Plaisir, fonctions exécutives et efficacité motrice chez les footballeurs du football des jeunes : une étude observationnelle de 15 semaines

Résumé

Points clés. Quels sont les principaux résultats ? Pendant la période d’observation de 15 semaines, les jeunes footballeurs ont montré des changements significatifs entre le début et la fin de l’étude en termes d’efficacité motrice et attentionnelle ; les autres mesures cognitives sont restées essentiellement inchangées. Le plaisir perçu n’était pas significativement associé aux performances cognitives ou motrices. Cependant, les scores de plaisir étaient constamment élevés, montrant une variabilité limitée. Cela peut avoir entravé l’identification d’éventuelles associations. Quelles sont les implications du principal résultat ? Le plaisir et la performance cognitivo-motrice semblent représenter des dimensions distinctes, bien que potentiellement liées, de l’expérience sportive. Elles doivent être considérées séparément lors de l’évaluation des programmes d’entraînement. Un environnement d’entraînement plaisant reste important pour l’engagement et la participation. Cependant, le plaisir seul ne peut pas être utilisé comme indicateur de performance attentionnelle, inhibitrice ou motrice.

Résumé. Contexte : Le plaisir dans le sport est apparu comme un facteur psychologique clé influençant l’adhésion à l’exercice et le développement cognitif et émotionnel. Cette étude exploratoire a examiné les changements avant-après de certaines variables cognitives et motrices sur une période d’observation de 15 semaines et si le plaisir moyen pendant les entraînements de football était associé aux indices de performance cognitive et motrice. Cinquante-six joueurs (M = 52 ; F = 4 ; âge : 9,98 ± 0,70) ont été observés lors de 30 séances d’entraînement de football sur 15 semaines. Méthodes : Le plaisir a été évalué après chaque séance à l’aide d’une échelle visuelle analogique à base d’émojis, et la performance cognitive a été évaluée avant et après la période d’observation avec des tâches sur tablette. Résultats : Les analyses avant-après ont montré des changements significatifs au test d’efficacité motrice (t55 = 3,15 ; p = 0,003 ; Δ = −19,4 % ; d de Cohen = 0,42) et au FlankTime (W = 1345 ; p < 0,001 ; Δ = −8,1 % ; corrélation rang-bisériale = 0,68). Le FlankAcc n’a montré qu’un changement distributionnel nominal non corrigé (W = 323 ; p = 0,015 ; Δ = 0,0 %). Le plaisir n’était pas significativement associé à aucun des indices de performance cognitive ou motrice. Cependant, les scores de plaisir étaient regroupés vers l’extrémité supérieure de l’échelle, indiquant une variabilité restreinte qui peut avoir limité la capacité à détecter des associations. Conclusions : Ces résultats préliminaires indiquent des changements dans certains indices cognitifs et moteurs sur la période d’observation de 15 semaines, sans preuve d’associations directes entre le plaisir perçu et les indices de performance cognitive ou motrice examinés.

