Etre agent dans un monde incertain: une approche neuro-computationnelle – BE-AGENT

Les sujets adultes sains ont généralement le sentiment de contrôler leurs actions et les conséquences de ces actions dans le monde – un sentiment qu’on appelle traditionnellement « sentiment d’agentivité ». Jusque là, les recherches sur le sentiment d’agentivité ont principalement été conduites dans le champ du contrôle sensorimoteur. Quoiqu’influente, la théorie sensorimotrice de l’agentivité est toutefois limitée dans sa portée explicative puisqu’elle n’a pas vocation à rendre compte des comportements qui ne dépendent pas directement de l’architecture du système sensorimoteur. Dans ce projet de recherche, je propose de pallier cette insuffisance en explorant le sentiment d’agentivité et ses corrélats neurocognitifs à un niveau plus élémentaire du fonctionnement cognitif.

A un niveau fondamental, le sentiment d’agentivité – le sentiment que je suis la cause d’un changement dans le monde extérieur – s’appuie nécessairement sur un modèle d’inférence causale, i.e., un modèle qui décrit la manière dont nos actions sont causalement reliées à leurs conséquences. En dépit d’avancées considérables dans la modélisation de l’inférence causale chez l’observateur humain, il reste encore à déterminer i) quel modèle décrit le mieux la capacité des individus à inférer leur pouvoir comme agents causaux, ii) quels sont les corrélats neuronaux de ce modèle causal, et iii) si des altérations sélectives de ce modèle peuvent rendre compte de troubles symptomatiques de l’expérience agentive.

Pour répondre à ces trois questions, je propose de développer un paradigme original inspiré du champ de la prise de décision en contexte d’incertitude. Ce paradigme modélise un environnement dynamique dans lequel les sujets doivent continuellement monitorer leur influence causal sur l’environnement de la tâche en prêtant attention à des informations multiples (relations statistiques, valeur, variabilité des conséquences de leurs actions). Outre la conception d’expériences comportementales adéquatement contrôlées, ce paradigme impliquera la conception de plusieurs modèles théoriques de choix, et permettra de traiter trois questions complémentaires : 1. Quel modèle causal rend le mieux compte du comportement des individus ? 2. Ce modèle est-il unique ou les individus ont-ils à leur disposition des modèles multiples? Et si c’est le cas, quels sont les facteurs qui arbitrent en faveur d’un modèle plutôt que d’un autre ?

Des modèles distincts devraient correspondre à des structures cérébrales dissociables, et cela devrait nous permettre de cartographier précisément l’architecture algorithmique de l’inférence causale dans le cerveau humain. Dans la seconde partie de ce projet, nous aurons donc recours à la neuro-imagerie fonctionnelle (IRMf) afin d’identifier quelles variables neurales corrèlent avec les variables de nos meilleurs modèles. Nous utiliserons l’IRMf afin de déterminer si les individus disposent en effet de modèles multiples, et si tel est le cas, nous chercherons plus avant à caractériser la nature de leur interaction (e.g., coopération ou compétition).

Enfin, nous souhaitons exploiter les corrélats neurocognitifs identifiés précédemment afin de mieux caractériser les altérations sélectives de l’expérience agentive dans la schizophrénie. Les troubles de l’agentivité peuvent prendre des formes variées dans la maladie – du syndrome d’influence à l’illusion de toute-puissance. Dans la troisième partie de ce projet, nous chercherons à déterminer si ces troubles hétérogènes peuvent être exprimés sous la forme de distorsions et/ou d’un usage sous-optimal des modèles causaux normalement utilisés par les sujets sains.

Le programme scientifique de ce projet est aligné sur ces trois questions complémentaires, et comprend trois axes principaux de recherche combinant des analyses model-based du comportement humain et des enregistrements non-invasifs de l’activité cérébrale en IRMf, chez des sujets sains et des participants psychiatriques.