Nous avons parlé d’UN gène de la réussite scolaire, ou DES gènes de la réussite scolaire. On voit ici la performance comme un résultat direct du patrimoine génétique, et il est courant de croire qu’une variation génétique est associée à un caractère spécifique. Dans cette optique, avoir beaucoup de variations génétiques associées positivement à un caractère avantageux permettrait à un individu d’être très résistant et performant. Mais en réalité il se pourrait qu’un allèle ne se comporte pas de la même façon lorsqu’il se trouve en la présence d’autre allèles. C’est là un sujet envenimé qui a déjà fait couler beaucoup d’encre : on parle du phénomène d’additivité.
L’hypothèse additive consiste à supposer qu’à un gène correspond spécifiquement un caractère, et que la possession de deux gènes entraînera l’expression de deux caractères différents, autrement dit, les gènes sont indépendants entre eux et n’ont aucune influence. Il est certain, dans un domaine où l’on s’intéresse au résultat direct du génotype, que cela facilite grandement les études ! En effet il suffit d’identifier les allèles pour avoir une représentation du phénotype grâce aux caractères associés à ces gènes. De l’autre côté, les partisans de la non-additivité affirment que le comportement de nombreux gènes ne peut se résumer à eux seuls, et que les gènes interagissent entre eux. En d’autres termes, 1 gène + 1 gène n’est pas simplement égal à 2 gènes ! Dans ces conditions, il devient très difficile de déterminer avec précision le rôle d’un gène, puisque celui-ci peut être influencé par tous les autres. Une étude simple ne suffit plus.
Dans le monde scientifique, l’additivité est source de problèmes. Par exemple, de nombreux articles ne prenant pas en compte la non-additivité de certains gènes ont été critiqués : en effet, celle-ci étant un aspect capital pour une étude sur le sujet, ne pas le prendre en compte dans le modèle statistique utilisé abouti à des résultats fortement contestables d’après de nombreux scientifiques : dans LISREL Modeling : Genetic and Environmental Influences on IQ Revisited (Chipuer et al., 1990), les auteurs insistent sur la nécéssité d’établir un modèle plus adapté en citant les travaux de Bouchard et McGue’s. Mais alors arrive une autre barrière technique :nous possédons des milliers de gènes, qui peuvent potentiellement tous interagir avec des milliers d’autres ! Nous ne connaissons pas toutes les interaction existantes, et nous ne disposons aujourd’hui pas de puissance de calcul suffisante pour tenir compte de toutes les interactions.
La solution proposée par certains est de considérer certains paramètres additifs et d’autres non additifs. Dans LISREL Modeling : Genetic and Environmental Influences on IQ Revisited (Chipuer et al., 1990), , les chercheurs Heather M. CHIPUER Michael J. ROVINE et Robert PLOMIN décrivent un modèle statistique prenant en compte les deux aspects, après qu’une de leur études a été critiquée par Fulker et Eysenck car elle partait de l’hypothèse d’additivité. Il s’agit donc d’un compromis, où seules les interactions connues et significatives sont prises en compte.
On comprend donc que l’additivité est un sujet de dispute récurrent dans le monde scientifique. De nombreux scientifiques reconnaissent que beaucoup de paramètres ne sont pas additifs, mais qu’il est également important d’identifier ceux qui le sont.