Soutenance de thèse de Valentina VENCATO

Notre environnement change constamment ce qui nous impose d’entrer en contact avec de nouvelles informations sensorielles pour interagir avec notre milieu. Cependant, ces ressources n’étant pas réparties uniformément à travers le temps et l’espace, nous devons utiliser les régularités statistiques de notre environnement pour adapter nos comportements de recherche d’information. La plasticité de nos comportements oculomoteurs fournis un exemple marquant de cette adaptation comportementale. En effet, chez les animaux possédant une rétine non-uniforme, seule une portion de l’environnement visuel est disponible à chaque instant, et la nécessité d’orienter le regard dans la bonne direction et au bon moment fait peser une contrainte forte sur nos comportements oculomoteurs. L’organisation temporelle de l’environnement affecte donc l’organisation temporelle des mouvements oculaires : les temps de réactions saccadiques sont en effet modulés en réponses aux instructions données (Reddi & Carpenter, 2000), à l’urgence perceptive (Montagnini & Chelazzi, 2005), à la prédictibilité temporelle de l’apparition des cibles (Ameqrane, Pouget, Wattiez, Carpenter, & Missal, 2014; Joiner & Shelhamer, 2006) ainsi qu’aux contingences de renforcement (Vullings & Madelain, 2018). Il a ainsi été montré que des observateurs peuvent apprendre à moduler leurs latences saccadiques en fonctions de contingences spécifiques : les proportions de latences courtes et longues s’ajustent à la fréquence relative de renforcements obtenus pour ces deux classes de latences. Puisque les sujets ne sont pas informés de ces contingences, ils doivent apprendre à associer des latences particulières aux renforçateurs obtenus. Ces résultats suggèrent donc que le système saccadique ait accès à ses propres temps de réaction. Ce travail de thèse propose de quantifier notre capacité à percevoir nos temps de réaction saccadiques. Cependant, ces mesures posent un certains nombre de problèmes méthodologiques. Les paradigmes conventionnels de mesure de la perception temporelle ne sont pas adaptés, notamment parce que la durée des latences dépend du comportement de l’observateur lui même. Le participant est donc en mesure de modifier l’intervalle temporel à percevoir pour en faciliter la discrimination. Nous avons donc réalisés plusieurs expériences pilotes pour développer un paradigme de mesure de la perception temporelle adaptés aux temps de réaction (Ch. 2). Ce paradigme nous a ensuite permis de mesurer le seuil perceptif des latences saccadiques dans une série d’expériences. En outre, nous avons utilisés une procédure dite d’overlap permettant de moduler les latences saccadiques. Dans cette procédure on manipule la relation temporelle entre l’apparition de la cible saccadique et la disparition du point de fixation : si le point de fixation disparaît avant l’apparition de la cible, les temps de réaction sont réduits. A l’inverse, si le point de fixation disparaît après la cible, les temps de réactions sont plus longs. Certains effets comportementaux liés à ces manipulations n’ayant pas été étudiés, nous avons réalisés une série d’expériences permettant de préciser les conditions de la modulation des latences saccadiques par cette procédure (Ch. 5). Par ailleurs, nous avons généralisés les mesures de perception temporelle des latences saccadiques aux latences des mouvements de bras (Ch. 4). L’ensemble des résultats obtenus indique que la perception des temps de réactions est comparable à celle d’autres types d’intervalles temporels, les seuils perceptifs mesurés variant entre 12% et 36% de l’intervalle pour les saccades et de 12% à 36% pour les mouvements de bras. Ces résultats viennent conforter l’hypothèse selon laquelle la perception des latences peut être utilisée pour adapter nos comportements d’exploration aux contraintes temporelles de l’environnement.

Our environment continuously changes and we must gather new sensory information to interact with our surroundings. Information, as other resources, is not equally distributed across both time and space and we need to use environmental physical and statistical properties to be able to aptly adapt our exploratory behavior. One striking example of information-foraging adaptation is demonstrated by the plasticity oculomotor behaviors. Because in foveate animals only a small portion of the surrounding is visible at any particular moment, the need to orient the eyes at the right time strongly shapes eye movements: the temporal environmental patterns affects the eye movements’ temporal allocation. Indeed, saccadic reaction time distributions have been shown to change in response to instruction (Reddi & Carpenter, 2000), perceptual urgency (Montagnini & Chelazzi, 2005), predictability of the timing of target onset (e.g. Ameqrane, Pouget, Wattiez, Carpenter, & Missal, 2014; Joiner & Shelhamer, 2006) or reinforcement contingencies (Madelain 2007, Vullings 2018). In particular, in this last study, the authors showed that participants learned to modulate their saccadic reaction time distributions according to reinforcement contingencies. The proportions of short and long latencies in the individual distributions varied according to the frequency of reinforcement obtained for each latency class. Importantly, participants were not informed about the specific behavior that was rewarded: observers had to solve the credit-assignment problem, i.e. to connect the specific features of their behavior to the reinforcers. We reasoned that, in order to do so, the saccadic system must have some access to the saccadic reaction time duration. The present dissertation is focused on quantifying the extent of the perception of saccadic reaction time (SRTs). However, investigating SRTs perception creates some methodological challenges. Indeed, the conventional paradigms used in time perception are not well suited to measure SRTs perception for several reasons, most notably because the temporal duration to be discriminated is produced by the participant. This can be problematic as some strategic SRT control can be used in lieu of on actual time perception. We first implemented pilot experiments (chapter 2) to develop a suitable paradigm to measure SRT perception (chapter 3). After training, observers had to discriminate which one of two numerical values corresponded to the actual latency in milliseconds. Crucially, we controlled the difference (expressed in percentage and calculated based on the real latency) between the two numbers. The perceptive threshold at 75% was computed using a psychometric function. To increase the dispersion of the latency distributions, we used an overlap in the saccade task. It is well known from previous studies that the temporal relation between the fixation- and saccade-target affect the latency distribution. In particular, when the fixation point is extinguished before the target onset, saccadic reaction times are shortened (gap effect). Conversely, when the fixation point is extinguished after the target onset, saccadic reaction times are delayed (overlap effect). Curiously, the gap effect has been probed in large number of studies, but the overlap effect lacked systematic investigation. Therefore, we probed the overlap effect by systematically manipulating different intervals and the target physical properties in a series of experiments (chapter 5). We also generalized the results from our saccadic reaction time perception experiment (chapter 3) to a reaching task paradigm (chapter 4). Overall, we have shown that participants’ performance was very accurate with a 75% perceptive threshold ranging from 12% to 37% for SRTs perception and from 12% to 36% for arm-movement reaction time perception. This supports the hypothesis that humans can solve the credit assignment problem even for short temporal durations such as SRTs.