1. Introduction

La participation à l’activité physique (AP) et au sport pendant l’enfance et l’adolescence offre un environnement idéal pour le développement moteur, cognitif et émotionnel [1]. Une AP régulière est associée à des bénéfices pour le fonctionnement psychologique et les fonctions exécutives (FE), notamment le contrôle attentionnel, l’inhibition, la mise à jour et l’adaptation comportementale [2,3,4]. Ces processus sont particulièrement pertinents pendant la préadolescence, lorsque les FE sont encore en développement et restent sensibles aux expériences environnementales, éducatives et d’AP [2,5,6]. Les sports à habiletés ouvertes comme le football exigent une adaptation continue à des situations dynamiques et imprévisibles [7]. Pendant le jeu, les jeunes athlètes doivent sélectionner les informations pertinentes, ignorer les distractions, anticiper les actions des adversaires, prendre des décisions rapides et inhiber les réponses inefficaces [7]. Le football offre donc un contexte écologiquement valide pour examiner les FE dans le sport des jeunes [8]. Cela est soutenu par des données reliant la performance spécifique au football à des composantes techniques et perceptivo-motrices [9], et par des études montrant que les jeunes footballeurs plus habiles peuvent surpasser leurs pairs moins expérimentés ou les non-sportifs dans des tâches impliquant le contrôle exécutif, l’attention et l’inhibition [10,11,12,13]. De plus, les habiletés visuelles et les FE semblent contribuer conjointement à la performance en football [14]. La qualité affective et motivationnelle de la participation sportive peut également être pertinente pour le fonctionnement exécutif. Le plaisir, défini comme le plaisir subjectif ressenti pendant une activité, est un facteur clé associé à la poursuite de la participation au sport et à l’AP [15,16]. Dans le sport des jeunes, le plaisir peut refléter un affect positif, l’engagement, la compétence perçue, les relations sociales et le sens personnel attribué à l’activité [17]. La justification théorique du lien entre le plaisir et les FE réside dans l’effet des états émotionnels et motivationnels positifs sur l’attention et le contrôle cognitif. Un affect positif peut élargir le focus attentionnel et favoriser la flexibilité cognitive, bien qu’il puisse aussi augmenter la distractibilité selon les exigences de la tâche [18,19]. De plus, ces effets dépendent de l’intensité motivationnelle : les états positifs de faible intensité tendent à élargir l’attention, tandis que les états positifs orientés vers l’approche et les buts peuvent rétrécir le focus attentionnel et soutenir le contrôle cognitif [20,21,22]. Dans le football des jeunes, le plaisir peut donc indiquer non seulement le bien-être, mais aussi l’engagement attentionnel et motivationnel pendant l’entraînement. En conséquence, les activités footballistiques dynamiques comme les jeux réduits ont été associées à une attention et à un plaisir perçu plus élevés que des formats d’exercice moins ludiques [23], tandis que la motivation, le plaisir et l’engagement semblent étroitement liés chez les jeunes footballeurs [24]. Les preuves directes identifiant le plaisir comme prédicteur indépendant des FE dans le sport des jeunes sont limitées, mais les résultats existants fournissent une base pertinente pour cette hypothèse. Les activités sportives ludiques et sous forme de jeu peuvent augmenter l’engagement des enfants dans des situations cognitivement exigeantes, les exposant ainsi plus fréquemment à des contextes qui requièrent des compétences attentionnelles, une réponse rapide, une inhibition efficace de l’action et une flexibilité cognitive. En ce sens, le plaisir ne doit pas être considéré simplement comme une réponse affective générale, mais aussi comme un indicateur potentiel d’engagement motivationnel dans des activités qui sollicitent le contrôle exécutif. Par conséquent, dans une perspective observationnelle et exploratoire, et compte tenu de l’influence potentielle des états affectifs et motivationnels sur l’attention et le contrôle cognitif, examiner le plaisir en relation avec des mesures des FE pourrait aider à clarifier si l’expérience subjective du sport est associée à des différences individuelles de performance cognitive. Sur la base de ces considérations, et en reconnaissant les preuves directes limitées sur le plaisir comme prédicteur des FE, cette étude avait deux objectifs : (i) examiner les changements pré-post de variables cognitives sélectionnées sur une période d’observation footballistique de 15 semaines chez de jeunes footballeurs ; (ii) explorer si le plaisir perçu était associé aux indices de performance cognitive et motrice considérés dans l’étude. Compte tenu de la relation complexe entre émotion positive, motivation et contrôle cognitif, l’étude a adopté une approche exploratoire, sans présumer de relation causale entre le plaisir et la performance cognitive.

2. Matériels et méthodes

2.1. Participants

La taille de l’échantillon a été déterminée à l’aide du logiciel G*Power (version 3.1.9.6). L’analyse de puissance a été réalisée à l’aide d’un test t pour échantillons appariés bilatéral avec un niveau α de 0,05, une puissance statistique de 0,80 et une taille d’effet (d de Cohen) de 0,57 [25]. Les résultats ont indiqué une taille d’échantillon minimale requise de 27 participants. Au total, 83 jeunes footballeurs ont été initialement recrutés dans quatre clubs de football.

Bien qu’un taux de présence ≥ 95 % ait été fixé comme critère d’inclusion minimal, les 56 participants âgés de 9 à 11 ans qui ont terminé le protocole d’entraînement et de collecte de données ont atteint un taux de présence de 100 % et ont été inclus dans les analyses statistiques finales (F = 4 ; M = 52 ; âge : 9,98 ± 0,70 ; masse corporelle [kg] : 34,66 ± 8,45 ; taille [cm] : 138,58 ± 7,76 ; IMC : 17,86 ± 2,93). Au total, 27 participants ont été exclus de l’analyse pour ne pas avoir atteint le seuil de présence minimal (< 95 % de présence) en raison de la grippe ou d’une maladie (n = 19), d’engagements scolaires (n = 5), de vacances (n = 2) ou de blessures mineures (n = 1). Un diagramme détaillé du flux des participants illustrant le recrutement, les exclusions et la taille finale de l’échantillon est présenté dans la Figure 1.

De plus, pour être inclus dans l’étude, les participants devaient répondre aux critères d’inclusion suivants : (i) ne présenter aucun diagnostic de pathologie chronique, métabolique, neurologique ou autre susceptible d’influencer significativement leur mode de vie, leur niveau de plaisir ou leur bien-être psychologique ; (ii) posséder un certificat médical valide pour la pratique d’une activité physique compétitive et s’entraîner régulièrement dans l’un des clubs de football impliqués dans l’étude ; et (iii) pratiquer le football depuis au moins deux ans. Pour éviter tout biais dans les résultats, les participants ont été exclus de l’analyse statistique s’ils présentaient des conditions transitoires ou persistantes susceptibles d’influencer significativement leurs performances psychologiques ou leur niveau de plaisir, telles que des traitements pharmacologiques, des blessures ou des circonstances familiales particulières. L’étude a été conçue et conduite conformément aux principes de la Déclaration d’Helsinki. Comme tous les participants étaient mineurs, un consentement éclairé écrit a été obtenu de leurs parents, et les participants ainsi que leurs parents ont été informés de la gestion confidentielle des données codées. La procédure de codage des participants et de liaison des données a été incluse dans le protocole de l’étude approuvé par le Comité d’éthique de la recherche de l’Université Unicusano (code : CERA02/2025 ; date : 13 juin 2025), avant le recrutement des participants et la collecte des données.

