Notre cerveau évalue constamment des probabilités. Notre capacité à prendre des décisions adaptées suggère donc que ces probabilités sont encodées au sein de celui-ci. Pourtant, ce « code neural » est resté difficile à identifier. Certaines études avaient déjà mis en évidence des corrélats neuronaux liés à la probabilité d'obtenir une récompense. D'autres avaient observé des signaux associés à des notions voisines comme la surprise ou l'incertitude. Mais aucune ne parvenait réellement à isoler une représentation directe de la probabilité elle-même.
Une hypothèse nouvelle : un code non monotone
Ici, les auteurs proposent un changement de perspective radical en testant l'hypothèse selon laquelle le cerveau pourrait utiliser un code hautement non monotone. Une hypothèse jamais testée dans les nombreuses recherches exploratoires qui supposaient toutes que l'activité neuronale augmentait simplement de manière proportionnelle à la probabilité.
Pour tester cette hypothèse, les chercheurs ont soumis vingt-six participants à une tâche d'apprentissage de probabilité et mesuré simultanément leur activité cérébrale en IRM fonctionnelle (IRMf) à ultra-haut champ (7 teslas).
Les participants observaient une succession rapide de deux stimuli, A et B, et devaient estimer en permanence la probabilité d'apparition du stimulus A. Cette probabilité pouvait changer brusquement et de façon imprévisible au fil du temps. Les participants devaient constamment évaluer mentalement cette probabilité cachée, sans appuyer sur un bouton ou recevoir une récompense immédiate. L'objectif était d'enregistrer une activité cérébrale non contaminée par des mouvements moteurs ou des sensations liées à la récompense.
Un modèle mathématique pour décoder les représentations cérébrales
Afin d'estimer au mieux la probabilité cachée suivie par les participants, les chercheurs ont utilisé un observateur mathématique idéal qui calcule l'estimation de probabilité parfaite pour chaque essai. Ils ont ensuite combiné plusieurs méthodes d'analyse avancées afin de reconstruire le code neural sans imposer de forme prédéfinie aux réponses cérébrales.
Cette approche innovante a permis de localiser une représentation jusqu'alors inconnue de la probabilité au sein des cortex préfrontal dorsolatéral et intra-pariétal humains, deux régions importantes du cerveau humain impliquées dans les fonctions cognitives complexes telles que le raisonnement, l'attention, la prise de décision et l'évaluation des probabilités.
Un code cérébral complexe et non linéaire
Les analyses univariées et multivariées révèlent que cette représentation repose sur un code fortement non monotone, non décelé par les études antérieures. Autrement dit, l'activité neuronale ne varie pas simplement de manière proportionnelle à la probabilité. Les chercheurs montrent également que ce fonctionnement diffère de celui de la confiance associée aux estimations probabilistes.
Cette étude apporte ainsi la preuve de la non-monotonie du code neural de probabilité chez l'être humain. Elle suggère également que les neurosciences cognitives auraient désormais intérêt à dépasser les modèles simples et explorer des formes de représentation plus riches et variées. En effet, la diversité des courbes de réponse observées laisse penser que le cerveau utilise des mécanismes d'encodage bien plus sophistiqués qu'on ne l'imaginait jusqu'à présent.