Pour beaucoup, le mathématiques c’est un langage élégant qui décrit l’univers ; pour d’autres, c’en est un source constante d’anxiété et la frustration. Pourquoi y a-t-il une division si nette ? La science moderne nous dit que difficulté en mathématiquesqui dans les cas les plus graves peuvent conduire à une dyscalculie développementale, ne sont pas simplement le résultat d’un manque d’engagement ou d’une mauvaise éducation. Comme le soulignent des études récentes, dont une publiée en 2024, ont souligné que les compétences numériques dépendent d’un réseau distribué de régions du cerveauqui travaillent de concert pour proposer des quantités et des règles. Quand ces réseaux ils ne communiquent pas efficacement ou présentent des altérations structurelles, l’apprentissage devient une montée raide. En résumé, les difficultés en mathématiques ne sont pas seulement une question de nombres, mais le résultat de la façon dont le cerveau construit, distingue et récupère l’information, un processus qui, pour certains, nécessite un dépense d’énergie cognitive énormément plus élevé que les autres.
Difficulté en mathématiques : une question aussi de câblage cérébral et de génétique
Les compétences mathématiques ne résident pas dans un seul « centre de mathématiques », mais émergent de la collaboration de différentes zones du cerveaunotamment le sillon pariétal et le cortex préfrontal, le cortex pariétal postérieur, le cortex temporo-occipital ventral. Petites variations dans le volume et la structure de ces zones spécifiques semblent être responsables de différences individuelles que l’on retrouve en mathématiques. L’étude de 2024 susmentionnée, publiée dans la revue Avancées scientifiques, nonet les enfants ayant des difficultés en mathématiques, sont souvent observés volumes réduits de matière grise et une intégrité moindre de la substance blanche, qui sert de « autoroute » pour l’information entre les différentes zones du cerveau impliquées dans les calculs mathématiques. Ces variations n’indiquent pas de réels déficits cognitifs : elles décrivent simplement un configuration différente de notre cerveau dans le traitement des chiffres.
Ces différences structurelles ont un forte composante génétique. Comme le rapporte l’étude publiée sur Always Avancées scientifiques, les recherches sur les jumeaux suggèrent que les facteurs génétiques expliquent environ 60 à 70 % des différences dans les capacités mathématiques. La même recherche a même identifié profils d’expression génique spécifiques dans le cerveau lié avec des compétences mathématiques : par exemple, les gènes liés à la signalisation neuronale et à l’activité des canaux potassiques semblent jouer un rôle crucial dans la plasticité synaptique nécessaire à l’apprentissage. En outre, comme le rapporte la revue Neurobiologie de l’apprentissage numérique, variantes génétiques spécifiquescomme ceux du gène ROBO1, ont été liés à volume de matière grise et cortex pariétal droitaffectant directement la capacité à traiter les quantités.
Sur le plan chimique, l’équilibre des neurotransmetteurs est également critique. On a observé que Concentrations de GABA (un neurotransmetteur inhibiteur) et du glutamate (excitateur) dans le sillon intrapariétal prédire la performance mathématique et la capacité d’apprendre, ce qui suggère que la plasticité cérébrale dans ces domaines est régulée par des mécanismes moléculaires précis qui varient d’une personne à l’autre.
Représentations cérébrales et mentales chez l’enfant : l’étude
En plus de la structure physique du cerveau, les difficultés mathématiques proviennent de la manière dont le cerveau traite l’information. Un aspect crucial est la capacité du cerveau à créer des représentations distinctes pour différentes opérations. Chez les enfants ayant de bonnes compétences en mathématiques, le cerveau active des voies neuronales clairement différenciées lorsqu’il est confronté à une addition ou à une soustraction. Au contraire, chez les enfants ayant des difficultés d’apprentissage des mathématiques, ces représentations neuronales apparaître « flou » et superposé: le cerveau a du mal à faire la distinction au niveau neuronal entre les deux opérations. Ce manque de différenciation neuronale se retrouve dans des zones clés telles que le sillon intrapariétal et le cortex temporal antérieur, responsables de la mémoire sémantique.
La confusion au niveau neuronal se traduit par des stratégies comportement inefficace. Alors que les individus compétents passent rapidement du comptage à la récupération directe de faits arithmétiques de mémoire (sachant automatiquement que 3+4 égale 7), ceux qui ont des difficultés continuent de s’appuyer sur des procédures laborieuses et lentescomme compter sur ses doigts, même pour des calculs simples. De plus, les opérations plus complexes surchargent la mémoire de travail. Une étude de 2018 publiée dans Structure et fonction du cerveau démontré que les individus ayant de grandes capacités mathématiques ils recrutent des zones frontales supplémentaires pour gérer cette charge cognitive supplémentaire, tandis que ceux qui luttent ne parviennent pas à mobiliser efficacement ces ressources neuronales, ce qui entraîne de moins bonnes performances.
Sources
Artemenko et al., 2018, Les corrélats neuronaux de la difficulté arithmétique dépendent de la capacité mathématique : preuves issues de la combinaison fNIRS et ERP. Visibelli et al., 2024, Neurobiologie de l’apprentissage numérique. Martinez-Lincoln et al., 2025, Différences individuelles dans l’activité des régions cérébrales des fonctions exécutives lors d’une comparaison numérique. Chen et al., 2021, Profils linéaires et non linéaires de faible différenciation comportementale et neuronale entre les opérations numériques chez les enfants ayant des difficultés d’apprentissage en mathématiques. Taghizadeh et al., 2021, Les différences neuronales dans les performances de la vérification arithmétique dépendent des compétences en mathématiques : preuves du potentiel lié aux événements. Ren et Libertus, 2023, Identifier les bases neuronales de la compétence mathématique basées sur les propriétés structurelles et fonctionnelles du cerveau humain. Liu et al., 2024, Corrélats neuroanatomiques, transcriptomiques et moléculaires des capacités mathématiques et leur valeur pronostique pour prédire les résultats d’apprentissage.