2.2. Procédures

Une courte batterie de tests cognitifs a été administrée avant (évaluation 1) et après 30 séances d’entraînement (évaluation 2) menées deux fois par semaine sur une période de 15 semaines. Sur la période de 15 semaines, après chacune des 30 séances d’entraînement consécutives, il a été demandé aux participants d’évaluer le plaisir qu’ils avaient ressenti pendant la séance. Tous les athlètes ont réalisé leurs séances d’entraînement pendant la même période de la saison. Tous ont suivi un entraînement structuré comprenant : une phase d’échauffement, une phase de conditionnement athlétique (course, exercices guidés), une phase technique (en fonction de l’âge, mais incluant toujours la conduite de balle, le dribble, le tir, la réception et le contrôle du ballon), un jeu réduit, un match de 15 min et des tirs au but. Nous avons également demandé aux entraîneurs et aux parents de programmer les séances au même moment de la journée (c’est-à-dire de 16 h 00 à 17 h 30, à une température moyenne de 19 °C). Cette procédure a été utilisée pour examiner les changements pré-post en matière de performance cognitive et motrice afin de tester si le plaisir moyen pendant l’entraînement était associé aux indices de performance cognitive et motrice considérés dans l’étude, sans attribuer les changements observés à l’exposition ou à l’intensité de l’entraînement. Tous les tests cognitifs et les méthodes utilisées pour évaluer le plaisir des participants sont décrits dans la section suivante. L’évaluation de l’effort perçu par séance a été proposée comme une méthode simple et écologiquement valide pour surveiller la charge d’entraînement chez les jeunes athlètes [26].

2.3. Tests cognitifs

Les tests cognitifs ont été administrés par voie électronique à l’aide d’une tablette sur laquelle l’application CogniFit v.4.7.8 (CogniFit Inc. ; San Francisco, CA, États-Unis) était installée. Trois tests ont été utilisés : le test des flancs d’Eriksen, le test du signal d’arrêt et le test de recherche visuelle. Chaque test générait deux scores : (i) le temps de réponse moyen pour les essais corrects (ms ; des valeurs plus faibles indiquent une meilleure performance) et (ii) la précision (% de réponses correctes ; des valeurs plus élevées indiquent une meilleure performance). Toutes les évaluations cognitives ont été réalisées selon des procédures standardisées. Les tests ont été administrés à la fin de la séance d’entraînement, et après les évaluations du plaisir, dans une salle calme et fermée, séparée des vestiaires, en utilisant le même modèle de tablette et la même version de l’application CogniFit pour tous les joueurs. Les participants ont reçu les mêmes instructions standardisées avant chaque tâche et ont réalisé la phase d’entraînement fournie par l’application avant de commencer la phase de test. L’ordre des tests cognitifs était fixé comme indiqué ci-dessus et est resté constant d’un participant à l’autre, ainsi qu’entre les évaluations pré-test et post-test. Les évaluations ont été administrées par des psychologues du sport qualifiés qui ont suivi le même protocole de test. Pendant les tests, les enfants ont été évalués individuellement, et des efforts ont été faits pour minimiser les distractions externes et les interactions avec les pairs ou les entraîneurs.

2.4. Test des flancs d’Eriksen

Le test des « flankers » d’Eriksen [27] consiste à présenter une série de cinq éléments. Celui du centre représente le stimulus cible, tandis que les quatre éléments situés de part et d’autre, deux de chaque côté, constituent les « flankers ». Les flankers peuvent être congruents avec la cible (lorsqu’ils pointent dans la même direction), incongruents (lorsqu’ils pointent dans la direction opposée) ou neutres (lorsqu’ils ne sont associés à aucune des deux réponses possibles). À chaque essai, le participant doit déterminer si le stimulus central est orienté vers la droite ou vers la gauche. Après une phase de familiarisation initiale, le test comprend 36 essais, répartis uniformément entre les trois conditions : 12 congruents, 12 incongruents et 12 neutres. L’orientation des cibles et des flankers est contrebalancée selon les critères adoptés lors de la phase d’apprentissage, tandis que l’ordre de présentation des stimuli est randomisé. La tâche permet d’évaluer diverses composantes cognitives, notamment l’attention sélective, le contrôle exécutif, le contrôle inhibiteur, les temps de réaction, la vitesse de traitement et la perception spatiale. La performance est résumée à l’aide de deux indices : (i) FlankTime, qui mesure l’efficacité en secondes ; et (ii) FlankAcc, qui correspond au pourcentage de réponses correctes.

