Cet article se concentre sur la « représentation d'ordre supérieur » (RH) du FOR, plutôt que sur la « représentation primaire » (ROR) qui code le contenu ou la structure de l'environnement de l'observateur. Nous étudions plus particulièrement la RH, qui aborde des aspects du FOR tels que l'intensité et l'incertitude, et plus spécifiquement la RH de l'incertitude. Les recherches sur la façon dont le cerveau représente les attentes concernant l'incertitude sont insuffisantes. Cette étude développe et applique un modèle d'« estimation du bruit par diffusion basée sur le renforcement » (NERD) à partir de données neuronales obtenues lors d'une tâche de « neurofeedback décodé », dans laquelle les sujets apprennent à générer intentionnellement des schémas neuronaux cibles. Grâce à cela, nous caractérisons la manière dont le cerveau apprend à réagir au bruit et démontrons que le modèle NERD offre un fort pouvoir explicatif du comportement humain.
