Cerveau et cognition
18h C dont contrôle / 2 crédits ECTS
Yves Frégnac (Gif)
Ce cours a pour objet de présenter les principes d'organisation fonctionnelle du système nerveux central, les différents modes de traitement de l'information codée par l'activité neuronale, et les mécanismes élémentaires de la cognition cérébrale. Après une introduction générale sur l'histoire des Sciences du cerveau, nous chercherons à comprendre, à partir de l'étude de la dynamique de l'activité cérébrale, comment sont élaborées des représentations internes de notre environnement et de notre enveloppe corporelle et comment sont planifiées des actions motrices que l'organisme projette d'exercer en retour sur le monde extérieur. L'approche de type "boite noire" en théorie des systèmes sera comparée à une modélisation anatomo-fonctionnelle des processus cérébraux, en centrant plus particulièrement notre analyse sur les mécanismes cellulaires et l'architecture fonctionnelle des réseaux impliqués dans la perception visuelle. Un parallèle avec le cours sur les réseaux neuromimétiques sera présenté lors de la description des processus d'auto-organisation dépendants de l'activité nerveuse qui participent à la genèse et à l'adaptation (apprentissage) de la fonction corticale, chez l'organisme en développement ou à l'âge adulte. Nous présenterons des méthodes numériques ou électroniques permettant d'interconnecter en temps réel des modèles de neurones à conductances artificielles avec des neurones biologiques in situ connectés au travers de synapses artificielles programmables. Nous discuterons les applications biomédicales (activation du cerveau par des capteurs artificiels, commande de prothèses neuronales par des signaux dérivés du cerveau) et cybernétiques (étude de la stabilité du comportement dynamique des réseaux hybrides) de ce nouveau type d'approche, alliant simulation numérique/ électronique et électrophysiologie intracellulaire.
Approche opératoire
Les techniques utilisées sont propres au monde des ingénieurs : il s'agit d'identifier des processus discrets (émission de potentiels d'action) ou analogiques (fluctuations du potentiel de membrane) et les fonctions de transfert associées au traitement de l'information, en utilisant des outils propres à la théorie des systèmes (analyse inverse) ou des méthodes de calcul appliquées à un espace de variables transformées (transformée de Fourier).
Approche anatomo-fonctionnelle
Le deuxième niveau d'analyse procède d'une démarche analytique et réductionniste, basée sur la connaissance des circuits nerveux, de leur anatomie et de leur microphysiologie. Cette démarche s'appuie sur une étude biophysique détaillée de l'intégration neuronale. La « doctrine neuronale » consiste à identifier les principes de traitement de l'information par le cerveau, à partir de la maximisation de mesures locales d'activité (données par exemple par la probabilité de décharge neuronale, ou par les variations régionales du métabolisme cellulaire). D'autres théories du codage cérébral seront présentées (codage par population, codage relationnel), qui permettent en particulier d'étiqueter les relations ou les associations entre stimuli externes ou activations cérébrales internes, nécessaires au liage d'informations élémentaires et à la genèse de l'invariance de notre perception sensorielle ou de nos images mentales.
Approche neuro-mimétique
La troisième approche est synthétique et mélange deux types d'analyse (descendante 'top-down', et ascendante 'bottom-up'). Les progrès réalisés en vitesse de calcul par les ordinateurs actuels permettent de simuler numériquement en temps réel non seulement l'émission des potentiels d'action mais également les fluctuations du potentiel de membrane de différentes classes de neurones, le comportement électrique non-linéaire des membranes excitables ou passives et des synapses. On peut donc non seulement mimer le comportement biophysique du neurone avec la précision souhaitée, mais interfacer en temps réel neurones biologiques et neurones artificiels. Les modèles présentés de l'activité neuronale et du fonctionnement dynamique des réseaux neuronaux permettent de tester à un niveau global les implications de mécanismes hypothétiques ou d'algorithmes de calcul supposés agir à un niveau d'organisation plus microscopique (synapses, canaux ioniques).