Thèse soutenue

Bases neurophysiologiques et computationnelles du comportement orienté vers un but
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Auteur / Autrice : Ruggero Basanisi
Direction : Andrea Brovelli
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biologie santé. Neurosciences
Date : Soutenance le 17/12/2021
Etablissement(s) : Aix-Marseille
Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Sciences de la Vie et de la Santé (Marseille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des Neurosciences de la Timone
Jury : Président / Présidente : Christian Bénar
Examinateurs / Examinatrices : Marc Deffains, Boris Burle
Rapporteurs / Rapporteuses : Sylvia Wirth, Mehdi Khamassi

Mots clés

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Résumé

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L'acquisition et la consolidation des comportements instrumentaux font appel à des processus décisionnels et à des stratégies d'apprentissage distinctes. L'apprentissage dirigé vers un but réside dans la création d'une représentation interne des associations stimuli-actions-conséquences, afin de choisir les actions futures dans un processus de planification. Cet apprentissage est soutenu par des circuits cérébraux impliquant des régions corticales et sous-corticales, notamment les réseaux fronto-striataux associatifs et limbiques. L'objectif de cette thèse est d'étudier les computations neuronales et les gradients anatomo-fonctionnels qui soutiennent l'apprentissage dirigé vers un but en utilisant des modèles computationnels et des données neurophysiologiques. Dans une première étude, nous avons examiné comment des calculs complexes, tels que l'apprentissage du modèle du monde et la planification, peuvent émerger de l'activité neuronale. Dans une deuxième étude, nous avons évalué le rôle du striatum dans l'encodage des erreurs de prédiction de récompense, un signal pertinent utilisé pour mettre à jour le modèle interne. Dans une troisième étude, nous avons caractérisé les interactions cortico-corticales soutenant l'apprentissage causal dirigé vers un but en réalisant des expériences MEG sur des participants humains. Dans son ensemble, ce projet propose un nouveau mécanisme sur la façon dont les calculs au niveau neuronal peuvent mettre en œuvre la planification et offre une meilleure compréhension des processus computationnels et neurophysiologiques soutenant l'apprentissage et le comportement dirigés vers un but, à la fois dans les régions corticales et sous-corticales.