Définition difficile : Domaine émergent à la frontière entre neurosciences cognitives et économie traditionnelle.
Objet d'étude : Décisions humaines et architecture cérébrale sous-jacente.
Focus : Décisions de haut niveau, conscientes, impliquant des choix dans l'achat, l'investissement, le partage, etc.
Liens entre neurosciences et économie
Bidirectionnalité : Les neurosciences peuvent informer l'économie et vice-versa.
Critiques du modèle économique traditionnel : Modèle de l'homo economicus critiqué pour sa simplification extrême de la rationalité humaine.
Contribution des sciences cognitives : Exemple de Daniel Kahneman et ses travaux sur les heuristiques et biais cognitifs.
Précautions et critiques
Prudence nécessaire : Application directe des résultats en psychologie et imagerie cérébrale aux situations économiques doit être faite avec précaution.
Critiques méthodologiques : Concernant la nature de l'imagerie cérébrale et les inférences inverses.
Contribution de l'économie aux neurosciences
Modèles économiques normatifs : Pour définir la rationalité des décisions humaines.
Description mathématique des comportements collectifs : Analogie avec le fonctionnement des neurones dans le cerveau.
Concepts économiques sous-étudiés : Exemple de la représentation des prix et de l'argent dans le cerveau.
Concepts centraux : valeur et décision
Valeur : Représentation cérébrale de la valeur objective vs. subjective.
Temps et décision : Importance de la dimension temporelle dans les décisions économiques.
Multidimensionnalité : Décisions humaines influencées par des valeurs autres que monétaires (santé, connaissance, esthétique, etc.).
Perspectives futures
Évolution de la neuroéconomie : Soulève des questions fondamentales sur notre identité et nos processus décisionnels.
But du colloque : Isoler et discuter des concepts centraux de valeur et décision.
Conclusion
Interdisciplinarité : Nécessité de dialogues entre économiques, neurosciences et philosophie pour enrichir la compréhension dans le domaine.
Enjeux futurs : Amélioration des modèles économiques et compréhension des processus décisionnels complexes.