Depuis plusieurs années, les études se multiplient sur les liens entre réseaux sociaux, santé mentale, sommeil ou encore résultats scolaires chez les adolescents. Certaines retrouvent des effets préoccupants, d’autres beaucoup moins et une objection revient presque systématiquement dans le débat : « Attention, corrélation ne veut pas dire causalité ». La remarque est juste mais encore faut-il comprendre ce qu’elle signifie vraiment. C’est précisément le sujet d’un long article publié le 23 septembre 2026 sur After Babel par Nathan Witkin, Carmen Lim, Zach Rausch et Jonathan Haidt : The Many Lines of Evidence That Social Media is Not Safe For Teens, que l’on pourrait traduire par « Les multiples éléments montrant que les réseaux sociaux ne sont pas sans risque pour les adolescents ». Les auteurs réunissent différents types de travaux scientifiques pour défendre une idée : selon eux, les données disponibles ne peuvent plus être balayées d’un simple « ce ne sont que des corrélations ». Leur conclusion est assez affirmative et nous allons rester de notre côté prudent. L’objectif de cet article n’est pas de démontrer que les réseaux sociaux seraient responsables à eux seuls des difficultés psychologiques des adolescents. Il est plutôt de comprendre comment la science essaie de répondre à une question très difficile : quand plusieurs études différentes retrouvent des résultats allant dans le même sens à partir de quel moment doit-on commencer à penser qu’il se passe réellement quelque chose ?
Une glace peut-elle provoquer une noyade ?
Avant de parler de TikTok, Instagram ou de santé mentale, prenons un exemple qui n’a rien à voir. Imaginez qu’un chercheur observe que pendant les périodes où l’on vend beaucoup de glaces, le nombre de noyades augmente également. Il pourrait tracer deux courbes qui monteraient ensemble. Plus on vend de glaces, plus il y a de noyades. Il existe donc bien une corrélation, c’est-à-dire une relation statistique entre les deux phénomènes.
Mais faut-il en conclure que manger des glaces provoque des noyades ? : Évidemment non.
Il manque une information essentielle : lorsqu’il fait chaud, les gens mangent davantage de glaces… mais ils vont également davantage se baigner. La chaleur explique donc en grande partie les deux phénomènes. Les glaces n’ont rien provoqué. Voilà toute la différence entre corrélation et causalité.
– Une corrélation signifie : deux choses semblent évoluer ensemble.
– Une causalité signifie : l’une des deux choses contribue réellement à provoquer l’autre.
Si vous avez compris l’histoire des glaces et des noyades, vous avez déjà compris une bonne partie du débat autour des réseaux sociaux. Supposons maintenant qu’une étude observe que les adolescents utilisant beaucoup les réseaux sociaux présentent davantage de symptômes dépressifs : c’est une corrélation. Plusieurs explications restent possibles : les réseaux sociaux peuvent contribuer aux symptômes dépressifs, mais un adolescent déjà déprimé peut également passer davantage de temps sur les réseaux sociaux et enfin un troisième élément (difficultés familiales, isolement, anxiété, harcèlement, précarité ou autre) peut influencer à la fois son état psychologique et son utilisation des réseaux sociaux. Observer que deux phénomènes évoluent ensemble ne permet donc pas de savoir lequel provoque l’autre.
Une association peut néanmoins constituer un premier signal
Dire qu’une corrélation ne prouve pas une causalité est donc parfaitement exact, mais il existe un risque inverse : utiliser cette phrase pour mettre fin à toute discussion. Car une corrélation peut aussi être le premier indice qu’un phénomène mérite d’être étudié.
En médecine, beaucoup de questions commencent ainsi. Des médecins ou des chercheurs remarquent qu’un problème apparaît plus souvent dans certaines circonstances. Cela ne permet pas encore d’expliquer pourquoi mais cela donne une piste. La recherche va ensuite essayer de vérifier cette piste de plusieurs façons. Si différentes équipes, dans différents pays, avec différentes méthodes, retrouvent régulièrement des résultats comparables, la situation devient progressivement plus intéressante. Une seule étude peut se tromper. Plusieurs études peuvent également partager les mêmes faiblesses. Mais si les méthodes sont différentes : leurs défauts ne sont pas forcément les mêmes. C’est tout l’intérêt de ce que les auteurs d’After Babel appellent plusieurs « lignes de preuve » : ne pas chercher l’étude parfaite mais regarder si plusieurs chemins différents conduisent vers la même destination…
Comment les chercheurs essaient-ils de savoir ce qui cause quoi ?
