Bases cognitives de l'apprentissage stratégique lors d'interactions sociales répétées - des neurosciences cognitives à l'économie comportementale

par Thibaud Griessinger

Thèse de doctorat en Sciences cognitives option Neurosciences computationnelles

Sous la direction de Giorgio Coricelli et de Mehdi Khamassi.

Thèses en préparation à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Cerveau, cognition, comportement , en partenariat avec Laboratoire de Neurosciences Cognitives (laboratoire) et de Ecole normale supérieure (établissement opérateur d'inscription) .


  • Résumé

    Les interactions sociales humaines reposent sur notre capacité à apprendre et à ajuster nos comportements en réponse à ceux d'autrui. Les jeux stratégiques offrent un cadre pertinent pour étudier les processus cognitifs sous-tendant la représentation des intentions d'autrui ainsi que les actions adaptées par lesquelles ces intentions se traduisent. Ces dernières décennies, le progrès du champ de l'économie comportementale a démontré de façon systématique que les comportements humains dévient des prescriptions optimales formulées par la théorie des jeux. Sur la base de récentes avancées en sciences cognitives, nous avons proposé qu'investiguer les sources d'hétérogénéité comportementale pourrait fournir des informations cruciales à notre compréhension des limites de l'apprentissage humain, et donc compréhension des déviations des interactions sociales mutuellement bénéfiques. Dans ces travaux de thèse, nous avons allié des outils computationnels issus des neurosciences cognitives au cadre formel de l'économie comportementale pour étudier la façon dont les humains diffèrent dans leur compréhension du comportement d'autrui au cours d'interactions stratégiques compétitives. Dans un premier temps, nous avons abordé la question de l'interaction entre l'environnement du jeu et l'hétérogénéité de l'apprentissage stratégique. Nos résultats ont montré que lors d'une interaction compétitive répétée, la structure (règle) du jeu peut influencer l'engagement dans un apprentissage stratégique sophistiqué, et expliquer les déviations de l'optimalité du jeu (équilibre). Nos données suggèrent que les participants ayant un rôle désavantagé dans le jeu sont contraints par la sophistication de leur apprentissage. Leurs opposants, bien qu'avantagés, doivent tout de même s'engager dans un apprentissage stratégique sophistiqué pour adapter leur comportement et maximiser leurs gains. Cette étude a ainsi révélé pour la première fois l'impact clé de l'hétérogénéité de l'apprentissage stratégique dans les déviations de l'optimalité, et éclaire les processus sous tendant l'émergence de dynamiques de choix leader-suiveur. De plus, nos résultats suggèrent qu'une analyse coût-bénéfice pourrait sous-tendre l'engagement des joueurs stratégiques dans des processus d'apprentissage plus sophistiqués. Dans un second temps, nous avons investigué l'hypothèse selon laquelle la profondeur de l'apprentissage stratégique n'est pas le seul facteur permettant la compréhension des intentions d'autrui au cours d'une interaction stratégique, mais que cette compréhension repose également sur la capacité à détecter et exploiter des patterns dans le comportement d'autrui. Nous avons observé que les participants étaient capables de détecter des patterns dans le comportement de l'opposant, mais également que cette habilité n'était pas corrélée à un engagement plus faible dans un apprentissage stratégique sophistiqué, suggérant ainsi que les humains peuvent combiner des informations provenant de deux types d'apprentissage pour améliorer la précision de leurs croyances au cours de prises de décisions sociales.

  • Titre traduit

    The cognitive roots of strategic learning in repeated social interactions - from cognitive neuroscience back to behavioral economics.


  • Résumé

    Social interactions rely on our ability to learn and adjust on the spot to the other's behavior. Strategic games provide a useful framework to study the cognitive processes involved in the representation of the other's intentions and their translation into the most adapted actions. In the last decades, the growing field of behavioral economics provided evidence of a systematic departure of human's behavior from the optimal prescription formulated by game theory. Based on recent advances in cognitive sciences, we hypothesized that characterizing the source of heterogeneity in behavior might provide key insights to understand the boundaries over human learning, and therefore deviation from mutually beneficial social interactions. We first address the question of the interplay between the game environment and the heterogeneity in formation of high-order beliefs over the opponent's behavior though strategic learning. We show that in a competitive repeated interaction, the payoff structure of the underlying game can influence the engagement in strategically sophisticated learning and explain deviation from game optimality (equilibrium). Our data suggest that participants in the disadvantaged role are constraints in their learning sophistication, and thus in the overcoming of their position, by their own cognitive capacities. Their opponents, albeit advantaged, still need to engage in strategically sophisticated learning but to follow and adjust their behavior in order to maximize their earnings. This study provides the first evidence of the key implication of strategic learning heterogeneity in equilibrium departure and provide insight to explain the emergence of a leader-follower dynamics of choice. In addition our results suggest that a cost-benefit analysis might drive the engagement of strategic players in a more sophisticated learning process. In a second step, we investigated the hypothesis that the depth of strategic learning is not the only factor in play to grasp the other's mind during competitive interaction, but that the capacity to detect and exploit patterns in her behavior is also important. We found that not only subjects were able to detect patterns in the opponent's behavior, but that the capacity to do so was not correlated to a lower engagement in sophisticated strategic learning, therefore suggesting that humans can combine information from both types of learning to improve belief accuracy during social decision making.