CE37 - Neurosciences intégratives et cognitives

Contrôle motivationnel de la prise de décision – MCDM

Le contrôle motivationnel de la décision

Pourquoi hésitons-nous à prendre une décision? Certaines décisions sont implicites et automatiques, alors que d'autres requièrent une délibération explicite et impliquant un effort mental important. De fait, la plupart de nos décisions se situent quelque part entre ces deux extrêmes, et reposent sur une quantité variable d'effort mental. Typiquement, la délibération repose sur les «ressources exécutives«, comme l'attention et la mémoire de travail, qui sont nécessaires pour traiter les informations pertinentes pour la décision.

Enjeux et objectifs

Notre hypothèse de travail suggère que les ressources exécutives sont déployées de manière continue et progressive, jusqu'à ce que la performance attendue (c'est-à-dire la confiance) atteigne un seuil qui maximise la valeur attendue du contrôle (EVC). De plus, ce seuil doit tenir compte de la difficulté de la décision (qui induit une demande d'investissement des ressources), de l'importance de la décision (qui augmente avec la récompense en jeu), et du coût de l'effort mental (qui augmente avec la quantité de ressources investies). Cela peut-être formalisa à l'aide d'un modèle computationnel, qui prédit de manière quantitative les caractéristiques de la décision (choix, temps de délibération, confiance et sensation d'effort). L'avantage de ce genre de modèle est qu'il est possible de prédire les conséquences comportementales de l'altération des mécanismes sous-jacents. Par ailleurs, si nous identifions l'architecture cérébrale qui permet d'implémenter ce type de mécanismes de manière neurophysiologiquement réaliste, le modèle neuro-computationnel permet aussi de prédire l'impact comportemental de lésions anatomiques et/ou d'altérations neurochimiques du système. Il devient alors possible de comprendre la nature des altérations sous-jacentes aux différentes pathologies neurologiques et psychiatriques associées à certaines dérégulations de l'investissement d'effort mental. Ce sont les objectifs de ce projet de recherche, que nous abordons avec une combinaison unique de modélisation computationnelle, de manipulations causales chez l'animal, et d'inestigations comportementales et physiologiques effectuées chez des patients et des volontaires sains (humains).

Nous avons développé le modèle computationnel nous permettant de prédire comment l'effort devrait être investi, étant donné l'importance et la difficulté de la décision. un paradigme comportemental spécifique pour mesurer la performance, la confiance et l'effort mental en réponse à différentes conditions de difficulté et de récompense. Cela nous permet de tester les prédictions comportementales du modèle computationnel (WP1), chez l'Homme comme chez la souris. Chez la souris (WP2), nous avons aussi effectué des manipulations chémogénétiques de l'activité neurale du cortex cingulaire antérieur (ACC), qui se trouve être notre région cérébrale cible pour effectuer le contrôle motivationnel de l'investissmeent d'effor tmental dans la décision.

Nous avons confirmé que la performance, la confiance et l'investissement d'effort mental varient avec la difficulté et la récompense comme attendu d'après le modèle. L'impact comportemental des lésions réversibles de l'ACC (induites par les manipulations chémogénétiques chez la souris) n'est pas encore consolidé.

Nous avons commencé à développer les modèles neuro-computationnels décrivant comment l'ACC pourrait opérer le contrôle motivationnel de la décision. Ces modèles prennent la forme de réseaux de neurones artificiels «profonds«, dont l'architecture est compatible avec les connaissances actuelles sur l'ACC. Cela dit, nous n'avons pas encore répondu à la question de savoir (1) si et (2) comment l'ACC opère le contrôle motivationnel de la décision. L'analyse complète des données comportementales avec et sans lésion chémogénétique de l'ACC nous permettra de répondre à la première question. Et nous ne pourrons répondre à la deuxième question que lorsque nous aurons terminé la modélisation neuro-computationnelle, et acquis/analysé l'activité électrophysiologiques de l'ACC pendant la décision. De plus, il nous reste à identifier la nature de l'altération de l'investissement d'effort (et de ses corrélats neuraux) chez les patients déprimés. Cela constitue l'un des objectifs principaux de la deuxième moitié du projet.

1 papier publié et 3 résumés de conférences.

Pourquoi prenons-nous certaines décisions sans y réfléchir, alors que nous pesons le pour et le contre dans d’autres circonstances ? Les décisions délibérées engagent des « ressources exécutives », telles que l’attention sélective ou la mémoire de travail, pour traiter l’information pertinente pour le contrôle du comportement. Ce projet vise à comprendre comment le cerveau alloue les ressources exécutives lors de la prise de décision. C’est important parce que certaines altérations de ce mécanisme pourraient expliquer certaines dimensions symptomatiques des pathologies (neuro-)psychiatriques les plus courantes. La nouveauté de notre approche tient dans la combinaison unique (i) de manipulations causales chez le rongeur, (ii) d’investigations comportementales/électrophysiologiques sur des sujets humains sains et malades et (iii) de modélisation neuro-computationnelle, laquelle permet de faire le pont entre les mécanismes neurobiologiques et les processus cognitifs et comportementaux.

Coordination du projet

Jean Daunizeau (INSTITUT DU CERVEAU MOELLE EPINIERE)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

ICM INSTITUT DU CERVEAU MOELLE EPINIERE
ICM INSTITUT DU CERVEAU MOELLE EPINIERE

Aide de l'ANR 434 779 euros
Début et durée du projet scientifique : mars 2021 - 48 Mois

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