En bref. Le « temps d’écran » est un chiffre unique qui recouvre des activités très différentes, et à lui seul il prédit peu de chose sur la qualité de notre réflexion. Sur 355 358 adolescents, l’usage des technologies numériques expliquait au plus 0,4 % de la variation du bien-être. L’idée qu’un téléphone posé sur le bureau vide l’esprit s’est réduite au fil des réplications : la plus vaste méta-analyse n’a trouvé aucun effet significatif sur la cognition (d = -0,02), une autre seulement un léger coût sur la mémoire de travail (d = -0,20), et l’effet « les gros multitâches sont plus distractibles » est tombé presque à zéro après correction des biais. Ce qui ressort, c’est le contexte. Dans PISA 2022, les élèves distraits par les appareils de leurs camarades obtenaient 15 points de moins en mathématiques, soit environ trois quarts d’année d’apprentissage, tandis qu’un usage modéré était associé à de meilleurs scores. Chez les plus de 50 ans, les utilisateurs de technologies présentaient une probabilité plus faible de déficit cognitif (OR = 0,42). Nous avons placé ces résultats sur une même échelle et les avons croisés avec l’American Time Use Survey 2025 : 3,2 heures par jour d’écrans de loisir contre 16 minutes de lecture. La règle qui en découle : cessez de compter les heures et gérez l’interruption, le contenu, le déplacement d’activités et l’heure qui précède le sommeil.
Pourquoi le « temps d’écran » est la mauvaise unité
Le débat public sur les écrans part généralement d’un total : des heures par jour. Ce chiffre mélange un appel vidéo, un tableur, un documentaire, un fil d’actualité et un jeu en une seule valeur, puis demande si « cela » nuit au cerveau. Il n’est pas surprenant que la réponse reste faible.
La démonstration la plus claire est venue d’Amy Orben et Andrew Przybylski en 2019. Les grands jeux de données sociales contiennent tant de variables que les chercheurs peuvent les analyser de milliers de façons défendables, et cette flexibilité permet à de petits effets de paraître significatifs et produit des résultats contradictoires. Ils ont donc mené l’analyse de toutes les façons défendables à la fois, une méthode appelée analyse de courbe de spécification, sur trois jeux de données totalisant 355 358 adolescents. L’association entre usage des technologies et bien-être était négative mais faible, expliquant au plus 0,4 % de la variation, ce qu’ils ont jugé trop faible pour justifier un changement de politique publique.
Cette étude portait sur le bien-être, pas sur la cognition, mais la leçon se transpose : un effet peut être réel et significatif dans un grand échantillon et ne presque rien dire de la journée d’un individu. La question utile n’est pas « les écrans sont-ils mauvais ? » mais « quel comportement d’écran, dans quelle situation, fait bouger quel résultat, et de combien ? ».
L’échelle des tailles d’effet : les preuves sur une même échelle
Les études de ce domaine rapportent leurs résultats dans des monnaies différentes : variance expliquée, différences standardisées, points de test, rapports de cotes. Le tableau 1 recense ce que chaque source a rapporté. Le tableau 2 les convertit sur une même échelle.
