L'évaluation multimodale de l'attachement chez l'adulte : développement d'un test biométrique

The multimodal assessment of adult attachment : development of a biometric test

• Auteur / Autrice : Federico Parra Silva
• Direction : Susana Tereno
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Psychologie
• Date : Soutenance le 25/11/2019
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cognition, comportements, conduites humaines (Boulogne-Billancourt, Hauts-de-Seine ; 1996-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Psychopathologie et Processus de santé (Paris ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Antoine Guedeney
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Antoine Guedeney, Manuela Veríssimo, Mario Mikulincer, Yannick Benezeth, Stefan Scherer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Manuela Veríssimo, Mario Mikulincer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Psychométrie

Émotions

Biométrie

Mots clés libres

Attachement adulte

Intelligence artificielle

Biométrie

Psychométrie

Adult attachment

Artificial intelligence

Biometrics

Psychometrics

Résumé

Contexte : Les tests psychométriques sont la pierre angulaire de la recherche en psychologie, et des outils précieux dans la clinique. Une des dimensions psychologiques importante à mesurer en santé mentale est la qualité de l'attachement chez l'adulte, qui révèle le degré dans lequel nous sommes capables d'établir des liens intimes et durables avec nos proches. Cependant, les tests existants pour mesurer l'attachement chez l'adulte posent un certain nombre de problèmes : soit ils sont très coûteux, chronophages et, dans le cas des interviews, un peu subjectifs, soit ils font polémique, dans le cas des auto-questionnaires, en raison d'éventuels biais d'auto-appréciation. Objectives : Dans ce contexte, notre étude propose de créer et de valider le Biometric Attachment Test (BAT). Inspiré des tests de type projectifs, le BAT utilise des clips de musique et des images pour évoquer des situations liées aux relations intimes, et demande aux participants d'exprimer leurs sentiments vis-à-vis de ces stimuli. Mais à la différence des tests déjà existants, le BAT analysera automatiquement les réponses comportementales, linguistiques et physiologiques du participant à ces stimuli, à l'aide de puissants algorithmes informatiques. Méthodologie : Ainsi, notre test par ordinateur sera capable à lui seul de présenter les images et musiques ainsi que d'analyser en temps réel les expressions du visage, les mouvements de la tête, la direction des yeux, la tension dans la voix, la variabilité du rythme cardiaque, et les mots utilisés par le participant pendant qu'il passe le test. Aidé par l'intelligence artificielle, notre objectif est que le BAT soit capable ensuite d'intégrer ces différentes données pour arriver à déduire la qualité d'attachement de la personne, et ceci d'une manière rapide, économique et plus holistique, prenant en compte plusieurs dimensions de la réponse, le tout de manière automatique et objective. Résultats : Une version bêta, complètement fonctionnelle du logiciel BAT a été créé. Le test a été validé à trois reprises, y compris sa validité de contenu, sa validité convergente, sa validité trans-culturelle, et test-retest. Ces validations ont montré que le BAT est une mesure valide d'attachement adulte. Le logiciel sera bientôt mis à disposition des chercheurs pour qu'ils puissent essayer de reproduire ces résultats.

Context: Psychometric tests are the cornerstone of psychological research and precious tools for clinical practice. One of the most important psychological dimensions to measure in mental health is the quality of adult attachment, which reveals the degree to which we are capable of establishing healthy intimate and durable bonds with our loved ones. However, existing assessments for adult attachment suffer from a number of problems: they are very expensive, time-consuming, and in the case of interviews, somewhat subjective, or in the case of questionnaires, they are controversial because of possible self-appreciation biases. Objectives: In this context, our study proposes to create and validate the Biometric Attachment Test (BAT). Inspired by projective tests, the BAT uses music clips and pictures to evoke attachment-related situations and asks participants to express their feelings towards the stimuli. But the difference with already existing tests is that the BAT will analyze participant's behavioral, linguistic and physiological responses automatically, using cutting edge computer algorithms. Methodology: Our computer test software will be capable of presenting the music and picture stimuli and will be able to analyze in real-time the facial expressions, head movements, gaze direction, voice stress, heart rate variability, and language used as the participant takes the test. Powered by artificial intelligence, our objective is that the BAT can integrate and interpret all these different data to deduct the quality of attachment of the person, in a fast, economic and holistic fashion, taking into account several dimensions of the response, all in an automatic and objective way. Results: A fully functional beta version of the BAT software has been created. Three validation experiments were conducted, exploring the test's content validity, convergent validity, cross-cultural validity, and test-retest reliability. Overall, these experiments have shown that the BAT is a valid measure for adult attachment. The software will soon be made available for other researches to try and replicate these findings.