Imaginons maintenant un désaccord fictif sur un appareil photo et sa carte mémoire. Une personne reconnaît un motif sur la carte montrée à l’écran. Quelqu’un en conclut qu’elle a manipulé l’appareil au moment de sa disparition.

Mais la carte avait été photographiée dans une annonce. La familiarité pourrait venir de cette image. Pour vérifier le récit, il faudrait connaître l’historique de la photo, les dates de prêt et les personnes ayant eu accès au matériel.

Le détail reconnu pourrait aider à poser ces questions. Il ne choisit pas à lui seul entre consultation de l’annonce et manipulation de l’objet. C’est ce passage de la reconnaissance à son origine qui manque lorsqu’un commentaire annonce trop vite une révélation.

Que demander avant de croire un score ?

Demande d’abord ce qui était classé et comment la bonne réponse était connue. Deux catégories et trois catégories ne posent pas le même problème. Une étiquette attribuée d’après une impression de regard ne fournirait pas une vérité indépendante pour entraîner un système.

Il faut ensuite savoir si les personnes évaluées étaient nouvelles pour le modèle, combien de mesures ont été perdues et quels types d’erreurs restent. Une multitude de positions oculaires provenant d’une seule personne ne remplace pas un échantillon de personnes différentes.

Enfin, reviens à la phrase de l’entretien. Quel document, quel horaire ou quelle autre observation permettrait de la vérifier ? Les yeux peuvent orienter ton attention vers une question. Pour savoir ce qui s’est passé, il reste à chercher sa réponse.