Tableau 1. Ce que rapportent les principales études (données vérifiées)
| Étude | Protocole et échantillon | Exposition | Résultat rapporté |
|---|---|---|---|
| Orben et Przybylski (2019) | Courbes de spécification, 3 jeux de données, n = 355 358 adolescents | Usage des technologies (résultat : bien-être) | Négatif, au plus 0,4 % de la variance |
| Ward et al. (2017) | 2 expériences, échantillons finaux de 520 et 275 | Son propre téléphone à proximité ou dans une autre pièce | Capacité de mémoire de travail et intelligence fluide réduites |
| Parry (2023) | Méta-analyse, k = 56, n = 7 093 | Téléphone présent ou absent | Mémoire de travail d = -0,20 (significatif) ; attention soutenue d = -0,14 (non significatif) |
| Hartanto et al. (2024) | Méta-analyse, 166 tailles d’effet, 33 études, n = 4 368 | Téléphone présent ou absent | Ensemble des résultats cognitifs d = -0,02, IC à 95 % -0,06 à 0,01 |
| Wiradhany et Nieuwenstein (2017) | 2 réplications plus méta-analyse de 39 effets | Multitâche médiatique intensif ou léger | Distractibilité d = 0,17, ramenée à 0,01-0,07 après correction des biais |
| Walsh et al. (2018), étude ABCD | Transversale, n = 4 524 enfants de 9-10 ans | Respect de la limite de 2 heures d’écran récréatif | Cognition globale supérieure de 4,25-5,15 points (ET de l’échantillon 16,8) |
| OCDE PISA 2022 | Élèves de 15 ans, moyenne OCDE | Distraction par les appareils des camarades en mathématiques | 15 points de moins (ajusté du statut socio-économique) |
| OCDE PISA 2022 | Idem | Jusqu’à 1 heure d’usage de loisir à l’école contre aucun | 10 points de plus (ajusté) ; au-delà d‘1 heure, associé à des scores plus faibles |
| Benge et Scullin (2025) | Méta-analyse, 57 études, 411 430 adultes de plus de 50 ans | Usage des technologies numériques | Déficit cognitif OR = 0,42 ; déclin HR = 0,74 |
Tableau 2. Les mêmes résultats sur une échelle commune
| Résultat | Différence standardisée (d) | Corrélation (r) | Variance expliquée | Lecture |
|---|---|---|---|---|
| Présence du téléphone, tous résultats (Hartanto) | 0,02 | 0,010 | 0,01 % | Indiscernable de zéro |
| Multitâche médiatique, corrigé des biais (Wiradhany) | 0,01-0,07 | 0,005-0,035 | 0,00-0,12 % | Quasi nul |
| Usage des technologies et bien-être adolescent, borne haute (Orben) | 0,13 | 0,063 | 0,40 % | Très faible |
| Multitâche médiatique, non corrigé (Wiradhany) | 0,17 | 0,085 | 0,72 % | Faible, surtout un artefact des petites études |
| Présence du téléphone, mémoire de travail seule (Parry) | 0,20 | 0,100 | 0,99 % | Faible, le seul effet qui subsiste |
| Respect de la limite de 2 heures d’écran, enfants (Walsh) | 0,25-0,31 | 0,125-0,152 | 1,6-2,3 % | Faible à modéré, transversal |
| Usage des technologies, adultes de plus de 50 ans (Benge) | 0,48 (IC à 95 % 0,36-0,58) | 0,233 | 5,4 % | Modéré, dans le sens protecteur |
| Distraction par les appareils des camarades (PISA) | Non converti | Non converti | Non converti | Écart de 0,75 année d’apprentissage |
| Jusqu’à 1 heure d’usage de loisir à l’école contre aucun (PISA) | Non converti | Non converti | Non converti | 0,5 année d’apprentissage, en faveur d’un usage modéré |
Tableau 2 : calcul CEOtudent à partir des sources du tableau 1. Conversions : r = d / √(d² + 4), d = 2r / √(1 – r²), d = ln(OR) × √3 / π pour le rapport de cotes, l’écart-type de l’échantillon ABCD de 16,8 pour Walsh et al., et le repère de l’OCDE selon lequel 20 points PISA équivalent au rythme moyen d’apprentissage annuel. Tailles absolues ; sens dans la dernière colonne. Approximations supposant des groupes à peu près égaux, et non des réanalyses.
Trois points ressortent. Les effets qui ont fait les gros titres se retrouvent en bas de l’échelle dès que de meilleures données arrivent. Hormis le seuil de 2 heures chez les enfants, issu de données transversales, les effets les plus importants ne concernent pas les heures : ils portent sur la perturbation à un moment précis (une salle de classe remplie d’appareils) et, chez les adultes plus âgés, sur un engagement dans le sens protecteur. Et le seul effet qui a survécu, un léger coût sur la mémoire de travail en présence d’un téléphone, concerne l’attention pendant les tâches exigeantes, exactement là où les travailleurs du savoir devraient regarder.
Le téléphone sur le bureau : ce qui a résisté à la réplication
En 2017, Adrian Ward et ses collègues ont proposé l’hypothèse du « brain drain » : la simple présence de votre propre smartphone occuperait des ressources cognitives limitées, même quand vous ne l’utilisez pas. Dans deux expériences, avec des échantillons finaux de 520 et 275 participants, ils ont rapporté que la présence du téléphone réduisait la capacité de mémoire de travail disponible et l’intelligence fluide, avec les coûts les plus élevés chez les participants les plus dépendants à leur téléphone.