Toutes les études ne permettent pas de répondre aux mêmes questions. Pour comprendre ce débat, il faut distinguer les différents types d’études.
Les études transversales : une photographie :
La méthode la plus simple consiste à prendre une photographie à un instant donné. On interroge par exemple plusieurs milliers d’adolescents sur leur utilisation des réseaux sociaux et sur leur santé mentale. Si les adolescents les plus utilisateurs présentent davantage de symptômes anxieux ou dépressifs, on obtient une corrélation. C’est intéressant mais nous restons au stade des glaces et des noyades…
Les études longitudinales : regarder ce qui se passe dans le temps
Une méthode plus informative consiste à suivre les mêmes jeunes pendant plusieurs années. On peut alors regarder ce qui se passe d’abord puis ce qui apparaît ensuite.
Une vaste synthèse publiée en 2026 dans JAMA Pediatrics a ainsi rassemblé jusqu’à 153 études suivant des enfants et adolescents dans le temps. Les auteurs retrouvent des liens généralement modestes mais assez réguliers, entre certains usages numériques et plusieurs indicateurs défavorables. Pour les réseaux sociaux, cela concerne notamment les symptômes dépressifs, certains problèmes comportementaux, les automutilations, l’usage de substances, l’image de soi ou encore les résultats scolaires.
Cette fois, nous disposons d’une information supplémentaire : l’exposition peut précéder le problème, mais cela ne suffit toujours pas à prouver qu’elle en est la cause.
Les essais contrôlés : modifier l’exposition
Les chercheurs peuvent alors franchir une nouvelle étape : modifier l’usage des réseaux sociaux et regarder ce qui se passe ensuite. Une synthèse de 35 expériences, regroupant plus de 7 000 participants a par exemple étudié ce qui se produisait lorsque l’usage des réseaux sociaux était temporairement réduit. Globalement, les chercheurs observent de petites améliorations de plusieurs indicateurs, notamment les symptômes anxieux ou dépressifs et le stress. Les effets sont modestes, les expériences sont souvent courtes et concernent surtout des étudiants ou de jeunes adultes plutôt que des adolescents. Cette étude est par ailleurs encore une prépublication.
Mais le raisonnement change malgré tout : on ne se contente plus d’observer des personnes différentes. On agit sur l’exposition et quelque chose change ensuite. C’est un argument supplémentaire.
Les expériences naturelles : lorsque le monde réel crée presque une expérience
Enfin, certaines situations de la vie réelle peuvent presque créer une expérience pour les chercheurs. Par exemple, lorsqu’une technologie arrive progressivement dans certaines régions ou dans certains établissements avant d’autres, il devient possible de comparer ce qui se passe avant et après son arrivée. Ce ne sont pas des expériences parfaites, mais elles permettent encore une fois d’aborder la question sous un angle différent.
Quand plusieurs études commencent à pointer dans la même direction
Un exemple récent est particulièrement intéressant, car nous l’avons déjà analysé sur MedecinGeek dans l’article « Réseaux sociaux trop tôt : un coût mesurable sur les apprentissages ». L’étude, publiée en août 2026 dans Nature Human Behaviour, a suivi 5 227 élèves du nord de l’Italie âgés de 7 à 16 ans. Les chercheurs disposaient à la fois d’informations sur l’âge auquel les jeunes avaient ouvert leur premier compte sur un réseau social et de leurs résultats à des tests scolaires standardisés réalisés à plusieurs moments de leur scolarité. Ils ont comparé les élèves ayant commencé tôt avec ceux ayant attendu plus longtemps. Ce qui rend cette étude intéressante est qu’ils connaissaient également les performances scolaires des enfants avant leur entrée sur les réseaux sociaux. Ils ont donc pu comparer des groupes qui avaient initialement des niveaux scolaires proches. Par la suite, les trajectoires commencent à diverger.
