Santé mentale
Les données sont abondantes, contestées dans le détail et claires quant à leur direction. Voici ce qui est établi, ce qui reste réellement incertain, et ce que savait Facebook.
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Ce qui est bien établi
Les adolescents qui passent plus de trois heures par jour sur les réseaux sociaux sont nettement plus susceptibles de signaler des symptômes d’anxiété et de dépression. Une étude de cohorte américaine portant sur 6 595 adolescents a trouvé des chances de troubles internalisés (symptômes d’anxiété et de dépression) environ 60 % plus élevées entre trois et six heures par jour que sans aucun usage, et à peu près doublées pour les troubles internalisés et externalisés pris ensemble. Une grande étude de cohorte britannique constate que l’association est plus forte chez les filles que chez les garçons. Ces résultats se retrouvent dans de nombreuses grandes études, aux États-Unis, au Royaume-Uni et ailleurs dans le monde ; la corrélation elle-même n’est pas sérieusement contestée. Certaines études constatent que le défilement passif — consommer sans interaction sociale active — est plus fortement lié à des effets négatifs que l’usage social actif, mais ce résultat est contesté : une revue de 2022 portant sur 40 études par questionnaire a montré que la plupart ne le confirmaient pas.
Usage passif (passive use)
Consommer un fil sans interagir : faire défiler, regarder, lire, mais sans publier ni envoyer de messages. Les études le distinguent de l’usage actif (conversations, partages avec des personnes que vous connaissez). Une revue de 2017 a vu dans l’usage passif la forme la plus régulièrement associée à un bien-être moindre, ce qui est contesté : une revue de 2022 portant sur 40 études par questionnaire a constaté que la plupart ne confirmaient pas ce lien. Là où il se vérifie, la raison probable est que l’usage passif consiste surtout à se comparer à plus favorisé que soi, sans rien du lien qui rend le contact social réparateur.
Sources
- Verduyn, P. et al. (2015), Passive Facebook usage undermines affective well-being, Journal of Experimental Psychology: General 144(2).
- Verduyn, P. et al. (2017), Do Social Network Sites Enhance or Undermine Subjective Well-Being? A Critical Review, Social Issues and Policy Review 11(1).
- Valkenburg, P.M., van Driel, I.I. & Beyens, I. (2022), The associations of active and passive social media use with well-being: A critical scoping review, New Media & Society 24(2).
La chronologie est la partie la plus débattue du dossier. Selon les mesures que rassemble Jonathan Haidt, la santé mentale des adolescents aux États-Unis, au Royaume-Uni et dans d’autres pays à revenu élevé a commencé à se dégrader vers 2012, pendant les années où le smartphone s’est répandu chez la plupart des adolescents américains (37 % en avaient un en 2012 et 73 % y avaient accès début 2015, selon les enquêtes du Pew Research Center) et où les réseaux sociaux devenaient leur principale activité de loisir. Dans The Anxious Generation (2024), il en fait la synthèse et documente la convergence d’une source et d’un pays à l’autre ; ses critiques, présentés plus bas, font valoir que cette convergence est plus faible qu’il n’y paraît, et que la chronologie n’établit pas la cause.
Ce que savait Facebook
En 2021, Frances Haugen a transmis des documents de recherche internes de Facebook au Wall Street Journal et au Congrès américain. Ces documents montraient que les propres chercheurs de Facebook avaient constaté que, parmi les adolescentes qui se sentaient déjà mal dans leur corps, une sur trois disait qu’Instagram aggravait ce sentiment. Le titre de la diapositive elle-même était : « Nous aggravons les problèmes d’image corporelle d’une adolescente sur trois. » Une étude interne de 2019 a constaté que, parmi les adolescents qui faisaient état d’idées suicidaires, 13 % au Royaume-Uni attribuaient leur envie de se tuer à Instagram. L’entreprise savait. Le produit a continué. La réponse de Meta a été que ces recherches étaient destinées à la discussion interne, que certaines reposaient sur à peine 40 adolescents et qu’elles ne mesuraient pas de relations causales. Tout cela est vrai, et rien de cela ne touche au fond : les diapositives comptent comme preuve de ce que l’entreprise savait, non comme une étude clinique.
