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Doctorant (H/F) en neurosciences computationnelles

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Français - Anglais

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Informations générales

Référence : UMR5824-TAIDAO-013
Lieu de travail : ECULLY
Date de publication : vendredi 4 octobre 2019
Nom du responsable scientifique : Mehdi Khamasi (ISIR) et Mateus Joffily (GATE)
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 décembre 2019
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Missions :
L'objectif de notre projet est d'étudier les bases neuronales et computationnelles de l'apprentissage causal. En particulier, nous nous concentrerons sur l'apprentissage causal dans le contexte des comportements instrumentaux axés sur des objectifs, qui reposent sur des règles d'apprentissage déterminées par la contingence entre les actions et les conséquences. Afin d'étudier les bases neuronales et informatiques de l'apprentissage causal des relations action-conséquence, nous devons lever deux obstacles clés. Le premier obstacle est l'absence de modèles neurocomputationnels qui formalisent le cadre théorique mentionné ci-dessus pour faire des prédictions sur les calculs neuronaux sous-jacents. Le deuxième obstacle est le manque de compréhension claire de la dynamique du réseau cérébral qui soutient l'apprentissage causal des relations action-conséquence.

Activités :
Le/la candidat.e sélectionné.e contribuera à lever la première barrière, en développant des modèles neurocomputationnels qui : i) formalisent les représentations internes et les calculs prédits par les théories d'apprentissage causal (cadres rationnels et Bayésiens) ; ii) font des prédictions sur la dynamique de l'activité neuronale (plausibilité neurobiologique) et s'adaptent aux modèles comportementaux des participants individuels (flexibilité computationnelle). Parmi les modèles d'apprentissage possibles, deux semblent fournir un cadre théorique et informatique adéquat : Active Inference et Reinforcement learning. Le premier repose sur une approche Bayésienne postulant que le comportement humain peut être réduit à la minimisation de l'énergie libre, ce qui correspond à une limite supérieure à la surprise de Shannon (Friston, 2010). Le deuxième offre une vision complémentaire et formalise le comportement humain comme un processus qui vise à maximiser la récompense cumulative (Sutton & Barto, 1998).
Le/la candidat.e choisi aidera à concevoir un nouveau protocole expérimental pour tester les prédictions spécifiques de ces cadres computationnels et les comparer au moyen de méthodes Bayésiennes de comparaison des modèles. L'expérience impliquera des sujets humains et sera réalisée dans les installations du laboratoire GATE (Experimental Economics) à Lyon, France. Ensuite, nous dériverons un modèle computationnel qui tient le mieux compte du comportement humain pendant qu'ils apprennent les causalités, et nous ferons des prédictions guidées par le modèle pour une nouvelle tâche impliquant l'imagerie cérébrale (IRMf, MEG, SEEG) réalisée chez les humains par les partenaires du projet.

Compétences :
Les candidat.es devront montrer une forte motivation pour ce type de recherches et avoir un des compétences en neurosciences, physique ou dans un domaine connexe. Une expérience confirmée en modélisation computationnelle et en programmation est obligatoire. La préférence sera donnée aux candidat.es ayant une expérience antérieure des modèles d'apprentissage causal en neurosciences.

Contexte de travail

La thèse aura lieu au GATE-LSE à Lyon avec une affiliation secondaire à l'ISR à Paris. Elle sera codirigée par Mehdi Khamasi (ISIR) and Mateus Joffily (GATE).
Nous avons obtenu un financement de l'Agence Nationale de la Recherche pour un projet de 4 ans visant à lever les deux barrières mentionnées précédemment. Le projet implique à la fois des théoriciens (Mateus Joffily à GATE, Lyon, France ; Mehdi Khamassi à ISIR, Paris, France ; David Lagnado à UCL, Londres, Royaume-Uni) et des expérimentateurs (Andrea Brovelli à INT, Marseille, France ; Julien Bastin à GIN, Grenoble, France).

Informations complémentaires

Les candidatures devront se faire obligatoirement via le Portail Emploi et il est demandé en complément d'adresser les documents suivants par Email à Mehdi Khamassi (mehdi.khamassi@upmc.fr) et à Mateus Joffily (joffily@gate.cnrs.fr) :
1) une lettre d'accompagnement décrivant brièvement l'expérience, la motivation et les compétences adaptées au poste, ainsi que les intérêts de recherche ; 2) un CV complet et une liste de publications ; et 3) deux lettres de recommandation que les évaluateurs doivent nous faire parvenir directement.

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