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Profil

CINOTTI François
Titre : Doctorant
Adresse : 4 place Jussieu, CC 173, 75252 Paris cedex 05
Téléphone : +33 (0) 1 44 27 62 01
Email : cinotti(at)isir.upmc.fr
Equipe : AMAC (AMAC)

Sujet de thèse: Modélisation computationnelle des différences inter-individuelles et des signaux dopaminergiques pendant les apprentissages pavlovien et instrumental

 

Résumé: Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet collaboratif international "Neurobehavioral assessment of a computational model of reward learning" dont l'objectif global est d'avancer la compréhension des processus neurobiologiques et computationnels sous-jacents à la signalisation dopaminergique lors des apprentissages pavlovien et instrumental chez le rat, et d'expliquer les différentes réponses individuelles qui motivent la distinction entre "sign-trackers" (ST) et "goal-trackers" (GT). Lors de la présentation du stimulus conditionné (CS), les individus ST sont fortement motivés par ce stimulus et cherchent à interagir avec lui, en le mordillant par exemple, tandis que les individus GT se rendent directement vers le lieu où la récompense sera livrée. Un modèle rendant compte de nombreuses observations relatives à cette distinction a déjà été élaboré par Florian Lesaint et Mehdi Khamassi, et a conduit à de nouvelles prédictions expérimentales qui seront testées dans le cadre du projet. Ce modèle repose sur la compétition entre deux systèmes d'apprentissage par renforcement "model-based" et "model-free" dont les contributions relatives au comportement final déterminent son caractère ST ou GT. L'objectif plus spécifique de la thèse est de généraliser le modèle en question pour l'adapter aux nouvelles données comportementales et dopaminergiques. Par ailleurs, j'étudie le rôle de la dopamine dans l'adaptation dynamique des paramètres d'apprentissage (méta-learning) chez les rats en situation d'incertitude à l'aide de modèles d'apprentissage par renforcement.

 

Formation:

  • 2009-2011: Classes préparatoires BCPST au lycée Saint-Louis, Paris
  • 2011-2014: AgroParisTech
  • 2013-2014: M2 AIV
  • 2014-2015: M2 Cogmaster