Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents
même si cette représentation de l’usage du chaos réfute sa capacité de signification, elle
ne peut nier qu’il contient en lui l’encodage futur vers lequel il converge. Cette
interprétation du rôle du chaos contient aussi, mais de façon dissimulée, l’hypothèse que
les dynamiques du réseau possèdent l’information à traiter.
D’autre part, cette interprétation ne nie pas que le chaos puisse représenter l’état mental
du sujet, et, récemment, certaines mesures neurophysiologiques ont tenté de relier l’état
mental à la dimension de l’attracteur cérébral [[9]][[10]][[188]].
L’objet de ces dynamiques serait donc de permettre d’accéder à des sous-dynamiques,
porteuses de signification, portées par exemple par les phases inter-neuronales.
2. Filtre de nouveauté
Dans cette approche, utilisée parfois par Freeman [[180]][[218]], le chaos reste une
phase transitoire, mais porte une information : il signifie que l’information perçue est
nouvelle pour le système. D’après cette interprétation, la dimension fractale des
dynamiques cérébrales est corrélée au taux de reconnaissance du percept ayant stimulé
le système.
Cette interprétation est en accord avec l’interprétation d’un mécanisme de recherche, car
le système basculerait dans une phase chaotique, afin de maximiser la chance de
percevoir des fréquences synchronisées dans la modification que crée en lui cette
nouvelle information. De plus, cette nouvelle information peut être assimilée à une
perturbation, car elle est non prédictible pour le système. Mais il ne faut pas voir dans
cette phase chaotique une démarche intentionnelle du système : le système reconnaît un
percept par ses synchronismes internes, c’est dans le cas où il n’y a pas synchronisme
que la haute dimension de l’espace d’état du système lui permet d’engendrer du chaos.
Ainsi, cette interprétation de l’encodage est en accord avec :
à l’encodage par synchronisme
à l’assimilation du percept à une perturbation
à la reconnaissance par prédictibilité de la perturbation
Dans le cadre de cette thèse, nous avons réussi à obtenir des réseaux qui complexifient
leur dynamique par perturbation par une dynamique extérieure, et qui finissent par
synchroniser certaines populations neuronales (8.4 Forçage des dynamiques
complémentaires, p.195).
3. Source de ‘dépersévération’ pour le système
Comme cela a déjà été présenté, la propriété de sensibilité aux conditions initiales
des systèmes chaotiques leur permet, s’ils ont été synchronisés pendant un certain
temps, de perdre ce synchronisme. Ainsi, l’avantage du chaos serait d’éviter la
persévération du système dans la tâche qu’il est en train d’accomplir.
Cette utilisation inscrit encore plus les réseaux dans un comportement dynamique, qui
les force à passer systématiquement d’un synchronisme à l’autre, d’un état à l’autre ;
comportement qui se retrouve dans les systèmes réels : pour s’en convaincre, il suffit de
ENCODAGE DYNAMIQUE, MEMOIRE ET CHAOS 53