Validation expérimentale d'une modèle de théorie de l'information de l'effort cognitif

Experimental validation of an information theoretic model of cognitive effort

• Auteur / Autrice : Sze Ying Lam
• Direction : Alexandre Zénon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 24/03/2022
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Bordeaux)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Neurosciences Cognitives et Intégratives d’Aquitaine (Bordeaux)
• Jury : Président / Présidente : Aymar Goullet de Rugy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Alexandre Zénon, Aymar Goullet de Rugy, Roshan Cools, Frédéric Danion, Max Mulder, Victoria Kostina
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Roshan Cools, Frédéric Danion

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sciences -- Expériences

Prise de décision

Sciences cognitives

Information, Théorie de l', en biologie

Mots clés libres

Théorie de l'information

Effort cognitif

Décision

Information theory

Cognitive effort

Decision-Making

Résumé

La sensation d'effort, d'un point de vue évolutif, peut être comprise comme un mécanisme qui permet de signaler la dépense de ressources rares et qui rend possible leur allocation efficace. Il est essentiel de comprendre les processus décisionnels qui interviennent dans l'allocation de l'effort si l'on veut mieux comprendre le comportement humain. Un type d'effort observé chez les humains, est l'effort cognitif. Bien qu'il n'y ait toujours pas de consensus général sur la véritable nature des ressources que l'effort cognitif serait chargé de protéger, son aversivité et son implication dans la prise de décision sont largement reconnues. Le principe de moindre action, qui implique la minimisation de l'effort, fournit une explication rationnelle de comportements apparemment sous-optimaux. Néanmoins, il existe des obstacles majeurs à surmonter dans l'étude de l'effort cognitif, dont beaucoup sont liés aux complications et aux biais associés à la mesure des expériences subjectives. En réponse à ces limitations, certains travaux récents se sont plutôt concentrés sur l'influence que ces expériences subjectives ont sur les choix d'engagement observables. Une approche neuroéconomique a notamment été utilisée pour établir des fonctions de préférence qui expriment les coûts de l'effort cognitif et les récompenses de la tâche dans une monnaie commune. En suivant cette ligne de recherche, un modèle théorique de l'information de l'effort cognitif est proposé dans ce travail de thèse. La motivation d'un tel modèle est triple. Premièrement, le cadre mathématique de la théorie de l'information fournit une monnaie commune naturelle, à savoir l'information, pour quantifier la difficulté de la tâche, l'engagement et la performance. Cela permet une interprétation plus directe de la relation entre la demande de la tâche, la dépense d'effort et les gains associés. Deuxièmement, les mesures théoriques de l'information dérivées de principes premiers fixent des limites au taux d'information associé aux comportements automatiques et contrôlés. Enfin, la théorie de l'information fournit le cadre commun dans lequel l'interprétation de l'effort cognitif peut être liée à des théories bien établies concernant l'efficacité computationnelle dans le cerveau, comme les théorèmes de codage efficace et/ou de codage prédictif. Dans ce travail de thèse, une série d'expériences a été conçue pour valider le modèle proposé de l'effort cognitif. La tâche principale utilisée dans ces expériences est une tâche de suivi visuo-moteur continu avec contrôle par joystick. Dans la première étude, des mesures théoriques de l'information représentant le taux d'information du traitement feed-back (contrôlé) et feed-forward (automatique) du signal ont été dérivées à partir des premiers principes et ont été validées par des données de suivi simulées à partir d'un modèle de régulateur linéaire quadratique (LQR). Ces mesures ont ensuite été appliquées à des données de suivi réelles afin de mieux comprendre leur engagement dans la tâche en termes de taux de traitement de l'information en temps réel. La deuxième étude vise à examiner et à comparer l'effet de différents attributs de la tâche, notamment la vitesse du signal, la prévisibilité et le retard du joystick, sur le taux d'information en feed-back et en feed-forward, ainsi que sur la performance. Les troisième et quatrième études sont des expériences à double tâche conçues pour étudier les interactions entre les tâches sur le taux d'information et pour déduire les limites globales du cerveau en termes de ressources computationnelles. Enfin, un modèle est construit en modifiant un contrôleur intermittent pour inclure un objectif d’“information bottleneck” afin de fournir un compte rendu normatif du compromis coût/valeur dans les performances de suivi humain. Ce modèle est ensuite appliqué à des données comportementales pour étudier les principes d'allocation du taux d'information et l'optimalité du contrôle moteur humain.

The sensation of effort, from an evolutionary point of view, could be understood as a mechanism for signalling the expenditure of scarce resources and which allows their efficient allocation. Understanding the decision making processes that are involved in effort allocation is crucial if one is to gain insight into human behaviour.One type of effort that is observed and reported in humans, and is the central subject of this thesis, is cognitive effort. Although there is still no general consensus over the true nature of the resources that cognitive effort was developed to safeguard, its aversiveness and involvement in decision-making are widely agreed upon. The principle of least action, entailing the minimisation of effort, provides a rational account for seemingly sub-optimal behaviours.Nevertheless, there are major obstacles to overcome in studying cognitive effort, many of which are associated with complications and biases associated with the measurement of subjective experiences. In response to these limitations, some recent work has focused instead on the influence that these subjective experiences have over observable, free choices of engagement. Notably, a neuroeconomic approach was employed to establish preference functions that express cognitive effort costs and task rewards in a common currency.Following this line of research, an information theoretic model of cognitive effort is proposed in this thesis work. The motivation for such a model is three-fold.Firstly, the mathematical framework of information theory provides a natural common currency, that is information, for quantifying task difficulty, engagement and performance. This could provide a more direct interpretation of the relationship between task demand, effort expenditure and associated gains.Secondly, information theoretic measures derived from first principles set bounds on the information rate associated with automatic and controlled behaviours.Lastly, information theory provides the common framework in which the interpretation of cognitive effort can be linked to well-established theories regarding computational efficiency in the brain such as efficient coding and/or predictive coding theorems.In this thesis work, a series of experiments were designed to validate the proposed model of cognitive effort. The main task used in these experiments is a continuous visual-motor tracking task with joystick control. In the first study, information theoretic measures representing information rate of the feed-back (controlled) and feed-forward (automatic) processing of the signal were derived from first principles and were validated through simulated tracking data from a linear quadratic regulator (LQR) model. These measures were subsequently applied to real tracking data to gain insight of their engagement in the task in terms of real-time information processing rate.The second study aims at investigating and comparing the effect that different task attributes, including signal speed, predictability and joystick delay have on feed-back and feed-forward information rate, as well as on performance.The third and fourth studies were dual-task experiments designed to investigate cross-task interactions in information rate and to infer global limits in the brain in terms of computational resources.Lastly, a model is built by modifying an intermittent controller to include an information bottleneck objective to provide a normative account of the cost/value trade-off in human tracking performance. This model is then applied to behavioral data to study the principles of allocation of information rate and the optimality of human motor control.