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Le hasard nous fait-il croire à la chance ? Naser Tamimi , CC BY

Le jeu du cerveau et du hasard

Dans la pièce de théâtre la plus célèbre de Marivaux Le jeu de l’amour et du hasard, l’auteur joue à inverser le rôle des personnages, et le hasard est invité à guider leurs destins.

De la même façon, notre cerveau est ballotté au gré du hasard, aussi bien dans une loterie que dans les incertitudes et ambiguïtés révélées dans la vision par les illusions d’optique.

Au point que l’on peut attribuer à un esprit malin le fait que la tartine tombe du côté de la confiture, ou que la fiche du câble USB soit toujours dans le mauvais sens.

Le hasard s’invite comme un personnage à part entière dans la cognition, et on peut s’interroger du rôle que celui-ci peut jouer dans le fonctionnement de notre cerveau.

Les loteries jouent avec notre cerveau

Entre pari sportif, jeu en ligne, carte à gratter et loterie multimillionnaire, les jeux de hasard ont toujours pris une part importante dans nos vies. Ceux-ci peuvent vite devenir addictifs et révèlent de façon étonnante la dépendance entre le hasard et des mécanismes ancestraux du fonctionnement de notre cerveau. Par exemple, nous sommes prêts dans une loterie à jouer un peu d’argent pour en gagner beaucoup, même si l’on sait pertinemment que comme il est très rare de gagner, on est assuré de perdre à presque tous les coups !

Pourtant, notre cerveau nous pousse à nous abandonner à ce plaisir irrationnel, une forme « d’addiction sans drogue ». En théorie, les règles sont préétablies et on peut prédire les gains à long terme. Et avec un minimum de recul, on peut se rendre compte que certaines stratégies présentées par des revues spécialisées, par exemple la prétendue « loi des séries », n’ont aucun fondement en termes de logique pure. Dans le cas de la loterie nationale par exemple, tout est mis en œuvre pour que le tirage des boules un jour donné soit complètement indépendant de celui qui est fait le jour suivant. Même s’il est arrivé récemment qu’une loterie en Afrique du Sud donne la série des nombres consécutifs 5, 6, 7, 8, 9 et 10, on peut justifier mathématiquement que de telles séries apparaissent : c’est extrêmement rare, mais aussi nécessaire car à la longue, tous les tirages sont possibles, y compris les plus surprenants.


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Le fait qu’on les trouve surprenants révèle en fait un biais cognitif sur notre perception du hasard, trace de croyances souvent inconscientes.

Dans cette œuvre d’Étienne Rey, « Trames », créée en collaboration avec notre groupe de recherche, des points sont générés aléatoirement et reliés par des triangles. Trace de nos biais cognitifs et perceptifs, notre œil interprète les coïncidences et regroupements pour y retrouver des structures qui pourraient être interprétées – même si dans cet exemple, le hasard est total. Étienne Rey, Fourni par l'auteur

Du hasard aux « croyances »

Les biais cognitifs ne se révèlent pas seulement dans les statistiques sur des fréquences d’occurrence d’événements comme celles rencontrées dans la loterie, et le cerveau semble manipuler des formes de « croyances » complexes sur son environnement. Mais dans ce contexte, comment définir une telle « croyance » ?

Une contribution majeure d’Antoine-Augustin Cournot est d’avoir démystifié une origine du hasard qui permet de mieux comprendre cette notion. Économiste, il étudiait durant le XIXe siècle des processus d’établissement de monopoles économiques. S’interrogeant sur les aléas perturbant ses données expérimentales, il fit cette proposition simple : si l’impression de hasard, plutôt que d’être lié à des processus autonomes, venait de l’ignorance de l’observateur sur l’origine des données ?

Par exemple, si vous observez deux joueurs de go alors que vous ignorez tout des règles du jeu, vous aurez l’impression que les coups sont joués au hasard, alors que pour de joueurs expérimentés ce jeu ne fait aucunement intervenir la chance, mais un haut niveau de stratégie. Dans cette perspective, l’impression de hasard – et donc sa gestion par notre cerveau – peut être causée par des processus bien déterministes quand bien même l’observateur ignore les causes de leurs interactions. En miroir de l’impression de hasard, une « croyance » serait, dans ce contexte, une mesure d’un « degré d’évidence » de l’observateur sur ces connaissances.

Ainsi, au lieu d’être passif vis-à-vis du hasard, notre cerveau a dû évoluer pour manipuler ces « croyances », ou ces « interprétations a priori » de la situation à laquelle il fait face. Toutefois, les mécanismes biologiques qui sont en jeu sont mal connus et il existe encore une grande différence entre l’intelligence biologique révélée dans le cerveau et celle, artificielle, que l’on construit dans les automates ou robots, ou encore plus récemment avec les ordinateurs ou l’apprentissage profond. Il n’y a pour ces derniers pas de place pour le hasard alors qu’à l’opposé, notre cerveau utilise le hasard, et qu’il arrive que, par « sérendipité », des découvertes scientifiques soient dues au hasard.

