Bases neurales et cognitives de l'altération de la mémoire déclarative par un biais de confirmation

Abstract

Spontanément, l'esprit humain est enclin à donner plus de valeur à une nouvelle information qui va dans le sens de ses pré-acquis qu'à une autre qui va les contredire. Dans les sciences cognitives, on appelle cette inclination universelle le «biais de confirmation». Décrit en divers termes depuis l'antiquité, aujourd'hui ce phénomène est au moins partiellement responsable pour plusieurs problèmes sociaux tels la rediffusion des «fake news». D'ailleurs, plus une situation est compliquée, plus on est susceptible de recourir à ses acquis quand on est confronté à de la nouveauté et, pour chaque individu, son niveau de susceptibilité à ce phénomène est déterminé par son état mental, lequel varie selon son âge, sa santé mentale, etc. Pourtant, la question des mécanismes neurobiologiques et de l'évolution de ce «biais de confirmation» a jusqu'ici été très peu étudiée. Ainsi, nous avons conçu une tâche pour souris qui les mène à reproduire certains éléments clefs de ce biais; surévaluation de nouveaux éléments environnementaux quand ils confirment, et sous-évaluation quand ils infirment, un contenu cognitif (croyances, règles d'association) préalablement acquis. Nos résultats montrent que même les souris font preuve d'un fort biais de ce type dont la force et la persistance dépendent de la complexité du contexte. Grâce à l'analyse détaillée de ces résultats, nous avons su identifier des composants plus basiques qui impactent sur l'effet de biais, tels la suppression active de contenus mentaux gênants ou la sensibilité à la nouveauté. Ces derniers sont déjà identifiés avec des circuits neuronaux spécifiques sur lesquels on a pu intervenir au cours de la tâche et que l'on pourra éventuellement enregistrer. Ces composants sont aussi impliqués dans plusieurs troubles mentaux (dépression, schizophrénie), ce qui ouvre la possibilité d'utiliser ce modèle pour des recherches précliniques. Avec le développement de versions humaine et computationnelle du modèle sur l'horizon, on saura bientôt élargir son champ d'application encore.