La littérature qui a suivi s’est montrée moins clémente. La méta-analyse de Douglas Parry a trouvé un seul effet agrégé significatif parmi les fonctions cognitives, la mémoire de travail à d = -0,20 ; l’attention soutenue, le contrôle inhibiteur, la flexibilité cognitive et l’intelligence fluide ont tous produit des effets globaux nuls, et la plupart des études avaient une puissance statistique très faible. La synthèse la plus vaste, menée par Andree Hartanto et ses collègues en 2024, a regroupé 166 tailles d’effet et trouvé un effet global de d = -0,02, non significatif et non modulé par le degré de dépendance au téléphone. Les auteurs ont conclu qu’il y a pour l’instant peu de raisons de penser qu’un isolement complet des smartphones au travail améliorerait la productivité et la performance.
La lecture honnête est étroite. Un téléphone silencieux en vue coûte probablement peu sur la plupart des tâches. Pour la réflexion la plus difficile, celle qui consiste à garder plusieurs idées en tête à la fois, le ranger hors de vue est une précaution peu coûteuse contre le seul effet qui subsiste. Ce n’est pas un remède à une journée éparpillée, qui tient généralement à ce que fait le téléphone quand il s’allume, et non au simple fait qu’il existe.
Multitâche : la thèse du trait s’est effondrée, pas le coût du moment
Une deuxième thèse célèbre affirmait que les multitâches médiatiques habituels deviennent moins capables de filtrer les distractions. Wubbo Wiradhany et Mark Nieuwenstein ont mené deux réplications avec une puissance moyenne de réplication de 0,81 : sur 14 tests, seuls cinq ont montré l’effet attendu, et seuls deux ont résisté à une analyse bayésienne plus prudente. Leur méta-analyse de 39 tailles d’effet a trouvé une association faible (d = 0,17), devenue non significative après correction des effets de petites études, à 0,01 à 0,07. Ils ont conclu qu’il y a des raisons de se demander si l’association existe tout simplement dans les tâches de laboratoire.
Les preuves ne montrent donc pas que le multitâche intensif abîme durablement la concentration. Elles sont compatibles avec quelque chose de plus simple et de plus maîtrisable : changer de tâche en cours de route vous coûte sur le moment. PISA 2022 va dans le même sens. Les élèves déclaraient moins souvent être distraits lorsqu’ils désactivaient les notifications des réseaux sociaux et des applications pendant le cours, n’avaient pas d’appareils ouverts pour prendre des notes ou faire des recherches, et ne se sentaient pas obligés de répondre aux messages. Le levier est le schéma d’interruption, pas le total sur une vie. Notre article sur le résidu attentionnel explique pourquoi un changement de tâche continue de vous coûter après votre retour.
Les données adolescentes derrière les gros titres
L’essentiel de l’inquiétude autour des écrans et de la réflexion vient d’études sur les jeunes. Deux des sources les plus citées sont plus nuancées que les titres qu’on en a tirés.
L’étude ABCD. Walsh et ses collègues ont analysé 4 524 enfants américains de 9 à 10 ans. Seuls 36,6 % respectaient la recommandation de ne pas dépasser 2 heures d’écran récréatif par jour. Les enfants respectant la recommandation sur les écrans, seule ou avec la recommandation sur le sommeil, obtenaient 4,25 à 5,15 points de plus en cognition globale (ET de l’échantillon 16,8) que ceux ne respectant aucune recommandation. Deux mises en garde : les données sont transversales, si bien que les routines familiales pourraient expliquer à la fois les habitudes d’écran et les scores ; et le résumé et le texte des résultats de l’article attribuent les deux valeurs aux deux groupes dans un ordre inverse, d’où la fourchette que nous donnons. Les auteurs évoquent la possibilité qu’un usage des écrans au-delà de 2 heures affaiblisse le bénéfice du sommeil, ce qui renvoie au moment et au déplacement d’activités plutôt qu’aux écrans en tant que tels.
