La mémoire de travail guide l'évaluation des actions dans la stratégie de prise de décision basée sur un modèle

Les humains utilisent à la fois des stratégies sans modèle (ou habituelles) et basées sur un modèle (ou dirigées vers un objectif) dans la prise de décision séquentielle. La mémoire de travail (MT) est essentielle pour la stratégie basée sur un modèle ; cependant, son rôle exact dans ces processus reste mystérieux. Cette étude examine l'influence des processus de MT sur la prise de décision et les mécanismes cognitifs informatiques sous-jacents. Plus précisément, nous avons utilisé des données expérimentales issues de tâches de décision en deux étapes et avons constaté que le délai et la charge, deux variables spécifiques à la MT, impactent les comportements de revisite des objectifs. Ensuite, nous avons proposé des mécanismes computationnels possibles par lesquels la MT participe au traitement de l'information et les avons intégrés au système basé sur un modèle. Le modèle hybride-MT proposé a reproduit les effets expérimentaux observés et s'est mieux ajusté au comportement humain que le modèle classique d'apprentissage par renforcement hybride. Ces résultats ont été vérifiés avec des ensembles de données indépendants. En outre, les différences dans les paramètres du modèle expliquent la différence liée à l'âge dans la prise de décision séquentielle. Globalement, cette étude suggère que la MT guide l'évaluation des actions dans les stratégies basées sur un modèle, soulignant la contribution des fonctions cognitives supérieures à la prise de décision séquentielle.