Modélisation des stratégies de génération de choix variables chez la souris

International audienceBetter understanding the cognitive processes involved in decision-making and adaptive behaviors is fundamental for the artificial intelligence community. In this paper, we study the cognitive strategies allowing the generation of random choices by mice. We use a reinforcement learning (RL) algorithm to model the animals' behavior in a task rewarding non-repetitive choice sequences. Our results show that mice can solve the task and suggest they do so by adjusting the parameters of their decision-making process.Mieux comprendre les processus cognitifs impliqués dans la prise de décision et les comportements adaptatifs est fondamental pour la communauté de l'intelligence artifi-cielle. Dans cet article, nous étudions les stratégies cogni-tives permettant la génération de choix aléatoires chez la souris. Nous utilisons un algorithme d'apprentissage par renforcement (RL) pour modéliser leur comportement dans une tâche qui récompense des séquences de choix non-répétitives. Nos résultats montrent que les souris sont ca-pables de résoudre la tâche et suggérent qu'elles le font en ajustant les paramètres de leur processus de décision. Mots Clef RL, exploration aléatoire, variabilité des choix