Thèse de l'Apprentissage à l'Incertitude Organisation Prédictive du Mouvement Locomoteur Entre Perception Action Affect et Inférence Bayésienne Articulation Entre Théorie du Codage de l'Événement H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris Nanterre École doctorale : Sciences du Sport, de la Motricité et du Mouvement Humain Laboratoire de recherche : Laboratoire Intéractions Cognition Action Émotion Direction de la thèse : Sylvie MARTIN ORCID 000000018077541X Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-08T23:59:59 L'organisation de la locomotion repose sur la capacité du système nerveux à anticiper les conséquences de l'action. Loin d'un simple automatisme, elle constitue un processus dynamique où l'individu ajuste son comportement en fonction des conséquences attendues, tant sur le plan sensoriel qu'affectif (Friston, 2010 ; Clark, 2013). Le mouvement apparaît ainsi comme le produit d'un système générant des prédictions, les confrontant à l'expérience et les ajustant selon les erreurs observées.
Dans le champ perception-action, la Theory of Event Coding (TEC) (Hommel, 2019) propose que les actions et leurs effets sont représentés sous forme d'event files intégrant des caractéristiques motrices, perceptives et potentiellement affectives (Eder & Hommel, 2013). Ces représentations permettent d'expliquer comment les relations action-effet sont acquises, réutilisées et pondérées selon les intentions et objectifs afin de guider le comportement.
Cependant, si la TEC décrit la structure des représentations, elle ne spécifie pas les mécanismes de mobilisation, de pondération et de mise à jour en contexte dynamique, notamment le rôle de l'incertitude et de l'adaptation à l'environnement.
Le cadre du codage prédictif et de l'inférence bayésienne apporte une formalisation explicite de ces processus (Friston, 2005 ; Hohwy, 2012). Le système nerveux y maintient des priors, ajustés via les erreurs de prédiction pondérées par leur précision, reflétant l'incertitude (Limanowski, 2024). Le comportement émerge d'un compromis entre attentes et perceptions, modulé par la confiance dans les prédictions.
L'articulation de ces cadres permet une lecture intégrative du contrôle moteur : les event files représentent le contenu des relations action-effet, tandis que les priors correspondent à leur activation prédictive pondérée (Reznik et al., 2018 ; Harrison et al., 2023). La TEC décrit la structure, le cadre bayésien en formalise la dynamique.
Dans la locomotion, cette articulation reste peu explorée. La distinction entre richesse des représentations et leur précision est rarement étudiée, bien que la qualité des associations et la confiance puissent jouer des rôles distincts. De plus, l'intégration des processus affectifs demeure limitée malgré leur influence sur la planification et l'exécution du mouvement.
Cette thèse vise à étudier comment les représentations action-effet sont activées, mises à jour et pondérées dans un cadre bayésien pour organiser la locomotion, en examinant le rôle de la richesse des event files, de l'incertitude et des conséquences sensorielles et affectives.
Trois études seront menées : (1) formation des représentations action-effet ; (2) effet de l'incertitude sur leur utilisation (sensorielle et affective) ; (3) interaction entre richesse des représentations et incertitude. Elles s'appuieront sur des mesures cinématiques, cinétiques, électromyographiques et des jugements subjectifs.
Enfin, une approche computationnelle bayésienne estimera attentes, erreurs de prédiction et leur précision, et les reliera aux signatures motrices. Des modèles hiérarchiques seront comparés afin d'identifier les composantes expliquant les variations du comportement locomoteur et de proposer un cadre unifié articulant structure et mise à jour des représentations.
La locomotion est aujourd'hui envisagée comme un processus dynamique et prédictif, où le système nerveux anticipe en continu les conséquences sensorielles et affectives de l'action. La Theory of Event Coding (TEC) décrit comment les relations action-effet sont structurées en event files intégrant des caractéristiques motrices, perceptives et affectives, tandis que les approches de codage prédictif et d'inférence bayésienne modélisent le comportement à partir de priors, d'erreurs de prédiction et de leur précision, reflétant le niveau d'incertitude. Toutefois, l'articulation explicite entre TEC et modèles bayésiens reste peu explorée dans la locomotion humaine, et les dimensions affectives y sont encore rarement intégrées, ce qui laisse ouverte la question de la contribution conjointe de la richesse des représentations action-effet et de la précision des prédictions dans le contrôle locomoteur. Étudier comment les représentations action-effet décrites par la théorie du codage de l'événement (TEC) sont activées, mises à jour et pondérées dans un cadre bayésien pour organiser la locomotion. analyse cinématique, cinétique, électromyographique
jugements subjectifs
modélisations bayésiennes

Étudiant ayant validé un Master 2 PNPMCS à l'Université Paris Nanterre en première session