Modelling animal conditioning with factored representations in dual-learning : explaining inter-individual differences at behavioural and neurophysiological levels

Modélisation du conditionnement animal par représentations factorisées dans un système d'apprentissage dual : explication des différences inter-individuelles aux niveaux comportemental et neurophysiologique Le conditionnement Pavlovien, l'acquisition de réponses vers des stimuli neutres associés à des récompenses, et le conditionnement instrumental, l'expression de comportements pour atteindre des buts, sont au cœur de nos capacités d'apprentissage. Ils sont souvent étudiés séparément malgré les preuves de leur enchevêtrement. Les modèles de conditionnement instrumental reposent sur le formalisme de l'apprentissage par renforcement (RL), alors que les modèles du conditionnement Pavlovien reposent surtout sur des architectures dédiées souvent incompatibles avec ce formalisme, compliquant l'étude de leurs interactions.Notre objectif est de trouver des concepts, qui combinés à des modèles RL puissent offrir une architecture unifiée permettant une telle étude. Nous développons un modèle qui combine un système RL classique, qui apprend une valeur par état, avec un système RL révisé, évaluant les stimuli séparément et biaisant le comportement vers ceux associés aux récompenses. Le modèle explique certaines réponses inadaptées par l'interaction néfaste des systèmes, ainsi que certaines différences inter-individuelles par une simple variation au niveau de la population de la contribution de chaque système dans le comportement global.Il explique une activité inattendue de la dopamine, vis-à-vis de l'hypothèse qu'elle encode un signal d'erreur, par son calcul sur les stimuli et non les états. Il est aussi compatible avec une hypothèse alternative que la dopamine contribue aussi à rendre certains stimuli recherchés pour eux-mêmes. Le modèle présente des propriétés prometteuses pour l'étude du conditionnement Pavlovien,du conditionnement instrumental et de leurs interactions.