Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents
couleur à sa fréquence, un son à son spectre, une image à un signal stationnaire. Il est intéressant
de remarquer que lorsque l’information ne possède pas de nature dynamique propre, les premiers
étages de traitement le rendent dynamique : une image fixe est transmise dans le nerf optique par
des trains de spike, la valeur d’une variable biologique est encodée sous forme de fréquence. Par
exemple la sensation de température est ramenée à une valeur relative, la rendant dynamique par
comparaison à une valeur moyenne.
L’idée de cette thèse est d’imaginer le cerveau en relation directe avec son
environnement. Il n’y a pas d’intermédiaire que l’on se doit de modéliser (par exemple le langage).
Il n’y a pas de boite noire, possédant ses entrées et ses sorties. Il n’y a pas de différence
fondamentale entre les sources d’information sensorielle (vue, ouïe, toucher...) [[168]].
L’apprentissage cérébral consiste à organiser les réactions aux percepts de sources différentes,
empruntant des canaux nerveux différents, mais de même ‘encodage’ dynamique. Nous aurons
besoin, pour justifier cette approche, de supposer que les stimuli externes peuvent être décrit sous
une même forme. Cette hypothèse sera celle du ‘tout-dynamique’:
Il existe un niveau de description où l’effet d’un système sur un autre peut être réduit
sous forme dynamique.
Dès lors, notre environnement peut être vu comme un ‘tout dynamique’, permettant
d’approcher l’idée d’un système général. Selon cette vision, le tout est assimilé à un système
dynamique, composé de sites (variables d’états), en permanente interaction via des lois
(fonctions). Dans la suite de cette thèse, et par conformité aux modèles connexionnistes, une
variable d’état sera assimilée à un site. Un système sera alors conçu comme étant une simple
sous-partie de ce système général. Ainsi, tout système possède un intérieur, et un extérieur, dont
les sites seront respectivement conçus comme des variables d’état et des paramètres de contrôle
(Figure 2-4). L’ensemble de ces paramètres de contrôle, extérieurs au système, sera assimilé à
l’environnement du système. Selon cette approche :
L’environnement du système est l’ensemble des sites pouvant modifier la dynamique de
l’un des sites du système.
9 De nouvelles architectures apparaissent aujourd’hui, qui descendent beaucoup plus bas niveau dans la
modélisation du réel. Les ordinateurs quantiques en sont un exemple.
ENCODAGE DYNAMIQUE, MEMOIRE ET CHAOS 29