Les économistes utilisent la théorie des jeux pour étudier la prise de décision depuis les années 1950. Plus récemment, le domaine interdisciplinaire de la neuroéconomie a gagné en popularité alors que les scientifiques tentent de comprendre comment les décisions économiques sont prises dans le cerveau.
Des chercheurs dirigés par le professeur Masayuki Matsumoto et le professeur assistant Hiroshi Yamada de l’Université de Tsukuba au Japon ont étudié les populations de neurones à travers le réseau de récompense du cerveau de singe pour savoir où et quand la valeur attendue est calculée.
L’équipe a formé des singes à effectuer une tâche de loterie pour une récompense. Les singes ont vu deux graphiques à secteurs sur un écran d’ordinateur. Les couleurs des graphiques indiquaient aux singes la taille de la récompense et la probabilité de l’obtenir. Mathématiquement, la valeur attendue est la taille de la récompense multipliée par la chance de l’obtenir.
Ainsi, une grande récompense hautement probable créerait une valeur attendue élevée et une petite récompense avec une faible probabilité créerait une valeur attendue faible. Les singes ont systématiquement choisi le diagramme à secteurs qui représentait la valeur attendue la plus élevée, et les modèles comportementaux ont montré que leurs décisions étaient en effet basées sur cette valeur intégrée, pas simplement sur la probabilité ou la taille de la récompense.
Le cerveau possède un réseau de régions connectées qui ont toutes des fonctions liées au traitement des récompenses. Les chercheurs ont enregistré l’activité cérébrale de quatre régions impliquées dans la prise de décision: le cOFC, le mOFC, le VS et le DS.
Ils ont analysé l’activité cérébrale lorsque les singes ont simplement vu un diagramme à secteurs mais n’ont pas eu à faire de choix. Cela a permis aux chercheurs d’identifier les régions du cerveau impliquées dans le calcul de la valeur attendue, et non celles impliquées dans les choix. Ils ont constaté que les quatre régions contenaient des neurones qui répondaient à certaines parties du calcul.
Néanmoins, l’analyse de l’espace d’états a montré qu’en tant que population, seuls le cOFC et le VS représentaient de manière stable la valeur attendue calculée. De plus, ces deux régions représentaient également de manière stable le risque-rendement.
Bien que le cOFC et le VS aient tous deux intégré la taille et la probabilité des récompenses, l’équipe a remarqué que les cellules cérébrales de ces régions ne se comportaient pas de la même manière au fil du temps. L’analyse a montré que les signaux de valeur attendue dans le cOFC se développaient rapidement, tandis que ceux du VS se développaient progressivement à chaque fois que le singe voyait l’un des camemberts.
Constatation que seule la valeur attendue du signal cOFC et VS différait des études précédentes.
Notre utilisation de l’analyse de l’espace d’états comme moyen de caractériser la dynamique des populations neuronales était la clé. Grâce à cette méthode, nous avons pu voir des différences de stabilité et d’évolution temporelle du signal. »
Masayuki Matsumoto, professeur, Université de Tsukuba
La source:
Référence du journal:
Yamada, H., et al. (2021) Dynamique de la population neurale sous-jacente au calcul de la valeur attendue. Le Journal of Neuroscience. doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1987-20.2020.