PISA 2022. Les données de l’OCDE sur les élèves de 15 ans sont souvent résumées par « les téléphones font baisser les scores ». Le rapport est plus précis. Environ 30 % des élèves disaient être distraits par l’usage d’appareils dans la plupart ou la totalité des cours de mathématiques, et 25 % par les appareils d’autres élèves ; ceux distraits par les appareils de leurs camarades dans au moins certains cours obtenaient 15 points de moins, après ajustement socio-économique. Pourtant, jusqu’à une heure par jour d’usage d’appareils pour apprendre à l’école était associée à 14 points de plus qu’aucun usage, et jusqu’à une heure d’usage de loisir à 10 points de plus ; au-delà d’une heure, l’usage allait de pair avec des scores plus faibles. L’OCDE présente cela comme « l’hypothèse de Boucle d’or » : un usage modéré n’est pas intrinsèquement nocif, la surutilisation et le mauvais usage le sont. Un chiffre compte aussi pour les adultes : 45 % des élèves se sentaient nerveux ou anxieux sans leurs appareils à proximité, et ce sentiment était associé à une satisfaction de vie plus faible et à des scores en mathématiques plus bas. C’est la relation avec l’appareil qui porte le signal, pas les minutes.
Adultes et vieillissement : la peur de la « démence numérique » face aux données
Chez les adultes, l’inquiétude populaire veut qu’une vie entière d’écrans érode l’esprit. Jared Benge et Michael Scullin ont testé cette hypothèse de « démence numérique » dans une méta-analyse de 2025 portant sur 57 études agrégeables couvrant 411 430 adultes de plus de 50 ans, d’un âge moyen de 68,7 ans au départ. L’usage des technologies était associé à une probabilité plus faible de déficit cognitif (OR = 0,42, IC à 95 % 0,35 à 0,52) et à un déclin cognitif plus lent dans le temps (HR = 0,74). Les effets se maintenaient après prise en compte des facteurs démographiques, socio-économiques, de santé et des indicateurs de réserve cognitive, ainsi que dans les seules études de la plus haute qualité.
Sur notre échelle, c’est l’effet le plus important, et il va dans le sens inverse de la panique morale. Il reste observationnel : les personnes dont la cognition décline peuvent simplement cesser d’utiliser des technologies complexes, et les auteurs appellent à tester la causalité dans les deux sens. La conclusion juste n’est pas que les écrans protègent le cerveau, mais qu’utiliser activement des outils numériques n’est pas la menace cognitive qu’on présente souvent.
Combien de temps d’écran ont réellement les adultes : les données 2025 sur l’emploi du temps
L’American Time Use Survey, publiée par le Bureau of Labor Statistics américain en juin 2026, offre l’image officielle la plus récente du temps de loisir. Elle ne compte que les activités principales, si bien que les écrans au travail ou utilisés en faisant autre chose sont exclus. Nous avons additionné le temps passé à regarder la télévision et celui consacré aux jeux ou à l’ordinateur pour le loisir (une catégorie qui inclut les réseaux sociaux et les jeux vidéo, mais aussi les jeux de société) et comparé ce total à la lecture.
Tableau 3. Temps d’écran de loisir et lecture, États-Unis 2025 (heures par jour sauf mention contraire)
| Groupe | Temps d’écran de loisir | Part de l’ensemble des loisirs | Lecture | Minutes d’écran par minute de lecture |
|---|---|---|---|---|
| Ensemble des 15 ans et plus | 3,23 (194 min) | 62,6 % | 16 min | 12,0 |
| 20 à 24 ans | 3,15 (189 min) | 67,5 % | 6 min | 31,5 |
| 25 à 34 ans | 2,80 (168 min) | 62,2 % | 10 min | 16,5 |
| 35 à 44 ans | 2,20 (132 min) | 56,6 % | 13 min | 10,0 |
| 45 à 54 ans | 2,65 (159 min) | 61,6 % | 13 min | 12,6 |
| 55 à 64 ans | 3,32 (199 min) | 63,7 % | 13 min | 15,8 |
| 65 à 74 ans | 4,63 (278 min) | 67,1 % | 28 min | 10,1 |
| Travailleurs à temps plein | 2,39 (143 min) | 59,9 % | 10 min | 14,1 |
| Titulaires d’un diplôme supérieur (25 ans et plus) | 2,35 (141 min) | 53,5 % | 26 min | 5,3 |
Calcul CEOtudent à partir de l’American Time Use Survey 2025 du BLS, tableau 11A : télévision plus jeux et usage de l’ordinateur pour le loisir ; lecture ; total loisirs et sports.