Les jeunes ayant ouvert un compte plus précocement progressaient moins bien en italien et en mathématiques que ceux ayant attendu davantage. Les différences restaient visibles plusieurs années plus tard. Les auteurs considèrent que leurs résultats sont compatibles avec un effet négatif d’une entrée précoce sur les réseaux sociaux. Il serait pourtant excessif de dire : « Cette étude prouve que les réseaux sociaux font baisser les résultats scolaires ». Les familles qui autorisent un réseau social à 11 ou 12 ans peuvent différer de celles qui attendent 14 ans sur d’autres éléments difficiles à mesurer. Mais cette étude apporte une nouvelle pièce au puzzle et elle devient particulièrement intéressante lorsqu’elle est mise à côté d’études obtenues avec d’autres méthodes.
Il existe également un élément plus inhabituel : des recherches menées par Meta lui-même. Des documents rendus publics dans le cadre de procédures judiciaires ont notamment révélé l’existence du Project Mercury, réalisé avec Nielsen. Des utilisateurs avaient été invités à désactiver temporairement Facebook. Après une semaine, ceux qui avaient interrompu leur utilisation rapportaient moins de symptômes dépressifs, d’anxiété, de solitude et de comparaison sociale. Mais il faut là encore être prudent. Ces éléments proviennent de documents présentés dans une procédure judiciaire et non d’une publication scientifique classique. Des plaignants accusent Meta d’avoir interrompu ces recherches en raison de résultats défavorables. Meta conteste cette interprétation et estime que les documents ont été sortis de leur contexte. Ce n’est donc pas une preuve à prendre isolément. Mais c’est, là encore, une pièce supplémentaire.
Toutes les études ne trouvent pas la même chose
Si nous voulons réellement comprendre le problème, il faut également regarder les travaux qui ne retrouvent pas d’effet et ils existent.
Une étude de synthèse publiée en 2025 dans Scientific Reports a regroupé dix recherches dans lesquelles les participants interrompaient temporairement les réseaux sociaux. Au total, près de 4 700 personnes avaient participé à ces expériences. Les auteurs n’ont retrouvé aucune amélioration nette de la satisfaction de vie ou des émotions positives et négatives après cette interruption. La même année, une autre synthèse portant cette fois sur 20 essais contrôlés arrivait à une conclusion différente : elle retrouvait un petit effet positif des périodes de déconnexion sur le bien-être.
Les scientifiques peuvent donc travailler sur des sujets proches et parvenir à des résultats différents. Ce n’est pas nécessairement anormal car les études ne sélectionnent pas toujours les mêmes participants, ne demandent pas la même durée d’arrêt, ne mesurent pas exactement les mêmes choses et ne définissent pas toutes le « bien-être » de la même manière avec le plus souvent l’usage de questionnaires qui ne sont que des outils de dépistage, pas de diagnostic et qui sont remplis par les familles ou les jeunes eux-mêmes. Une autre méta-analyse publiée en 2025 par Christopher Ferguson, regroupant 46 études chez les jeunes, concluait que les données disponibles ne permettaient pas d’affirmer que le temps passé sur les réseaux sociaux, pris isolément, prédisait les troubles anxieux ou dépressifs. Ce résultat est important.
Mais il pose aussi une autre question : mesurer uniquement le temps passé sur les réseaux sociaux est-il vraiment la bonne manière d’étudier le problème ? Deux adolescents peuvent passer chacun deux heures sur Instagram. L’un discute avec ses amis, publie ses photographies et regarde quelques vidéos. L’autre fait défiler pendant deux heures des contenus recommandés, se compare en permanence aux autres et reçoit des messages hostiles. Ils auront pourtant tous les deux « deux heures de réseaux sociaux ». Le temps d’écran est facile à mesurer, mais il décrit très mal ce que la personne a réellement vécu. C’est probablement l’une des principales difficultés de toute cette recherche.
Pourquoi est-il si difficile de prouver qu’un réseau social est la cause ?
Nous aimerions souvent une réponse simple : oui ou non. La réalité est beaucoup plus complexe. Tout d’abord, les plateformes sont différentes. Leurs fonctions, leurs algorithmes et leurs contenus changent constamment. Une étude réalisée sur Facebook il y a dix ans ne répond pas nécessairement aux questions que pose TikTok aujourd’hui. Ensuite, les usages sont différents : publier, discuter, regarder passivement, rechercher des informations ou faire défiler des vidéos courtes ne représentent pas la même activité. Les adolescents eux-mêmes sont également différents.
