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Apprentissage et contrôle cognitif : une théorie computationnelle de la fonction exécutive préfontale humaine

Year: 2010
Type: dissertation
Abstract: Le contrôle cognitif (CC) est la capacité à réagir à des stimuli en fonction du contexte présent, d indices passés, de nos buts internes. Le CC et l apprentissage entretiennent des liens profonds et réciproques : si le CC requiert que nous ayons appris un répertoire de comportements et leur valeur dans différentes conditions, l apprentissage de ce répertoire nécessite du CC, pour différentes décisions de haut niveau. Le CC et l apprentissage sont donc indissociablement liés dans la flexibilité qui caractérise la fonction exécutive préfrontale humaine. Cependant, ce lien est actuellement mal compris et peu de travaux de psychologie cognitive ou de modélisation intègrent ces deux aspects et tentent de rendre compte de leur interaction. Nous proposons une théorie mathématique reposant sur l apprentissage par renforcement et l inférence bayésienne, qui intègre l apprentissage de répertoires de comportements (task-sets) dans un milieu incertain et le CC avec ou sans information contextuelle. Cette théorie permet de faire des prédictions spécifiques que nous avons validées par deux expériences comportementales, au détriment d autres modèles existants. Elle rend compte des différences qualitatives de stratégies observées. Notre théorie caractérise de façon intrinsèque les notions essentielles de comportement par défaut, de switch et d exploration, et fait émerger naturellement un contrôle du compromis exploitation exploration. Les résultats empiriques valident les prédictions et confirment les hypothèses du modèle. Il pourra être utilisé pour étudier en IRMf les rôles fonctionnels de régions du cortex préfrontal, des ganglions de la base, et de la dopamine et la noradrénaline.
Author: Anne Collins
Language: French
Open Access status: green
OpenAlex ID: W432208968
Cites: 191
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