Chaque groupe dépasse le seuil de 2 heures utilisé pour les enfants dans l’analyse ABCD, et les écrans occupent entre environ la moitié et les deux tiers du temps de loisir. Le total d’écran le plus faible, chez les 35 à 44 ans, coïncide avec le moins de loisirs au total, ce qui rappelle que c’est la contrainte de temps, et non la volonté, qui fixe la plupart des totaux. La composition évolue aussi : le BLS indique que les jeux et l’usage de l’ordinateur sont passés de 25 à 37 minutes par jour entre 2015 et 2025, soit une hausse de 48 %.
C’est dans la colonne des ratios que se joue la question cognitive. Un travailleur à temps plein passe environ 14 minutes sur des écrans de loisir pour chaque minute de lecture de loisir. Les recherches ci-dessus ne disent pas que ces minutes d’écran sont nocives, mais elles disent que les minutes viennent bien de quelque part. Si vous tenez à l’attention soutenue qu’entraîne la lecture, surveillez votre total de lecture, pas votre total d’écran. Notre article sur la lecture profonde comme avantage concurrentiel détaille ce que cette pratique construit.
Les quatre questions qui comptent plus que votre total
Tableau 4. Les décisions sur le temps d’écran que les preuves soutiennent
| Question | Ce que montrent les preuves | Règle de décision |
|---|---|---|
| 1. Interruption : l’écran fait-il irruption dans un travail exigeant ? | Le préjudice du multitâche en tant que trait est tombé presque à zéro ; la distraction et les notifications vont de pair avec une moindre performance ; un léger coût de la présence du téléphone sur la mémoire de travail subsiste | Protégez les plages de travail difficile des alertes ; téléphone hors de vue pour les tâches les plus dures ; inutile de s’isoler totalement pour le travail de routine |
| 2. Contenu : que faites-vous dessus ? | L’usage pour apprendre et l’usage de loisir modéré étaient associés à de meilleurs scores PISA, un loisir plus intensif à des scores plus faibles ; chez les plus de 50 ans, l’usage va de pair avec une probabilité plus faible de déficit | Classez votre temps d’écran en créer, apprendre, échanger et faire défiler ; coupez d’abord le défilement, pas tout |
| 3. Déplacement : que remplace-t-il ? | Les écrans occupent 62,6 % des loisirs des 15 ans et plus ; la lecture représente en moyenne 16 minutes par jour, 10 pour les travailleurs à temps plein | Planifiez l’activité que vous voulez développer avant de fixer toute limite d’écran |
| 4. Moment : empiète-t-il sur le sommeil ? | Dans ABCD, respecter à la fois les recommandations sur les écrans et sur le sommeil allait de pair avec une meilleure cognition ; les auteurs signalent que les écrans peuvent affaiblir le bénéfice du sommeil | Fixez une heure limite pour les appareils avant le coucher ; placez-la au-dessus des minutes de la journée |
Cadre éditorial CEOtudent, établi à partir des sources des tableaux 1 à 3.
Un protocole sur deux semaines :
- Mesurez par catégorie. Pendant une semaine normale, classez les rapports d’activité de vos appareils en créer, apprendre, échanger et faire défiler. C’est la répartition, et non le total, qui sert à décider.
- Comptez les interruptions. Notez combien de fois vous interrompez une tâche exigeante pour consulter un appareil. Le protocole d’audit des notifications propose une méthode pour les réduire.
- Protégez une plage par jour. Consacrez 60 à 90 minutes à votre travail le plus difficile, alertes coupées et téléphone hors de vue.
- Préservez la frontière du sommeil. Choisissez une heure fixe d’arrêt des écrans et tenez-la ; notre guide sur l’architecture du sommeil et la performance cognitive explique pourquoi les dernières heures comptent.
- Ajoutez avant de retrancher. Placez d’abord dans la journée 20 minutes de lecture ou d’une autre activité choisie.
- Faites le bilan. Comparez les plages de travail protégées et non protégées ; gardez ce qui a aidé.
C’est ici que le CEO et l’étudiant se rejoignent. Le CEO assume la décision sur ce à quoi sert l’attention et conçoit l’environnement au lieu d’attendre la volonté ou la réglementation. L’étudiant continue de se mettre à jour : l’effet « brain drain » était une affirmation assurée en 2017 et une bien plus modeste en 2024, et l’effet du multitâche a largement disparu après correction. Traitez chaque étude citée ici comme une hypothèse à tester sur votre propre travail. Pour le volet outils, voir le minimalisme numérique pour les utilisateurs intensifs de l’IA.
FAQ
Le temps d’écran diminue-t-il la performance cognitive des adultes ?