Les documents Haugen sont une source primaire : non pas l’accusation d’un critique, mais les conclusions des propres recherches de l’entreprise. Ils montrent que ces résultats étaient discutés en interne et minimisés en public, et que les correctifs proposés par les chercheurs n’ont pas été appliqués à grande échelle.
Le débat : Haidt contre Orben
Le débat scientifique sur la causalité est bien réel. Amy Orben et Andrew Przybylski, de l’Oxford Internet Institute, ont publié des critiques influentes : selon eux, l’ampleur des effets mesurée dans la plupart des études est faible, et les données corrélationnelles n’établissent pas de lien de causalité. Leur article de 2019 a montré que l’association entre l’usage des technologies numériques par les adolescents (réseaux sociaux compris) et leur bien-être était d’une ampleur comparable à celle du port de lunettes ou de la consommation de pommes de terre.
Taille d’effet (effect size)
Une mesure de l’ampleur d’une relation, indépendamment de la question de savoir si elle est statistiquement réelle. Une grande partie du désaccord porte sur ce point : un résultat peut être hautement significatif sur le plan statistique (très peu susceptible d’être dû au hasard) tout en restant faible en pratique. Savoir si l’effet mesuré des réseaux sociaux sur le bien-être des adolescents est « faible » ou « important à l’échelle de la population » relève d’un vrai désaccord sur la manière de pondérer les mêmes chiffres.
Sources
- Orben, A. & Przybylski, A.K. (2019), The association between adolescent well-being and digital technology use, Nature Human Behaviour.
Jonathan Haidt et Jean Twenge estiment que ces critiques minimisent la portée des données, et que les choix méthodologiques faits par Orben et Przybylski ont réduit l’ampleur des effets mesurés. Le débat se poursuit dans la littérature scientifique : la recension de Candice Odgers consacrée à The Anxious Generation dans Nature soutient que les données chronologiques sont plus fragiles que ne le présente le livre, et que d’autres causes du déclin restent en jeu. Du côté des critiques, une méta-analyse de 2022 de Christopher Ferguson et de ses collègues, portant sur 33 études, n’a trouvé que de faibles associations entre les écrans et la santé mentale. De l’autre côté, les deux études les plus proches d’une expérience vont dans le même sens : une désactivation randomisée de Facebook pendant quatre semaines a amélioré un indice de bien-être de 0,09 écart-type, et l’arrivée échelonnée de Facebook dans les universités américaines a été suivie d’une dégradation de la santé mentale de 0,085 écart-type. Ce sont des effets faibles, mesurés sur des adultes, mais ils vont dans le sens que suggèrent les corrélations.
La position honnête, celle que défend ce site : la corrélation entre un usage intensif des réseaux sociaux et une moins bonne santé mentale est établie par de multiples études. La causalité est contestée. La direction des données est assez claire pour agir, d’autant plus au vu de ce que les documents internes des plateformes montrent sur la connaissance du préjudice.
Le rôle du sommeil
Entre usage intensif et dégradation de la santé mentale, un chemin est mieux documenté que les autres : le sommeil. Une méta-analyse de 20 études portant sur 125 198 enfants a montré que l’usage d’un téléphone ou d’une tablette au moment du coucher était associé à un sommeil trop court (odds ratio 2,17), à un sommeil de moins bonne qualité et à une somnolence pendant la journée. Un appareil simplement présent dans la chambre, même inutilisé, y était associé lui aussi (odds ratio 1,79 pour le sommeil trop court). Une revue systématique de 42 études menées auprès de jeunes de 16 à 25 ans a retrouvé le même enchaînement à trois termes : l’usage intensif des réseaux sociaux va de pair avec un mauvais sommeil, et le mauvais sommeil avec l’anxiété et la dépression. C’est pourquoi le sommeil est l’intermédiaire le plus plausible. Il s’agit d’associations issues d’études observationnelles, pas d’une preuve de causalité ; mais elles sont cohérentes et importantes, et elles désignent un seul changement à l’échelle du foyer, qui ne coûte rien à essayer : le téléphone hors de la chambre la nuit.
Pourquoi « pas l’addiction, la conception »
Présenter l’usage intensif des réseaux sociaux comme une « addiction » est le plus souvent inexact, et c’est contre-productif. Une étude de 2025 publiée dans Scientific Reports a montré que les utilisateurs d’Instagram qui voyaient leur usage intensif comme une addiction, plutôt que comme une habitude, se sentaient moins capables de le maîtriser ; que la plupart de ceux qui se disaient accros ne remplissaient pas les critères cliniques ; et que l’emploi approximatif du mot par les médias et les institutions alimente cette surestimation. Le cadrage exact est le suivant : le produit a été conçu pour être aussi captivant. Ce recadrage préserve la capacité de l’utilisateur à réagir.