2.5. Test Stop-Signal

Dans le test Stop-Signal [28], les participants réalisent une série d’essais conçus pour établir une réponse motrice automatique. Deux cercles sont affichés à l’écran et, à chaque essai, l’un d’eux change de couleur pour devenir jaune. La tâche consiste à sélectionner le cercle jaune le plus rapidement possible. Une fois ce schéma de réponse établi, un signal d’arrêt est introduit : lors de certains essais, le cercle initialement jaune devient rouge, signalant au participant qu’il doit arrêter la réponse et donc éviter de le sélectionner. Après une phase d’apprentissage préliminaire, deux cercles gris sont présentés à l’écran, l’un à droite et l’autre à gauche. À chaque essai, l’un des deux devient jaune, tandis que l’autre reste gris. Lors de certains essais, cependant, le cercle jaune change ensuite de couleur pour devenir rouge, signalant la nécessité d’inhiber la réponse précédemment établie. Le signal d’arrêt apparaît dans 12 des 36 essais, avec trois intervalles de temps différents : quatre fois après 100 ms, quatre après 200 ms et quatre après 300 ms. La répartition de ces intervalles entre les essais No-Go est aléatoire. Le test est principalement conçu pour évaluer la capacité d’inhibition de la réponse. Les deux scores fournis par ce test ont été intitulés StopTime (efficacité en secondes) et StopAcc (pourcentage d’exactitude).

2.6. Test de recherche visuelle

Le test de recherche visuelle [29,30] consiste à identifier une lettre cible dans une grille contenant de nombreux stimuli alphabétiques. La lettre à trouver est affichée sur le côté gauche de l’écran et apparaît deux fois dans la grille présentée à droite. À chaque essai, le participant dispose de 10 s pour identifier et sélectionner l’une des deux cibles le plus rapidement possible, en la distinguant des lettres distractrices qui varient par leur degré de similarité. Après une phase d’apprentissage initiale, la lettre cible est présentée à l’intérieur d’un cercle sur le côté gauche de l’écran, tandis qu’une grille de 10 × 14 apparaît à droite, composée d’un total de 140 lettres latines noires. La composition de la grille varie selon la cible : lorsque la lettre cible est « C », les distracteurs sont G, O et Q, tandis que M, W et Z servent de lettres de remplissage ; lorsque la cible est « N », les distracteurs sont M, W et Z, et les lettres de remplissage sont G, O et Q. La tâche est principalement utilisée pour évaluer la capacité de balayage visuel. La performance est exprimée à travers deux indices : VisualTime, qui mesure l’efficacité temporelle en secondes, et VisualAcc, qui correspond au pourcentage d’exactitude.

2.7. Évaluations du plaisir

L’appréciation a été évaluée à l’aide d’une échelle de Likert visuelle basée sur des emojis, adaptée des méthodes d’évaluation par visages souriants conçues pour les enfants, afin de faciliter l’auto-évaluation quantitative chez les enfants de 9 à 11 ans [31]. Ces échelles basées sur des emojis ont également démontré une acceptabilité psychométrique pour évaluer les réponses affectives chez les enfants [32]. L’échelle comprenait six emojis représentant des niveaux croissants de bonheur, allant de 1 (« pas heureux du tout ») à 6 (« très heureux »). À la fin de chacune des 30 séances d’entraînement, chaque enfant choisissait l’emoji qui reflétait le mieux ce qu’il avait ressenti pendant la séance et plaçait le bout de papier correspondant dans une boîte de collecte. Chaque bout de papier portait au dos un code de participant unique, permettant à l’équipe de recherche de relier les évaluations répétées d’un même participant au fil des différentes séances, tout en préservant la confidentialité des réponses vis-à-vis des pairs et des entraîneurs. Le score final a été calculé comme la moyenne des notes recueillies sur l’ensemble des 30 séances d’entraînement. Comme seuls les participants ayant suivi l’intégralité du protocole d’entraînement et de collecte de données ont été inclus dans les analyses finales, le score de chaque participant était fondé sur le même nombre de notes (c’est-à-dire que tous les participants inclus dans les analyses finales ont fourni une note pour chacune des 30 séances). Les études citées soutiennent l’utilisation d’approches d’évaluation par visages souriants et par emojis comme mesures appropriées pour que les enfants évaluent leurs réponses affectives [31,32]. Toutefois, cette application spécifique, répétée séance après séance, n’a pas été validée de manière indépendante comme mesure du plaisir propre au sport. Par conséquent, l’échelle a été utilisée dans la présente étude comme un bref indicateur écologique du plaisir perçu pendant la séance, plutôt que comme une mesure validée du plaisir propre au football.

