{"id":17069,"date":"2023-08-06T16:48:32","date_gmt":"2023-08-06T16:48:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/madagascar\/politique\/comment-notre-cerveau-fait-il-face-a-lincertitude"},"modified":"2023-08-06T18:46:13","modified_gmt":"2023-08-06T18:46:13","slug":"comment-notre-cerveau-fait-il-face-a-lincertitude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/madagascar\/toutes-les-actualites\/comment-notre-cerveau-fait-il-face-a-lincertitude","title":{"rendered":"Comment notre cerveau fait-il face \u00e0 l\u2019incertitude ?"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Madagascar. <\/strong><\/span>L\u2019incertitude n\u2019est pas dans les choses mais dans notre te\u0302te\u201d. Une re\u0301cente e\u0301tude pourrait concre\u0300tement confirmer cette assertion du mathe\u0301maticien suisse Jacques Bernoulli.<\/p>\n

Des images de synthe\u0300se pour repre\u0301senter le degre\u0301 de flou<\/b><\/p>\n

Nous sommes au quotidien confronte\u0301 a\u0300 des environnement visuels complexes et a\u0300 un ensemble de stimuli sensoriels a\u0300 inte\u0301grer avant de prendre une de\u0301cision. Le traitement de multiples informations en paralle\u0300le permet a\u0300 notre cerveau d\u2019adapter notre comportement a\u0300 des situations tre\u0300s diverses. Cependant, le fonctionnement neurobiologique sous-jacent est encore mal compris. Dans une e\u0301tude publie\u0301e le 23 juin 2023 dans Nature Communications Biology, des scientifiques ont utilise\u0301 des technologies novatrices pour comprendre l\u2019activite\u0301 des neurones du cortex visuel primaire en re\u0301ponse a\u0300 la pre\u0301sentation d\u2019images reproduisant des situations d\u2019incertitude. Sciences et Avenir s\u2019est entretenu avec Laurent Perrinet, chercheur en neurosciences computationnelles dans l\u2019e\u0301quipe de l\u2019Institut de Neurosciences de la Timone (CNRS \/ Aix-Marseille Universite\u0301) et encadrant de the\u0300se de Hugo Ladret, premier auteur de l\u2019e\u0301tude.<\/p>\n

Reproduire dans une expe\u0301rience de neurosciences la complexite\u0301 du monde dans lequel on vit, tout en pouvant analyser les re\u0301sultats de manie\u0300re fiable, est un ve\u0301ritable de\u0301fi. Laurent Perrinet a propose\u0301 d\u2019utiliser des images de synthe\u0300se conc\u0327ues pour reproduire un contexte visuel incertain. A l\u2019instar des textures utilise\u0301es dans les jeux vide\u0301o en deux dimensions, ces images repre\u0301sentent des motifs allonge\u0301s, oriente\u0301s plus ou moins dans la me\u0302me direction. Quand tous les motifs pre\u0301sentent la me\u0302me orientation, il est tre\u0300s facile de la deviner. En revanche, lorsque de nombreuses orientations sont me\u0301lange\u0301es, l\u2019information visuelle est beaucoup moins claire.<\/p>\n

Ces textures permettent de reproduire les images naturelles auxquelles nous sommes confronte\u0301s. Tandis que nous arrivons parfois a\u0300 tre\u0300s bien identifier un objet, d\u2019autres e\u0301le\u0301ments perc\u0327us nous paraissent plus flous, plus incertains. Dans l\u2019utilisation des textures, le proble\u0300me est le me\u0302me : il y a tanto\u0302t des lignes dont l\u2019orientation est facilement identifiable, et parfois il y a des points disperse\u0301s dont on peine a\u0300 voir une organisation pre\u0301cise.<\/p>\n

L\u2019utilisation de ces textures est novatrice. En effet, classiquement, les chercheurs en neurosciences utilisaient pluto\u0302t des formes assez isole\u0301es dans la stimulation des aires visuelles : un rectangle, un point, une ligne qui se de\u0301place. \u201cLe fait d\u2019avoir des images aussi simples, c\u2019est pratique pour faire des analyses. Mais ces formes isole\u0301es ne sont pas \u2018e\u0301cologiques\u2019. Il faut alors trouver une autre fac\u0327on de proce\u0301der pour reproduire notre monde plus complexe. D\u2019autant plus que le cerveau est adapte\u0301 a\u0300 percevoir des images naturelles tre\u0300s riches\u201d, explique a\u0300 Sciences et Avenir Laurent Perrinet.<\/p>\n

Le cerveau est fait pour percevoir a\u0300 la fois des objets pre\u0301cis : leur forme, direction, orientation, contours, couleurs… Mais aussi pour comprendre des situations plus incertaines, afin d\u2019interpre\u0301ter le de\u0301sordre et le chaos qui troublent nos anticipations. Les textures obtenues par images de synthe\u0300se sont une manie\u0300re de reproduire les images naturelles auxquelles nous sommes confronte\u0301s. En partant d\u2019une intuition the\u0301orique mathe\u0301matique, l\u2019e\u0301quipe de Laurent Perrinet s\u2019est tout d\u2019abord demande\u0301 comment le cerveau peut laisser une place a\u0300 l\u2019incertitude.<\/p>\n