Pas sous la forme d’un effet général des heures que les preuves actuelles permettent de détecter. La plus vaste méta-analyse sur la présence du téléphone n’a trouvé aucun effet significatif (d = -0,02), et une méta-analyse de 2025 sur les adultes de plus de 50 ans a associé l’usage des technologies à une probabilité plus faible de déficit (OR = 0,42), quoique de manière observationnelle. Le coût étayé est l’interruption pendant les tâches exigeantes.
L’effet « brain drain » d’un téléphone à proximité est-il réel ?
En partie. Les synthèses ultérieures ont trouvé soit un léger effet sur la seule mémoire de travail (d = -0,20), soit aucun effet global (d = -0,02). Garder le téléphone hors de vue pour votre réflexion la plus difficile est une précaution peu coûteuse, pas une transformation.
Que dit PISA 2022 sur les téléphones et l’apprentissage ?
Les élèves distraits par les appareils de leurs camarades obtenaient 15 points de moins en mathématiques, soit environ trois quarts d’année d’apprentissage. Mais jusqu’à une heure d’usage d’appareils, pour apprendre ou pour le loisir, était associée à de meilleurs scores qu’aucun usage. L’OCDE en conclut qu’un usage modéré n’est pas intrinsèquement nocif.
Une détox numérique complète en vaut-elle la peine ?
Les preuves donnent peu de raisons d’attendre des gains cognitifs d’une suppression totale des appareils. Des changements ciblés sur les interruptions, le contenu, le déplacement d’activités et le moment qui précède le sommeil sont mieux étayés et plus faciles à tenir.
Sources
- Orben, A. et Przybylski, A. K. (2019). The association between adolescent well-being and digital technology use. Nature Human Behaviour, 3(2), 173-182.
- Ward, A. F., Duke, K., Gneezy, A. et Bos, M. W. (2017). Brain Drain: The Mere Presence of One’s Own Smartphone Reduces Available Cognitive Capacity. Journal of the Association for Consumer Research, 2(2), 140-154.
- Parry, D. A. (2023). Does the Mere Presence of a Smartphone Impact Cognitive Performance? A Meta-Analysis of the “Brain Drain Effect”. Media Psychology. Estimations agrégées telles que rapportées dans la version document de travail de l’auteur (PsyArXiv, 2022).
- Hartanto, A., Lua, V. Y. Q., Kasturiratna, K. T. A. S., Koh, P. S., Tng, G. Y. Q., Kaur, M., Quek, F. Y. X., Chia, J. L. et Majeed, N. M. (2024). The Effect of Mere Presence of Smartphone on Cognitive Functions: A Four-Level Meta-Analysis. Technology, Mind, and Behavior, 5(1), 1-14.
- Wiradhany, W. et Nieuwenstein, M. R. (2017). Cognitive control in media multitaskers: Two replication studies and a meta-analysis. Attention, Perception, and Psychophysics, 79(8), 2620-2641.
- Walsh, J. J., Barnes, J. D., Cameron, J. D., Goldfield, G. S., Chaput, J.-P., Gunnell, K. E., Ledoux, A.-A., Zemek, R. L. et Tremblay, M. S. (2018). Associations between 24 hour movement behaviours and global cognition in US children: a cross-sectional observational study. The Lancet Child and Adolescent Health, 2(11), 783-791.
- OCDE (2023). PISA 2022 Results (Volume II): Learning During and From Disruption. Éditions OCDE, Paris. Chapitres 3 et 5, encadrés II.5.1 et II.5.2.
- US Bureau of Labor Statistics (2026). American Time Use Survey, 2025 Results. Communiqué et tableau 11A, moyennes annuelles 2025.
- Benge, J. F. et Scullin, M. K. (2025). A meta-analysis of technology use and cognitive aging. Nature Human Behaviour, 9(7), 1405-1419.
Le tableau 1 présente des résultats vérifiés issus des sources ci-dessus. Les tableaux 2 et 3 sont des calculs CEOtudent à partir de ces sources ; les conversions sur une échelle commune et le ratio écran/lecture relèvent de nos choix analytiques. Le tableau 4 est un cadre éditorial CEOtudent.
Ce contenu a été compilé avec le soutien de l’IA à la suite d’une recherche approfondie, puis rédigé et préparé pour publication par l’équipe éditoriale de CEOtudent.
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