La modélisation computationnelle appliquée à la prise de décision sociale et à la théorie de l’esprit dans des jeux stratégiques de coordination chez différentes espèces de primates

Computational modeling applied to strategic social decision making and Theory of Mind across different species of primates

• Auteur / Autrice : Toan Nong
• Direction : Jean-Claude Dreher, Edmund Derrington
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences cognitives
• Date : Soutenance le 15/11/2023
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Neurosciences et Cognition (NSCo) (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de sciences cognitives Marc Jeannerod (Lyon ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Catherine Crockford
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Claude Dreher, Edmund Derrington, Mehdi Khamassi, Hannes Racokzy, Jean Daunizeau, Valérie Dufour, Alice Gomez
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mehdi Khamassi, Hannes Racokzy

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sciences cognitives

Théorie de l'esprit (psychologie)

Comportement social des animaux

Cognition

Prise de décision -- Chez les animaux

Mots clés libres

Modélisation computationnelle

Prise de décision sociale

Théorie de l’Esprit

Primate

Enfants

Coordination

Computational modeling

Social decision-making

Theory-of-Mind

Children development

Primate

Coordination

Résumé

L’une des difficultés pour comprendre l’Autre vient de l’inaccessibilité à son état mental : ses buts, croyances, désirs sont la majorité du temps inférés par l’observation de son comportement. L’ensemble des capacités cognitives qui permettent à un individu de se représenter l’état mental d’autrui est défini par la Théorie de l’Esprit. Longtemps considérée comme spécifique à l’espèce humaine, celle-ci reste encore peu comprise des chercheurs sous de nombreux aspects. En particulier, les mécanismes computationnels sous-jacents à la Théorie de l’Esprit restent encore mal caractérisés. Le but de cette thèse est de proposer une analyse computationnelle des comportements sociaux, et plus particulièrement de montrer l’utilité de cette approche afin de caractériser spécifiquement différents aspects de la prise de décision sociale et de la Théorie de l’Esprit. Dans un premier temps, nous avons étudié l’apprentissage de la coordination dans un jeu de « guerre des sexes » simultané et transparent, i.e. qui permet l’accès visuel aux mouvements et décisions de l’autre joueur, chez les humains et les macaques. Nous cherchions à caractériser les paramètres d’influence ainsi que la nature des processus d’apprentissage et de décision mis en jeu dans une tâche sociale de coordination chez différentes espèces. Nous montrons que la nature du processus de décision diffère fondamentalement entre les 2 espèces. Notre seconde expérience avait pour but de comprendre comment l’apprentissage de la coordination pouvait émerger dans un contexte non transparent chez des primates non-humains, des babouins. Grâce à un design expérimental novateur, nous avons montré que leur processus de coordination était mieux modélisé par un modèle d’apprentissage d’influence (« influence learning ») qui prenait en compte une représentation de l’influence du choix du sujet sur celui de l’autre, ainsi que la différence de dominance entre les 2 babouins en présence dans la tâche en condition sociale. En condition non-sociale, leur processus de décision se rapprochait plus d’une heuristique simple de « si je gagne, je continue/si je perds, je change » (Win-Stay/Lose-Switch). Finalement, dans la dernière approche présentée dans ces travaux, nous avons cherché à étendre notre approche à l’apprentissage de la coordination chez les enfants. Nous avons étudié le développement de la capacité à s’adapter au changement d’intentions d’autrui lors d’une tâche de décision dans différents groupes d’enfants de différents âges. A partir de 8 ans environ, la majorité des enfants acquièrent cette capacité qui est décrite par le même modèle computationnel que celui retrouvé chez les adultes : le modèle d’apprentissage d’influence à intentions mixed (« Mixed-Intentions Influence Learning »). Nos travaux s’appliquent essentiellement à l’étude de la coordination stratégique dans un contexte social, mais le principe de notre approche s’étend à tout type de prise de décision stratégique et sociale. La modélisation computationnelle nous a permis de tester et d’expliquer plus précisément les mécanismes décisionnels impliqués dans la Théorie de l’Esprit dans un panel très varié de participants et de situations. Cette thèse souligne la pertinence de cette approche à l’étude des comportements sociaux, et plus particulièrement de la Théorie de l’Esprit, pour répondre aux nombreuses questions encore débattues dans la communauté scientifique.

One of the main difficulties to understand others stems from the inaccessibility to their minds: their goals, beliefs, desires are often inferred from their behavior. The set of cognitive abilities that are used by an individual to mentalize the internal state of mind of others is known as Theory of Mind (ToM). Considered as specific to humans for a long time, this ability is still puzzling researchers of various fields around the world. In particular, the mechanisms underlying ToM are still to be computationally characterized. The aim of this work is to study social behavior under the lens of computational modeling. More specifically, we want to provide a solid and rigorous approach to characterize different aspects of Theory of Mind and strategic social decision making. Our first study deals with the modeling of coordination learning in a simultaneous and transparent version of the game “Battle of the Sexes” (BoS) in adult humans and rhesus macaques. We wanted to characterize computationally the parameters of influence and the nature of the learning process undergoing in a coordinative social task within different species. We show that, even with the possibility to see the movements and decisions of the other player at current trial, the decision process between the two species differs in nature. Our second experiment’s goal was to understand the computational mechanism underlying coordination learning, this time in a non-transparent setup in baboons (Papio papio). With a novel experimental design, we found that baboons could learn to coordinate by mentalizing their influence on the other’s choice and that this process was modulated by their relative difference in dominance with the other baboon in the social condition. They were indeed better modeled computationally by an influence learning model that was modulated by their difference in ELO scores. In the solo condition, their decision process was closer to a simpler “Win-Stay/Lose-Switch” heuristic.Finally, in the last project presented in this thesis, we extended our computational approach to coordination learning in children. More precisely, we studied the development of the ability to adapt to non-signaled changes of cooperative vs competitive intentions of others in different groups of children of different ages. Starting 8 years old, most children acquired the same computational decision process as the one previously found in adults: the Mixed-Intentions Influence Learning model. Our work was mainly applied to strategic coordination learning, but the principle behind our method can be generalized to all types of interactions in the field of strategic social decision making. We used computational modeling to test and explain more precisely the decision mechanisms implicated in some aspects of ToM in a diverse panel of participants and situations. This thesis highlights the relevance of a computational approach to study ToM and provide fundamental elements to help answer the still ongoing debates on ToM in the scientific community.