1 La neuroéconomie Benoit H. Vallée Groupe AIRE Vendredi 18 mars 2005

2 Léconomie « economics is not about money » (P.J. Zak 2004) Science de lallocation optimale des ressources limitées qui (Robbins) –Sociale (macroéconomie) –Comportementale (microéconomie) –Cognitive (économie expérimentale) – neuronale (neuroéconomie) Tournant naturaliste –Veblen, Hayek

3 Paradoxe de St- Petersbourg Bernoulli, Daniel: 1738, "Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk", Econometrica 22 (1954), Choix entre 40$ ou une lotterie : Pile = 2$, le jeu arrête Face= relancer la pièce jusquà ce quil y ait un Pile. si le n e jet est Pile, vous avez 2 n $ Ex: si le 6 jet est pile, vous avez 2 6 = 64$ Calcul de lutilité attendue: –(0.5 x 2) + (0.25 x 4) + (0.125 x 8)…. –1+1+1…

4 Comme la valeur attendue est de 1$ pour chaque coup, et quil y a une infinité de coup possible, la valeur attendue est infinie. Donc, un joueur rationnel serait prêt à entrer dans le jeu à un prix inférieur à la valeur attendue = à nimporte quel prix fini. MAIS, personne ne jouerait ! Hacking's (1980) : –"few of us would pay even $25 to enter such a game."

5 Naissance de léconomie expérimentale ! The Bernoullis (Daniel and Nicholas) were not content to rely solely on their own intuitions, and resorted to the practice of asking other famous scholars for their opinions on that difficult choice problem. Allowing for their rather informal report, this is not so different from the practice of using hypothetical choice problems to generate hypotheses about individual choice behavior, which has been used to good effect in much more modern research on individual choice. –Roth, A.E. "On the Early History of Experimental Economics," Journal of the History of Economic Thought, 15, Fall, 1993,

6 Explication économique Lutilité subjective nest pas linéaire Lagent rationnel a une aversion au risque …autres explications ?

7 Approches interdomaines Psychologiques –Analyse de laversion au risque –Explication: modules, heuristiques, tendances comportementales, processus Neurobiologiques –Circuiterie du contrôle du comportement –Interaction entre deux circuits pour deux gains différents.

8 Neuroeconomics Neuroeconomics is an interdisciplinary research program with the goal of building a biological model of decision making in economic environments. Neuroeconomists ask, how does the embodied brain enable the mind (or groups of minds) to make economic decisions? By combining techniques from cognitive neuroscience and experimental economics we can now watch neural activity in real time, observe how this activity depends on the economic environment, and test hypotheses about how the emergent mind makes economic decisions. Neuroeconomics allows us to better understand both the wide range of heterogeneity in human behavior, and the role of institutions as ordered extensions of our minds. –- Kevin McCabe –

9 Union des approches Thèse de Glimcher 1) Neuroéconomie: –Science intégrative de la décision –Possible, et déjà en partie initiée 2) science ancrée dans les 3 approches –serait plus contrainte –mais plus explicatives (le « comment » et le « pourquoi ») Science comparative Relie utilité et fitness Théorie interdomaine –« the concepts that guide the behavioral study of decision- making must also guide the mechanistic study of that process » Domaines explicatif: –Bases neurales: 1) désirabilité 2) stratégie –Inconsistances : 3) décision risquée 4) coopération stratégique

Bases neurales: 1) désirabilité 2) stratégie

11 1) Désirabilité (prob. X util.) Nouveau en neuroscience: –Introduit un processus intermédiaire entre la sensation et laction –Fin de la réflexologie « look-up table » (Pavlov, Sherrington) Newsome et collègues (1989) –Localisation des neurones impliqués dans la décision perceptuelle (saccade visuelle) –Plus quun « definite nervous path »; contre la « preference-free approach » Platt & Glimcher (1999), –Le cortex parietal postérieur des primates encoderait la désirabilité de certain mouvement –Corrélation entre activité neuronales et structure de probabilités et utilités Autres études avec des sujets humains, fmri, etc. pour localiser lencodage neuronale de différentes variables –Ex; magnitude de la récompense, désirabilité de la loterie selon leffet de cadre (framing effect), probabilité de la récompense, le taux de récompense, combinaison de ces variables, etc.

