ISIR – Mehdi Khamassi

Livre

Neurosciences cognitives, dirigé par Mehdi Khamassi. Éditions de Boeck Supérieur. ISBN : 978-2-8073-2921-8. À paraître le 12 octobre 2021.

Chapitres :
1 Perception et attention – Thérèse Collins et Laura Dugué
2 Le cerveau, le mouvement, et les espaces – Alain Berthoz
3 Étude des systèmes de mémoire dans le cadre d’un comportement : la navigation – Laure Rondi-Reig
4 Décision et action – Alizée Lopez-Persem et Mehdi Khamassi
5 Neurolinguistique – Perrine Brusini et Élodie Cauvet
6 Conscience et métacognition – Louise Goupil et Claire Sergent
7 Cognition sociale – Marwa El Zein, Louise Kirsch et Lou Safra
8 Psychologie et neurosciences : enjeux pour l’éducation – Emmanuel Sander, Hippolyte Gros, Katarina Gvozdic et Calliste Scheibling-Sève
9 Initiation à la modélisation computationnelle – Anne Collins et Mehdi Khamassi

Cet ouvrage présente une introduction aux recherches actuelles à l’interface entre psychologie et neurosciences. Il s’adresse principalement aux étudiants en licence ou en master de psychologie, de sciences cognitives ou de biologie, qui veulent combiner les deux disciplines ou s’intéressent à leur articulation. Il s’adresse également à celles et ceux qui souhaitent s’initier à la modélisation computationnelle, du code source ouvert étant fourni. Mais les chapitres sont rédigés d’une façon suffisamment accessible pour que toute personne non-spécialiste qui s’intéresse aux neurosciences, à la psychologie expérimentale et à la cognition puisse s’y référer et y trouver des éléments d’initiation et d’approfondissement.

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Sélection de publications récentes

Neurosciences

Panayi, M.C.*, Khamassi, M.*, and Killcross, S. (2021). The rodent lateral orbitofrontal cortex as an arbitrator selecting between model-based and model-free learning systems. Behavioral Neuroscience, 135(2):226-244. (* equally contributing authors)
Khamassi, M. and Girard, B. (2020). Modeling awake hippocampal reactivations with model-based bidirectional search. Biological Cybernetics, 114:231-248.
Wittmann, M.K., Fouragnan, E., Folloni, D., Klein-Flügge, M.C., Chau, B., Khamassi, M. and Rushworth, M.F.S. (2020). Global reward state affects learning, the raphe nucleus, and anterior insula in monkeys. Nature Communications, 11(1):1-17.
Cinotti, F.* and Fresno, V.* and Aklil, N. and Coutureau, E. and Girard, B. and Marchand, A.° and Khamassi, M.° (2019). Dopamine blockade impairs the exploration-exploitation trade-off in rats. Scientific Reports, 9:6770. (* equally contributing authors) (° equally contributing senior authors)
Dollé, L. and Chavarriaga, R. and Guillot, A.* and Khamassi, M.* (2018). Interactions of spatial strategies producing generalization gradient and blocking: a computational approach. PLoS Computational Biology, 14(4):e1006092. (* equally contributing authors)

Robotique

Dromnelle, D., Renaudo, E., Chetouani, M., Maragos, P., Chatila, R., Girard, B. and Khamassi, M. (2022). Reducing computational cost during robot navigation and human-robot interaction with a human-inspired reinforcement learning architecture. International Journal of Social Robotics, in press.
Massi, E., Barthélemy, J., Mailly, J., Dromnelle, R., Canitrot, J., Poniatowski, E., Girard, B. and Khamassi, M. (2022). Model-Based and Model-Free Replay Mechanisms for Reinforcement Learning in Neurorobotics. Frontiers in Neurorobotics, 2022, 16, 864380.
Zaraki, A.*, Khamassi, M.*, Wood, L., Lakatos, G., Tzafestas, C., Amirabdollahian, F., Robins, B. and Dautenhahn, K. (2020). A Novel Reinforcement-Based Paradigm for Children to Teach the Humanoid Kaspar Robot. International Journal of Social Robotics, 12(3):709-720. (* equally contributing authors)
Chatila, R., Renaudo, E., Andries, M., Chavez Garcia, R.O., Luce-Vayrac, P., Gottstein, R., Alami, R., Clodic, A., Devin, S., Girard, B. and Khamassi, M. (2018). Towards Self-Aware Robots. Frontiers in Robotics and AI, 5:88.
Khamassi, M., Velentzas, G., Tsitsimis, T. and Tzafestas, C. (2018). Robot fast adaptation to changes in human engagement during simulated dynamic social interaction with active exploration in parameterized reinforcement learning. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 10(4):881-893.