Découvrez comment la recherche sur le comportement humain révolutionne la criminalistique. Découvrez comment des plateformes multimodales telles qu’iMotions intègrent l’oculométrie, l’EEG, l’électrodermographie (GSR) et l’analyse des expressions faciales pour faire progresser la détection de la tromperie, la fiabilité des témoignages oculaires, la compréhension des réactions face à un traumatisme et le profilage des délinquants, offrant ainsi une alternative plus rigoureuse et plus éthique au détecteur de mensonges traditionnel.

La criminalistique a toujours été façonnée par les outils de son époque, de l’analyse des empreintes digitales au début du XXe siècle au profilage ADN dans les années 1980. De la même manière, l’intégration de la recherche sur le comportement humain dans les enquêtes criminelles, la pratique judiciaire et le profilage des délinquants pourrait avoir un impact considérable.

Au cœur de cette évolution se trouve un ensemble croissant de technologies psychophysiologiques et biométriques, notamment notre plateforme iMotions, qui permet aux chercheurs et aux praticiens d’étudier les réactions humaines avec une précision et une vue d’ensemble sans précédent.

Recherche sur le comportement humain : un fondement scientifique

Comme le savent les lecteurs de nos articles, la recherche sur le comportement humain s’appuie sur la psychologie, les neurosciences et la physiologie pour comprendre comment les gens pensent, ressentent et agissent, en particulier dans des situations de stress, de tromperie, de peur ou de traumatisme. À des fins médico-légales, ces connaissances sont inestimables : en effet, comprendre comment les auteurs, les témoins et les victimes se comportent peut éclairer les stratégies d’enquête, améliorer les techniques d’interrogatoire et renforcer les preuves présentées au tribunal (Granhag et al., 2015 ; Vrij, 2008).

Les chercheurs peuvent recourir à un large éventail d’instruments de mesure pour atteindre ces objectifs, notamment des signaux physiologiques tels que la fréquence cardiaque, la réponse galvanique de la peau (GSR), l’activité des muscles faciaux (EMG) et l’activité cérébrale (EEG). Ces signaux révèlent des états émotionnels et cognitifs qu’il est difficile d’évaluer avec précision par auto-évaluation (Meijer et al., 2016). L’oculométrie permet de capturer le centre d’attention, tandis que l’analyse des expressions faciales détecte les micro-expressions qui traversent le visage en quelques millisecondes, trop rapidement pour l’œil nu mais pas pour un algorithme calibré (Ekman & Friesen, 1969, 1978). L’analyse vocale permet une analyse approfondie des réponses afin d’évaluer les émotions et la valence lors des entretiens avec des suspects.

iMotions : une plateforme conçue pour faire face à la complexité

iMotions Lab intègre plusieurs flux de données au sein d’un environnement unique et synchronisé. Le logiciel capture et aligne simultanément les données provenant d’oculomètres, de casques EEG, de capteurs GSR, de vidéos d’expressions faciales, de moniteurs ECG et bien plus encore, permettant ainsi aux chercheurs de corréler les signaux physiologiques dans le temps avec une précision extrême.

La plateforme Lab permet la présentation standardisée de stimuli, le marquage précis des événements et l’exportation fiable des données à des fins d’analyse statistique. Elle est utilisée dans les établissements universitaires, les structures de santé, les cabinets d’études de marché et, de plus en plus, dans le domaine de la criminalistique et de la sécurité.

Technologies d’expertise judiciaire clés au sein d’iMotions

L’oculométrie permet d’enregistrer la direction du regard, la durée de fixation et la dilatation de la pupille, révélant ainsi ce sur quoi une personne porte son attention dans une scène, ce qui présente un intérêt direct pour les études sur les témoins oculaires et la reconstitution des scènes de crime (Biggs et al., 2023 ; Tung et al., 2025).

L’activité électrodermique (EDA/GSR) mesure les variations de la conductivité cutanée induites par l’excitation ou le stress, fournissant ainsi les fondements physiologiques sur lesquels reposent les polygraphes traditionnels, mais intégrés ici dans un cadre multimodal scientifiquement validé (Conseil national de la recherche, 2003 ; Sen et al., 2025).

L’analyse des expressions faciales permet de classer les états émotionnels en temps réel à partir des mouvements des muscles faciaux (Ekman & Friesen, 1978 ; Matsumoto & Hwang, 2018).

