Comment reconnaître un(e) menteur(se) à « coup sûr » ?

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| Pixabay

L’étude des méthodes visant à détecter la tromperie remonte au début des années 1900. Les premiers travaux reposaient sur les changements physiologiques associés au mensonge. Depuis, les chercheurs tentent de trouver le moyen le plus efficace d’identifier rapidement une personne qui ment. Une équipe du LieLab de l’Université d’Amsterdam a mis au point une nouvelle approche, qui pourrait être infaillible.

Les recherches sur la détection du mensonge se sont d’abord concentrées sur les changements physiologiques observables chez une personne qui ment (rythme respiratoire, pression artérielle, taille de la pupille, etc.). Le langage corporel a lui aussi fait l’objet d’études approfondies : certains comportements (agitation), certains gestes des mains, certaines postures et expressions faciales, y compris un moindre contact visuel, ont été associés au mensonge.

Suite aux attentats du 11 septembre, le personnel de sécurité des aéroports a été formé pour reconnaître pas moins de 92 signaux indiquant qu’une personne était potentiellement en train de mentir. « C’est absurde, car c’est une tâche impossible. Les gens ne peuvent pas évaluer tous ces signaux en peu de temps, et encore moins intégrer plusieurs signaux dans un jugement précis et véridique », souligne Bruno Verschuere, professeur agrégé de psychologie médico-légale. Finalement, les spécialistes ont conclu qu’en matière de mensonge, les propos d’une personne étaient bien plus révélateurs que son langage corporel.

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Le principe du « less is more » appliqué à la détection du mensonge

Il existe plusieurs tests verbaux de détection de mensonge ; ils consistent généralement à évaluer plusieurs aspects d’une déclaration, tels que la cohérence, la franchise ou encore la plausibilité du récit. Il apparaît cependant que ces différents paramètres ne convergent pas toujours dans la même direction. Pour les chercheurs du LieLab, les signaux à évaluer étaient encore trop nombreux. Selon eux, un trop grand nombre d’indices peut finalement « parasiter » la procédure d’évaluation.

Premièrement, la taille de l’effet global étant faible, l’approche fondée sur de nombreux indices implique nécessairement l’inclusion d’indices faibles. Deuxièmement, les gens ont du mal à combiner les nombreux indices, souvent contradictoires, en un jugement de véracité binaire, expliquent-ils. Ils ont donc élaboré une nouvelle approche de détection des mensonge qui repose sur un seul et unique signal : le niveau de détail des propos du menteur supposé.

En d’autres termes, pour repérer un menteur, il suffirait de l’écouter attentivement, sans prêter attention à d’éventuels signaux gestuels ou visuels, ni à l’émotion qui accompagne son message. « Les personnes qui disent la vérité peuvent donner une description riche parce qu’elles ont réellement vécu l’événement, alors que les menteurs peuvent inventer des détails, mais cela augmente leur risque d’être pris en flagrant délit », explique le professeur Verschuere.

Pour tester l’efficacité de cette nouvelle approche, Verschuere et son équipe ont mené une série d’expériences en laboratoire : neuf études au cours desquelles près de 1500 personnes ont été invitées à évaluer l’exactitude de déclarations manuscrites, de transcriptions vidéo, d’entretiens filmés ou en face à face, d’étudiants relatant un même événement. La moitié de ces étudiants avaient reçu pour instruction de voler un sujet d’examen dans un casier ; l’autre moitié devait passer une demi-heure sur le campus : aller à la bibliothèque, boire un café et appeler un ami. Mais tous ont ensuite raconté avoir passé une demi-heure sur le campus.

Les différentes études variaient non seulement dans la manière dont l’événement était rapporté (écrit/verbal), mais aussi dans leurs conditions d’évaluation : les participants chargés de déterminer si les étudiants racontaient la vérité ou non devaient notamment s’appuyer sur plus ou moins d’indices.

Un indicateur plus fiable que les signaux corporels

Dans les conditions de contrôle, mises en place dans quatre des études, les participants étaient libres d’utiliser tous les signaux disponibles pour évaluer la véracité des déclarations (en examinant le regard, le degré de nervosité, le caractère émotionnel de l’histoire, etc.). Cette approche a fourni des résultats relativement aléatoires : ils ont eu du mal à distinguer la vérité du mensonge et ont à peine dépassé le niveau de probabilité.

Il s’avère que les menteurs et les étudiants honnêtes détournaient le regard de la même manière — alors que ce comportement est généralement considéré comme caractéristique d’une personne qui ment. En revanche, il est apparu que les propos véridiques étaient nettement plus détaillés que les propos mensongers ; le niveau de détail semblait donc être un indicateur plus fiable.

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En effet, lorsque les chercheurs ont indiqué aux participants de se fier uniquement à la quantité de détails fournis lors du récit (lieu, personnes, heure, etc.), ils étaient « systématiquement capables » de discerner mensonge et vérité. « Nos résultats remettent en question l’idée selon laquelle les gens n’ont pas la capacité de détecter la tromperie. La simplicité et la précision de l’heuristique « utiliser le meilleur » offrent une nouvelle voie prometteuse pour la détection du mensonge », concluent les chercheurs.

Pour finir, l’équipe suggère plusieurs autres pistes de recherches. L’une d’elles serait d’étendre cette approche à des contextes plus réalistes, y compris des mensonges choisis par les participants eux-mêmes et/ou des mensonges à fort enjeu. « En augmentant les enjeux, on augmentera également les chances que les menteurs tentent de modifier leur message afin d’en accroître la crédibilité, par exemple en enrichissant leurs mensonges de détails », expliquent les auteurs.

Ils proposent également de comparer l’efficacité de cette approche aux performances de l’intelligence artificielle — qui fait actuellement l’objet d’une attention accrue dans la détection du mensonge. « Nous ne serions pas surpris si […] les heuristiques simples étaient plus performantes que les techniques d’intelligence artificielle complexes », notent-ils.

Source : B. Verschuere et al., Nature Human Behaviour

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