Ce cours propose un panorama des approches comportementales et computationnelles de la prise de décision fondée sur la valeur. Il examine comment les variables de décision (l’utilité espérée et ses composantes : valeur, probabilité, risque et délai) se combinent pour guider les choix.
L’accent est mis sur l’usage des modèles computationnels, qui servent à formaliser des hypothèses sur la prise de décision et à relier le comportement observé aux processus cognitifs sous-jacents. Le cours présente les principaux cadres de modélisation employés pour décrire la manière dont on évalue des options, dont on apprend de l’expérience et dont on décide en situation de risque et d’incertitude. Il examine aussi comment les observations comportementales révèlent des écarts systématiques aux prédictions normatives, et comment ces écarts peuvent être intégrés à des modèles descriptifs et mécanistes du choix.
La dernière partie du cours étend ces approches aux questions contemporaines de l’interaction humain–machine : la façon dont les personnes évaluent, utilisent et reçoivent les recommandations ou les décisions produites par des systèmes computationnels.