Thèse Décision Stratégique Sous Contraintes Cognitives Analyse de Donnée Expérimentales Séquentielles H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Montpellier École doctorale : EDEG - Economie Gestion Laboratoire de recherche : CEE-M - CENTRE D'ÉCONOMIE DE L'ENVIRONNEMENT Direction de la thèse : Adrien NGUYEN-HUU ORCID 000000022602118X Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-23T23:59:59 Cette thèse porte sur l'analyse de la rationalité limitée dans les interactions stratégiques à partir de données expérimentales séquentielles. En économie expérimentale, l'identification des mécanismes de raisonnement repose encore le plus souvent sur les décisions finales observées. Cette approche est utile, mais elle devient vite insuffisante lorsque plusieurs modèles concurrents (raisonnement itératif, meilleure réponse bruitée, apprentissage, imprécision cognitive) peuvent conduire à des comportements finaux similaires. Le projet part de cette limite.

L'objectif de la thèse est de mobiliser des données plus riches, produites au cours même de la décision, afin de mieux inférer les mécanismes sous-jacents. Il pourra s'agir de séquences de choix, de temps de réponse, ou de données processuelles telles que l'eye-tracking lorsque celles-ci sont disponibles. L'enjeu est de reconstruire, au moins partiellement, la dynamique de formation du choix et non seulement son issue.

La thèse s'inscrit en économie expérimentale et comportementale, à l'interface de la théorie des jeux, de la théorie de la décision et de la modélisation probabiliste. Elle visera, d'une part, à développer des outils permettant d'exploiter des données séquentielles bruitées, hétérogènes et parfois partielles pour comparer plusieurs théories de la rationalité limitée. Elle cherchera, d'autre part, à améliorer la conception des protocoles expérimentaux afin de produire des données plus informatives lorsque plusieurs traitements ou plusieurs modèles doivent être mis à l'épreuve.

L'ambition du projet est donc double : faire progresser l'identification empirique des raisonnements stratégiques dans les jeux, et proposer des méthodes permettant d'accroître la qualité informative des expériences économiques. L'économie expérimentale s'est fortement développée dans l'étude de la rationalité limitée et des interactions stratégiques. Toutefois, l'identification empirique des mécanismes de raisonnement repose encore largement sur l'observation des choix finaux. Cette approche rencontre des limites importantes lorsque plusieurs modèles concurrents produisent des comportements agrégés ou individuels proches.

Dans ce contexte, la disponibilité croissante de données séquentielles, temporelles ou processuelles - telles que les séquences de choix, les temps de réponse, ou les données d'eye-tracking - ouvre de nouvelles perspectives. Ces données permettent potentiellement de mieux observer la dynamique de formation des décisions et d'améliorer la comparaison empirique entre modèles de rationalité limitée. La thèse s'inscrit dans cette évolution récente de la littérature, en combinant question économique substantielle et exigence méthodologique. L'objectif général de la thèse est de mieux identifier les mécanismes de rationalité limitée dans les interactions stratégiques lorsque l'on dispose de données plus riches que les seuls choix finaux.
Plus précisément, la thèse poursuivra trois objectifs :
1. analyser dans quelle mesure des données séquentielles ou processuelles permettent de mieux discriminer entre plusieurs modèles concurrents de rationalité limitée ;
2. développer des outils quantitatifs adaptés à l'exploitation de données expérimentales bruitées, hétérogènes et parfois partielles ;
3. contribuer à l'amélioration de la conception des protocoles expérimentaux afin d'accroître la qualité informative des données recueillies. La méthodologie reposera sur trois volets complémentaires :
1. Modélisation
- développement ou adaptation de modèles de rationalité limitée dans les interactions stratégiques ;
- formalisation de mécanismes compatibles avec des données séquentielles ou processuelles ;
- comparaison de cadres tels que raisonnement itératif, meilleure réponse bruitée, apprentissage et imprécision cognitive.
2. Expérimentation
- conception et mise en oeuvre d'expériences de laboratoire et/ou en ligne ;
- collecte de données de choix séquentiels, de temps de réponse, et éventuellement de données processuelles comme l'eye-tracking ;
- élaboration de protocoles permettant de mieux discriminer entre modèles concurrents.
3. Analyse empirique
- estimation de modèles adaptés à des données séquentielles, bruitées et hétérogènes ;
- comparaison de théories concurrentes à partir des trajectoires observées au cours de la décision ;
- évaluation de la qualité informative de différents designs expérimentaux.