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• Updated
16 June 2026
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Humans and rats: the same biases when it comes to rewards

When we draw on past experiences to make decisions, we are not always rational. We tend to overvalue an option simply because it was the best choice in its original context, even if it is not objectively the most advantageous. In a new study published in Nature Communications, scientists from ENS-PSL and the University of Bordeaux show that this “relative value” bias is not unique to humans: it is found in rats, with a remarkably similar computational mechanism. This work opens up new avenues for translational research, particularly in the field of addiction.

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© Shauna Parkes & Stefano Palminteri via Biorender

Imaginons que vous deviez choisir entre deux plats dans un restaurant. L’un vous avait semblé excellent lors d’un dîner médiocre, l’autre plutôt décevant lors d’un repas gastronomique. Objectivement, les deux plats se valent et pourtant, vous aurez probablement tendance à préférer le premier. Ce biais, lié à notre façon d’encoder la valeur des expériences en fonction du contexte dans lequel nous les avons vécues, est bien documenté chez l’être humain. Mais est-il partagé par d’autres espèces ? Et surtout, repose-t-il sur le même mécanisme cognitif ?

C’est la question qu’ont posée Stefano Palminteri, directeur de recherche Inserm au Laboratoire de neurosciences cognitives et computationnelles (Inserm/ENS-PSL), et Shauna Parkes, chercheuse au CNRS à l’Institut de neurosciences cognitives et intégratives d’Aquitaine (Université de Bordeaux/CNRS), avec leurs collaborateurs Lachlan Ferguson et Magdalena Soukupova.

Un protocole identique pour deux espèces différentes

Pour comparer directement humains et rats, les scientifiques ont conçu une tâche d’apprentissage par renforcement au protocole quasi identique pour les deux espèces. Les participant·es — humaines comme rongeurs — devaient apprendre, par essais et erreurs, quelles options (des images affichées sur un écran) étaient les plus souvent récompensées (de l’argent pour les humaines, des pastilles de sucre pour les rats). Les options étaient présentées par paires dans des contextes distincts : un contexte « riche », où les récompenses étaient globalement fréquentes, et un contexte « pauvre », où elles étaient plus rares.

Après cette phase d’apprentissage, les options étaient recombinées en nouvelles paires lors d’un test de transfert. L’enjeu clé : que choisissent les sujets lorsqu’on leur présente en même temps la « moins bonne » option du contexte riche et la « meilleure » option du contexte pauvre — deux options objectivement équivalentes en termes de probabilité de récompense ?

Un biais partagé entre les espèces

Le résultat est frappant : dans les deux espèces, les sujets préfèrent de manière significative l’option issue du contexte pauvre. Autrement dit, humains et rats surévaluent une option qui est la meilleure de son contexte, même lorsqu’elle ne présente aucun avantage objectif. Ce biais peut même conduire à des choix « sous-optimaux », c’est-à-dire économiquement désavantageux, lorsque l’option préférée en valeur relative est en réalité moins souvent récompensée que l’alternative.

« Ce résultat montre que l’encodage relatif des récompenses (le fait d’évaluer un résultat non pas dans l’absolu, mais par rapport au contexte dans lequel il a été vécu) est un trait cognitif partagé entre l’humain et le rat », expliquent les scientifiques.

Un même mécanisme computationnel

Au-delà du comportement, la modélisation computationnelle révèle que le même algorithme d’apprentissage explique les données des deux espèces. Ce modèle dit « à point de référence » suppose que le cerveau calcule progressivement la valeur moyenne des récompenses dans chaque contexte, puis évalue chaque résultat par rapport à cette moyenne. Ce processus de normalisation, analogue à celui par lequel la pupille s’adapte à la luminosité ambiante, permet un codage plus efficace de l’information mais génère, en contrepartie, les biais observés.

Malgré ces similarités majeures, quelques différences subsistent entre les deux espèces. Les humains corrigent plus rapidement leur biais lors de la phase de test, probablement grâce à une implication plus importante du cortex préfrontal et de la mémoire de travail. Les rats, quant à eux, semblent plus sensibles aux mauvais résultats, ne corrigeant leur préférence biaisée que lorsqu’elle entraîne une perte réelle de récompenses.

Des perspectives pour la recherche clinique

Ces résultats suggèrent que ce biais de valeur relative représente un mécanisme cognitif très ancien sur le plan évolutif, conservé chez des espèces ayant divergé il y a des dizaines de millions d’années. Loin d’être une simple « erreur » de raisonnement, ce biais pourrait constituer une adaptation avantageuse dans des environnements naturels où les conditions changent au fil des saisons.

La démonstration de ce mécanisme partagé chez le rat est particulièrement importante car elle ouvre la voie à des études neurobiologiques invasives impossibles chez l’humain. Les scientifiques envisagent notamment d’utiliser ce modèle animal pour explorer comment ce biais est altéré dans certaines pathologies comme l’addiction — un domaine dans lequel des premiers résultats chez l’humain montrent déjà des perturbations de l’apprentissage contextuel chez les consommateurs et les consommatrices d’opioïdes.

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Figure : Les rats et les humains ont été entraînés à la même tâche de prise de décision, dans laquelle ils devaient choisir entre des paires fixes de stimuli visuels (A–B et C–D), chacune associée à une probabilité de récompense spécifique (0–100 %). Ils ont ensuite été confrontés à de nouveaux choix, incluant une comparaison directe entre les options B et C. Bien que B ait une probabilité de récompense plus élevée que C, les deux espèces ont systématiquement préféré C. Cette préférence reflète un biais contextuel : C avait auparavant été la « meilleure » option de sa paire (C > D), tandis que B avait été la « pire » option (B < A).

POUR EN SAVOIR PLUS

Ferguson, L.A., Soukupova, M., Bouret, S. et al. Reference-point dependent reinforcement learning in humans and ratsNat Commun (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-73623-x