Neurosciences cognitives, Inference Bayesian, Apprentissage, Decoding, Troubles psychiatriques, Troubles obsessionnels compulsifs

Pour prendre des décisions adéquates dans des environnements incertains et en mutation, il est nécessaire d'apprendre les causes génératives de nos signaux sensoriels, mais aussi les résultats attendus de nos actions possibles. Afin de comprendre le processus décisionnel humain dans de tels environnements, les sciences cognitives ont généralement abordées ces problèmes séparément, en utilisant des paradigmes et des modèles du comportement très différents. De cela ont émergés deux domaines de recherche distincts et presque non communicants, à savoir la prise de décision perceptuelle et la prise de décision guidée par les récompenses. Bien que les études provenant de ces domaines aient souvent rapportés différents substrats neuronaux et bases computationnelles, elles rendent difficiles toute comparaison directe entre la prise de décision perceptuelle et la prise de décision guidée par les récompenses attendues de nos actions. Dans la première partie de mon travail, je soutiens que, malgré leurs différences en substance, les décisions perceptuelles et guidées par les résultats attendus de nos actions nécessitent à la fois un cadre théorique et empirique commun afin de comprendre comment l'interaction avec l'environnement influence l'apprentissage et le comportement, et que l'inférence bayésienne offre une telle possibilité. À cette fin, j'introduis un nouveau paradigme d'apprentissage en milieu volatile, dérivé du même processus normatif, et qui permet une comparaison rigoureuse des décisions basées sur les indices sensoriels et sur les résultats de nos actions, de manière parfaitement appariée. Cette approche a permis de révéler que les humains perçoivent le même environnement volatile comme étant plus stable lorsqu'ils apprennent de par interaction avec un environnement incertain, plutôt que par l'observation d'indices sensoriels. Les analyses multivariées résolues dans le temps des signaux magnétoencéphalographiques (MEG) ont révélé une voie neuronal commune pour le traitement des propriétés de stimulus indépendantes des croyances des participants, et ont mis en évidence la signature d'une stabilité accrue perçue de l'environnement dans l'interaction neuronale entre les croyances inférées et les informations entrantes. Une caractérisation plus poussée des signaux MEG au moyen d'une reconstruction de source a permis de localiser l'origine de ce signal dans le lobe temporal médial droit (MTL) et le cortex pariétal postérieur (PPC). L'influence d'une décision incertaine comme étant basée sur des sensoriels ou des résultats attendus d'une action sur le comportement humain et leurs signatures cérébrales m'a amenée à étudier dans la deuxième partie de mon travail la manière dont ces deux formes d'incertitude peuvent avoir une incidence sur les décisions dans le cas d'un trouble psychiatrique souvent décrit en tant que pathologie du doute et d'une perception accrue de l'incertitude: le trouble obsessionnel compulsif (TOC). Ce faisant, j'ai montré que les patients atteints de TOC prennent des decisions altérées quand celles ci sont basées sur les résultats attendus de leurs action, par rapport à des contrôles sains, caractérisées par une sensibilité diminuée aux informations disponibles. Les analyses multivariées des signaux MEG expliquent cette altération du comportement par un codage neuronal réduit des informations disponibles lorsque celles ci sont en conflit avec les croyances inférées basées sur les résultats attendus des actions, un effet provenant du cortex orbitofrontal latéral (LOFC) et des régions préfrontales environnantes. Ces conclusions incitent à reconsidérer le TOC en tant qu'un trouble du doute concernant spécifiquement les conséquences de ses propres actions.