Une théorie des inférences comportementales rapides sous la pression du temps

RÉSUMÉ Pour survivre, les animaux doivent pouvoir inférer rapidement l'état de leur environnement. Par exemple, pour échapper avec succès à un prédateur approchant, une proie doit rapidement estimer la direction d'approche à partir des stimuli sensoriels entrants. Ces inférences rapides sont particulièrement difficiles car l'animal dispose d'une fenêtre temporelle très courte pour recueillir les stimuli sensoriels, et pourtant la précision de l'inférence est cruciale pour la survie. En raison des pressions évolutives, les systèmes nerveux ont probablement évolué vers des stratégies computationnelles efficaces permettant des inférences précises malgré de fortes contraintes temporelles. Traditionnellement, la relation entre la rapidité et la précision de l'inférence est décrite par le « compromis rapidité-précision » (CRP), qui quantifie comment la performance moyenne d’un observateur idéal s’améliore lorsque celui-ci dispose de plus de temps pour collecter les stimuli entrants. Bien que cette description moyenne sur essais puisse raisonnablement rendre compte des inférences individuelles réalisées sur de longues périodes, elle ne capture pas les inférences individuelles sur de courtes périodes, lorsque la variabilité d'un essai à l'autre génère des dynamiques d'erreur diverses. Nous montrons qu’un observateur idéal peut exploiter cette structure propre à chaque essai en suivant de manière adaptative la dynamique de sa croyance sur l’état de l’environnement, ce qui lui permet de faire des inférences plus rapides et de suivre plus fiablement sa propre erreur, mais entraîne aussi une violation du CRP. Nous démontrons que ces caractéristiques peuvent être utilisées pour améliorer la performance globale lors d’une fuite rapide. Le comportement résultant reproduit qualitativement des caractéristiques du comportement d’évasion chez la mouche du fruit Drosophila melanogaster, dont les évasions ont probablement été fortement optimisées par la sélection naturelle.