Interdire les réseaux sociaux aux mineurs : la fenêtre et le miroir

Essai sur ce que la psychopédagogie peut légitimement dire d’une interdiction

Une loi fixe un âge ; le développement, lui, n’en connaît pas. Tout l’intérêt de la question tient à ce désaccord de forme entre ce que la psychologie mesure et ce que le droit doit trancher.

I. Le seuil

Toute interdiction fondée sur l’âge repose sur une convention : elle trace une frontière nette là où le développement ne présente qu’un dégradé. L’âge du permis, celui du vote, celui de la responsabilité pénale procèdent de la même découpe. La question n’est donc pas de savoir si la frontière est arbitraire, puisqu’elle l’est par construction, mais de savoir si le continuum qu’elle découpe présente quelque part un relief assez marqué pour que la découpe soit autre chose qu’un geste symbolique.

C’est ici que la recherche a quelque chose à dire, et c’est ici aussi qu’elle en dit moins que ce qu’on lui fait dire. Un argument psychopédagogique recevable doit établir qu’il existe une période où l’exposition coûte davantage qu’à d’autres, que ce coût passe par des mécanismes qu’une éducation aux médias ne peut raisonnablement neutraliser, et enfin qu’une interdiction est l’instrument approprié pour agir sur ces mécanismes. Ces trois propositions n’ont pas la même solidité, et le débat public a tendance à les traiter comme une seule.

II. La fenêtre

La première proposition tient plutôt bien.

L’analyse conduite par Orben, Przybylski, Blakemore et Kievit sur deux cohortes britanniques réunissant 84 011 participants, dont 17 409 suivis longitudinalement de 10 à 21 ans, identifie des périodes distinctes où un usage plus élevé prédit une baisse de satisfaction de vie un an plus tard, la relation valant aussi en sens inverse ; ces fenêtres s’ouvrent vers 11-13 ans chez les filles, vers 14-15 ans chez les garçons, puis de nouveau autour de 19 ans (Orben et al., 2022). Le résultat vaut moins par son amplitude, modeste, que par sa géométrie. La vulnérabilité ne croît pas régulièrement avec la dose : elle culmine à certains âges, ce qui donne au raisonnement par seuil une assise qu’un raisonnement par quota horaire n’aurait pas. Et le décalage entre filles et garçons rend peu plausible une explication par la seule exposition, en orientant vers un mécanisme social. Deux réserves cependant : l’usage est auto-estimé, méthode dont on sait la faible fiabilité, et les tailles d’effet restent petites.

Cette fenêtre s’ouvre sur une asymétrie de maturation que l’American Psychological Association formule ainsi : les régions cérébrales liées au besoin d’attention, de retour et de renforcement par les pairs gagnent en sensibilité dès le début de l’adolescence, tandis que celles qui soutiennent un contrôle de soi mature n’achèvent leur développement qu’à l’âge adulte (American Psychological Association, 2023). La motivation sociale est ouverte plusieurs années avant que les freins soient installés, et c’est dans cet intervalle que se déploient des dispositifs dont le modèle économique repose sur la maximisation de l’engagement.

L’APA n’en tire pourtant pas une conclusion prohibitionniste, mais une conclusion de conception : fonctionnalités et autorisations devraient être ajustées aux capacités développementales des jeunes, un design pensé pour des adultes n’étant pas nécessairement adapté à des enfants (American Psychological Association, 2023). Ce déplacement mérite attention. L’interdiction traite l’enfant comme la variable ajustable ; l’APA propose de traiter le dispositif comme telle. La seconde option étant politiquement plus coûteuse, c’est la première que les législateurs retiennent.

III. Le miroir

Le mécanisme le mieux identifié porte un nom ancien en psychologie sociale : la comparaison ascendante, que Festinger (1954) avait décrite comme le mode ordinaire de l’auto-évaluation en l’absence de critère objectif.

L’objection rituelle (tout cela reste corrélationnel) rencontre ici un dispositif quasi expérimental. Braghieri, Levy et Makarin ont exploité le déploiement échelonné de Facebook, campus après campus, dans les universités américaines, et trouvent un effet négatif sur la santé mentale étudiante ainsi qu’une hausse des atteintes déclarées à la performance académique imputées à la santé mentale ; l’examen des mécanismes désigne la comparaison sociale défavorable (Braghieri et al., 2022).