2.8. Le test d’efficacité motrice (TEM)

Le test d’efficacité motrice (TEM) a été développé par le Comité national olympique italien comme une évaluation des capacités motrices des jeunes athlètes sur le terrain, sous forme de jeu [33]. Il consiste en un circuit structuré comprenant quatre stations et quatre tâches locomotrices différentes, chacune exigeant des habiletés motrices spécifiques. La performance est évaluée à la fois en fonction de la vitesse d’exécution de la tâche et de la précision de l’exécution du mouvement. Le test ne récompense pas exclusivement la performance la plus rapide, car les enfants qui terminent moins de stations avec une plus grande précision peuvent obtenir des scores comparables à ceux des participants plus rapides. Ainsi, le TEM fournit une mesure intégrée des aspects quantitatifs et qualitatifs de la performance motrice. Comme la tâche est réalisée contre le temps et exige un mouvement continu entre les différentes stations, elle peut être considérée comme une évaluation dynamique et écologiquement valide de l’efficacité motrice chez les enfants. Sa structure le rend adapté aux contextes de football des jeunes, où la coordination, le contrôle du mouvement, la vitesse et la précision sont des composantes importantes de la performance.

2.9. Analyse statistique

Des tests t pour échantillons appariés ou des tests de Wilcoxon sur les rangs signés ont été utilisés pour comparer les valeurs du pré-test et du post-test, selon la distribution de chaque variable, évaluée à l’aide du test de normalité de Shapiro to Wilk. Le d de Cohen a été calculé pour les tests t pour échantillons appariés. De plus, la corrélation rang-bisériale a été calculée pour le test de Wilcoxon sur les rangs signés. Il convient de noter que le d de Cohen (fondé sur des unités d’écart-type, non borné) et la corrélation rang-bisériale (allant de −1 à 1) reposent sur des métriques mathématiques différentes et ne sont pas directement comparables en magnitude. Les tailles d’effet ont été interprétées selon les lignes directrices conventionnelles de Cohen [34]. Le pourcentage de changement (Δ) a été calculé uniquement pour les variables présentant des différences pré-post significatives, à l’aide de la formule suivante : (valeur finale − valeur initiale)/(valeur initiale)*100.

Afin de contrôler l’erreur de type I sur les sept comparaisons pré-post, une correction de Bonferroni a été appliquée, établissant un seuil de signification ajusté de α = 0,007. Les coefficients de corrélation des rangs de Spearman ont été utilisés pour examiner les associations exploratoires entre le plaisir moyen sur les 30 séances d’entraînement et tous les indices de performance cognitive et motrice considérés dans l’étude. Pour chaque variable cognitive et motrice, le score entré dans l’analyse de corrélation a été calculé comme la moyenne des valeurs du pré-test et du post-test. Ces analyses étaient exploratoires et visaient à examiner les associations entre le plaisir perçu global et les niveaux de performance globaux, plutôt qu’à modéliser l’évolution individuelle du pré-test au post-test. Pour contextualiser ces analyses corrélationnelles, une analyse de sensibilité post-hoc a révélé qu’avec une taille d’échantillon de n = 56, α = 0,05, une puissance statistique de 0,80 et une hypothèse bilatérale, l’étude avait la puissance nécessaire pour détecter des tailles d’effet minimales de |r| ≥ 0,365. Par conséquent, les coefficients de corrélation observés inférieurs à ce seuil se situent dans une plage que l’étude n’avait pas formellement la puissance de détecter.

Compte tenu de la nature exploratoire de ces analyses, les résultats ont été interprétés avec prudence, en tenant compte à la fois de l’ampleur et de la signification statistique des coefficients de corrélation. La présence de valeurs aberrantes a été vérifiée à l’aide de la méthode de l’écart interquartile afin d’éviter des influences inhabituelles sur les analyses de corrélation. Aucune valeur aberrante n’a été supprimée, car leur exclusion ne modifiait pas les résultats des corrélations. En outre, pour vérifier la robustesse des résultats face à d’éventuels facteurs de confusion liés au sexe, une analyse de sensibilité a été réalisée en relançant les tests statistiques principaux sur le sous-échantillon masculin uniquement. Les données ont été analysées à l’aide de SPSS v.29.0.1.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA).

3. Résultats

Les statistiques descriptives (exprimées sous forme de moyenne ± écart-type ou de médiane [écart interquartile]) des variables prises en compte pour la comparaison pré, post sont résumées dans le tableau 1.

Le test t pour échantillons appariés a montré une différence pré, post significative du score TEM (t55 = 3,15 ; p = 0,003 ; Δ = −19,4 % ; d de Cohen = 0,42 [IC95 : 0,15, 0,69]). Le test de Wilcoxon pour échantillons appariés a montré une différence pré, post significative du FlankTime (W = 1345, p < 0,001 ; Δ = −8,1 % ; corrélation rang-bisériale = 0,68 [IC95 : 0,51, 0,81] ; figure 2). StopAcc (W = 386, p = 0,038 ; Δ = 3,3 % ; corrélation rang-bisériale = −0,34 [IC95 : −0,57, −0,05]) et FlankAcc (W = 323, p = 0,015 ; Δ = 0,0 %, avec 10 paires ex æquo, ce qui suggère une différence dans la distribution de la queue, figure 3) ont montré des différences pré, post nominales. Toutefois, après application de la correction de Bonferroni pour les sept comparaisons pré, post, seuls TEM et FlankTime sont restés statistiquement significatifs au seuil ajusté de α = 0,007.

