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Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

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52<br />

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents<br />

d’un paramètre du réseau. Nous avons en effet pu observer un aspect ‘fractal’ de la<br />

courbe d’évolution des exposants de Lyapunov en fonction d’un paramètre, pour<br />

d’infimes variations de ceux-ci, l’exposant passant très rapidement d’une valeur positive<br />

à une valeur négative (7.2.4 Réseau Hopfieldien à différences finies, p.167).<br />

Ainsi, les réseaux qui seront étudiés ici possèdent la capacité de modifier très<br />

rapidement et très fortement leurs dynamiques pour de faibles variations de leurs<br />

paramètres internes. Cette idée sera confortée par la visualisation des attracteurs<br />

atteints lors de l’apprentissage du forçage d’une dynamique locale : le réseau traverse<br />

alors un paysage d’attracteurs, en bifurquant parfois très rapidement d’un attracteur à<br />

l’autre (Figure 8-23, p.202).<br />

2.3.2 Type d’encodage par les dynamiques chaotiques<br />

L’ordre ne peut naître que du désordre, puisque seul le désordre permet<br />

des associations nouvelles.<br />

1. Etat transitoire de non-reconnaissance<br />

PREMIERE PARTIE : ANALYSE<br />

Henri Laborit. Eloge de la fuite. p108<br />

La plus immédiate interprétation des dynamiques chaotiques consiste à dire que le<br />

chaos connexionniste ne signifie rien, qu’il représente simplement un état de nonreconnaissance,<br />

une façon de signifier : je ne sais pas. En effet, l’état ne pas savoir ne<br />

peut pas correspondre à un état propre, final du système : ne pas savoir ne correspond<br />

pas à un état associé à l’ensemble des choses que l’on ne sait pas, il n’y a pas eu<br />

apprentissage préalable de l’ensemble des choses non sues. Il est donc nécessaire de<br />

posséder une dynamique intermédiaire, à mi-chemin entre toutes les dynamiques portant<br />

une signification, et le chaos a été proposé pour ce rôle de dynamique de nonreconnaissance<br />

[[106]].<br />

Ou, autre interprétation, ce chaos serait une phase transitoire dans la dynamique du<br />

réseau, un état intermédiaire avant la reconnaissance, permettant de créer une forme<br />

d’investigation dynamique de l’ensemble des possibilités offertes au système. Ce serait<br />

le support de l’activité de recherche mnésique. Dans ce cas, le chaos ne serait pas un<br />

support d’information, mais le moteur de la dynamique de recherche d’information. Il<br />

représenterait le mécanisme par lequel le système construirait, organiserait et<br />

retrouverait son savoir. D’une certaine façon, ce désordre ne serait que la manifestation<br />

d’un mécanisme de recherche, afin de trouver l’ordre cherché.<br />

En effet, nous avons pu observer dans certains de nos réseaux, des phases<br />

transitoires ‘chaotiques’, sensibles aux conditions initiales, convergeant finalement vers<br />

des cycles limites. La sensibilité aux conditions initiales durant cette phase transitoire<br />

permet de faire basculer le réseau d’un cycle limite à l’autre (cf. 7.2.4 Réseau<br />

Hopfieldien à différences finies, p.167).<br />

Néanmoins, ces dynamiques mènent le système à un état de reconnaissance, et il est<br />

donc possible de dire qu’elles contiennent a priori l’état final, et donc l’information à<br />

trouver : la phase transitoire d’un système déterministe possède en elle le futur du<br />

système, même si la proximité de celui-ci n’est pas mesurable à un instant donné. Ainsi,

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