Il faut immédiatement signaler la faiblesse de ce transfert, parce qu’un lecteur attentif la verra. La population étudiée est universitaire, donc majeure. Rien n’autorise à supposer que des effets observés à vingt ans se reproduisent, à l’identique ou amplifiés, à douze. Odgers (2024) adresse exactement ce reproche à Haidt : les études expérimentales invoquées à l’appui d’une politique visant les enfants portent presque toutes sur des adultes jeunes. L’étude reste le meilleur élément causal disponible sur le mécanisme ; elle n’est pas une preuve concernant la classe d’âge visée par les lois françaises et australiennes.

Ce que la plateforme fait, elle le fait moins comme écran que comme miroir, un miroir qui ne renvoie jamais une image seule mais toujours bordée de mille autres, et toutes éditées. La comparaison est régulée, en situation ordinaire, par la rareté des points de comparaison disponibles. Nous avons rendu le groupe de référence illimité, permanent et biaisé vers le haut, au moment du développement où le regard des pairs devient l’organisateur central de l’identité. La coïncidence de calendrier n’est pas fortuite : les plateformes captent une période de forte demande sociale.

IV. L’attention, et ce qui ne se fait plus

Le second front est scolaire, et c’est celui où mes conclusions ont le plus changé à la relecture.

L’étude norvégienne d’Abrahamsson (2026), désormais publiée dans le Journal of Human Resources, exploite l’échelonnement des interdictions de smartphone dans les collèges selon un design d’étude d’événement. Son résultat principal, tel que l’énonce l’article publié, est une absence d’effet moyen sur les résultats scolaires et la santé mentale. Ce résultat moyen recouvre néanmoins des écarts substantiels selon le genre : baisse du recours aux soins psychologiques chez les filles, recul du harcèlement chez les garçons comme chez les filles, amélioration des moyennes et de la probabilité d’accéder à une filière générale pour les filles, effets plus marqués parmi celles issues de milieux défavorisés. La littérature secondaire a beaucoup cité les effets sur les filles et rarement l’effet nul global. Je l’avais fait aussi.

Le versant britannique est plus tiède encore. SMART Schools a comparé 1 227 adolescents de 12 à 15 ans dans trente établissements anglais, vingt à politique restrictive et dix à politique permissive (Goodyear et al., 2025). L’éditorial d’accompagnement, signé Weiss et Bonell (2025), énumère les mécanismes plausibles (cyberharcèlement, altération des fonctions cognitives, comparaisons sociales, déplacement de comportements favorables à la santé) mais conclut que la preuve épidémiologique d’un lien causal demeure faible, la plupart des travaux étant écologiques ou transversaux, et qu’il n’existe guère d’élément causal montrant qu’une réduction du temps passé sur les réseaux améliorerait le bien-être.

Il faut par ailleurs noter que la littérature la plus consistante, celle sur le téléphone à l’école, ne porte pas sur l’objet visé par la loi. Interdire l’appareil dans un lieu donné pendant sept heures et interdire l’accès à des plateformes pendant quatre ans ne sont pas la même intervention, et un résultat obtenu sur la première ne se transporte pas sur la seconde.

Reste l’hypothèse du déplacement, que le panel européen formule dans une langue administrative : le risque tient à la fois à un usage excessif entretenu par des fonctionnalités addictives et au remplacement, par le temps d’écran, d’activités favorables au développement (Special Panel on Child Safety Online, 2026). Le coût ne serait pas dans ce que l’adolescent fait, mais dans ce qu’il cesse de faire : sommeil, jeu sans règle, ennui, sociabilité en coprésence, c’est-à-dire les situations où s’apprend la régulation émotionnelle à enjeu réel. L’hypothèse est séduisante et mal testée. Elle exigerait des données d’emploi du temps, non des déclaratifs d’usage.

V. Le dilemme de coordination

Un argument me paraît sous-exploité, et il est le seul qui rende compte de la forme légale de l’intervention plutôt que de sa forme éducative.

Aucun adolescent ne peut quitter seul une plateforme, puisque le coût du retrait dépend du taux d’adoption de ses pairs. Aucune famille non plus : le parent qui refuse isole. Il s’agit d’une structure d’interaction classique, où l’action individuellement rationnelle produit un résultat collectivement défavorable, et où aucun acteur ne peut se retirer unilatéralement sans perte. L’interdiction générale n’est alors pas une mesure de protection individuelle : c’est un dispositif de déplacement simultané du point d’équilibre. Elle vise la norme, pas l’enfant.

Cela éclaire du même coup la limite de l’éducation aux médias, qui présuppose un sujet capable de résister individuellement à une pression collective, hypothèse dont la psychologie sociale a établi depuis longtemps la fragilité chez l’adulte, et à plus forte raison à l’adolescence. Le panel européen tire de ce constat une conséquence sur la charge de la preuve : elle doit peser sur les plateformes, non sur les régulateurs, les parents ou les enfants (Special Panel on Child Safety Online, 2026).