Les analyses de corrélation des rangs de Spearman n’ont pas montré d’associations significatives entre le plaisir et l’un quelconque des indices de performance cognitive ou motrice considérés. Le tableau 2 résume les coefficients de corrélation et les p-valeurs.

Le score de plaisir de chaque participant a été calculé comme la moyenne des 30 évaluations recueillies au cours des séances d’entraînement. Les statistiques descriptives indiquaient un plaisir global perçu élevé, avec un score médian de 5,26 (IQR = 0,79), ce qui suggère que les scores de plaisir étaient regroupés vers le haut de l’échelle. Le tableau 3 présente les résultats obtenus pour les variables non significatives.

L’analyse de sensibilité excluant les quatre participantes a produit un ensemble de résultats cohérent avec l’analyse principale, toutes les mesures cognitives restantes et les corrélations avec le plaisir conservant leurs résultats précédents (les sorties statistiques détaillées sont fournies dans les matériels supplémentaires). Plus précisément, l’amélioration pré, post du FlankTime est restée statistiquement significative après la correction de Bonferroni, tandis que la variation du TEM n’a pas atteint le seuil de signification ajusté (p = 0,012 ; α ajusté = 0,007).

4. Discussion

Notre étude a examiné les changements pré, post de variables cognitives sélectionnées sur une période d’observation de 15 semaines chez de jeunes joueurs de football et a évalué si le plaisir qu’ils ont ressenti pendant les séances d’entraînement était associé à leurs performances cognitives. Les résultats ont montré des différences pré, post significatives pour le TEM et le FlankTime, ce qui indique des changements de ces variables au cours de la période d’observation. En revanche, le résultat concernant le FlankAcc doit être interprété avec prudence, car il n’était que nominalement significatif et n’a pas résisté à la correction pour comparaisons multiples. Ces résultats suggèrent que, dans l’échantillon analysé, certains indices cognitifs ont changé au cours de la période d’observation de 15 semaines, mais que ces changements ne semblent pas être directement associés au niveau de plaisir perçu pendant les séances d’entraînement. Cette question est particulièrement pertinente car les scores de plaisir présentaient des signes d’une étendue restreinte ou d’un effet plafond, avec des scores regroupés vers le haut de l’échelle. Par conséquent, cette variabilité limitée a pu réduire la capacité à détecter des associations significatives entre le plaisir et les indices de performance cognitive et motrice examinés.

4.1. Changements de performance cognitive et motrice

Il est important de souligner que ces différences entre les phases pré-test et post-test ne doivent pas être interprétées comme la preuve que l'entraînement de football a conduit à une amélioration cognitive. Étant donné que l'étude n'incluait pas de groupe contrôle ni d'assignation aléatoire, les changements observés pourraient également refléter la maturation développementale, des effets saisonniers, une régression vers la moyenne, une exposition répétée au protocole d'évaluation, une familiarité avec les tâches cognitives réalisées sur tablettes, une plus grande familiarité avec l'environnement d'évaluation, des effets non spécifiques de la pratique sportive régulière, ou d'autres facteurs non contrôlés. Dans une perspective exploratoire, ces différences pré-post peuvent être considérées en relation avec les exigences cognitives du football, un sport à habiletés ouvertes dans lequel les jeunes athlètes doivent continuellement s'adapter à des stimuli dynamiques, sélectionner les informations pertinentes, inhiber les réponses non fonctionnelles et prendre des décisions rapides dans des conditions d'incertitude. Ces exigences impliquent des processus exécutifs tels que l'attention sélective, la vitesse de traitement et le contrôle inhibiteur [35]. Il est important de souligner que le changement observé pour FlankTime concerne une tâche impliquant la sélection de stimuli et le contrôle de l'interférence. Par conséquent, le présent plan d'étude ne permet pas d'attribuer ce changement à des exigences cognitives spécifiques au football. En particulier, la maturation développementale et les effets de test-retest ou de pratique ne peuvent être séparés des changements potentiellement liés à une participation régulière au football. De plus, l'utilisation de seulement deux points d'évaluation empêche en outre d'examiner la trajectoire temporelle de ces changements ou tout éventuel schéma dose-réponse. Des études antérieures ont montré que les jeunes joueurs de football ayant des niveaux d'expérience ou de compétence plus élevés peuvent obtenir de meilleures performances dans des tâches impliquant les fonctions exécutives, l'attention et le contrôle inhibiteur [10,11,12,13]. Cependant, ces interprétations restent préliminaires car le plan de la présente étude ne permet pas d'attribuer causalement les changements observés à l'entraînement de football. Le résultat pour FlankAcc exige une prudence particulière et ne doit pas être interprété comme la preuve d'une amélioration générale de la précision. Bien que la différence pré-post ait été nominalement significative, elle n'a pas survécu à la correction de Bonferroni pour comparaisons multiples. De plus, le changement médian était nul, ce qui suggère que la différence statistiquement détectée ne reflète pas un déplacement central clair de la performance. Le résultat reflète plutôt probablement des changements dans la distribution des scores, particulièrement dans les queues, ou des réponses hétérogènes parmi les participants. Ce schéma peut également être compatible avec une variabilité restreinte ou des effets plafond, qui sont courants dans les mesures basées sur la précision lorsque la performance est déjà élevée. Par conséquent, FlankAcc doit être décrit comme montrant un changement distributionnel nominal, non corrigé, plutôt qu'une amélioration fiable de la précision attentionnelle. En revanche, FlankTime semble fournir un indice plus interprétable et plus sensible du changement d'efficacité attentionnelle dans le présent échantillon. En ce qui concerne l'analyse de sensibilité conduite sur le sous-échantillon masculin, le tableau global était assez cohérent avec l'analyse de l'échantillon entier. FlankTime est resté statistiquement significatif après correction de Bonferroni ( < 0,001 ; α corrigé = 0,007), tandis que TEM a conservé un schéma de changement similaire mais ne satisfaisait plus le seuil de signification ajusté ( = 0,012). FlankAcc ( = 0,034) et StopAcc ( = 0,026) ont montré des différences nominales, non corrigées, entre les phases pré et post, tandis que StopTime ( = 0,206), VisualTime ( = 0,431) et VisualAcc ( = 0,843) n'ont montré aucune différence significative. Par conséquent, parmi les comparaisons, seul FlankTime a passé la correction de Bonferroni dans le sous-échantillon masculin. Étant donné le très petit nombre de participantes féminines et la réduction résultante de la taille de l'échantillon, ces résultats doivent être interprétés avec prudence et ne permettent pas de conclusions significatives concernant les différences liées au sexe.

