L’Europe soutient les jeunes chercheurs talentueux ayant démontré leur potentiel à se hisser au rang des leaders indépendants de la recherche. Pour cela, le conseil européen de la recherche (ERC -
European Research Council) ouvre chaque année l’appel « Starting Grant » pour financer à hauteur de
1,5 millions d’euros sur cinq ans des chercheurs possédant entre 2 et 7 ans d’expérience depuis l’obtention de leur doctorat. Cette année 436 chercheurs sont lauréats, dont 38 exerçant en France. Florent Meyniel, qui travaille dans le laboratoire
UNICOG dirigé par Stanislas Dehaene (NeuroSpin), fait partie des heureux récipiendaires.
Le chercheur s’intéresse à la
façon dont le cerveau humain estime et utilise l’incertitude. Plusieurs observations l’ont amené à considérer que notre cerveau estime la probabilité de la cause d’un événement à partir de l’observation d’événements déjà connus,
selon une méthode connue sous le nom d’inférence bayésienne. Le projet doit permettre d’établir les mécanismes (les codes neuronaux) à l’origine
de notre capacité à estimer correctement une information comme étant plus ou moins sûre. De la justesse de cette capacité dépendrait directement
notre capacité à nous adapter au changement dans un monde incertain. Les
personnes qui s’adaptent facilement seraient des personnes capables d’estimer et de mettre à jour correctement les probabilités (autrement dit
appliquant correctement l’inférence bayésienne). Leur niveau de confiance serait juste, haut quand l’information apprise est vraie, bas lorsqu’elle est fausse. A l’inverse, des
personnes ayant des difficultés à s’adapter au changement, comme des personnes atteintes de
certains troubles psychiatriques, estimeraient mal les probabilités (elles
n’appliqueraient pas correctement l’inférence bayésienne). Une partie du projet visera à
comprendre les facteurs qui contrôlent notre adaptabilité, particulièrement
en situation d’apprentissage, et à étudier
si notre estimation des probabilités peut être entraînée pour être plus juste. Si c’est le cas, les applications dans la vie courante seront
de première importance pour améliorer les apprentissages et la prise de décision. Pour caractériser la nature bayésienne des probabilités estimées par notre cerveau, le chercheur combinera des tests de psychologie expérimentale, des modèles informatiques et de la neuro-imagerie.