Cours 2012: Le cerveau statisticien: L é l ti B é i i iti La révolution

Cours2012:
Lecerveaustatisticien:
Lélti
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ves
Stanislas Dehaene
Stanislas
Dehaene
ChairedePsychologieCognitiveExpérimentale
Coursn°3
Lesillusionsvisuelles:desinférencesoptimales?

Notresystèmevisuelsetrompe‐t‐il?
Ou bien reconstruit
il l’interprétation la plus plausible du stimulus?
Ou
bien
reconstruit
‐
il
l’interprétation
la
plus
plausible
du
stimulus?
“Turning the tables”, par Roger Shepard
Sh d
R N (1990)
Mi d i ht WH F
Sh
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,
R
.
N
.
(1990)
.
Mi
n
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s
i
g
ht
s:
W
.
H
.
F
reeman.
Traduction française: L’oeil qui pense: Visions, Illusions, Perceptions (Seuil,2000)

Sommes‐nousdemauvaisstatisticiens?
Un
mot
sur
les
recherches
d
’
Amos
Tversky
et
de
D
aniel
Kahneman
Un mot sur les recherches dAmos
Tversky
et de aniel
Kahneman
Pierre‐SimondeLaplace
“lathéoriedes
p
robabilitésn'estaufond
q
uelebonsensréduitaucalcul:ellefait
p q
apprécieravecexactitude,cequelesespritsjustessententparunesorted'instinct,sans
qu'ilspuissentsouvents'enrendrecompte”.
Amos
Tversky
et Daniel
Kahneman
Amos
Tversky
et
Daniel
Kahneman
«Ons’accordegénéralementàpenserqueleschoixrationnelsdoiventsatisfairedes
critèresélémentairesdecohérence.Danscetarticle[Science,1981],nousdécrivonsdes
problèmes de décision dans lesquels les gens violent systématiquement ces critères
»
problèmes
de
décision
dans
lesquels
les
gens
violent
systématiquement
ces
critères
.
»

Sommes‐nousdemauvaisstatisticiens?
Un
mot
sur
les
recherches
d
’
Amos
Tversky
et
de
D
aniel
Kahneman
Un mot sur les recherches dAmos
Tversky
et de aniel
Kahneman
Etendantleparadoxed’Allais(1953)etautres,Tverky etKahneman montrentqueles
jugementshumainss’écartentparfoismassivementdelathéorieduchoixrationnel.
Ilsenrendentcompteparlathéoriedesperspectives(
p
rospecttheor
y
)
,
quis’écartede
l’optimalitéBayésienne enplusieurspoints:
‐lesgainsetlespertesnesontpasabsolus,maisrapportésàuncadrederéférence
(frame)
‐nosdécisionsmaximisentl’espérancedelavaleursubjective:
‐
La fonction de
valeur subjective v
est concave pour les gains, convexe pour les pertes
La
fonction
de
valeur
subjective
v
est
concave
pour
les
gains,
convexe
pour
les
pertes
‐Laprobabilitéestpondérée selonunefonctionenSinverséquisurestimelespetites
probabilitésetsous‐estimelesgrandesprobabilités

Sommes‐nousdemauvaisstatisticiens?
Un
mot
sur
les
recherches
d
’
Amos
Tversky
et
de
D
aniel
Kahneman
Un mot sur les recherches dAmos
Tversky
et de aniel
Kahneman
CommentréconcilierKahneman etTversky aveclaperspectiveBayésienne?
Quelquespistes:
1.BiendesdifficultésidentifiéesparK&Tproviennentdelaprisededécision,pas
nécessairementdel’évaluationdesprobabilités.Lafonctiond’utilité,maisaussilaprise
encomptedurisque,peuventexpliquercertainsdebiaisobservés.
2.Lecerveau,quin’estpasunordinateurdigital,pourraitn’implémenterqu’unalgorithme
Bayésien imparfait.Parexemple,ilsepeutquelareprésentationdestoutespetites
probabilités,oulamultiplicationdedeuxprobabilitésoudedeuxdistributions,posent
desdifficultésaucerveau.
3.K&Tutilisentdestâchesconscientes,verbales,dehautniveau.Notreespacedetravail
conscientne
p
rendencom
p
te
q
ue
p
eudedonnées
,
selonunal
g
orithmesériel.
p p q p , g
Ilsepourraitquelestraitementsnon‐conscientsquisous‐tendentlaperception,ladécision
motrice,l’apprentissagedulangage…fassentappelàdesalgorithmesmassivement
p
arallèleset
p
lus
p
rochesdel’o
p
timalitéBa
y
ésienne.
p p p p
y
Unaxederechercherécent:comparerdesproblèmesformellementidentiquessurleplan
mathématique,maisrésolusauniveauconscientoudanslesystèmemoteur(pourune
revue, voir Braun et al. (2011).
Risk
‐
sensitivity
in
sensorimotor
control.
Front Hum
revue,
voir
Braun
et
al.
(2011).
Risk
sensitivity
in
sensorimotor
control.
Front
Hum
Neurosci,5,1.)