4.2. Plaisir et performance cognitive et motrice

Conformément à notre objectif exploratoire, les analyses de corrélation n'ont révélé aucune association statistiquement significative entre le plaisir et les indices de performance cognitive ou motrice examinés (rho = 0,037 à 0,197). Cependant, ce résultat doit être interprété strictement dans les limites de la puissance statistique de l'étude. Avec une taille d'échantillon de n = 56, l'étude avait la puissance de détecter uniquement des associations modérées à fortes (|r| ≥ 0,365). Par conséquent, ces résultats indiquent une absence d'association modérée à forte statistiquement détectable avec la puissance disponible, plutôt qu'une absence structurellement établie de toute relation.

La notion de plaisir est considérée comme une variable importante dans le sport des jeunes, notamment parce qu'elle soutient la motivation, la participation et la continuité dans l'AP [15,16]. Chez les jeunes footballeurs, le plaisir lié à l'activité a également été associé à l'engagement sportif et à la qualité de l'expérience motivationnelle [24]. Toutefois, les présents résultats suggèrent que le plaisir perçu pendant l'entraînement n'est pas nécessairement associé à la performance aux tâches cognitives examinées. L'absence d'associations significatives doit également être interprétée à la lumière de différences individuelles potentielles en termes d'intensité de l'exercice, de fatigue et d'exigences de l'entraînement. Cela ne diminue pas la valeur du plaisir dans le sport des jeunes. Cela suggère plutôt que le plaisir peut être plus étroitement lié à la qualité subjective de l'expérience sportive, à la persévérance dans la pratique et à l'engagement global, tandis que sa relation avec des mesures spécifiques de la performance exécutive peut dépendre de facteurs non mesurés tels que l'intensité de l'exercice, la charge cumulée et la fatigue. Cette interprétation est cohérente avec la nature large et subjective du plaisir, qui peut inclure la satisfaction, l'engagement, le sentiment de compétence, les relations avec les coéquipiers, la relation avec l'entraîneur, la satisfaction à l'égard de sa propre performance et le sens attribué à la séance. Cette complexité fait du plaisir un construit écologiquement riche, mais aussi difficile à relier de manière linéaire à des mesures cognitives individuelles. L'absence d'associations significatives peut aussi être en partie liée à l'approche de mesure. Le fait de moyenner une brève évaluation à base d'émojis sur l'ensemble des séances peut avoir réduit la variabilité intra-sujet et peut ne pas avoir saisi des composantes distinctes du plaisir, telles que le plaisir affectif, la compétence perçue, l'interaction sociale ou l'engagement dans la tâche.

Par exemple, des enfants peuvent rapporter le même niveau de plaisir pour des raisons différentes. L'un peut ressentir cela parce qu'il estime avoir bien joué, un autre parce qu'il s'est amusé avec le groupe, et un autre encore parce qu'il a trouvé l'entraînement moins fatigant ou plus gratifiant. Ces composantes peuvent avoir des relations différentes avec l'attention, les temps de réaction et le contrôle inhibiteur. Cela est cohérent avec la littérature montrant que les effets de l'affect positif sur le contrôle cognitif ne sont pas simples. L'affect positif peut élargir le champ de l'attention et favoriser la flexibilité cognitive, mais il peut aussi augmenter la distractibilité lorsque la tâche exige une sélection attentive des stimuli [18,19]. D'autres études ont suggéré que l'effet des états positifs dépend de l'intensité motivationnelle : les états positifs orientés vers l'approche peuvent favoriser une focalisation plus étroite, tandis que ceux qui sont moins orientés vers un but peuvent élargir le champ de l'attention [20,21,22]. Dans cette étude, toutefois, le plaisir a été évalué à la fin des séances d'entraînement plutôt que pendant les tests cognitifs. Par conséquent, il est plausible qu'il reflète la qualité globale de l'expérience sportive plutôt que l'état attentionnel actif pendant l'évaluation cognitive.

