« Neurosciences/Le codage neuronal » : différence entre les versions

 

Dans leurs expériences, les chercheurs présentaient des images diverses aux sujets et regardaient ce que les électrodes captaient. Les résultats étaient assez surprenants. Les chercheurs avaient remarqués que les réponses neuronales étaient assez spécifiques et que les neurones ne s'activaient que pour un type de stimulus bien précis, voire pour des stimulus uniques. Par exemple, chez un de leur patient, un neurone s'activait quand on présentait une image de ''Jennifer Anniston'', mais aussi quand on affichait le nom de l'actrice sur un écran ou quand on prononçait son nom à l'oral. Un autre patient avait la même chose, mais pour des concepts comme l'opéra de Sydney, Luke Skywalker et quelques autres. Et les réponses étaient spécifiques de ces stimulus : les neurones concernés ne réagissaient pas quand on présentait une image toute autre. En somme, ces neurones codaient pour un concept, ici des personnes. Précisons que les neurones en question étaient localisés dans le lobe temporal médian, une région du cerveau impliquée dans la mémoire, la compréhension du langage, la catégorisation et la reconnaissance des objets.

 

D'autres expériences ont répliqué ces résultats, mais avec quelques nuances. Dans le détail, les réponses ne sont pas aussi spécifiques que dans l'expérience princeps. Les neurones ont tendance à réagir à non pas un seul stimulus bien précis, mais à plusieurs stimulus semblables de la même catégorie. Par exemple, des expériences ont montré que les neurones du cortex temporal inférieur s'activent quand on présente des visages, mais pas à d'autres stimulus. De même, si on répliquait l'expérience princeps, on verrait que certains neurones qui répondent aux images de Luke Skywalker répondraient sans doute à une image de Yoda, à une image de TIE-fighter, etc. De même, plusieurs neurones différents peuvent répondre au même stimulus.

 

Au vu des expériences mentionnées plus haut, on peut se demander combien de neurones il faut pour coder un concept, un percept ou toute autre unité d'information. Diverses sensibilités s'affrontent sur le sujet et on peut distinguer deux grands types de codes neuraux à cet égard : le codage épars et le codage dense. Avec le '''codage dense''', une information est représentée par l'activation d'un grand nombre de neurones, plusieurs milliers au minimum. Avec le '''codage épars''' (''sparse coding''), une unité d'information est représentée par l'activation d'un faible nombre de neurones, de quelques neurones à quelques dizaines de milliers de neurones tout au plus. Un codage épars s’accommode fort bien avec une forte sélectivité des neurones. Si les neurones répondent à un nombre restreint de stimulus, alors le codage épars est assez efficient. A l'inverse, si les neurones sont peu sélectifs, le codage épars marche bien moins bien que le codage dense. Le codage épars a l'avantage d'être économe énergétiquement. Seul un petit nombre de neurones est activé, ce qui signifie que le cerveau n'a pas à dépenser beaucoup d'énergie en potentiels d'action. A l'inverse, un codage dense a le désavantage de dépenser beaucoup d'énergie pour activer les nombreux neurones nécessaires. Reste à savoir ce que l'évolution a choisi...

 

Le cas le plus extrême de codage épars est celui où un neurone code pour une information et seulement celle-ci. L'idée comme quoi un seul neurone code pour un concept ou une unité d'information est cependant assez peu probable. L'idée est d'ailleurs appelée humoristiquement la '''théorie du neurone grand-mère''', la boutade étant qu'on aurait un neurone pour le concept de "grand-mère". La théorie exacte est plus compliquée que cela, mais cette description simplifiée n'est pas si fausse. Pour faire moins simple, le cerveau aurait une organisation hiérarchique, en forme d'arbre hiérarchique. Les neurones en bas de l'échelle coderaient des propriétés sensorielles simples, alors que ceux tout en haut coderaient des concepts abstraits. Plus on monte dans la hiérarchie, plus les propriétés sont assemblées pour coder des stimulus de plus en plus complexes et abstraits. Par exemple, telle ensemble de stimulus serait assemblé pour coder des formes, qui seraient elle-mêmes assemblées en représentation visuelles d'objets, qui seraient combinées avec d'autres représentations sensorielles pour donner des concepts abstraits, et ainsi de suite.