A. Exemple de textures pre\u0301sente\u0301es lors des expe\u0301riences. Le caracte\u0300re incertain des images est associe\u0301 au nombre d\u2019orientations me\u0301lange\u0301es dans une images exprime\u0301e en degre\u0301, que l\u2019on peut repre\u0301senter sur un diagramme. Plus la courbe du diagramme est resserre\u0301e, plus les orientations sont similaires. Plus le diagramme est e\u0301tale\u0301 horizontalement, plus il y a de motifs diffe\u0301rents me\u0301lange\u0301s sur l\u2019image. A gauche, les textures dont l\u2019orientation est la plus facilement distinguable. A droite, les images les plus incertaines.<\/p>\n

B. Les textures peuvent repre\u0301senter les images naturelles auxquelles nous sommes confronte\u0301s au quotidien. Par exemple, si on re\u0301alise un diagramme repre\u0301sentant les distributions de l\u2019orientation de quatre re\u0301gions sur une image naturelle (photo prise par Hugo Ladret), on observe qu\u2019il y a des re\u0301gions dont l\u2019orientation des motifs est claire, et des re\u0301gions plus floues.<\/p>\n

Des neurones spe\u0301cialise\u0301s dans l\u2019interpre\u0301tation de l\u2019impre\u0301cision<\/b><\/p>\n

Les scientifiques ont enregistre\u0301 l\u2019activite\u0301 de 249 neurones de chats anesthe\u0301sie\u0301s. Ils ont observe\u0301 la re\u0301ponse des neurones dans l\u2019aire visuelle primaire a\u0300 la pre\u0301sentation d\u2019images plus ou moins troubles. Ils ont observe\u0301 qu\u2019il y avait deux types de re\u0301ponses neuronales a\u0300 l\u2019incertitude.<\/p>\n

Les neurones \u201cvulne\u0301rables\u201d qui ne re\u0301pondent que pour une certaine orientation. Ils sont tre\u0300s sensibles et vulne\u0301rables aux grands degre\u0301s de flou. Et les neurones \u201cre\u0301sistants\u201d qui re\u0301pondent aux stimuli visuels malgre\u0301 le manque de pre\u0301cisions de l\u2019information visuelle. Me\u0302me lorsqu\u2019on pre\u0301sente aux animaux des textures qui ne sont pas bien de\u0301finies, c\u2019est-a\u0300-dire dont l\u2019orientation n\u2019est pas distinguable, ces neurones continuent de re\u0301pondre.<\/p>\n

\u201cSi on montre a\u0300 une personne des textures qui figurent parmi les plus impre\u0301cises au sein de la gamme de texture, a\u0300 partir de 30\u00b0 d\u2019impre\u0301cision, les personnes se trompent et ne trouvent pas l\u2019orientation des lignes de la texture. Mais il y a tout de me\u0302me des neurones qui re\u0301pondent pre\u0301cise\u0301ment !\u201d, de\u0301taille Laurent Perrinet.<\/p>\n

\u201cJe te parie que dans le cerveau, il y a une repre\u0301sentation du flou\u201d<\/b><\/p>\n

Les chercheurs ont donc voulu aller plus loin que l\u2019observation de l\u2019activite\u0301 des neurones. Ils ont regarde\u0301 si, a\u0300 partir de cette activite\u0301, il e\u0301tait possible de reconstruire le type de texture pre\u0301sente\u0301 en premier lieu. Ils ont re\u0301alise\u0301 ce de\u0301cryptage gra\u0302ce a\u0300 des processus d\u2019apprentissage machine similaires a\u0300 ceux utilise\u0301s dans le Deep Learning. \u201cTout est parti de discussions entre nous et d\u2019un pari entre les scientifiques \u2018\u2019je te parie que dans le cerveau, il y a une repre\u0301sentation du flou’\u201d, raconte le chercheur.<\/p>\n

L\u2019expe\u0301rience est mene\u0301e de sorte a\u0300 comprendre l\u2019encodage de l\u2019information visuelle, a\u0300 partir de l\u2019activite\u0301 des neurones, gra\u0302ce a\u0300 une e\u0301tape de \u201cde\u0301codage\u201d. Ainsi, on peut de\u0301finir trois e\u0301tapes :<\/p>\n

L\u2019encodage : l\u2019information lumineuse cause\u0301e par l\u2019image est capte\u0301e par les yeux.<\/p>\n

Le codage : l\u2019enregistrement de l\u2019activite\u0301 des neurones qui perc\u0327oivent cette information.<\/p>\n

Le de\u0301codage : la traduction de l\u2019activite\u0301 neuronale via un programme de Machine Learning pour retrouver l\u2019orientation des lignes sur l\u2019image pre\u0301sente\u0301e a\u0300 la premie\u0300re e\u0301tape.<\/p>\n

