Prédiction Humaine

Prédiction Humaine

Projet issu de l'AAP #2 de l'Académie 5 Porté par BCL
Prédiction Humaine

Model prediction/Lavigne

L’adaptation à un environnement changeant dépend de la capacité du cerveau/système cognitif de prédire des stimuli futurs (tels que les mots pendant la lecture). La prédiction de stimulis futurs potentiels est liée aux processus d’amorçage sémantique qui rendent le traitement d’un mot cible plus rapide et précis lorsqu’il a été préalablement prédit par un mot amorce précédent. La précision de la prédiction ainsi que le potentiel évoqué EEG N400 dépendent de la probabilité de la cible sachant le mot ou la phrase amorce qui précède. Cependant, alors que la probabilité de la cible peut être estimée à partir de l’amorce, cette même amorce peut prédire plusieurs cibles différentes en même temps, générant ainsi de l’interférence entre les cibles prédites en mémoire de travail. La distribution des probabilités des cibles prédites par une même amorce définit l’entropie de l’amorce, qui mesure l’incertitude de la prédiction. Bien que certaines régions cérébrales soient sensibles à la probabilité ou à l’entropie des mots, savoir si et comment l’entropie de l’amorce influence la prédiction probabiliste de cibles reste une question ouverte.

Le projet fédère des scientifiques de différentes disciplines de la psycholinguistique, la psychologie cognitive, les mathématiques appliquées à l’analyse du signal et les neurosciences computationelles afin d’étudier les effets de l’entropie sur la prédiction à travers trois approches méthodologiques qui sont 1) les protocoles expérimentaux, 2) l’analyse du signal EEG et 3) la modélisation des données.

Partenaires:

BCL : Frédéric Lavigne, Pr / Fanny Meunier, DR / Carlos Aguilar, IE

INRIA/ATHENA : Maureen Clerc, DR / Theodore Papadopoulo, DR

CNPP (Univ. Descartes/CNRS): Gianluigi Mongillo, CR