Abstract FR:

Afin d’atteindre efficacement des ressources, les mammifères ont la capacité de suivre différentes « stratégies de navigation » et peuvent passer d'une stratégie à l'autre lorsque les exigences de l'environnement changent. On distingue notamment des stratégies de type stimulus-réponse (S-R) et des stratégies plus élaborées nécessitant l’élaboration d’un modèle du monde. Cette thèse adopte une approche pluridisciplinaire – neurophysiologie, modélisation computationnelle, simulation robotique – afin de préciser certains rôles du striatum et du cortex préfrontal médial (mPFC) dans l'apprentissage et l'alternance de ces stratégies chez le rat. Ce travail suggère que le striatum ventral du rat élabore des anticipations de récompense cohérentes avec la théorie « Actor-Critic » proposée en informatique et qu’elles peuvent être combinées avec des cartes auto-organisatrices pour permettre à un robot simulé de résoudre une stratégie S-R. Le mPFC semble avoir un rôle dans la détection des changements de l’environnement, dans la détection de la baisse de performance de l'animal et dans la décision de sélectionner une stratégie plus pertinente.