Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot

Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents
perçue. Il n’y a pas de recherche de représentation de l’environnement, de maintien de l’intégrité
du système. D’une certaine façon, ce type de système, sans processus d’adaptation, fait partie
intégrante de son environnement : c’est l’environnement qui le modèle.
Afin d’éviter cette fusion, nous chercherons donc à réaliser un apprentissage qui
entretienne la frontière entre le système et son environnement, qui puisse accroître son autonomie
[[21]][[22]][[23]].
Pour compléter l’approche préliminaire, nous chercherons donc à concilier les notions
d’autonomie et d’apprentissage : le système cherche à minimiser la perturbation extérieure, à
maintenir son équilibre interne ou son autonomie. Le rôle de l’apprentissage sera dès lors de
s’organiser autour de l’évolution de son environnement. Nous tenterons de montrer dans ce
chapitre que cette organisation peut être fondée sur un principe d’anticipation : le système
apprend à anticiper les modifications induites par l’environnement, afin d’en minimiser l’aspect
perturbateur. D’une certaine façon, cet apprentissage permet au système de maintenir sa clôture
opérationnelle [[205]] dans un environnement perturbateur. Selon la définition donnée par Varela
[[205]], un système autonome est dit opérationnellement clos si son organisation est caractérisée
par des processus :
a) dépendant récursivement les uns des autres pour la génération et la réalisation des
processus eux-mêmes, et
b) constituant le système comme une unité reconnaissable dans l’espace (le domaine) où
les processus existent.
En effet, l’architecture d’un modèle connexionniste récurrent vérifie le point la dépendance
récursive des processus, et l’anticipation par le système de l’évolution de son environnement lui
permet de se couper de l’influence de celui-ci, en le constituant donc comme une unité
reconnaissable.
Nous tenterons de justifier que, dans un tel cadre, le phénomène de mémorisation peut
être vu, non plus comme un outil de recherche mnésique des événements passés, mais comme
un principe actif participant à la faculté du système d’anticiper l’évolution à court terme de son
environnement. Selon cette approche, le principe de reconnaissance sera ramené à la définition
suivante :
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Un système reconnaît un état extérieur, lorsque ce dernier rentre dans un cadre
d’anticipation possible pour le système.
Ainsi, nous prendrons comme principe de base de la mémoire non pas sa capacité à
rappeler le passé, mais sa capacité à anticiper l’avenir de son environnement : un percept est
reconnu, si l’anticipation de son évolution est possible. Cette approche prend d’une certaine façon
le contre pied de la conception ‘classique’, en assimilant la mémoire à un outil d’anticipation pour
l’organisme 32 .
D’une certaine façon, ceci consiste à minimiser l’effet de surprise. Cette définition de la
reconnaissance par une simple capacité de prévision sera généralisée au domaine spatial, lors de
la reconnaissance d’une figure. En effet, lors de la présentation d’une figure géométrique, l’image
est transmise par le nerf optique, transmettant des trains variables de spikes. Ainsi, il est possible
DEUXIEME PARTIE : DEVELOPPEMENT