Le système cérébral des valeurs et son rôle dans la prise de décision

The Brain Valuation System and its role in decision-making

• Auteur / Autrice : Alizée Lopez
• Direction : Mathias Pessiglione, Sacha Gironde
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences cognitives
• Date : Soutenance le 09/12/2016
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut du cerveau (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Sigaud
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Julie Grèzes, Christian Carl Ruff
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Emmanuel Procyk, Laurence Hunt

Mots clés

Mots clés contrôlés

Neurosciences cognitives

Prise de décision

Cortex préfrontal

Mots clés libres

Décision

Système cérébral des valeurs

Valeurs subjectives

Cortex préfrontal ventromédian

IRMF

IEEG

Decision-Making

Brain valuation system

Subjective values

Ventromedial prefrontal cortex

Résumé

Les mécanismes cérébraux engagés dans la prise de décision sont loin d’être compris. Ils peuvent cependant être décomposés en plusieurs étapes : il s’agit premièrement d’assigner une « valeur » aux options considérées, c’est-à-dire une quantification subjective du désir d’obtenir chacune d’entre elles. Ensuite, il faut les comparer afin d’être capable de sélectionner celle qui a la plus grande valeur. L’assignation d’une valeur à un objet semble être effectuée par un réseau cérébral qui recoupe le réseau de la récompense identifié chez l’animal et il a été logiquement nommé le « système cérébral des valeurs ». Le travail réalisé dans cette thèse s’intéresse à la notion de valeur et aux moyens d’y avoir accès, aux propriétés du réseau cérébral d’évaluation et à son implication dans le processus de décision. La première étude a montré que les moyens utilisés pour mesurer les valeurs pouvaient être considérés comme équivalents. La deuxième étude, réalisée sur des données d’intra-électroencéphalographie humaine, a permis d’étudier la dynamique neurale du réseau cérébral d’évaluation, mais aussi d’étudier ses propriétés. La dernière expérience, faite en IRMf propose une solution générale sur l’implémentation neurale du processus de décision et révèle des mécanismes sources de biais dans le comportement jusqu’ici inexplorés. Les résultats de ces études considérés dans leur ensemble mettent en lumière certains mécanismes cognitifs de la prise de décision en explorant les propriétés neurales d’assignation de valeurs mais également en proposant un nouveau cadre d’implémentation de la décision elle-même.

Neural processes engaged in decision-making remain unclear. A decomposition of these processes might help us to understand the involved mechanisms. Indeed, first we need to assign what we will call a ‘subjective value’ to each option – i.e. the quantification of how much we like each of these options. Then, we need to compare those values to finally being able to select one of them. Assigning a value seems to be the function of an interesting brain network which overlaps the reward circuitry identified in animal studies – and which is called the Brain Valuation System (BVS). In the first study of this PhD thesis, we investigated and compared three behavioral ways to have an access to these ‘subjective values’. We found that subjective values were relatively robust to the way they were elicited. In the second study, we investigated the specific properties of the Brain Valuation System established through fMRI in humans in a large dataset of intra-EEG recordings in epileptic patients. Finally, in the last study we investigated how this brain network was involved during a binary choice in fMRI. Altogether, our findings shed light on the distinct cognitive mechanisms underlying value-based decision-making i) by exploring the neural properties of value assignment and ii) by proposing a general solution to the neural implementation of the comparison between option values. We believe this demonstration points to hidden default policies as sources of bias in choices.