{"id":1639,"date":"2019-01-05T22:12:28","date_gmt":"2019-01-05T22:12:28","guid":{"rendered":"http:\/\/bale.ch\/journal\/?p=1639"},"modified":"2019-01-05T22:12:28","modified_gmt":"2019-01-05T22:12:28","slug":"comment-le-cerveau-apprend-en-se-parlant-a-lui-meme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bale.ch\/journal\/comment-le-cerveau-apprend-en-se-parlant-a-lui-meme\/","title":{"rendered":"Comment le cerveau apprend en se parlant \u00e0 lui-m\u00eame"},"content":{"rendered":"<p><strong>Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 de Gen\u00e8ve (UNIGE) d\u00e9voilent le r\u00f4le jou\u00e9 par les syst\u00e8mes de r\u00e9troaction synaptiques dans les processus d\u2019apprentissage du cortex c\u00e9r\u00e9bral. Une d\u00e9couverte pr\u00e9cieuse pour le d\u00e9veloppement de l\u2019intelligence artificielle.<\/strong><\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<p>Comme chez d\u2019autres animaux, l\u2019\u00e9norme capacit\u00e9 d\u2019apprentissage de l\u2019\u00eatre humain lui permet d\u2019appr\u00e9hender de nouvelles informations sensorielles et de ma\u00eetriser ainsi de nouvelles comp\u00e9tences ou de s\u2019adapter \u00e0 un environnement en constante \u00e9volution. Mais nombre des m\u00e9canismes d\u2019apprentissage restent mal compris. L\u2019un des plus grands d\u00e9fis des neurosciences des syst\u00e8mes est d\u2019expliquer comment les connexions synaptiques se modifient pour accompagner les changements de comportement. Des neuroscientifiques de l\u2019Universit\u00e9 de Gen\u00e8ve (UNIGE) avaient d\u00e9j\u00e0 montr\u00e9 que les m\u00e9canismes d\u2019apprentissage synaptique dans le cortex c\u00e9r\u00e9bral d\u00e9pendent d\u2019une boucle de r\u00e9troaction avec des r\u00e9gions c\u00e9r\u00e9brales profondes. Ils ont maintenant montr\u00e9 avec pr\u00e9cision comment cette r\u00e9troaction permet le renforcement synaptique en activant et d\u00e9sactivant des neurones inhibiteurs particuliers. Cette recherche, \u00e0 lire dans Neuron, pose un jalon important pour notre compr\u00e9hension des m\u00e9canismes de l\u2019apprentissage. Elle peut aussi ouvrir de nouvelles voies pour la conception des syst\u00e8mes d\u2019apprentissage informatis\u00e9s et de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n<p>Le cortex &#8211; la zone externe et la plus grande du cerveau &#8211; est important pour les fonctions cognitives sup\u00e9rieures, les comportements complexes, la perception et l\u2019apprentissage. D\u00e8s qu\u2019un stimulus sensoriel se produit, le cortex traite et filtre l\u2019information avant d\u2019en renvoyer les aspects les plus pertinents aux autres r\u00e9gions du cerveau. Certaines d\u2019entre elles renvoient \u00e0 leur tour de l\u2019information au cortex. Ces boucles, appel\u00e9es syst\u00e8mes de r\u00e9troaction, sont essentielles au fonctionnement des r\u00e9seaux corticaux et \u00e0 leur adaptation aux nouvelles informations sensorielles. \u00abLors de l\u2019apprentissage perceptuel (ou l\u2019am\u00e9lioration de la capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 un stimulus sensoriel), les circuits neuronaux doivent d\u2019abord \u00e9valuer l\u2019importance de l\u2019information sensorielle re\u00e7ue puis affiner la fa\u00e7on dont elle sera trait\u00e9e \u00e0 l\u2019avenir. Les syst\u00e8mes de r\u00e9troaction confirment dans une certaine mesure que les synapses responsables de la transmission de l\u2019information \u00e0 d\u2019autres r\u00e9gions du cerveau l\u2019ont fait correctement\u00bb, explique Anthony Holtmaat, professeur en neurosciences fondamentales \u00e0 la Facult\u00e9 de m\u00e9decine de l\u2019UNIGE, qui dirige cette \u00e9tude.<\/p><div id=\"crieu-644707735\" class=\"crieu-content crieu-entity-placement\"><script async src=\"\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-5271584769416742\" crossorigin=\"anonymous\"><\/script><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block;\" data-ad-client=\"ca-pub-5271584769416742\" \ndata-ad-slot=\"9321250718\" \ndata-ad-format=\"auto\"><\/ins>\n<script> \n(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); \n<\/script>\n<\/div>\n<h3>Les moustaches \u00e9clairent le r\u00f4le des syst\u00e8mes de r\u00e9troaction<\/h3>\n<p>Les moustaches de la souris, sp\u00e9cialis\u00e9es dans la d\u00e9tection tactile, jouent un r\u00f4le essentiel dans la capacit\u00e9 de l\u2019animal \u00e0 comprendre son environnement direct. La partie du cortex qui traite les informations sensorielles des moustaches optimise continuellement ses synapses afin d\u2019int\u00e9grer de nouveaux aspects de l\u2019environnement tactile de l\u2019animal. C\u2019est donc un mod\u00e8le int\u00e9ressant pour comprendre le r\u00f4le des syst\u00e8mes de r\u00e9troaction dans les m\u00e9canismes d\u2019apprentissage synaptique.