L’EEG permet de capturer l’activité neuronale qui peut servir d’indicateur de l’attention, de la reconnaissance mémorielle et des conflits cognitifs (Rosenfeld, 2020).

Applications médico-légales de la recherche comportementale et d’iMotions

Détection de la tromperie et évaluation de la crédibilité

Le polygraphe traditionnel est largement critiqué pour son recours à un seul canal physiologique et pour sa vulnérabilité face aux contre-mesures (Conseil national de la recherche, 2003). Une approche multimodale, telle que celle proposée par iMotions, offre une alternative plus fiable. Des recherches ont montré que la tromperie produit des signatures simultanées sur plusieurs canaux, telles qu’une conductance cutanée élevée, une accélération du rythme cardiaque, de subtils changements des muscles faciaux et des schémas EEG liés à un conflit (Rosenfeld, 2020 ; Sen et al., 2025 ; Vrij et al., 2017). Aucun canal n’est déterminant à lui seul, mais la convergence entre les modalités renforce la fiabilité des déductions (Meijer et al., 2016).

La recherche sur la détection multimodale de la tromperie reste principalement cantonnée au domaine scientifique plutôt qu’à l’admissibilité en justice, mais ces méthodes influencent de plus en plus les protocoles d’interrogatoire dans le cadre d’enquêtes ainsi que le fondement scientifique de l’évaluation de la crédibilité (Granhag et al., 2015).

Recherche sur la mémoire et les témoignages des témoins oculaires

Les témoignages oculaires sont à la fois très convaincants et notoirement peu fiables. La mémoire humaine est reconstructive, sensible à la suggestion et altérée par le stress (Laney & Loftus, 2024 ; Loftus & Palmer, 1974). Des études d’oculométrie ont mis en évidence l’effet de focalisation sur l’arme, selon lequel l’attention d’un témoin est captée par une arme visible au détriment de la mémorisation du visage de l’auteur (Fawcett et al., 2013 ; Loftus et al., 1987 ; Steblay, 1992). iMotions permet aux chercheurs de reproduire et de quantifier cet effet dans des conditions contrôlées, générant ainsi des données qui peuvent éclairer les orientations judiciaires sur la fiabilité des témoins oculaires et contribuer à l’amélioration des procédures de reconnaissance et d’interrogatoire (Biggs et al., 2023 ; National Research Council, 2014).

Recherche sur les victimes et la prise en charge des traumatismes

Le traumatisme modifie profondément l’encodage de la mémoire, les réactions comportementales et la cohérence des témoignages (van der Kolk & Fisler, 1995 ; Schwabe et al., 2023). La recherche biométrique peut aider les enquêteurs et les procureurs à comprendre pourquoi le récit d’une victime peut sembler fragmenté ou incohérent (Bedard-Gilligan & Zoellner, 2012). Les recherches sur l’immobilité tonique, une réaction de paralysie survenant lors d’une agression sexuelle, illustrent bien ce phénomène : les mesures physiologiques peuvent fournir une base empirique aux témoignages d’experts concernant les réactions traumatiques, réfutant ainsi l’hypothèse selon laquelle une réaction calme ou retardée serait le signe d’une invention (Bovin et al., 2008 ; Möller et al., 2017 ; Rubin & Bell, 2023).

Profilage des délinquants et évaluation des risques

Les réponses attentionnelles et physiologiques à certaines catégories de stimuli peuvent compléter les données issues des entretiens cliniques dans le cadre des évaluations psychiatriques médico-légales. La psychopathie, par exemple, est associée à une diminution des réponses de conductance cutanée face à une menace et à un traitement atypique de la peur (Birbaumer et al., 2005 ; Blair, 2005 ; Lykken, 1957). Les recherches menées à l’aide d’iMotions ont permis d’approfondir la compréhension de ces profils neurophysiologiques, alimentant ainsi les outils d’évaluation des risques utilisés dans les décisions de libération conditionnelle et la planification des traitements (Patrick, 2018 ; Veit et al., 2013).

Simulation de scènes de crime et formation des enquêteurs

L’oculométrie et la surveillance physiologique menées lors d’enquêtes simulées sur des scènes de crime permettent aux formateurs d’évaluer objectivement où les enquêteurs concentrent leur attention, ce qu’ils négligent et comment le stress influence leur prise de décision (Tung et al., 2025). Les environnements de réalité virtuelle, de plus en plus intégrés à iMotions, permettent des simulations reproductibles et écologiquement valides, révélant des angles morts attentionnels et des biais cognitifs que des superviseurs expérimentés pourraient autrement manquer (Reichherzer et al., 2021 ; van Gelder et al., 2014).

