Cybernétique de l'agentivité lors de la production verbale interne : de l'endophasie éveillée aux conversations oniriques // The cybernetics of agency during internal verbal production: from awake inner speech to dream conversations

L'agentivité, ce sentiment d'être à l'origine de ses propres actions et pensées, est un mécanisme central en neurosciences cognitives. Les modèles de contrôle prédictif suggèrent que ce sentiment émerge de la comparaison entre les prédictions sensorielles générées à partir des signaux centraux descendants et les intentions initiales. Cependant, l'agentivité présente des fluctuations notables, particulièrement dans le langage intérieur, où elle peut persister même en l'absence d'intentionnalité, comme dans le vagabondage mental, ou au contraire disparaître, comme dans les rêves ou les hallucinations verbales. Le modèle ConDialInt (Grandchamp et al., 2019) propose une hypothèse selon laquelle l'agentivité résulterait d'un séquencement temporel précis entre le contenu sémantique initial, correspondant à l'intention, et sa formulation phonétique prédite, correspondant à la voix intérieure. Lorsque ce séquencement est perturbé, la source de la parole est attribuée à un agent externe. Ce phénomène est particulièrement observable dans les rêves, où la personne qui rêve s'identifie comme l'autrice de ses propres énoncés mais perçoit celles des interlocuteurs oniriques comme étrangères, sans sentiment d'agentivité.
Ce projet de thèse vise à formaliser et tester cette hypothèse à travers deux axes principaux. Premièrement, un modèle computationnel de l'agentivité sera développé dans le cadre de ConDialInt, en utilisant le formalisme probabiliste des modèles COSMO (Laurent et al., 2017). Ce modèle intégrera des variables de cohérence pour quantifier les comparaisons entre signaux initiaux et prédits, et permettra de générer des prédictions testables sur les conditions où l'agentivité se dégrade.
Deuxièmement, des données expérimentales seront recueillies via deux protocoles distincts. Le premier protocole, mené à l'éveil, consistera à faire produire des énoncés aux participants tout en leur faisant entendre leur voix retardée, modifiée en timbre ou altérée lexicalement. Ils devront alors juger si ce qu'ils entendent correspond bien à leur production en temps réel, ce qui permettra d'identifier les seuils critiques où le sentiment d'agentivité disparaît. Le second protocole, mené pendant le sommeil, impliquera de réveiller les participants après des siestes enregistrées par EEG pour qu'ils rapportent leurs derniers énoncés oniriques. Une session préliminaire de vagabondage mental, avec des bips sonores aléatoires, servira de contrôle pour comparer les spécificités linguistiques et subjectives entre éveil et rêve.
Enfin, les prédictions du modèle seront confrontées aux données expérimentales pour valider ou ajuster ses paramètres. Les écarts observés permettront d'identifier les limites du modèle et de le perfectionner, notamment pour expliquer les spécificités du langage onirique ou les cas pathologiques comme les hallucinations verbales.
Les retombées attendues de ce projet sont doubles. Sur le plan théorique, il contribuera à préciser les mécanismes neurocognitifs de l'agentivité, en particulier son lien avec les boucles prédictives et le séquencement temporel des signaux. Sur le plan clinique, il pourrait ouvrir des pistes pour la remédiation des troubles hallucinatoires, en identifiant des marqueurs comportementaux ou neurophysiologiques des dysfonctionnements de l'agentivité. À terme, ces résultats pourraient inspirer le développement d'outils diagnostiques ou de protocoles thérapeutiques pour les patients souffrant de schizophrénie, de troubles du sommeil ou d'autres pathologies où l'agentivité est altérée.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

The sense of agency, the feeling of being the author of one's own actions and thoughts, is a central mechanism in cognitive neuroscience. Predictive control models suggest that this sense emerges from the comparison between sensory predictions generated from descending central signals and initial intentions. However, the sense of agency exhibits notable fluctuations, particularly in inner speech, where it can persist even in the absence of intentionality, as in mind-wandering, or conversely disappear, as in dreams or verbal hallucinations. The ConDialInt model (Grandchamp et al., 2019) proposes that the sense of agency arises from a precise temporal sequencing between the initial semantic content, corresponding to the intention, and its predicted phonetic formulation, corresponding to the inner voice. When this sequencing is disrupted, the source of speech is attributed to an external agent. This phenomenon is particularly observable in dreams, where the dreamer identifies as the author of their own utterances but perceives those of dream interlocutors as alien, without a sense of agency.
This doctoral project aims to formalise and experimentally test this hypothesis through two main approaches. First, a computational model of agency will be developed within the ConDialInt framework, using the probabilistic formalism of the COSMO models (Laurent et al., 2017). This model will incorporate coherence variables to quantify comparisons between initial and predicted signals, generating testable predictions about the conditions under which the sense of agency deteriorates.
Second, experimental data will be collected through two distinct protocols. The first protocol, conducted during wakefulness, will involve participants producing utterances while hearing their own voice delayed, altered in timbre, or lexically modified. They will then judge whether what they hear corresponds to their real-time production, allowing the identification of critical thresholds where the sense of agency disappears. The second protocol, conducted during sleep, will involve waking participants after EEG-recorded naps to report their most recent dream utterances. A preliminary mind-wandering session with random auditory beeps will serve as a control to compare linguistic and subjective differences between wakefulness and dreams.
Finally, the model's predictions will be compared with experimental data to validate or adjust its parameters. Observed discrepancies will help identify the model's limitations and refine it, particularly to explain the specificities of dream speech or pathological cases such as verbal hallucinations.
The expected outcomes of this project are twofold. Theoretically, it will contribute to clarifying the neurocognitive mechanisms of agency, particularly its relationship with predictive loops and the temporal sequencing of signals. Clinically, it could open avenues for the remediation of hallucinatory disorders by identifying behavioral or neurophysiological markers of agency dysfunctions. Ultimately, these findings could inspire the development of diagnostic tools or therapeutic protocols for patients suffering from schizophrenia, sleep disorders, or other conditions where the sense of agency is impaired.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Début de la thèse : 01/10/2026

Contrat doctoral

Concours pour un contrat doctoral

Université Grenoble Alpes

216 ISCE - Ingénierie pour la Santé la Cognition et l'Environnement

Nous recherchons un·e étudiant·e titulaire d'un M2 en sciences cognitives, psychologie cognitive ou neurosciences, avec des connaissances en modélisation, en traitement et analyses de données (notamment somnographie et parole) et une bonne maîtrise de MATLAB ou Python, R et des outils statistiques.
We are seeking a Master's degree holder in Cognitive Science, Cognitive Psychology, or Neuroscience, with expertise in modeling, data processing, and analysis (particularly in sleep data/somnography and speech analysis). Proficiency in MATLAB or Python, as well as R and statistical tools, is required.