La psychiatrie computationnelle est un champ émergent qui, dans le prolongement des évolutions récentes en neurosciences cognitives, cherche à comprendre les pathologies mentales par la modélisation des processus élémentaires de pensée et leurs dysfonctionnements. En explicitant l’implémentation neurobiologique des algorithmes utilisés par le cerveau humain pour choisir, percevoir, ou ressentir… D’une certaine façon, cette nouvelle approche de la physiopathologie psychiatrique a pour ambition de combler le « fossé explicatif » entre cerveau et esprit. L’approche computationnelle se base sur la confrontation entre des données neurophysiologiques (IRM, EEG, MEG, électrophysiologie) acquises à chaque niveau de description du cerveau (récepteurs, neurones, réseaux, aires corticales) et les variables cachées prédites par des modèles ajustés aux comportements humains observables. Ce point de vue permet une approche transnosographique des symptômes psychiatriques qui peuvent être reconsidérés et caractérisés en termes de traitements pathologiques de l’information. Ces principes seront illustrés pour montrer :

– comment cette approche permet de mieux comprendre l’émergence des processus élémentaires de pensée à partir de réseaux neuraux distribués, à contre-pied des approches néophrénologiques ;

– illustrer comment ce type d’approche permet l’étude de l’architecture neurobiologique des processus de prise de décision chez l’homme ;

– montrer l’intérêt des modèles bayésiens pour comprendre l’émergence des idées délirantes dans la schizophrénie.