<\/p>\n<p>Les scientifiques de l\u2019UNIGE ont isol\u00e9 un circuit de r\u00e9troaction li\u00e9 aux moustaches et utilis\u00e9 des \u00e9lectrodes pour mesurer l\u2019activit\u00e9 \u00e9lectrique des neurones dans le cortex. Ils ont ensuite simul\u00e9 un input sensoriel en stimulant une partie sp\u00e9cifique du cortex qui traite cette information et ont contr\u00f4l\u00e9, par un faisceau lumineux, le circuit de r\u00e9troaction. \u00abCe mod\u00e8le ex vivo nous a permis de contr\u00f4ler la r\u00e9troaction ind\u00e9pendamment de la stimulation sensorielle, ce qui est impossible \u00e0 faire in vivo. Cependant, il \u00e9tait essentiel de d\u00e9connecter cette stimulation de la r\u00e9troaction pour comprendre comment l\u2019interaction entre les deux m\u00e8ne au renforcement synaptique\u00bb ajoute Anthony Holtmaat.<\/p>\n<h3>Une porte s\u2019ouvre pour l\u2019information<\/h3>\n<p>L\u2019\u00e9quipe a constat\u00e9 que les deux composants, lorsqu\u2019ils sont d\u00e9clench\u00e9s s\u00e9par\u00e9ment, activent un large \u00e9ventail de neurones. Cependant, lorsqu\u2019ils sont activ\u00e9s simultan\u00e9ment, certains neurones r\u00e9duisent au contraire leur activit\u00e9. \u00abIl est int\u00e9ressant de noter que les neurones inhib\u00e9s lorsque la stimulation sensorielle et la r\u00e9troaction se produisent simultan\u00e9ment inhibent habituellement les neurones importants pour la perception ; ce qu\u2019on appelle une inhibition de l\u2019inhibition ou une d\u00e9sinhibition\u00bb, explique Leena Williams, chercheuse \u00e0 la Facult\u00e9 de m\u00e9decine de l\u2019UNIGE et premi\u00e8re auteure de cette \u00e9tude. \u00abCes neurones agissent comme s\u2019ils ouvraient une porte normalement ferm\u00e9e pour l\u2019information entrante, et qui s\u2019ouvre gr\u00e2ce \u00e0 la boucle de r\u00e9troaction. Cela permet de renforcer les synapses qui traitent l\u2019information sensorielle primaire. Notre recherche nous a permis d\u2019identifier la fa\u00e7on dont la r\u00e9troaction optimise les connexions synaptiques afin de mieux interpr\u00e9ter les informations futures\u00bb, ajoute-t-elle.<\/p>\n<p>Maintenant qu\u2019ils ont identifi\u00e9 avec pr\u00e9cision les neurones impliqu\u00e9s dans ce m\u00e9canisme, les chercheurs vont tester leurs r\u00e9sultats et v\u00e9rifier si les neurones inhibiteurs se comportent comme pr\u00e9vu lorsqu\u2019une souris a besoin d\u2019int\u00e9grer de nouvelles informations sensorielles ou lorsqu\u2019elle d\u00e9couvre de nouveaux aspects dans son environnement tactile.<\/p>\n<h3>Un coup de pouce pour l\u2019intelligence artificielle<\/h3>\n<p>Comment les circuits du cerveau s\u2019optimisent-ils? Comment un syst\u00e8me peut-il apprendre par lui-m\u00eame en analysant sa propre activit\u00e9? Pertinentes pour la compr\u00e9hension de l\u2019apprentissage chez les animaux, ces questions sont aussi au c\u0153ur des programmes d\u2019intelligence artificielle et de machine learning dont certains sp\u00e9cialistes tentent d\u2019imiter les circuits du cerveau pour construire des syst\u00e8mes intelligents. Les r\u00e9sultats obtenus par les chercheurs de l\u2019UNIGE pourraient \u00eatre pertinents pour l\u2019apprentissage autonome, une branche du machine learning qui con\u00e7oit des circuits capables de s\u2019auto-organiser et d\u2019optimiser le traitement des nouvelles informations. Un pas suppl\u00e9mentaire vers la cr\u00e9ation de programmes de reconnaissance vocale ou faciale encore plus efficaces.<\/p>\n<div id=\"crieu-1099769400\" class=\"crieu-apres-le-contenu crieu-entity-placement\" style=\"margin-left: auto;margin-right: auto;text-align: center;\"><script async src=\"\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-5271584769416742\" crossorigin=\"anonymous\"><\/script><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block;\" data-ad-client=\"ca-pub-5271584769416742\" \ndata-ad-slot=\"9321250718\" \ndata-ad-format=\"auto\"><\/ins>\n<script> \n(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); \n<\/script>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 de Gen\u00e8ve (UNIGE) d\u00e9voilent le r\u00f4le jou\u00e9 par les syst\u00e8mes de r\u00e9troaction synaptiques dans les processus d\u2019apprentissage du cortex c\u00e9r\u00e9bral. 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