Au fur et à mesure que l'inspiration des Sciences du Vivant se développe, nous sentons un besoin croissant de validation de nos modèles par des données issues de la psychologie. Une première action dans ce sens consiste à s'intéresser à la modélisation de processus cognitifs et à leur réalisation à l'aide d'un réseau connexionniste, en s'inspirant de théories issues de la psychologie cognitive. Le domaine d'application choisi est la décision, et plus particulièrement la catégorisation. Un réseau, Categ_ART, a été conçu pour apprendre des catégorisations effectuées par un décideur : le réseau met en oeuvre quelques principes cognitifs issus de la psychologie de la décision pour aboutir aux mêmes classements que le sujet, tout en fournissant des règles de décision qui expliquent les choix du réseau, et par transposition ceux du sujet. Une première application potentielle d'un tel réseau est de l'utiliser dans le cadre d'un processus interactif d'aide à la décision, en utilisant ses capacités d'explication pour aider un expert à affiner progressivement ses règles de décision. Nous réflechissons actuellement sur cette possibilité. De plus, d'un point de vue théorique, notre étude a proposé une voie de réalisation connexionniste de traitements symboliques, dont les symboles émergent à partir d'un niveau subsymbolique : cela permet ainsi de rapprocher le connexionnisme et les architectures symboliques, ouvrant ainsi la voie vers des systèmes hybrides plus unifiés. L'approfondissement de cette perspective d'hybridation de notre système constitue un deuxième axe de recherche que nous explorons actuellement.