Une approche neuro-computationnelle de la prise de décision et de sa régulation contextuelle

• Main Author: Domenech, Philippe
• Other Authors: Lyon 1
• Language: fr; en
• Published: 2011
• Subjects: Décision; IRM fonctionnelle; Diffusion; Bayesien; Information; Valeur subjective; Contexte; Decision-making; FMRI; Drift-diffusion model; Bayesian Inference; Information theory; Subjective Value; Contextual regulation; 573.8
• Online Access: http://www.theses.fr/2011LYO10177/document

Décider, c’est sélectionner une alternative parmi l’ensemble des options possibles en accord avec nos buts. Les décisions perceptuelles, correspondant à la sélection d’une action sur la base d’une perception, résultent de l’accumulation progressive d’information sensorielle jusqu’à un seuil de décision. Aux niveaux comportemental et cérébral, ce processus est bien capturé par les modèles de décision par échantillonnage séquentiel. L’étude neurobiologique des processus de décision, guidée par l’usage de modèles computationnels, a permis d’établir un lien clair entre cette accumulation d’information sensorielle et un réseau cortical incluant le sillon intra-pariétal et le cortex dorso-latéral préfrontal. L’architecture des réseaux biologiques impliqués dans la prise de décision, la nature des algorithmes qu’ils implémentent et surtout, l’étude des relations entre structure biologique et computation est au cœur des questionnements actuels en neurosciences cognitives et constitue le fil conducteur de cette thèse. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés aux mécanismes neuraux et computationnels permettant l’ajustement du processus de décision perceptuelle à son contexte. Nous avons montré que l’information a priori disponible pour prédire nos choix diminue la distance au seuil de décision, régulant ainsi dynamiquement la quantité d’information sensorielle nécessaire pour sélectionner une action. Pendant la prise de décision perceptuelle, le cortex cingulaire antérieur ajuste le seuil de décision proportionnellement à la quantité d’information prédictive disponible et le cortex dorso-latéral préfrontal implémente l’accumulation progressive d’information sensorielle. Dans un deuxième temps, nous avons abordé la question de l’unicité, au travers des domaines cognitifs, des mécanismes neuro-computationnels implémentant la prise de décision. Nous avons montré qu’un modèle de décision par échantillonnage séquentiel utilisant la valeur subjective espérée de chaque option prédisait avec précision le comportement de sujets lors de choix économiques risqués. Pendant la décision, la portion médiale du cortex orbito-frontal code la différence entre les valeurs subjectives des options considérées, exprimées sur une échelle de valeur commune. Ce signal orbito-frontal médian sert d’entrée à un processus de décision par échantillonnage séquentiel implémenté dans le cortex dorso-latéral préfrontal. Pris ensemble, nos travaux précisent les contours d’une architecture fonctionnelle de la prise de décision dans le cortex préfrontal humain en établissant une cartographie des modules computationnels qu’il implémente, mais aussi en caractérisant la façon dont l’intégration fonctionnelle de ces régions cérébrales permet l’émergence de la capacité à prendre des décisions === Decision-making is the selection of an alternative according to our inner goals. Perceptual decisions, the selection of an action based on our perceptions, are made when sensory evidence accumulated over time reaches a decision threshold. This cognitive process is well accounted for by sequential sampling models of decision-making. Moreover, the model-driven neurobiological study of the decision-making process has linked the accumulation of sensory information with a parieto-prefrontal cortical network. The architecture of these cortical networks, the algorithms implemented and the mapping of elementary computations onto biological structures are the questions at the core of this thesis. First, we investigated the neural mechanisms underlying the contextual modulation of the decision-making process. We showed that predictive information on the forthcoming stimuli decreased the distance to the decision threshold, adjusting dynamically the amount of sensory information required to commit to a choice. In our study, the anterior cingulate cortex modulated the decision threshold in proportion to the amount of predictive information and the dorso-lateral prefrontal cortex accumulated sensory information. Then, we addressed the question of the unicity across cognitive domains of the neuro-computational mechanisms of decision-making. We showed that a sequential sampling model of decision-making using subjective values as its inputs precisely predicted Human economic decision-making behavior. Moreover, we showed that the medial part of the orbito-frontal cortex coded the difference between the subjective values of the options under scrutiny on a common scale. This orbito-frontal decision-related value signal drove the sequential sampling decision-making process implemented in the dorso-lateral prefrontal cortex. Taken together, our work delineates a functional architecture of Human decision-making by mapping elementary computations onto the human prefrontal cortex and by characterizing how the functional integration between these brain regions subserves the ability to make choices