Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents
que certaines images semblent omniprésentes. Au-delà de cette interprétation, il est
possible d’y voir une modélisation de l’intentionnalité : une perturbation étant donnée, le
système synchronisera certaines populations neuronales, les poussant à un certain type
de comportement.
Autre avantage de cette approche, elle peut fonctionner dans n’importe quel espace
d’état, que ce soit celui d’un neurone, ou de plusieurs. Ainsi, cette interprétation peut
nous permettre d’imaginer les fibres isochrones de l’attracteur d’une population de
neurone. Malheureusement, ces fibres isochrones ne seront pas représentables, car
plongées dans des espaces d’état de trop grande dimension, et il sera nécessaire de se
contenter de leur projection. Mais, cette idée pouvant s’appliquer à des populations
neuronales, elle peut être un principe descriptif des phénomènes de synchronisation
dans les architectures modulaires de neurones.
Nous pouvons ainsi envisager l’étude de dynamiques en terme de modularité, de fibres
isochrones et de synchronismes neuronaux.
Cette architecture modulaire peut être d’un grand intérêt pour l’augmentation des
capacités d’encodage du réseau. En effet, la sélectivité fréquentielle des neurones n’est
pas infinie, et la synchronisation d’un réseau doit être relativement robuste. Or, plus le
nombre de fréquences neuronales est faible, plus la robustesse de la synchronisation
autour de ces fréquences principales sera robuste. Ainsi, il faut tendre à minimiser le
nombre de fréquences synchronisables d’un réseau. Mais ceci diminuerait d’autant ses
capacités de mémorisation , puisqu’il évoluerait dans un espace d’état réduit.
Or, dans le cas d’un réseau modulaire, il suffit de quatre fréquences de synchronisation
pour conserver en permanence la différenciation modulaire. En effet, le théorème des
quatre couleurs peut s’appliquer ici : il a été montré que quatre couleurs étaient
suffisantes pour colorier une carte plane de telle façon que deux modules voisins ne
soient pas de la même couleur. Ainsi, il est suffisant que le réseau possède quatre
fréquences pour permettre d’obtenir l’organisation de modules. Cette hypothèse
correspond à celle d’un encodage par les phases des populations neuronales (5 De
nouveaux supports pour l’information, p.36).
Dans cette thèse, nous n’étudierons pas le rôle exact de la modularité a priori 19 des
réseaux, ce qui est peut être l’une des causes de la limitation de nos résultats
(Chap.9,Conclusion générale et perspectives p.207). Mais l’intérêt de cette modularité
est certain, et fournira un support important de recherche pour des travaux futurs. Par
contre, nous avons pu, dans certains cas, observer une modularisation fonctionnelle
progressive de nos réseaux, ce qui faisait partie des propriétés souhaitées au départ,
puisqu’il s’agit d’une des propriétés qui nous semblent essentielles dans les principes de
base de l’organisation cérébrale (Modularisation fonctionnelle, p.113).
5. Mémorisation par l’attracteur
Dans le rôle croissant donné au chaos dans l’encodage cérébral, l’hypothèse la plus
forte est de dire que c’est l’attracteur qui encode l’objet représenté : il y aurait un
attracteur-banane, ou un attracteur-bateau. Chaque fois que le percept est présenté, le
système cérébral se stabiliserait sur l’attracteur qui lui est associé.
19 c’est-à-dire contenue dans l’architecture du réseau lors de sa conception.
ENCODAGE DYNAMIQUE, MEMOIRE ET CHAOS 55