Decision making processes in conflicting environments: Behavioral, computational and electrophysiological approaches
Mécanismes de prise de décision dans des environnements conflictuels: Approches comportementales,computationnelles et électrophysiologiques
Résumé
A perceptual decision is a deliberative process that aims to choose a categorical proposition or course of action from a set of alternatives on the basis of available sensory information Since the late '60s, perceptual decision-making has been modeled by sequential sampling mechanisms (e.g., drift diffusion model, ballistic accumulator , etc.). According to these models, sensory information is accumulated to some threshold level, from where the decision terminates in a choice and the response is executed. The recent discovery of neural correlates of these functional models in the
non-human primate brain has reinforced their validity. Neurophysiological studies of sensory evidence accumulation in humans are relatively scarce. Moreover, perceptual decision-making research has focused on simple and feebly ecological tasks contexts. Such tendency has recently been reversed by the release of new sequential sampling models able to capture behavioral performance in tasks representative of everyday life experiences, requiring filtering of
irrelevant information. The present work tests this new generation of models through behavioral (experiment 1) and electrophysiological studies (experiments 2 and 3) in humans. The first experiment aimed to determine whether chronometric laws traditionally observed in simple choice tasks remain valid in more ecological experimental contexts, and whether new formal decision-making models predict these laws. The second experiment used covert electromyographic response activation to test latent assumptions of the models at the single trial level. The last experiment extended this methodology with a current source density analysis of electroencephalographic
signals over the motor cortices. The three studies validate general assumptions of new formal decision-making models. However, they demonstrate some architectural problems, particularly on the links between evidence accumulation and sensorimotor control. We propose some theoretical and computational extensions able to explain our empirical findings. This work thus contributes to a nascent field, model-based cognitive neuroscience, defined by a reciprocal relationship between cognitive neuroscience and behavioral mathematical modeling.
La prise de décision perceptive est un processus délibératif consistant à choisir une proposition catégorielle ou un plan d’action parmi plusieurs alternatives sur la base d’information sensorielle. Elle a été modélisée à partir de la fin des années 60 par des mécanismes d’échantillonnage séquentiel (e.g., modèle de diffusion, accumulateur balistique, etc.). Selon ces modèles, l’information sensorielle est accumulée au cours du temps jusqu’à un seuil décisionnel, à partir duquel une réponse motrice est exécutée. La découverte récente de corrélats neuronaux de ces modèles fonctionnels chez le primate non humain a considérablement renforcé leur validité. Les mécanismes neurophysiologiques d’accumulation d’information sensorielle ont été peu étudiés chez l’homme. De plus, le champ de recherche sur la prise de décision perceptive s’est largement focalisé sur des contextes expérimentaux simples et peu écologiques. Cette tendance s’est récemment inversée avec l’apparition de nouveaux modèles à échantillonnage séquentiel capturant la performance comportementale dans des tâches représentatives d’expériences de vie quotidienne, nécessitant un filtrage de l’information non pertinente. Ce travail de thèse propose un test empirique de cette nouvelle génération de modèles à partir d’études comportementales (expérience 1) et électrophysiologiques (expériences 2 et 3) chez l’homme. La première expérience visait à déterminer si les lois chronométriques traditionnellement observées dans des tâches de choix simples restent valides dans des contextes expérimentaux plus écologiques, et si les nouveaux modèles de prise de décision peuvent expliquer ces lois. La deuxième expérience testait la dynamique d’accumulation d’information prédite par les modèles grâce à l’analyse d’activations électromyographiques infraliminaires (i.e., trop faibles pour générer une réponse mécanique). La dernière expérience étendait cette méthodologie par une analyse en densité de courant de signaux électroencéphalographiques en regard des cortex moteurs. Si ces trois études valident les hypothèses générales des nouveaux modèles de décision, elles démontrent certains problèmes architecturaux, notamment sur les liens entre accumulation d’évidence et contrôle sensori-moteur. Nous proposons une série d’extensions théoriques et computationnelles permettant d’expliquer nos observations empiriques. Ces travaux participent ainsi à la réconciliation de deux disciplines ayant longtemps évolué en parallèle : les neurosciences cognitives et la psychologie mathématique.