Chez l’un, les réseaux sociaux peuvent maintenir le contact avec un groupe d’amis, permettre de trouver des personnes partageant les mêmes centres d’intérêt ou apporter du soutien. Chez un autre, ils peuvent accentuer une comparaison sociale permanente, perturber le sommeil, favoriser le cyberharcèlement ou occuper progressivement une place excessive. Enfin, la plupart des études ne peuvent suivre les jeunes que pendant quelques mois ou quelques années, alors que l’exposition commence parfois dès l’enfance et se poursuit quotidiennement pendant très longtemps. Cela explique pourquoi les chercheurs restent prudents. La question n’est probablement d’ailleurs plus de savoir si « les réseaux sociaux », pris comme un bloc unique, sont bons ou mauvais. La vraie question est plutôt : quels usages, quelles plateformes, à quel âge et chez quels jeunes peuvent poser problème ?
En médecine, faut-il attendre d’être certain ?
Avec les années de pratique médicale, il se produit quelque chose d’assez paradoxal : on a souvent moins de certitudes… La médecine s’appuie sur la science, mais elle n’est pas une science exacte. Bien entendu, lorsqu’il s’agit de démontrer l’efficacité d’un médicament ou d’un traitement, nous avons besoin d’études rigoureuses et de niveaux de preuve solides. Mais la pratique médicale quotidienne ne se résume pas à lire des essais thérapeutiques.
Il y a aussi l’observation des patients, la répétition de certaines situations, l’expérience accumulée et parfois ce que l’on appelle l’intuition clinique. Cette intuition n’a rien de magique. Avec l’expérience, un médecin a rencontré des centaines ou des milliers de situations. Il finit parfois par reconnaître certaines configurations avant même de pouvoir expliquer précisément ce qui l’alerte : cela ne constitue jamais une preuve scientifique.
L’expérience personnelle peut elle aussi nous tromper. Nous retenons plus facilement les cas qui nous marquent, nous pouvons rechercher inconsciemment ce qui confirme notre opinion et les personnes qui arrivent dans une consultation spécialisée ne représentent évidemment pas toute la population.
Mais faut-il pour autant ignorer ce que nous voyons sur le terrain ? Depuis que je consulte spécifiquement pour les usages problématiques des écrans, des jeux vidéo et des réseaux sociaux, une question très simple se pose à moi : pourquoi ces consultations trouvent-elles leur public ?
Cela ne prouve évidemment pas que les réseaux sociaux provoquent les difficultés rencontrées par mes patients. Une consultation qui se remplit peut aussi signifier qu’un besoin existait déjà mais qu’il n’existait pas auparavant de lieu clairement identifié pour en parler. La médiatisation du sujet, l’inquiétude croissante des familles ou une meilleure orientation par les professionnels peuvent également jouer. Mais lorsque des familles viennent spontanément consulter pour des problèmes de sommeil, des conflits autour du smartphone, des difficultés à contrôler l’usage, voir une déscolarisation, cela constitue malgré tout un signal clinique.
Lorsqu’un signal observé sur le terrain commence à rencontrer des résultats provenant d’études longitudinales, d’expériences, de suivis scolaires et de travaux réalisés dans plusieurs pays, le médecin commence légitimement à s’interroger.
C’est probablement là que se situe la position d’un clinicien : Il ne s’agit ni d’affirmer trop vite que la science a tout démontré, ni d’attendre une certitude absolue avant de considérer qu’un problème peut exister. En médecine clinique, nous travaillons très souvent dans cet espace intermédiaire.
Ce qu’il faut retenir
« Corrélation ne signifie pas causalité » est une règle fondamentale de la recherche scientifique. Une étude montrant que les adolescents utilisant davantage les réseaux sociaux vont moins bien ne prouve pas que les réseaux sociaux sont responsables de leur état.
Mais le débat ne s’arrête pas là. Depuis quelques années, les données ne proviennent plus seulement d’études observant deux phénomènes au même moment. Nous disposons également de suivis sur plusieurs années, d’expériences dans lesquelles l’usage est réduit, d’études sur l’âge de première utilisation, de situations naturelles permettant de comparer des populations différemment exposées et même de données internes aux plateformes. Toutes ces recherches ne retrouvent pas les mêmes résultats. Les effets observés sont souvent modestes. Les études comportent des limites et il reste extrêmement difficile d’isoler l’effet propre d’un réseau social dans la vie réelle. Il serait donc excessif d’affirmer aujourd’hui que les réseaux sociaux sont la cause de la dégradation de la santé mentale des adolescents.
