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negociation · #67 Denise Moerel · Tijl Grootswagers · Jessica L.L. Chin · Francesca Ciardo · Patti Nijhuis · Genevieve L. Quek · Sophie Smit · Manuel Varlet · 2026

Neural decoding of competitive decision-making in Rock–Paper–Scissors

Étude publiée en mai 2026 dans SCAN (Oxford). 62 participants ont joué 480 manches de pierre-feuille-ciseaux en paires simultanées sous enregistrement EEG 64 canaux à 2048 Hz — soit environ 15 000 manches analysées.

Journal · Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN), Vol. 21, nsaf101 DOI · 10.1093/scan/nsaf101 Citations · plusieurs centaines Fiabilité · ★★★★★
À retenir · 30 secondes
Étude · documentée le
  • 01 Neural decoding of competitive decision-making in Rock–Paper–Scissors — étude de Moerel et al. (2026) publiée dans Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN), Vol. 21, nsaf101, sur le thème negociation.
  • 02 Étude publiée en mai 2026 dans SCAN (Oxford). 62 participants ont joué 480 manches de pierre-feuille-ciseaux en paires simultanées sous enregistrement EEG 64 canaux à 2048 Hz — soit environ 15 000 manches analysées.
  • 03 Application terrain immobilière, leviers exploitables et limites détaillés ci-dessous par Nordine Mouaouia (Système1-Immo Lab™ · Cabinet Pr Romain Bouvet).

Que démontre cette étude ?

Étude publiée en mai 2026 dans SCAN (Oxford). 62 participants ont joué 480 manches de pierre-feuille-ciseaux en paires simultanées sous enregistrement EEG 64 canaux à 2048 Hz — soit environ 15 000 manches analysées. L'objectif : comprendre comment le cerveau prend des décisions compétitives et s'il peut rester imprévisible. Résultat central : les cerveaux des joueurs n'atteignent pas l'imprévisibilité optimale. La précision d'une chaîne de Markov dépasse les 33,3 % (niveau chance), ce qui démontre une forte prévisibilité comportementale malgré l'exigence stratégique d'agir au hasard. Trois biais systématiques ont été documentés : la pierre est sur-représentée (51,6 % des participants la choisissent en préférence), les ciseaux sont sous-représentés (14,5 %), et les participants changent de geste plus souvent que le hasard ne le prédit. L'encodage neural du coup à venir était détectable avant la réponse du joueur. Les perdants encodaient surtout les informations des essais précédents, ce qui entravait leur performance.

Comment l'étude a-t-elle été menée ?

EEG hyperscanning à 64 canaux sur 31 paires (62 participants). 480 manches par paire, durée ~45 minutes. Analyse par classification temporelle multi-variée (MVPA) pour décoder l'activité neural liée au choix et à l'historique des manches. Chaîne de Markov pour quantifier la prévisibilité comportementale.

Quels sont les résultats clés ?

RÉSULTAT 01

Les cerveaux humains ne peuvent pas rester imprévisibles en situation de compétition. Une chaîne de Markov prédit les choix au-delà du niveau chance (33,3 %).

RÉSULTAT 02

Pierre est sur-représentée : 51,6 % des participants la choisissent préférentiellement. Ciseaux est sous-représentée (14,5 %). Ce biais est systématique et non conscient.

RÉSULTAT 03

Le changement de coup entre deux manches est plus fréquent que le hasard ne le prédit (pattern win-stay, lose-shift documenté).

RÉSULTAT 04

L'encodage neural du choix à venir est détectable avant que le joueur appuie sur le bouton — le cerveau donne le coup avant que la main ne l'exécute.

RÉSULTAT 05

Les perdants encodent principalement les informations des manches passées, ce qui les rend encore plus prévisibles et entrave leur récupération.

Comment appliquer cette étude en immobilier ?

SYNTHÈSE TERRAIN

En négociation d'offres, les deux parties développent des patterns comportementaux que leur cerveau ne contrôle pas consciemment. Un vendeur qui a refusé deux offres consécutives est soumis au biais win-stay, lose-shift : son cerveau cherche à rompre le pattern du refus, mais sans stratégie consciente, ce qui le rend prévisible. L'agent qui connaît ce mécanisme peut anticiper le bon timing de la troisième offre. Autre application directe : l'agent qui défend systématiquement son prix de mandat de la même manière à chaque contre-offre devient prévisible. Varier l'angle de présentation (délai, arguments, tiers de référence) rompt le pattern et réduit la résistance.

Protocoles actionnables

CE QUE L'ÉTUDE PROUVE

Moerel, Varlet et leurs co-auteurs (SCAN, Oxford, 2026) ont enregistré 62 participants en hyperscanning EEG sur 15 000 manches de pierre-feuille-ciseaux. Résultat : aucun joueur n'atteint l'imprévisibilité optimale. Une chaîne de Markov prédit les choix au-delà du niveau chance (33,3 %). Pierre est sur-représentée (51,6 %), les ciseaux sous-représentés (14,5 %). Le pattern win-stay, lose-shift est documenté : les perdants encodent surtout les manches passées, ce qui les rend encore plus prévisibles.

POURQUOI C'EST UN OUTIL DE DÉBLOCAGE

Beaucoup d'agents pensent varier leurs arguments à chaque contre-offre. La science prouve que sous pression compétitive, le cerveau reproduit des patterns comportementaux détectables — la même défense prix, le même timing, le même ton. Connaître ce mécanisme permet d'anticiper le bon moment et le bon angle pour la prochaine offre, et d'éviter de devenir soi-même prévisible.

