Contenu du sommaire : La neuroéconomie

Chez l'Homme, les décisions ne sont pas seulement déterminées par la rationalité, mais se trouvent également fortement influencées par les émotions. Les recherches en neurosciences ont montré que le cerveau attribue une valeur affective à chacune des alternatives d'un choix. Cette valeur affective est basée sur une expérience émotionnelle actuelle ou anticipée. Les circuits neuronaux liés aux réponses émotionnelles sont réactivés lors d'un choix, au moment où le cerveau anticipe les futures conséquences de ce choix. Ces patterns d'activations résultent de mécanismes d'apprentissage liés à l'accumulation d'expériences émotionnelles. Nous décrivons ici les bases théoriques de ces processus adaptatifs liés au regret ainsi que les mécanismes neuronaux associés.

Cet article présente une discussion des différentes manières de concevoir le programme de recherche de la neuroéconomie. Il privilégie une articulation à niveaux multiples entre les différents types de modèles (logiques, comportementaux, neuronaux). Il propose ensuite une vue d'ensemble des diverses contributions de cette approche neuroéconomique aux trois principaux domaines suivants de l'analyse économique : la décision individuelle, le traitement du risque et les comportements stratégiques en situations de jeu. Il propose, en conclusion, des réponses à plusieurs critiques qui sont formulées à l'encontre de leur pertinence.

La neuroéconomie est une extension récente de l'économie comportementale qui cherche à mettre en évidence les activités et les mécanismes cérébraux qui sous-tendent les comportements normaux ou déviants par rapport à la théorie économique de la rationalité. Gul et Pesendorfer [2005] ont formulé une critique sérieuse contre la validité épistémologique de la neuroéconomie. Une de leurs critiques fondamentales est basée sur l'incommensurabilité des concepts utilisés en économie et en neurosciences. Nous répondrons à cette critique par l'exemple, en envisageant différentes directions d'ajustement possibles entre les deux disciplines. Cette hybridation disciplinaire peut mettre en relief l'unité des sciences comportementales.

Dans cet article nous envisageons la neuroéconomie des interactions sociales du point de vue des systèmes complexes et de la théorie des systèmes dynamiques. Nous développons le problème de la non-équivalence entre les différents niveaux d'analyse qui n'a pas encore été abordé dans le cadre de la recherche en neuroéconomie. Ce problème se pose lorsque l'on désire intégrer dans un même cadre théorique et/ou méthodologique des données collectées à différentes échelles (du niveau individuel au niveau collectif) de description dans le cerveau ou dans la société. Enfin, nous illustrons comment la théorie des systèmes dynamiques pourrait offrir des voies originales dans la compréhension des relations entre l'activité cérébrale dynamique comportementale et prise de décision. Tout comme il ne serait pas opportun de réduire les sciences économiques à une approche basée exclusivement sur les sciences physiques, nous ne désirons pas développer un cadre théorique et expérimental unique pour les sciences économiques et les neurosciences. Nous cherchons plutôt à définir plus clairement les différentes échelles de description et à mettre en exergue leur dynamique partagée. Ainsi pourrons-nous comprendre les interactions entre des phénomènes se déroulant de manière concomitante à différents niveaux d'analyse.

Nous décrivons les résultats récemment obtenus par moyen de fMRI sur la corrélation d'activations de certaines structures sub-corticales avec les changements d'espérance et de risque de revenus monétaires. Nous utilisons l'écart-type pour mesurer le risque. L'ecart-type constitue une mesure de risque qui correspond à celle utilisée dans la théorie de Markowitz. Les structures cérébrales que nous étudions font partie du système dopaminergique. Ce système était déjà impliqué dans l'apprentissage d'espérances de gains. Nos données indiquent que ce système est également impliqué dans la perception, aussi bien d'espérance que de risque. Nos résultats suggèrent que les cerveaux de l'homme appliquent une analyse multi-dimensionelle de jeux aléatoires, comme dans la théorie traditionnelle de gestion de portefeuilles. Là aussi, on considère séparément l'espérance et le risque. Ainsi, le cerveau humain semble littéralement encoder des mesures qui ont partie intégrante de la théorie des finances modernes.

La neuroéconomie utilise un ensemble de techniques pour étudier les processus cérébraux sous-tendant la prise de décision dans un contexte économique. L'objectif de cet article est de présenter celles qui sont le plus couramment employées. Les caractéristiques principales ainsi que les avantages et les limites de la Tomographie par Emission de Positron (TEP), l'Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf ), l'Electro-EncéphaloGraphie (EEG), la MagnétoEncéphaloGraphie (MEG) et la stimulation transcrânienne (TMS et tDCS) sont présentées.