Mais l’affirmation inverse devient elle aussi de moins en moins satisfaisante : « Nous n’avons aucune preuve, ce ne sont que des corrélations ». La réalité est probablement entre les deux. Une étude isolée et même plusieurs études peuvent également se tromper, mais lorsque des chercheurs différents, dans des pays différents et avec des méthodes différentes commencent à observer des phénomènes comparables, le signal mérite d’être pris au sérieux. C’est peut-être finalement cela que l’expérience médicale nous apprend le mieux : ne pas confondre prudence et immobilisme et accepter qu’entre l’absence de preuve et la certitude existe une zone dans laquelle il faut continuer à observer, chercher… et parfois déjà prévenir
Références :
- Witkin N, Lim C, Rausch Z, Haidt J. The many lines of evidence that social media is not safe for teens. After Babel [Internet]. 2026 Sep 23.
>>> Lien - Teague S, Somoray K, Shatte A, et al. Digital Media Use and Child Health and Development: A Systematic Review and Meta-Analysis. JAMA Pediatr. 2026;180(5):510-517.
>>> Lien
→ C’est la grande méta-analyse de 153 études longitudinales sur les usages numériques, la santé et le développement des enfants et adolescents. - Lopes MVV, Branje K, David A, Gennara A, Haidt J, Rausch Z, et al. Effect of Social Media Constraints on Mental Health: A Systematic Review and Meta-Analysis of Experiments. medRxiv [Preprint]. 2026.
>>> Lien
→ 35 études expérimentales, 7 160 participants, sur la réduction ou l’arrêt temporaire des réseaux sociaux. Point important : il s’agit toujours d’une prépublication, et non d’un article évalué et publié dans une revue. - Gui M, Respi C, Abbiati G, Paladini C, Ercolanoni S, Milzani F, et al. Longitudinal effect of early social media use on standardized learning outcomes during school career. Nat Hum Behav. 2026.
>>> Lien
→ L’étude italienne des 5 227 élèves, publiée le 3 août 2026, sur l’âge d’entrée dans les réseaux sociaux et les résultats scolaires. C’est celle que vous avez déjà analysée dans MedecinGeek. - Lemahieu L, Vander Zwalmen Y, Mennes M, Koster EHW, Vanden Abeele MMP, Poels K. The effects of social media abstinence on affective well-being and life satisfaction: a systematic review and meta-analysis. Sci Rep. 2025;15:7581.
>>> Lien
→ 10 études, 4 674 participants : pas d’amélioration globale significative des émotions positives, négatives ou de la satisfaction de vie après abstinence des réseaux sociaux. Très intéressante justement parce qu’elle nuance le dossier. - Liu Y, Mohamad EMW, Azlan AA, Tan Y. Am I Happier Without You? Social Media Detox and Well-Being: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. Behav Sci (Basel). 2025;15(3):290.
>>> Lien
→ 20 essais randomisés, avec un petit effet positif global de la réduction des réseaux sociaux sur le bien-être. - Ferguson CJ, Kaye LK, Branley-Bell D, Markey P. There Is No Evidence That Time Spent on Social Media Is Correlated With Adolescent Mental Health Problems: Findings From a Meta-Analysis. Prof Psychol Res Pract. 2025;56(1):73-83.
>>> Lien
→ Méta-analyse de 46 études. Les auteurs concluent que les données ne permettent pas de soutenir l’idée que le seul temps passé sur les réseaux sociaux entraîne des troubles internalisés chez les jeunes. C’est également une référence importante pour équilibrer notre article. - Sippel B, Greb N, Park E, Rausch Z, Haidt J. Meta’s Internal Research: What The Company Learned About Social Media and Harms to Mental Health from Dozens of Internal Studies [Internet]. New York: Tech and Society Lab, NYU Stern; 2026 Jan 13
>>> Lien
→ Cette page recense 35 études internes de Meta et comporte une section spécifique « 6.2 Project Mercury (2019) » avec les éléments issus des documents judiciaires