Learning to learn in an uncertain environment, and dynamics of cortical networks for behavioral flexibility

Notre environnement est complexe et changeant, ce qui apporte de l'incertitude dans les décisions de tous les jours. La capacité de détecter et résoudre l'incertitude est cruciale pour un comportement flexible et adapté. Notre hypothèse est que l'efficacité et la flexibilité comportementale en situation d'incertitude dépendent de la façon dont l'individu a appris à apprendre. Dans une 1ère étude, trois singes ont acquis un learning set pour une tâche aux règles stochastiques et changeantes. Leur réactivité aux évènements inattendus a augmenté lors de l'apprentissage, suivant l'évolution du degré d'incertitude environnementale. Cela a permis un transfert sans coût à une tâche plus complexe partageant la même structure, suggérant que les singes ont appris à apprendre la structure statistique de l'environnement. Nous avons ensuite étudié les mécanismes cérébraux sous-jacents à ce comportement flexible. Deux animaux ont reçu un implant d'électrocorticographie, sur les aires frontales et pariétales. Nous montrons d'abord, avec les données d'un animal, que des potentiels évoqués au feedback sont sensibles à la valence et au degré de surprise du feedback, et prédisent la stratégie à venir. Ensuite, nous présentons des résultats préliminaires montrant que des oscillations dans les bandes beta et thêta sont présentes au moment du feedback et de la décision, et que leur puissance est modulée de manière différente par les facteurs de la tâche. Ces résultats contribuent à révéler la complexité du réseau frontal pour la flexibilité comportementale, et ouvrent la voie à de nouvelles expériences pour comprendre comment ces mécanismes sont façonnés au cours du processus d'apprendre à apprendreOur environment is both complex and changing, which triggers uncertainty in every decision we make. The ability to detect and solve the resulting uncertainty is crucial for adapted and flexible behavior. Our hypothesis is that behavioral efficiency and flexibility in an uncertain environment depend on the way the agent has learnt to learn. In a first study, 3 macaque monkeys developed a learning-set for a task with stochastic and changing rules. Monkey’s reactivity to unexpected feedback increased across learning and paralleled the evolution of the degree of environmental uncertainty. This enabled them to transfer, without cost, to a more complex task with the same structure, suggesting that they learned to learn the statistical structure of the environment. We then studied the cerebral mechanisms underpinning this flexible behavior. Two animals were implanted with an electrocorticography implant over the frontal and parietal areas. We first showed, using data from one animal, that feedback related potentials were sensitive to feedback valence and unexpectedness, and predictive of the upcoming behavioral strategy. Then, we present preliminary results showing that oscillations in the beta and theta bands can be recorded at the time of feedback and at the time of decision, and that their power is modulated differently depending on the various task factors. These results contribute to reveal the complexity of the frontal cortical network enabling behavioral flexibility and open new horizons for future research to understand how these mechanisms are shaped throughout the learning to learn proces