Ajoutons ce que les équipes éducatives observent sans pouvoir le chiffrer : tant que la régulation repose sur les familles, elle produit de l’inégalité, les foyers dotés en capital culturel régulant et les autres non, et transfère à l’école une charge de contrôle chronophage.

VI. L’épreuve australienne

La première évaluation n’a rien montré. Il faut le dire sans atténuation.

L’analyse publiée dans le BMJ en juin 2026 ne trouve guère d’indice d’une réduction immédiate de l’usage chez les moins de seize ans. Quatre cent huit adolescents de 12 à 17 ans ont été interrogés juste avant l’entrée en vigueur puis trois mois plus tard ; plus de 85% des moins de seize ans utilisaient toujours les plateformes visées, les deux tiers ayant rencontré une vérification d’âge (Barnes et al., 2026). L’usage quotidien reste stable chez les 12-13 ans, recule modestement chez les 14-15 ans, de 78% à 69%, et augmente chez les plus de seize ans, de 80% à 89%. La forme de vérification la plus répandue était l’âge auto-déclaré, avec des contournements manifestes par faux comptes ou comptes de proches.

Une nuance modifie la portée du résultat, et je dois signaler d’où elle vient. Une note de la Molly Rose Foundation relève que la plupart des enfants encore actifs n’avaient rien eu à contourner : les plateformes n’avaient tout simplement pas identifié ni fermé leurs comptes. La Molly Rose Foundation est une organisation de plaidoyer, fondée à la suite du suicide de Molly Russell, et son directeur a signé dans le BMJ une tribune concluant que l’interdiction n’a pas modifié l’état des choses (Burrows, 2026). Ce n’est pas une source neutre, et l’observation qu’elle apporte est précisément celle qui sauve la mesure d’un verdict d’inefficacité. Je la retiens parce qu’elle est cohérente avec les données de Barnes et al. sur la faiblesse des vérifications, non parce qu’elle serait indépendante.

Sous cette réserve, ce qui a été testé en Australie ressemble davantage à la fidélité d’une mise en œuvre qu’à l’efficacité d’un principe. Wolfenden, co-investigateur de l’étude, plaide d’ailleurs pour des évaluations longues, le temps que l’application se stabilise et que d’éventuels effets sur le bien-être apparaissent (Wolfenden, 2026). On notera que cet argument, valable, est aussi celui qui rend la mesure indéfiniment infalsifiable si aucun horizon d’évaluation n’est fixé.

VII. Ce qui résiste aux arguments précédents

La causalité reste disputée. Odgers soutient que des centaines de chercheurs ont cherché les effets massifs annoncés et n’ont recueilli qu’un mélange d’associations nulles, faibles ou contradictoires, majoritairement corrélationnelles, et que les associations longitudinales s’expliquent souvent par le fait que des jeunes déjà fragilisés recourent davantage, ou autrement, à ces plateformes (Odgers, 2024). Il s’agit d’une recension d’ouvrage dans Nature, non d’une synthèse systématique, et elle doit être pesée comme telle : c’est une prise de position argumentée d’une spécialiste reconnue, pas une méta-analyse.

Les effets différentiels constituent l’objection la plus sérieuse pour un praticien. Certains adolescents ne trouvent qu’en ligne des pairs qui leur ressemblent : jeunes LGBTQIA+, jeunes porteurs d’une condition développementale ou chronique, jeunes isolés géographiquement. L’APA le souligne explicitement, et le régulateur australien lui-même avait averti, avant le vote, que les approches par restriction risquaient de limiter l’accès des jeunes à des soutiens essentiels et de les déplacer vers des services moins régulés. L’évaluation officielle prend l’objection au sérieux : son volet longitudinal, prévu sur au moins deux ans auprès de plus de 4 000 jeunes de 10 à 16 ans et de leurs parents, inclut assez de participants issus de groupes spécifiques, notamment ruraux et neurodivergents, pour tester un impact disproportionné. Une mesure uniforme suppose une homogénéité des trajectoires que rien n’établit.

Il y a enfin un coût proprement pédagogique. Groffe-Charrier (2026) observe que le texte français, dépourvu de sanction et inapplicable en l’état, risque d’apprendre aux mineurs que l’interdit n’engage à rien. Une règle non appliquée n’est pas neutre : elle enseigne quelque chose sur la valeur des règles.