4.3. Implications pratiques

D'un point de vue pratique, ces résultats exigent une interprétation équilibrée. Le football des jeunes peut offrir un environnement riche en stimuli cognitifs, en particulier lorsque les séances comprennent des situations dynamiques, des tâches de prise de décision, des jeux à thème et des activités exigeant une attention sélective et un contrôle de l'action. Toutefois, le plaisir tiré de l'activité ne doit pas être considéré comme un indicateur direct de changements dans la performance cognitive, et bien qu'il reste essentiel pour soutenir la motivation, l'adhésion et la qualité de l'expérience sportive, il ne peut pas être utilisé à lui seul comme indicateur de la performance attentionnelle ou inhibitrice. Dans cette perspective, les entraîneurs et les professionnels devraient considérer le plaisir et la performance cognitive comme des dimensions distinctes, bien que potentiellement liées, de l'expérience sportive des jeunes. Maintenir un environnement d'entraînement agréable reste important en soi, en particulier pour favoriser l'engagement et la poursuite de la participation, plutôt parce qu'un plus grand plaisir correspond nécessairement à une meilleure performance. Par conséquent, l'évaluation des programmes d'entraînement des jeunes pourrait bénéficier de la prise en compte de l'expérience subjective aux côtés des mesures de performance cognitive et motrice, plutôt que comme un substitut à celles-ci.

5. Limites de l'étude

Cette étude présente plusieurs limites. Premièrement, l’absence de groupe témoin ou de comparaison limite substantiellement sa validité interne et empêche une interprétation causale des changements avant-après. Ces changements pourraient refléter l’entraînement de football, mais ils pourraient aussi refléter la maturation cognitive et motrice liée à l’âge, ce qui est particulièrement pertinent dans la tranche d’âge de 9 à 11 ans, des effets saisonniers, une régression vers la moyenne, une exposition répétée au protocole de test, une familiarité accrue avec les activités sur tablette, une familiarité accrue avec l’environnement de test, des effets non spécifiques de la pratique sportive régulière, ou d’autres facteurs non contrôlés. Deuxièmement, l’échantillon était majoritairement masculin, avec seulement quatre joueuses incluses, ce qui limite la généralisation aux jeunes joueuses de football et empêche un examen significatif des différences liées au sexe. Troisièmement, l’intensité de l’entraînement et la charge d’entraînement accumulée n’ont pas été suivies directement. Bien que les séances aient suivi une structure comparable, les exigences internes et externes ont pu varier entre les joueurs et d’une séance à l’autre, influençant à la fois le plaisir et la performance cognitive par la fatigue, l’effort perçu, l’engagement technique ou les exigences attentionnelles. Les études futures devraient inclure l’échelle RPE de séance, la monitorage de la fréquence cardiaque, le suivi GPS, l’accélérométrie ou d’autres indicateurs de charge d’exercice. Quatrièmement, les scores de plaisir étaient regroupés vers le haut de l’échelle, ce qui a entraîné une variabilité interindividuelle restreinte. Cela peut avoir réduit la capacité à détecter (ou la puissance statistique pour détecter) des associations avec les résultats cognitifs et moteurs. Cette limite est particulièrement pertinente pour l’interprétation des analyses corrélationnelles. Enfin, des variables psychologiques et contextuelles potentiellement pertinentes (notamment l’anxiété, le stress, la qualité du sommeil, le niveau de compétence technique, la compétence perçue, le climat motivationnel, la maturité biologique et l’aveuglement des évaluateurs) n’ont pas été pleinement prises en compte. Les études futures devraient inclure des groupes de comparaison, une surveillance de la charge de travail, des mesures psychologiques plus détaillées et des plans longitudinaux ou expérimentaux pour clarifier la relation entre la pratique du football, le plaisir et les fonctions exécutives.

6. Conclusions

En conclusion, cette étude exploratoire a montré des changements préliminaires avant-après dans certaines variables cognitives et motrices sur une période d’observation de 15 semaines, mais n’a pas révélé d’associations significatives entre le plaisir et la performance cognitive, bien que la variabilité restreinte des scores de plaisir limite l’interprétation de ces résultats corrélationnels. Compte tenu de l’absence de groupe témoin ou de comparaison, ces changements ne doivent pas être interprétés comme la preuve que l’entraînement de football a produit des améliorations des fonctions exécutives. Leur relation apparaît complexe et nécessite des modèles interprétatifs capables d’intégrer des facteurs cognitifs, motivationnels, émotionnels et contextuels.

Angilletta et al., Children, 2026, doi:10.3390/children13091204. Publié sous CC BY 4.0 : https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.