Défis, limites et considérations éthiques

L’application de la biométrie comportementale dans le domaine médico-légal se heurte à plusieurs défis majeurs. La validité écologique reste une préoccupation centrale : les mesures obtenues dans des environnements contrôlés ne se transposent pas toujours sans difficulté dans des contextes réels tels que les interrogatoires ou les salles d’audience, et les participants, sachant qu’ils sont observés, peuvent modifier leurs réactions (National Research Council, 2003).

Dans le même temps, l’interprétation ne consiste pas à appliquer un seul indicateur tout fait. Les signaux physiologiques doivent être compris dans leur ensemble et en fonction du contexte spécifique dans lequel ils sont enregistrés. Les variations individuelles sont importantes, les valeurs de référence varient en fonction de la génétique, de la santé, des médicaments et de la personnalité, ce qui signifie qu’une interprétation fiable repose sur l’identification des configurations de mesures valables dans quelles conditions, plutôt que sur l’hypothèse d’une applicabilité universelle (Burgoon, 2018 ; Meijer et al., 2016).

Certaines approches émergentes vont au-delà des biosignaux traditionnels et intègrent des flux de données supplémentaires, tels que des capteurs de pression intégrés aux sièges, afin de détecter les changements comportementaux les plus subtils. Bien qu’elles ne soient pas encore généralisées sur toutes les plateformes, ces avancées reflètent une tendance plus large dans ce domaine, qui s’oriente vers des mesures plus riches et tenant compte du contexte.

L’histoire du polygraphe constitue un précédent édifiant. Une méthode fondée sur de véritables principes physiologiques a été utilisée au-delà de ses limites probatoires, contribuant parfois à des conclusions erronées (Conseil national de la recherche, 2003). La leçon à en tirer est claire : les approches biométriques multimodales doivent être validées de manière rigoureuse, appliquées en toute transparence et interprétées avec prudence, en particulier dans les contextes médico-légaux où les enjeux sont importants.

Les questions relatives à la protection de la vie privée revêtent une importance tout aussi cruciale. Les données biométriques comptent parmi les informations personnelles les plus sensibles, et leur utilisation dans le domaine médico-légal nécessite un cadre juridique rigoureux, des procédures de consentement solides et une sécurité des données exhaustive afin d’éviter toute utilisation abusive ou tout dépassement des limites (Mordini & Tzovaras, 2012 ; Smith & Miller, 2022 ; Groupe d’éthique sur la biométrie et la criminalistique du ministère de l’Intérieur britannique, 2024).

Perspectives d’avenir : l’avenir de la criminalistique comportementale

Les progrès réalisés dans les domaines de l’apprentissage automatique, des capteurs portables et de la réalité virtuelle élargissent rapidement le champ des possibilités en matière de mesure comportementale (Sen et al., 2025 ; Tung et al., 2025). Ces avancées, associées à des plateformes telles qu’iMotions Lab, laissent entrevoir des évaluations plus riches, plus rapides et plus valides sur le plan écologique, qui peuvent venir compléter, sans toutefois se substituer, aux preuves médico-légales traditionnelles. Pour que ce potentiel soit exploité de manière responsable, les communautés médico-légales et juridiques doivent financer des recherches de validation rigoureuses, établir des normes d’admissibilité et développer les connaissances en sciences du comportement chez les professionnels du droit.

Conclusion

La recherche sur le comportement humain, s’appuyant sur des plateformes multimodales telles qu’iMotions, représente l’un des domaines les plus prometteurs de la criminalistique. En permettant une mesure précise et objective des réactions physiologiques et comportementales, ces outils nous aident à mieux comprendre la tromperie, la mémoire, les traumatismes et les biais cognitifs, d’une manière qui présente un intérêt direct pour les enquêtes criminelles et les procédures judiciaires.

Le défi qui nous attend n’est pas uniquement d’ordre technologique ; il est tout autant conceptuel qu’institutionnel. La communauté médico-légale doit adopter les sciences du comportement avec rigueur et un sens éthique aigu, en recourant à ces outils lorsqu’ils servent véritablement la justice, tout en résistant à la tentation d’en abuser. Utilisés à bon escient, ils ont le potentiel de rendre le système judiciaire plus précis, plus humain et plus juste.

