Rendre visibles les évaluations cachées
Des chercheurs de l'ETH menés par Rafael Polanía ont développé un modèle informatique capable de prédire certaines décisions d'un individu. Les scientifiques peuvent ainsi par exemple faire des prévisions sur les aliments qu'une personne va acheter dans un supermarché - une information précieuse pour le marketing ou la santé.
![Sur la base des distributions d'évaluation et des principes d'efficacité, le modèle fait des pronostics pertinents sur l'aliment qu'un sujet va choisir. (Image : www.colourbox.com)](/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2019/02/modell-fuer-vorliebenbasiertes-entscheiden/_jcr_content/news_content/fullwidthimage/image.imageformat.930.1079693439.jpg)
Faire ses courses au supermarché, c'est parfois l'embarras du choix. Il y a tellement d'aliments différents en vente. Et pourtant, nous ne passons pas des heures à choisir ceux qui nous plaisent. Nous prenons généralement les décisions pour ou contre certains produits rapidement et sans y réfléchir.
Cela a moins à voir avec notre capacité à prendre des décisions qu'avec un processus de traitement de l'information extrêmement efficace dans le cerveau. Une équipe de trois chercheurs de l'ETH Zurich, de l'Université de Zurich et de l'Université de Columbia a désormais reproduit ce processus dans un nouveau modèle informatique. Les scientifiques peuvent ainsi prédire avec une grande précision les aliments qu'une personne choisira par exemple.
"Avec ce modèle, nous pouvons pour ainsi dire regarder dans la tête de l'homme et prédire son comportement décisionnel", explique Rafael Polanía, professeur de neurosciences décisionnelles à l'ETH Zurich. Le modèle a été publié dans la revue spécialisée "page externeNature Neuroscience" présenté.
Grille d'évaluation stockée dans le cerveau
La base du processus représenté, respectivement du modèle, est une grille d'évaluation subjective stockée dans le cerveau. Dans cette grille, des évaluations sont enregistrées pour chaque aliment sur la base d'expériences et de souvenirs antérieurs, à l'instar des grands commer?ants en ligne, où les utilisateurs et les acheteurs ont évalué les produits en leur attribuant des étoiles.
Ce système d'évaluation interne au cerveau dépend du contexte. Si l'on va par exemple faire des courses alimentaires, le cerveau s'oriente vers le supermarché dans lequel on fait ses achats. Il est en outre flexible et enregistre donc également de nouvelles expériences.
Un système d'évaluation aussi efficace soulage le cerveau, dont la capacité de traitement - le nombre de neurones disponibles est fini - est limitée. L'efficacité est aussi importante parce que le cerveau re?oit en permanence plus d'informations qu'il ne peut en traiter gr?ce à ses capteurs tournés vers le monde extérieur, comme les yeux, les oreilles, le nez ou la langue.
Recours aux préférences enregistrées
Lors de décisions telles que celles que l'homme moderne prend au supermarché, le cerveau a donc recours à la grille d'évaluation spécifique au contexte. Pour simplifier : si j'achète des oranges dans un certain magasin (contexte), je le fais parce que j'ai déjà fait de bonnes expériences avec des oranges dans ce magasin. Sur ma plate-forme d'évaluation interne au cerveau, je donne 95 points sur 100 aux fruits tropicaux. J'aime moins les pamplemousses parce qu'ils étaient trop acides pour moi et qu'ils n'ont obtenu que 10 points.
De telles évaluations individuelles donnent une répartition globale des préférences. Celle-ci peut être décrite et évaluée mathématiquement. Et c'est précisément là que le modèle intervient. Sur la base de telles répartitions d'évaluation et de principes d'efficacité, il fait des pronostics pertinents sur l'aliment qu'un sujet de recherche choisira.
Premier modèle complet
Jusqu'à présent, les neuroscientifiques ou les économistes ne parvenaient que difficilement à élaborer des modèles mathématiques qui reproduisent plus complètement de tels processus de décision et qui intègrent la capacité limitée du cerveau. "Dans la grande majorité des cas, le nouveau modèle prédit correctement quel aliment un sujet va choisir", explique Polanía, "et en outre, combien de fois quelqu'un va changer d'avis".
Les chercheurs ont testé et calibré le modèle à l'aide d'évaluations effectuées par des volontaires. Ceux-ci devaient évaluer 60 produits de consommation courante d'un supermarché suisse. Les produits leur ont été présentés avec la question de savoir à quel point ils aimeraient les manger après l'expérience. L'enquête a ensuite été répétée afin de couvrir également la variabilité des signaux cérébraux lors de la formation de l'évaluation.
Dans une deuxième expérience, les sujets ont re?u deux produits en même temps. Ils devaient en choisir un. L'ordinateur, déjà alimenté par les données de la première expérience, a finalement pu, dans ce cas également, anticiper la décision des sujets.
Appliquer le modèle aux décisions en matière de santé
"On peut appliquer un tel modèle à toutes les décisions qui reposent sur des appréciations subjectives", explique Polanía. Les spécialistes du marketing pourraient par exemple mieux prévoir quels produits plaisent aux gens. Les économistes pourraient l'utiliser pour mieux fixer les prix.
Selon lui, on peut également utiliser le modèle pour mieux comprendre certains aspects de la santé. "Ces décisions sont également basées sur des évaluations subjectives, comme le degré de santé que l'on attribue à un produit donné", poursuit le chercheur. Il est actuellement en train d'intégrer ce critère dans le modèle. Il veut ainsi découvrir comment les personnes prennent des décisions en matière d'alimentation, ce qui est à son tour pertinent pour les troubles alimentaires comme l'anorexie ou l'obésité. Polanía collabore pour cela avec des collaborateurs qui étudient le thème du contr?le de soi.
Référence bibliographique
Polanía R, Woodford M, Ruff CC. Codage efficace de la valeur subjective. Nature Neuroscience, volume 22, pages134-142 (2019) DOI : page externe10.1038/s41593-018-0292-0