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Discussion et perspectives 160effet les difficultés liées à l’intégration numérique sur les effets aléatoires du modèleà effets alétaoires partagés et les difficultés liées à la multimodalité possible d’unmodèle à classes latentes.Le rejet de l’hypothèse d’indépendance conditionnelle dans notre application surle vieillissement cognitif pourrait aussi s’expliquer par la nature statique du modèle.En effet, dans un modèle conjoint à classes latentes, les classes sont fixées au coursdu temps. Or plusieurs études ont montré que les sujets en phase pré-diagnostiquede démence “décrochaient” de l’évolution cognitive normale plusieurs années avantle diagnostic de démence (Jacqmin-Gadda et al., 2006 ; Hall et al., 2000). Suivant cesrésultats, tous les sujets devraient appartenir initialement à la même classe latente,c’est à dire la classe représentant le vieillissement normal, et les sujets en phase prédiagnostiquede démence devraient changer de classe latente au cours du temps, pourpasser dans la classe associée à un vieillissement pathologique. Le modèle conjointà classes latentes que nous avons développés ne permet pas de prendre en comptede tels changements de classes au cours du temps. Néanmoins, lorsque l’on étudiel’évolution cognitive sur une période courte (12 ans par exemple dans l’application duchapitre IV), un faible nombre de classes fixes peut suffire à décrire cette évolutionau cours du temps. Par contre, lorsqu’on étudie l’évolution sur 30 ou 40 ans enfonction de l’âge, il est plus difficile de prendre en compte l’aspect dynamique avecun petit nombre de classes fixes.Les changements de classes au cours du temps peuvent être modélisés par unprocessus latent discret à faibles nombres d’états. Un tel modèle rentrerait dansle cadre des modèles à états cachés avec la contrainte supplémentaire d’assurer lacontinuité de l’évolution cognitive lors de la transition entre deux états.