Références

Bedard-Gilligan, M., & Zoellner, L. A. (2012). Dissociation et fragmentation de la mémoire dans le syndrome de stress post-traumatique : une évaluation de l’hypothèse de l’encodage dissociatif. Memory, 20(3), 277–299. https://doi.org/10.1080/09658211.2012.655747

Biggs, A. T., Brennan, A. A., Lin, E., Pickel, K. L., & Sneyd, A. (2023). Réexamen du rôle de l’attention dans « l’effet de focalisation sur l’arme » : les armes détournent-elles le regard de l’auteur dans des conditions d’observation naturelles ? Attention, Perception, & Psychophysics, 85, 1868–1887. https://doi.org/10.3758/s13414-023-02681-w

Birbaumer, N., Veit, R., Lotze, M., Erb, M., Hermann, C., Grodd, W., & Flor, H. (2005). Déficience du conditionnement à la peur chez les psychopathes : une étude par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle. Archives of General Psychiatry, 62(7), 799–805. https://doi.org/10.1001/archpsyc.62.7.799

Blair, R. J. R. (2005). Une approche fondée sur les neurosciences cognitives du trouble de la psychopathie. Development and Psychopathology, 17(3), 865–891. https://doi.org/10.1017/S0954579405050418

Bovin, M. J., Jager-Hyman, S., Gold, S. D., Marx, B. P., & Sloan, D. M. (2008). L’immobilité tonique joue un rôle médiateur dans l’influence de la peur péritraumatique et du sentiment d’impuissance sur les symptômes de stress post-traumatique chez les victimes d’agression sexuelle. Journal of Traumatic Stress, 21(4), 402–409. https://doi.org/10.1002/jts.20354

Burgoon, J. K. (2018). Les micro-expressions ne constituent pas le meilleur moyen de démasquer un menteur. Frontiers in Psychology, 9, 1672. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.01672

Ekman, P., & Friesen, W. V. (1969). Les indices non verbaux et les signes de tromperie. Psychiatry, 32(1), 88–106. https://doi.org/10.1080/00332747.1969.11023575

Ekman, P., & Friesen, W. V. (1978). Système de codification des expressions faciales : une technique de mesure des mouvements du visage. Consulting Psychologists Press.

Fawcett, J. M., Russell, E. J., Peace, K. A., & Christie, J. (2013). Des armes à feu et des oies : une revue méta-analytique de la littérature sur la « focalisation sur l’arme ». Psychology, Crime & Law, 19(1), 35–66. https://doi.org/10.1080/1068316X.2011.599325

Granhag, P. A., Vrij, A., & Verschuere, B. (dir.). (2015). Détecter la tromperie : défis actuels et approches cognitives. Wiley-Blackwell.

Laney, C., & Loftus, E. F. (2024). Témoignages oculaires et biais de mémoire. Dans R. Biswas-Diener & E. Diener (dir.), Noba textbook series: Psychology. DEF Publishers. https://nobaproject.com/modules/eyewitness-testimony-and-memory-biases

Loftus, E. F., Loftus, G. R. et Messo, J. (1987). Quelques faits concernant la « focalisation sur l’arme ». Law and Human Behavior, 11(1), p. 55-62. https://doi.org/10.1007/BF01044839

Loftus, E. F., & Palmer, J. C. (1974). Reconstitution d’un accident de voiture : un exemple de l’interaction entre le langage et la mémoire. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 13(5), 585–589. https://doi.org/10.1016/S0022-5371(74)80011-3

Lykken, D. T. (1957). Étude de l’anxiété chez les personnes à personnalité sociopathique. Journal of Abnormal and Social Psychology, 55(1), 6–10. https://doi.org/10.1037/h0047232

Matsumoto, D., & Hwang, H. C. (2018). Les micro-expressions permettent de distinguer la vérité du mensonge concernant les intentions malveillantes futures. Frontiers in Psychology, 9, 2545. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.02545

Meijer, E. H., Verschuere, B., Gamer, M., Merckelbach, H., & Ben-Shakhar, G. (2016). Détection de la tromperie à l’aide de mesures comportementales, autonomiques et neuronales : considérations conceptuelles et méthodologiques qui appellent à la prudence. Psychophysiology, 53(5), 593–604. https://doi.org/10.1111/psyp.12609