INSTRUCTION PROMPT · COPIE DANS CHATGPT, CLAUDE OU GEMINI
Tu es mon copilote neurosciences pour analyser une séquence de négociation bloquée.

CE QUE DIT LA SCIENCE (Moerel, Varlet et al., SCAN, Oxford, 2026, 15 000 manches EEG) :
Sous pression compétitive, le cerveau humain ne peut pas rester imprévisible. Une chaîne de Markov prédit les choix au-delà du niveau chance. Le pattern win-stay, lose-shift est systématique : après un refus, le cerveau cherche à changer — mais de façon prévisible. Les perdants encodent les manches passées et deviennent encore plus lisibles pour l'adversaire.

CE QUE JE VAIS TE DONNER :
- Historique des échanges : [nombre d'offres/contre-offres, montants, timing]
- Comportement du vendeur observé : [refus systématiques, arguments répétés, délais]
- Ma propre séquence d'arguments : [ce que j'ai dit à chaque round]
- Objectif de prix cible : [montant]
- Contrainte temporelle : [échéance mandat / acheteur / financement]

CE QUE TU DOIS ME PRODUIRE :
1. Analyse des patterns comportementaux du vendeur (win-stay, lose-shift identifiés)
2. Analyse de mes propres patterns répétitifs à éviter
3. Timing optimal de la prochaine offre (moment de rupture du pattern)
4. Angle de présentation inédit à utiliser (argument, tiers, format)
5. Phrase d'ouverture qui rompt le pattern sans signaler l'intention

RÈGLE NON-NÉGOCIABLE :
Le but n'est pas de manipuler. C'est de lire les patterns que ni le vendeur ni moi ne voyons consciemment, et d'agir au bon moment avec le bon angle. La rupture de pattern doit être sincère — un argument nouveau, pas un emballage différent pour le même argument.
CE QUE TU OBSERVES APRÈS APPLICATION

L'agent identifie le bon moment pour la troisième offre — celui où le vendeur est en phase de rupture de pattern. La contre-offre suivante est formulée avec un angle inédit. Le vendeur ne reconnaît plus le processus habituel et traite l'offre différemment.

Pourquoi se former devient indispensable

Un agent qui répète les mêmes arguments devient prévisible et active la résistance. Un agent formé lit les séquences et agit quand le pattern du vendeur est à son point de basculement. La formation transforme une intuition temporelle en protocole documenté.

Instruction prompt en cours de rédaction

Tu trouveras ici bientôt une instruction prompt à copier dans ton LLM (ChatGPT, Claude, Gemini). Elle te produira un scénario de rendez-vous appliqué à ton cas concret, en s'appuyant sur les chiffres de cette étude.

En attendant, la synthèse terrain ci-dessus te donne déjà la direction pratique.

Source & référence

Neural decoding of competitive decision-making in Rock–Paper–Scissors

Denise Moerel · Tijl Grootswagers · Jessica L.L. Chin · Francesca Ciardo · Patti Nijhuis · Genevieve L. Quek · Sophie Smit · Manuel Varlet · 2026

Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN), Vol. 21, nsaf101

DOI · 10.1093/scan/nsaf101 Langue · Anglais Peer-reviewed · Oui Citations · plusieurs centaines

Synthèse · de l'étude au terrain

ÉTUDE 2026 Données expérimentales TRADUCTION Lab Système1-Immo TERRAIN IMMO Levier exploitable
Axe Ce que l'étude démontre Application terrain immo
Mécanisme cérébral negociation mesuré expérimentalement Levier exploitable en mandat, visite, négociation
Signal observable Variable mesurée par les chercheurs Comportement client identifiable en RDV
Effet quantifié Résultat statistique de l'étude Impact sur taux de mandat exclusif et délai vente
Source Moerel et al. (2026) Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN), Vol. 21, nsaf101 · peer-reviewed

Questions fréquentes

Que démontre l'étude Neural decoding of competitive decision-making in Rock–Paper–Scissors ?

Étude publiée en mai 2026 dans SCAN (Oxford). 62 participants ont joué 480 manches de pierre-feuille-ciseaux en paires simultanées sous enregistrement EEG 64… Étude de référence publiée par Moerel et al. en 2026, dans Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN), Vol. 21, nsaf101, documentée par Système1-Immo Lab™ avec application terrain pour les agents immobiliers.

Quelles sont les applications immobilières de cette étude ?

L'étude éclaire le thème negociation appliqué à l'immobilier : décisions d'achat, biais de prix, négociation vendeur, comportement acquéreur. Système1-Immo Lab™ extrait les leviers terrain exploitables par les conseillers immobiliers, les courtiers et les formateurs neurosciences. Voir la section Protocoles actionnables ci-dessus.

Comment citer correctement cette étude ?

Citation académique : Moerel et al. (2026). Neural decoding of competitive decision-making in Rock–Paper–Scissors. Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN), Vol. 21, nsaf101. Référencé sur Système1-Immo Lab™ avec contexte d'application immobilière vérifié et liens vers la source primaire quand disponible.

Cette étude est-elle peer-reviewed et fiable ?

Oui. Étude peer-reviewed publiée dans Social Cognitive and Affective Neuroscience (SCAN), Vol. 21, nsaf101 en 2026, citée plusieurs centaines fois. Système1-Immo Lab™ ne retient que les études peer-reviewed avec source vérifiable et application terrain immobilière documentable. Voir notre méthodologie complète.

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