Auto-Efficacité, Confiance, Effort, Difficulté, Motivation, Métacognition, Apprentissage, Adaptation, Bayésien, Computationnel

Comment la confiance subjective influence-t-elle les performances objectives? Notre motivation à agir repose sur les avantages attendus de la réalisation de nos objectifs. Cependant, la réalisation de ces objectifs nécessite souvent des efforts pénibles, induisant un conflit entre les bénéfices et les coûts de l'effort. Alors, comment décide-t-on si cela vaut la peine de dépenser des ressources? Notre hypothèse est que l'arbitrage coût-bénéfice dépend de l'auto-efficacité d'un individu, c'est-à-dire sa croyance, en ses chances d'atteindre un objectif. Celle-ci dépend de deux facteurs interdépendants: la quantité anticipée d'efforts requis et la difficulté perçue de la tâche. Cela déclenche deux forces opposées. D'une part, les tâches difficiles demandent plus d'effort pour atteindre un niveau de confiance satisfaisant. D'autre part, ce seuil de confiance est plus coûteux à atteindre lorsque la difficulté augmente. Le fait que l'investissement d'effort suive la demande d'effort ou non dépend donc de l'auto-efficacité. Il s'ensuit que l'apprentissage de l'auto-efficacité peut modifier la manière dont les individus régulent l'effort, un processus que nous appelons «l'adaptation métacognitive de l'effort». Malgré son importance dans la régulation de l'effort, peu de travaux ont été effectués pour caractériser formellement le rôle de l'apprentissage de l'auto-efficacité. Dans cette thèse, nous avons développé un modèle computationnel bayésien qui décrit la façon dont les gens mettent à jour leur auto-efficacité en fonction du feedback interne (confiance subjective) et/ou externe (performance objective) fourni après l'investissement d'un effort dans une tâche mentale. Pour valider ce modèle, nous avons développé un paradigme comportemental comprenant une tâche de mémoire dans laquelle les participants choisissaient le temps d'encodage (une approximation de l'effort mental) qu'ils étaient prêts à investir pour une récompense s'ils atteignaient un score cible. Nous avons constaté que les performances et la confiance des participants dépendaient à la fois du niveau d'effort choisi et de la difficulté de la tâche. Nous avons aussi constaté que le couplage entre leur auto-efficacité et la relation objective entre l'effort et la performance devenait plus véridique au fil du temps. Nous avons aussi validé les prédictions quantitatives de notre modèle: l'effort investi par les participants devenait plus (resp. moins) sensible à la difficulté à la suite d'un succès (resp. un échec), et le schéma inverse se produisait pour la sensibilité à la récompense. En outre, nous avons constaté que d'un essai à l'autre, les modifications d'investissement d'effort dépendaient du niveau général de confiance des participants. Nous avons pu prédire les différences interindividuelles de stratégies d'investissement d'effort à partir d'une combinaison de paramètres d'auto-efficacité et de sensibilité aux coûts estimés. Enfin, pour évaluer l'optimalité de la mise à jour de l'auto-efficacité, nous avons inclus dans notre modèle des paramètres libres qui capturent des distorsions de l'apprentissage bayésien idéal. Lorsqu'elle est ajustée aux investissements d'effort et aux évaluations de confiance individuels, ce modèle révèle un biais d'attribution spécifique dans l'adaptation métacognitive, selon lequel le succès est attribué à l'efficacité de l'effort, et l'échec à la difficulté. Ce biais est qualifié d'«auto-complaisant», car il protège la représentation favorable qu'un agent a sur ses propres compétences, en dépit des retours négatifs. Sur le plan computationnel, ce travail relie plusieurs domaines de recherche d'une manière cohérente et quantitative. Sur le plan empirique, il définit les propriétés de l'adaptation métacognitive et sa pertinence pour la régulation de l'effort. Dans l'ensemble, j'espère que ces contributions serviront de point de référence conceptuel pour poser et adresser de futures questions liées à l'adaptation métacognitive de l'effort.