12 2) Pensée stratégique Théorie des jeux, ou décision interactive Inspection game: –Pas déquilibre en stratégies pures, seulement en stratégies mixtes –Équilibre= état également désirable varier probabilistiquement les stratégies utilisées équilibre: –I: 0.9/0.1 –II: 0.8/0.2

13 Observation –Le comportement des singes suit la prédiction « ludique » (game-theoretic) La désirabilité de chaque option devient équivalente –Des neurones signalaient lutilité attendue selon léquilibre Même activité neuronale pour chaque option

14 lateral intraparietal (LIP) monkey area LIP Firing Rate Varies with Desirability during Instructed Trials LIP Firing Rate Constant at Behavioral Equilibrium during Inspection Game Trials LIP Firing Rate Correlated with Dynamic Estimate of Relative Subjective Desirability - Dorris & Glimcher 2004,

15 lateral intraparietal area The lateral intraparietal area appears to be neither a strictly visual nor strictly motor structure; rather it performs visuomotor integration functions including determining the spatial location of saccade targets and forming plans to make eye movements. –Curr Opin Neurobiol Dec;2(6): Evidence for the lateral intraparietal area as the parietal eye field. Andersen RA, Brotchie PR, Mazzoni P

Inconsistances: 3)décision risquée 4) coopération stratégique

17 3) Décision risquée: Le paradoxe dEllsberg Probabilité de gagner: 1/3 ??? [1/3…1] 2/3 Implique que le sujet croit quil y a moins que 30 balles rouge, ou encore plus de 30 jaunes Si le sujet croit quil y a 30 bleues+ au moins 31 jaunes, P >2/3 - les sujets choisissent R/Y

18 Inconsistance avec la TUS On ne peut croire à la fois quil y a trop de jaunes dans un cas et pas assez dans lautre. Stratégie explicative neuroéconomique: –Chercher les modes de décision au niveau neuronal –Ex: Dickhaut et al: différents mode dévaluation (contexte de certitude vs incertitude de perte) expliquent le paradoxe dAllais. « even when decision behavior, described by choices, is the same in different settings, the choices made by the subjects provide an incomplete account of how decisions are made. Regardless of the reference lottery, risky or certain, subjects are risk averse in the gain domain, and such risk aversion disappears in the loss domain. Yet reaction time and brain activation differ across these contexts. Given that reaction time and brain activation provide new information when decision behavior is the same, more than one system may govern how lotteries are evaluated. Résolution du paradoxe dAllais –dans le voisinage immédiat de la certitude, les individus ont une préférence pour la sécurité ».

19 Le CVMPF et lambiguité Les patients CVMPF-lésés ont peine à prendre des décisions, tout en étant normalement intelligent (QI) –Damasio 1997 Le CVMPF utilise les « marqueurs somatiques » pour la décision Lorsquil y a lésion –laversion au risque ou aux pertes diminue –un autre mécanisme, plus lent, moins efficace, prend le relais Sans feedback (sans sentiment de risque) lors dune tâche, le CVMPF ne sactive pas

20 4) Coopération stratégique A. (10$) x: [0…10]B Oui: B x$ A 10-x$ Jeu de lultimatum: Non: B 0$ A 0$ Prédiction de la théorie des jeux:A devrait proposer un montant minime, et B laccepter (mieux vaut 1$ que rien) Expérience: les offres minimes sont refusés par B; prévoyant cela, A offre plus

21 Explication neuroscientifique Sanfey et al. : –AI, DLPFC, ACC: activés quand B refuse les propositions. Aires associés aux déclenchement des émotions: dégoût, contrôle exécutif, conflit cognitif AI: corrélé avec le rejet de loffre –Des offres injustes activent des circuits émotionnels –Un faible gain apparaît, émotionnellement, comme étant pire que 0$.

22 Trust Game A. (Y$) B. (Y$) x$ x 3= x$ 3x$ A. (Y-x $) B. (Y + 3x$) Z$ A. (Y-x)+Z $) B. (Y + 3x) –Z $) 3.

23 A. (10$) B. (10$) 4$ x 3= 4$ 12$ A. (6$) B. (22$) 8$ A. (14 $) B. (14 $) 3.

24 Équilibre de Nash Prédiction: –A: ne rien donner –B: ne rien donner Expérience: –Les agents transfèrent des montants significatifs –Préfèrent coopérer avec un humain quavec une simulation informatique H-H: activent des zones impliquées dans lattribution détat mentaux

25 synthèse Nouvelle interaction interdomaine cognition/décision –Psycho, neuro, éco –…bio, philo, IA, AL ? Les modèles de rationalités –prédictions empiriques, vérifiables –Rejet de la distinction normatif/descriptif –On a pas à être « conscient » des mécanismes rationnels MAIS: ne prend pas en compte la possibilité dintelligence distribuée, externalisée