Comment nous le savons — pourquoi la corrélation est solide, mais la causalité reste contestée
L’essentiel des données est transversal : on mesure l’usage des réseaux sociaux et le bien-être à un moment donné, et on constate qu’ils sont associés. Cela ne permet pas de connaître le sens de la relation : le fil dégrade-t-il l’humeur, une humeur maussade pousse-t-elle à faire défiler davantage, ou un troisième facteur explique-t-il les deux ? C’est le cœur de la critique d’Orben et Przybylski. Leur analyse, largement citée, utilisait une « courbe de spécification » : elle faisait tourner des milliers de variantes de modèle défendables pour montrer que l’association moyenne mesurée est faible et dépend des choix d’analyse.
En France, l’Anses a conclu en décembre 2025, après avoir analysé plus d’un millier d’études, que les réseaux sociaux agissent notamment « en tant que facteurs contributifs de troubles anxiodépressifs », tout en relevant que la majorité des études disponibles sont transversales et que ce type d’étude ne permet pas « de tirer des conclusions sur la causalité ». La commission d’experts « Enfants et écrans » (2024) a reconnu la même difficulté : « passer de la mise en évidence de corrélations à la démonstration d’une relation de causalité est difficile », et l’un de ses membres, le psychologue Grégoire Borst, résume ainsi les données actuelles : « Les réseaux sociaux ne créent pas le mal-être, mais ils peuvent le révéler ou l’intensifier. » En août 2026, le Conseil constitutionnel a censuré l’interdiction des réseaux sociaux aux moins de quinze ans, jugeant que l’atteinte à la liberté d’expression et de communication « n’est pas adaptée, nécessaire et proportionnée » à l’objectif poursuivi.
Ce qui permettrait de trancher, et pourquoi c’est difficile. Des protocoles plus solides, comme de grandes cohortes longitudinales qui suivent les mêmes enfants pendant des années, ou des réductions d’usage randomisées, existent pour les adultes (l’expérience de désactivation et l’étude sur l’arrivée de Facebook dans les universités, citées plus haut). Pour les enfants, ils tardent à venir, parce que randomiser l’usage des réseaux sociaux par des enfants sur de longues périodes pose de sérieux problèmes éthiques et pratiques. Le débat se poursuit donc, de bonne foi.
Pourquoi nous disons quand même « agir ». Deux éléments font pencher la balance sans trancher la question scientifique : les données chronologiques d’un pays à l’autre (la synthèse de Haidt), et les documents Haugen. Les propres enquêtes de Facebook ne tranchent pas le débat scientifique ; elles ne sont pas plus solides que les études publiées. Ce qu’elles montrent, c’est un comportement : l’entreprise a vu le signal, et le produit a continué. Aucun débat sur l’ampleur des effets ne remet cela en cause, et c’est ce qui fait passer la question de « corrélation intéressante » à « motif d’agir ».
Sources
- Carter, B., Rees, P., Hale, L., Bhattacharjee, D. & Paradkar, M. S. (2016), Association Between Portable Screen-Based Media Device Access or Use and Sleep Outcomes: A Systematic Review and Meta-analysis, JAMA Pediatrics 170(12) — 20 études, 125 198 enfants ; usage au coucher : OR 2,17 pour une durée de sommeil insuffisante, 1,46 pour une mauvaise qualité, 2,72 pour la somnolence diurne ; accès sans usage : OR 1,79 ; 1,53 ; 2,27.
- Alonzo, R., Hussain, J., Stranges, S. & Anderson, K. K. (2021), Interplay between social media use, sleep quality, and mental health in youth: A systematic review, Sleep Medicine Reviews 56 — 36 études transversales et 6 études prospectives ; la mauvaise qualité du sommeil, médiateur probable entre usage excessif et anxiété ou dépression.
- Madden, M., Lenhart, A., Duggan, M., Cortesi, S. & Gasser, U. (13 mars 2013), Teens and Technology 2013, Pew Research Center — enquête auprès de 802 adolescents américains de 12 à 17 ans, de juillet à septembre 2012 : 37 % ont un smartphone.