Au niveau théorique, la théorie des probabilités, une branche des mathématiques, permet de définir une « croyance » comme un objet mathématique précis attribuant des probabilités aux différents événements possibles.

Par exemple, imaginons que vous cherchiez à déterminer l’orientation des arbres dans une forêt : les troncs sont principalement orientés verticalement, mais quelques-uns sont penchés ou tordus. Équipée de notre outil théorique, cette mesure physique peut être représentée par la probabilité de vraisemblance de chacune des orientations possibles. Souvent, on peut représenter cette distribution de probabilités par sa valeur la plus probable et par la dispersion autour de cette valeur. Ce type de formalisation permet en particulier de manipuler différents degrés de « croyance » par des règles dites d’« inférence ».


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En pratique, cette notion permet d’affiner les algorithmes classiques d’intelligence artificielle et permet en particulier d’intégrer plusieurs distributions de probabilité de sources différentes. Par exemple, on peut inférer l’orientation d’un arbre à partir de fragments de son image, tout en donnant plus de poids à une information précise (par exemple l’image du bord de son tronc) par rapport à ce qui l’est moins (une vue du feuillage).

Est-ce qu’un tel mécanisme pourrait être à l’œuvre dans le cerveau ?

Un processus dynamique

Récemment, nous avons pu directement interroger des neurones biologiques sur cette hypothèse. Nous nous sommes concentrés sur le cortex visuel primaire, une région sur la surface du cerveau qui est essentielle pour la vision. Depuis les expériences de Hubel et Wiesel en 1959, on sait que les neurones de cette région répondent préférentiellement à l’orientation des contours dans l’image, par exemple celle d’une barre lumineuse qui serait présentée devant nos yeux.

Pour étendre la portée de ces expériences fondatrices des neurosciences de la vision, nous avons synthétisé des stimulations visuelles dans lesquelles nous manipulons explicitement la précision de cette orientation, comme sur les photos de l’image ci-dessous. Ainsi nous ajoutons aux images une nouvelle dimension qui représente le fait qu’un objet visuel peut être plus ou moins orienté en modifiant la précision de cette orientation. Celle-ci peut ainsi être transformée depuis une barre parfaitement orientée, à une orientation intermédiaire jusqu’à une texture totalement non orientée.

L’orientation peut avoir différentes précisions dans différentes zones. Dans une image naturelle (Hugo Ladret), nous avons extrait une zone correspondant à une surface d’eau qui montre une distribution serrée des orientations autour d’une orientation principale proche de l’horizontale. Dans une autre zone correspondant à du feuillage, l’orientation principale est similaire mais beaucoup plus dispersée : l’orientation est moins précise. Laurent Perrinet, Fourni par l'auteur

Cette nouvelle dimension permet par exemple de distinguer ce qui est dessiné par le contour net d’un objet visuel par rapport à la texture d’un objet pour laquelle la précision est moindre (comme la texture à droite de l’image). Ces expériences de neurophysiologie ont révélé que lorsque l’on présente ces stimulations, l’activité de la population de neurones construit graduellement une représentation de l’orientation, mais aussi de sa précision, donc du degré de croyance sur cette orientation. Nos résultats indiquent aussi que les neurones communiquent entre eux différentiellement en fonction de cette précision, notamment qu’une précision moins fine intègre son information plus lentement.

Pour comprendre intuitivement ce mécanisme dynamique, on peut imaginer qu’à la manière d’un peintre ajustant une touche de peinture sur son œuvre, la représentation globale de notre environnement visuel se construit progressivement à partir de ces fragments. Dans le futur, de nouvelles expériences sont nécessaires pour mieux comprendre ces mécanismes. Nous souhaitons en particulier comprendre comment nous intégrons les informations de manière dynamique, dans le flux incessant des stimuli que notre système sensoriel doit traiter.

De l’utilité du hasard

Pour conclure, nous avons invoqué le hasard pour mieux comprendre le cerveau. Même s’il peut être une source de confusion, c’est un mécanisme face auquel le cerveau ne reste pas passif, et il constitue une notion centrale pour donner du sens aux mécanismes complexes qui y ont lieu.

Ainsi, une meilleure connaissance du hasard permet l’intégration optimale des « bits » d’information distribués dans notre cerveau et conduisant éventuellement à une conscience unifiée du monde qui nous environne. En écho à la comédie de Marivaux, espérons que le hasard permette d’unir neurosciences et informatique pour mieux comprendre l’intelligence.

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