Möller, A., Söndergaard, H. P., & Helström, L. (2017). L’immobilité tonique lors d’une agression sexuelle : une réaction courante prédictive du syndrome de stress post-traumatique et de la dépression sévère. Acta Obstetricia et Gynecologica Scandinavica, 96(8), 932–938. https://doi.org/10.1111/aogs.13174

Mordini, E., & Tzovaras, D. (dir.). (2012). La biométrie de deuxième génération : le contexte éthique, juridique et social. Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-3892-8

Conseil national de la recherche. (2003). Le polygraphe et la détection du mensonge. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/10420

Conseil national de la recherche. (2014). Identifier le coupable : évaluation de l’identification par des témoins oculaires. The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/18891

Patrick, C. J. (dir.). (2018). Manuel de psychopathie (2e éd.). Guilford Press.

Reichherzer, C., Cunningham, A., Coleman, C., Cao, R., McManus, K., Sheppard, D., Kohler, M., Billinghurst, M., & Thomas, B. H. (2021). Amener le jury sur les lieux du crime : mémoire et prise de décision dans une scène de crime simulée. Dans Actes de la conférence CHI 2021 sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques (article 709, pp. 1–12). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3411764.3445464

Rosenfeld, J. P. (2020). Le P300 dans la détection d’informations cachées et de la tromperie : une revue. Psychophysiology, 57(7), e13362. https://doi.org/10.1111/psyp.13362

Rubin, D. C., & Bell, C. F. (2023). L’immobilité tonique (figement) lors d’agressions sexuelles et physiques produit des effets mémoriels plus marqués que d’autres caractéristiques de ces agressions. Memory, 31(5), 678–688. https://doi.org/10.1080/09658211.2023.2188642

Schwabe, L., Hermans, E. J., Joëls, M., & Roozendaal, B. (2023). Mécanismes de la mémoire en situation de stress. Neuron, 110(9), 1450–1467. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2022.02.020

Sen, T., Ali, M. R., Hoque, M. E., Epstein, R., & Kautz, H. (2025). Apprentissage automatique multimodal pour la détection de la tromperie à l’aide de données comportementales et physiologiques. Scientific Reports, 15, article 92399. https://doi.org/10.1038/s41598-025-92399-6

Smith, M., & Miller, S. (2022). L’utilisation éthique de la technologie de reconnaissance faciale biométrique. AI & Society, 37(1), 167–175. https://doi.org/10.1007/s00146-021-01199-9

Steblay, N. M. (1992). Une analyse méta-analytique de l’effet de focalisation sur l’arme. Law and Human Behavior, 16(4), 413–424. https://doi.org/10.1007/BF02352267

Tung, P.-Y., Cheng, B.-J., Liu, T.-J., & Wang, J.-C. (2025). Analyse de l’attention visuelle lors d’enquêtes sur des scènes de crime virtuelles à l’aide de l’oculométrie et de la réalité virtuelle : perspectives pour la modélisation cognitive. Electronics, 14(16), 3265. https://doi.org/10.3390/electronics14163265

Groupe sur l’éthique en matière de biométrie et de criminalistique du ministère de l’Intérieur britannique. (2024). Principes du Groupe sur l’éthique en matière de biométrie et de criminalistique. GOV.UK. https://www.gov.uk/government/publications/ethical-principles-biometrics-and-forensics-ethics-group

van der Kolk, B. A., & Fisler, R. (1995). La dissociation et la nature fragmentaire des souvenirs traumatiques : aperçu général et étude exploratoire. Journal of Traumatic Stress, 8(4), 505–525. https://doi.org/10.1002/jts.2490080402

van Gelder, J.-L., Otte, M., & Luciano, E. C. (2014). L’utilisation de la réalité virtuelle dans la recherche criminologique. Crime Science, 3, 10. https://doi.org/10.1186/s40163-014-0010-5

Veit, R., Konicar, L., Klinzing, J. G., Barth, B., Yilmaz, Ö., & Birbaumer, N. (2013). Déficience du conditionnement à la peur chez les psychopathes en tant que conséquence de troubles interpersonnels et affectifs. Frontiers in Human Neuroscience, 7, 706. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00706

Vrij, A. (2008). Détecter le mensonge et la tromperie : pièges et opportunités (2e éd.). Wiley.

Vrij, A., Fisher, R. P. et Blank, H. (2017). Une approche cognitive de la détection du mensonge : une méta-analyse. Legal and Criminological Psychology, 22(1), p. 1-21. https://doi.org/10.1111/lcrp.12088