- Lenhart, A. (9 avril 2015), Teens, Social Media & Technology Overview 2015, Pew Research Center — adolescents américains de 13 à 17 ans, de septembre 2014 à mars 2015 : 73 % ont accès à un smartphone.
- Haidt, J. (2024), The Anxious Generation, Penguin Press (livre).
- The Facebook Files — les révélations internes de Frances Haugen, Wall Street Journal et Congrès américain, 2021.
- Raychoudhury, P. (Meta, 26 septembre 2021), What Our Research Really Says About Teen Well-Being and Instagram — la réponse de l’entreprise au Wall Street Journal.
- Orben, A. & Przybylski, A.K. (2019), The association between adolescent well-being and digital technology use, Nature Human Behaviour.
- Anses (16 décembre 2025), Avis et rapport sur les usages des réseaux sociaux numériques et santé des adolescents (saisine 2019-SA-0152) — les réseaux sociaux « en tant que facteurs contributifs de troubles anxiodépressifs », et la réserve sur les études transversales, qui ne permettent pas « de tirer des conclusions sur la causalité ». La conclusion générale de l’Anses (« des effets négatifs sur la santé des adolescents ») est plus affirmative que cette page.
- Commission d’experts sur l’impact de l’exposition des jeunes aux écrans (avril 2024), Enfants et écrans — À la recherche du temps perdu, rapport remis au président de la République — « passer de la mise en évidence de corrélations à la démonstration d’une relation de causalité est difficile ».
- Université Paris Cité (2026), Interdiction des réseaux sociaux aux moins de 15 ans : ce que dit la recherche — Grégoire Borst (LaPsyDÉ, CNRS), membre de la commission « Enfants et écrans ».
- Conseil constitutionnel (14 août 2026), Décision n° 2026-911 DC — l’interdiction des réseaux sociaux aux moins de quinze ans censurée : une atteinte à la liberté d’expression et de communication qui « n’est pas adaptée, nécessaire et proportionnée » (§ 18).
- Verduyn, P. et al. (2015), Passive Facebook usage undermines affective well-being, Journal of Experimental Psychology: General 144(2).
- Valkenburg, P.M., van Driel, I.I. & Beyens, I. (2022), The associations of active and passive social media use with well-being: A critical scoping review, New Media & Society 24(2).
- Kelly, Y., Zilanawala, A., Booker, C. & Sacker, A. (2018), Social Media Use and Adolescent Mental Health: Findings From the UK Millennium Cohort Study, EClinicalMedicine 6 — 10 904 jeunes de 14 ans ; l’association avec les symptômes dépressifs était plus forte chez les filles que chez les garçons.
- Ferguson, C.J., Kaye, L.K., Branley-Bell, D. et al. (2022), Like this meta-analysis: Screen media and mental health, Professional Psychology: Research and Practice 53(2), 205–214 — 37 tailles d’effet issues de 33 études publiées de 2015 à 2019.
- Allcott, H., Braghieri, L., Eichmeyer, S. & Gentzkow, M. (2020), The Welfare Effects of Social Media, American Economic Review 110(3), 629–676 — désactivation randomisée de Facebook pendant quatre semaines ; l’indice de bien-être subjectif s’est amélioré de 0,09 écart-type.
- Braghieri, L., Levy, R. & Makarin, A. (2022), Social Media and Mental Health, American Economic Review 112(11), 3660–3693 — l’arrivée échelonnée de Facebook dans les universités américaines ; l’indice de mauvaise santé mentale a augmenté de 0,085 écart-type. Étude quasi expérimentale, non randomisée.
- Odgers, C.L. (2024), The great rewiring: is social media really behind an epidemic of teenage mental illness?, Nature 628 — la principale recension critique du livre de Haidt.
- Riehm, K.E. et al. (2019), Associations Between Time Spent Using Social Media and Internalizing and Externalizing Problems Among US Youth, JAMA Psychiatry 76(12) — le résultat sur « plus de trois heures par jour ».
- Anderson, I.A. & Wood, W. (2025), Overestimates of social media addiction are common but costly, Scientific Reports.
- Twenge, J.M., Haidt, J., Joiner, T.E. & Campbell, W.K. (2020), Underestimating digital media harm, Nature Human Behaviour 4, 346–348.