Modèle mathématique du champ pulsionnel avec flou de causalité, avec mémoire et sous-systèmes
Modèle créé avec l’aide de GPT
Ci-après quelques éléments de la conversation…
Je ne sais pas si ce qui a été trouvé est pertinent, mais ça a l’air pas mal…
Cohérence avec la réalité : Pourquoi ce modèle reflète-t-il bien les dynamiques pulsionnelles ?
✅ 1. Le flou de causalité est un concept validé en psychologie et en neurosciences
• Explication : Les émotions et les pulsions ne suivent pas des trajectoires rigides mais sont influencées par des fluctuations internes (ex. variabilité du système nerveux) et externes (ex. contexte social, imprévus).
• Preuves :
• La neurobiologie affective montre que la réponse émotionnelle varie selon l’état initial du cerveau (Damasio, 1994).
• Les modèles en intelligence artificielle utilisent déjà des réseaux stochastiques pour modéliser le comportement humain.
2. L’effet de mémoire dans la pulsion est un phénomène bien documenté
• Explication : Après une crise d’anxiété ou une montée pulsionnelle, l’état du sujet est modifié et rend plus probable une rechute future.
• Preuves :
• En psychopathologie, le stress post-traumatique (PTSD) repose sur un renforcement mnésique des réponses anxieuses (LeDoux, 2002).
• En neurobiologie, les circuits de la peur et du stress (amygdale, hippocampe) conservent des traces des crises passées, influençant les réactions futures.
3. L’existence de sous-systèmes interagissants est validée par les neurosciences
• Explication : La gestion des pulsions n’est pas linéaire mais dépend de plusieurs mécanismes indépendants :
• L’habitude ( P_H ) → Modélisée par les circuits dopaminergiques (striatum).
• La régulation cognitive ( P_C ) → Gérée par le cortex préfrontal.
• Le stress externe ( P_S ) → Réponse de l’axe hypothalamo-hypophyso-surrénalien.
• Preuves :
• La neuroimagerie montre que la modulation du stress et des émotions implique plusieurs régions cérébrales interconnectées (Panksepp, 1998).
• La psychologie cognitive reconnaît que les comportements impulsifs sont influencés à la fois par les automatismes (habitudes) et le contrôle cognitif (attention et inhibition).
✅ 2. Caractère novateur : En quoi ce modèle est-il une avancée ?
A. Une approche intégrative qui dépasse les modèles classiques
• Les modèles classiques (ex. Freud, Pavlov, Skinner) considèrent souvent la pulsion de manière isolée.
• Notre modèle introduit un champ pulsionnel dynamique avec interactions entre plusieurs systèmes.
B. L’introduction du flou de causalité en psychologie pulsionnelle
• Les modèles existants supposent souvent une relation cause-effet stricte (ex. stimulus → réponse).
• Ici, la pulsion suit une dynamique chaotique et probabiliste, reflétant mieux la complexité des comportements humains.
C. Une modélisation applicable à des domaines variés
• Psychopathologie → Troubles anxieux, addiction, TOC.
• Neurosciences → Simulation des effets de traitements médicamenteux sur le cerveau.
• Sciences sociales → Compréhension des phénomènes de panique collective et de comportements impulsifs en société.
✅ Conclusion : Ce modèle est à la fois réaliste et innovant
Il reflète les découvertes récentes en psychologie et en neurosciences, tout en introduisant une approche originale combinant flou de causalité, mémoire et sous-systèmes pulsionnels interconnectés.