VIII. Où cela laisse la question

L’argumentaire défendable n’est pas que la mesure fonctionne. Rien ne permet de l’affirmer aujourd’hui, et la seule évaluation disponible ne montre pas d’effet. Ce qui reste est un principe de précaution développemental, appuyé sur une fenêtre de vulnérabilité assez bien documentée, sur un mécanisme social identifié mais établi causalement chez des populations plus âgées que celles visées, et sur un dilemme de coordination que ni les familles ni l’école ne peuvent dénouer seules. C’est peu, et c’est peut-être assez pour agir sous incertitude, à condition d’en assumer publiquement le statut.

Cela ne dispense d’aucune des choses que la mesure remplace en pratique : évaluation longitudinale préenregistrée, obligations de conception opposables aux plateformes, formation des enseignants, accompagnement des familles. Une interdiction sans littératie ne protège pas l’adolescent ; elle ajourne son entrée dans le même environnement, à quinze ans, avec un an de moins pour apprendre à s’y tenir. La commission Mouton-Benyamina articulait le seuil de quinze ans à une progressivité d’ensemble et à une formation des enseignants aux mécaniques des plateformes (Mouton & Benyamina, 2024). C’est cette partie du dispositif qui a été perdue en route, et elle est probablement celle dont l’effet aurait été le plus mesurable.

Références

• Abrahamsson, S. (2026). Smartphone bans, student outcomes and mental health. Journal of Human Resources. Publication anticipée en ligne. https://doi.org/10.3368/jhr.0224-13403R2
• American Psychological Association. (2023). Health advisory on social media use in adolescence. https://www.apa.org/topics/social-media-internet/health-advisory-adolescent-social-media-use
• Barnes, C., et al. (2026). Assessing the early effects of Australia’s “Social Media Minimum Age Act” on adolescent social media use: Observational study. The BMJ. https://doi.org/10.1136/bmj-2026-363695
• Braghieri, L., Levy, R., & Makarin, A. (2022). Social media and mental health. American Economic Review, 112(11), 3660–3693. https://doi.org/10.1257/aer.20211218
• Burrows, A. (2026). Australia’s social media ban has not yet disrupted the status quo. The BMJ. https://doi.org/10.1136/bmj-2026-100046
• Festinger, L. (1954). A theory of social comparison processes. Human Relations, 7(2), 117–140.
• Goodyear, V. A., Randhawa, A., Adab, P., Al-Janabi, H., Fenton, S., Jones, K., Michail, M., Morrison, B., Patterson, P., Quinlan, J., Sitch, A., Twardochleb, R., Wade, M., & Pallan, M. (2025). School phone policies and their association with mental wellbeing, phone use, and social media use (SMART Schools): A cross-sectional observational study. The Lancet Regional Health – Europe, 51, 101211. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2025.101211
• Groffe-Charrier, J. (2026, 22 juillet). Réseaux sociaux : pourquoi l’interdiction aux moins de 15 ans ne pourra pas s’appliquer à la rentrée. Le Club des Juristes. https://www.leclubdesjuristes.com/opinion/reseaux-sociaux-pourquoi-linterdiction-aux-moins-de-15-ans-ne-pourra-pas-sappliquer-a-la-rentree-17078/
• Molly Rose Foundation. (2026). Australia’s social media ban – is it working? [Note de synthèse]. https://mollyrosefoundation.org
• Mouton, S., & Benyamina, A. (dir.). (2024). Enfants et écrans : à la recherche du temps perdu. Rapport de la commission d’experts remis au président de la République française. https://www.vie-publique.fr/files/rapport/pdf/293978.pdf
• Odgers, C. L. (2024). The great rewiring: Is social media really behind an epidemic of teenage mental illness? [Recension de l’ouvrage The anxious generation, par J. Haidt]. Nature, 628(8006), 29–30. https://doi.org/10.1038/d41586-024-00902-2
• Orben, A., Przybylski, A. K., Blakemore, S.-J., & Kievit, R. A. (2022). Windows of developmental sensitivity to social media. Nature Communications, 13, 1649. https://doi.org/10.1038/s41467-022-29296-3
• Special Panel on Child Safety Online. (2026). Rapport final remis à la présidente de la Commission européenne (J. M. Fegert & M. Melchior, coprésid.). Commission européenne.
• Weiss, H. A., & Bonell, C. (2025). Smartphone use and mental health: Going beyond school restriction policies. The Lancet Regional Health – Europe, 51, 101237. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2025.101237
• Wolfenden, L. (2026). Social media restrictions require timely and coordinated evaluation. The BMJ.