A la bonne surprise des scientifiques, cette e\u0301tape de de\u0301codage fonctionne particulie\u0300rement bien : le logiciel de\u0301codeur peut retrouver l\u2019orientation des lignes de la texture pre\u0301sente\u0301e en premier lieu de manie\u0300re robuste et tre\u0300s proche de la re\u0301alite\u0301. Par ailleurs, lorsque l\u2019image pre\u0301sente\u0301e e\u0301tait tre\u0300s brouille\u0301e, ils ont observe\u0301 que le de\u0301codage est un peu moins exact et apparai\u0302t avec un court de\u0301lai. Mais, malgre\u0301 le flou, le de\u0301codage fonctionne tout de me\u0302me e\u0301tonnement bien.<\/p>\n

Les re\u0301sultats confirment que la population de neurones de l\u2019aire visuelle primaire peut non seulement retrouver l\u2019orientation d\u2019un objet, mais e\u0301galement interpre\u0301ter si l\u2019information est pre\u0301cise ou non. Le cerveau est capable de se repre\u0301senter les stimuli visuels impre\u0301cis et de distinguer a\u0300 quel point une information visuelle est certaine ou pas. \u201cPour un re\u0301seau de neurones, il est important de pouvoir de\u0301crypter a\u0300 la fois la nature d\u2019une information mais e\u0301galement sa pre\u0301cision, cela pour participer a\u0300 la prise de de\u0301cision. Le cerveau fonctionne sans rela\u0302che, avec des neurones qui travaillent en groupe pour e\u0301changer et inte\u0301grer un ensemble d\u2019informations, ce qui peut prendre du temps avant de prendre une de\u0301cision de manie\u0300re consensuelle. D\u2019ou\u0300 l\u2019importance de l\u2019incertitude pour donner plus ou moins de poids a\u0300 certaines informations, pour faciliter la prise de de\u0301cision\u201d, explique Laurent Perrinet.<\/p>\n

Le cerveau, une machine a\u0300 pre\u0301dire<\/b><\/p>\n

\u201cLe cerveau ne devrait pas e\u0302tre conside\u0301re\u0301 comme un ordinateur mais comme une machine a\u0300 pre\u0301dire. Un ensemble de cellules qui veulent notre bien et notre survie, en prenant des de\u0301cisions avec un mode\u0300le probabiliste\u201d, illustre Laurent Perrinet. Selon lui, il serait errone\u0301 de faire l\u2019analogie entre le fonctionnement ce\u0301re\u0301bral et celui d\u2019un ordinateur qui fonctionne de manie\u0300re se\u0301quentielle. La the\u0301orie du \u201ccerveau pre\u0301dictif\u201d propose que les cellules neuronales fonctionnent en continu et en groupes, et ce, pour inte\u0301grer la multiplicite\u0301 des informations sensorielles perc\u0327ues, afin de prendre une de\u0301cision. Pour que cette de\u0301cision soit prise de la manie\u0300re la plus fluide possible, malgre\u0301 l\u2019impre\u0301cision lie\u0301e a\u0300 nos sens, il serait ne\u0301cessaire que les neurones fassent de la pre\u0301diction.<\/p>\n

\u201cOn voit actuellement une re\u0301volution technologique dans le Machine Learning sur l\u2019utilisation des re\u0301seaux profonds, ChatGPT etc… Ces technologies sont base\u0301es sur des re\u0301seaux de neurones qui permettent d\u2019obtenir des performances extraordinaires, mais qui n\u2019e\u0301galeront jamais celles du cerveau. Ce dernier consomme 5 a\u0300 20 Watts. Un GPU (Graphical Processing Unit, architecture alternative aux processeurs commune\u0301ment utilise\u0301s dans le Deep Learning, ndlr) actuel c\u2019est 600 Watts, et celui qui a battu le champion du monde de Go c\u2019est 20 Me\u0301gawatts !, poursuit le chercheur. C\u2019est merveilleux qu\u2019on puisse aujourd\u2019hui utiliser ces intelligences de deep learning en sante\u0301 ou pour plein d\u2019autres activite\u0301s. Mais, je pense qu\u2019il faut garder en te\u0302te que ces technologies restent aujourd\u2019hui tre\u0300s sensibles a\u0300 des attaques. Cela ne semble pas e\u0302tre un proble\u0300me si une technologie a pour simple ta\u0302che de distinguer un chat d\u2019un chien. En revanche, cela peut e\u0302tre dangereux si on utilise des IA en imagerie me\u0301dicale et qu\u2019une variabilite\u0301 dans les donne\u0301es rec\u0327ues puisse influer sur la ve\u0301racite\u0301 du diagnostic. Si on voulait que les IA aient l\u2019efficacite\u0301 du cerveau, il faudrait inclure dans chaque n\u0153ud de ce re\u0301seau, en plus des valeurs, leurs pre\u0301cisions. Au lieu d\u2019utiliser les re\u0301seaux actuels qui vont fonctionner de manie\u0300re analogique, on pourrait mettre en place un fonctionnement probabiliste\u201d. Le chercheur souhaite donner une place a\u0300 l\u2019incertitude. Exactement comme le fait notre cerveau.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la Madagascar<\/a>, suivez Africa-Press<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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