Soutenance de thèse de ADELI KOUDEHI Ali
Titre de thèse
Approche Neuroéconomique de l'Effort Cognitif: Définition et Mesure
Neuroeconomic Approach to Cognitive Effort: Definition and Measurement
Résumé de la thèse
Ces dernières années, les recherches ont enrichi notre compréhension de la prise de décision liée à l'effort cognitif, mais la notion même d'effort cognitif reste mal définie. Cette thèse vise à le caractériser et à le quantifier.
Elle se compose de trois articles. Le premier résume la littérature en fonction de deux cadres conceptuels: la valence (coût d'opportunité du contrôle cognitif) et l'éveil (intensité de l'attention sélective). Le modèle de la valence associe l'effort cognitif à une valence négative et l'évalue par sa « valeur subjective », tandis que le modèle de l'éveil l'associe à la vigilance et le mesure par des marqueurs physiologiques (taille pupillaire, variabilité cardiaque). Le modèle de la valence prédit une corrélation positive entre effort et performance, alors que le modèle de l'éveil considère cette relation comme stable.
Le deuxième article teste ces prédictions à travers une expérience originale comportant deux sessions (« N-back » et « AX-CPT ») et trois innovations : l'apprentissage de stratégies cognitives, le choix libre de l'effort, et la combinaison de mesures subjectives et physiologiques (potentiels évoqués EEG et pupillométrie). L'analyse montre que le jugement subjectif de l'effort cognitif (auto-déclaré) est corrélé à l'éveil (indexé par la dilatation pupillaire et la composante P3 des potentiels évoqués par les cibles), mais pas à la valence (indexée par la composant FRN des potentiels évoqués par le feedback). Aussi, nous avons observé que les participants continuent à fournir un effort au-delà de la durée suffisante pour terminer la tâche. De plus, à difficulté égale, l'effort auto-déclaré ne prédit pas la performance. Une stratégie particulière dans la tâche N-back réduit l'effort perçu tout en améliorant la performance, remettant en cause l'idée qu'un effort accru améliore systématiquement la performance. Enfin, une corrélation négative entre le taux de microsaccades et l'effort auto-déclaré suggère que ce marqueur pourrait être plus spécifique que la pupillométrie.
Le troisième article explore les mécanismes reliant effort cognitif et éveil. Il affine la définition du modèle de l'éveil en intégrant deux théories de la sélectivité attentionnelle : le balayage attentionnel rythmique (RAS), où la phase des oscillations lentes modulent l'amplitude de l'activité rapide, et la modulation du gain (GAIN), qui postule que la noradrénaline (NA), responsable de l'éveil, amplifie la réactivité neuronale. Une simulation formalise l'hypothèse que la NA renforce le couplage phase-amplitude. Les résultats de l'expérience du deuxième article montrent une corrélation positive entre PAC fronto-médian, effort déclaré et taille pupillaire, soutenant cette hypothèse.
Enfin, la discussion générale reprend les deux cadres conceptuels identifiés et explore l'origine de l'aversion à certaines tâches exigeantes. Elle propose une définition descriptive de l'effort cognitif et souligne les limites perspectives futures.
Thesis resume
Much research especially in recent years has greatly increased our knowledge about how we make a decision about cognitive effort yet the knowledge about cognitive effort itself has lacked behind. That is why this thesis is set out to define and quantify cognitive effort.
The thesis comprises three articles. In the first article, I summarize the literature on cognitive effort into two frameworks: valence (opportunity cost of cognitive control) and arousal (intensity of selective attention). The two models have distinct predictions about phenomenology, measurement of cognitive effort and its relationship with performance. As the name of the two models indicates, the valence model associates cognitive effort with negative valence and aversiveness, while the arousal model associates cognitive effort with arousal and alertness. The valence model measures cognitive effort by its price (i.e. “subjective value”) and the arousal model measures cognitive effort by physiological markers of arousal (e.g. pupil size, heart rate variability). Last, the valence model envision a positive relation between cognitive effort and performance, (more effort leading to better performance), whereas the arousal model holds a constant view between effort and performance.
To test the predictions of the two models, the second article presents a novel experiment consisting of two separate sessions: one with “N-back” and the other with “AX-CPT” tasks. The experiment has three distinctive features. First, it trains participants with different “cognitive strategies”. Second, it introduces a new behavioural, “free choice of effort”. Third, it combines self-reports of cognitive effort, valence, and arousal with common physiological measures, including event-related potential of EEG and pupillometry: “FRN” for the valence model and the “P3” and pupil dilation for the arousal model.
The results favored the arousal model. reported cognitive effort correlated positively with self-reported arousal, P3, and pupil size; however, it did not correlate with reported valence or FRN. This was further confirmed by the free choice of effort; the participants continued to exert cognitive effort more than what was necessary. Additionally, performance within the same difficulty level showed no correlation with reported effort. Cognitive strategies played a significant role. Specifically in the N-back task, one strategy compared to the other showed lower reported effort while delivering a higher level of performance casting doubt on the general assumption that more effort leads to higher performance. Furthermore, I found a negative correlation between “microsaccade rate” and reported effort and I discuss that it could be a more specific measure of cognitive effort than pupil size.
The third study investigates putative mechanisms that could support the link between cognitive effort and arousal. It refines the arousal model's definition of cognitive effort through the integration of the “rhythmic attentional scanning” (RAS) hypothesis of selective attention and the “gain modulation” (GAIN) theory of arousal. RAS explains selective attention as a phase-amplitude coupling (PAC) mechanism, where the phase of low-frequency oscillations modulates the amplitude of high-frequency activity. Meanwhile, GAIN posits that Noradrenaline (NA) enhances neuronal responsiveness to excitatory and inhibitory input signals. A formal analysis and simulation, hypothesized that NA enhances PAC, the NA-PAC hypothesis. A positive correlation between PAC in mid-frontal electrodes, reported effort, and pupil size supported this hypothesis.
The general discussion explores possible sources of the aversiveness of certain effortful tasks. A descriptive definition of cognitive effort is proposed and the limitations and future research directions are highlighted.