Le cerveau apprend en se parlant à lui-même
Publié par Isabelle le 04/01/2019 à 14:00
Source: Université de Genève (UNIGE)
Des chercheurs de l'UNIGE dévoilent le rôle joué par les systèmes de rétroaction synaptiques dans les processus d'apprentissage du cortex cérébral. Une découverte précieuse pour le développement de l'intelligence artificielle.


©UNIGE

Comme chez d'autres animaux, l'énorme capacité d'apprentissage (L’apprentissage est l'acquisition de savoir-faire, c'est-à-dire le processus d’acquisition de pratiques, de connaissances,...) de l'être humain lui permet d'appréhender de nouvelles informations sensorielles et de maîtriser ainsi de nouvelles compétences ou de s'adapter à un environnement (L'environnement est tout ce qui nous entoure. C'est l'ensemble des éléments naturels et artificiels au sein duquel se déroule la vie humaine. Avec les enjeux...) en constante évolution. Mais nombre (La notion de nombre en linguistique est traitée à l’article « Nombre grammatical ».) des mécanismes d'apprentissage restent mal compris. L'un des plus grands défis des neurosciences (Les neurosciences correspondent à l'ensemble de toutes les disciplines biologiques et médicales qui étudient tous les aspects, tant normaux que pathologiques, des neurones et du système...) des systèmes est d'expliquer comment les connexions synaptiques se modifient pour accompagner les changements de comportement. Des neuroscientifiques de l'Université (Une université est un établissement d'enseignement supérieur dont l'objectif est la production du savoir (recherche), sa conservation et sa transmission (études supérieures). Aux...) de Genève (UNIGE) avaient déjà montré que les mécanismes d'apprentissage synaptique dans le cortex (En biologie, le cortex (mot latin signifiant écorce) désigne la couche superficielle ou périphérique d'un tissu organique.) cérébral dépendent d'une boucle de rétroaction avec des régions cérébrales profondes. Ils ont maintenant montré avec précision comment cette rétroaction permet le renforcement synaptique en activant et désactivant des neurones inhibiteurs particuliers. Cette recherche (La recherche scientifique désigne en premier lieu l’ensemble des actions entreprises en vue de produire et de développer les connaissances scientifiques. Par...), à lire dans Neuron, pose un jalon important pour notre compréhension des mécanismes de l'apprentissage. Elle peut aussi ouvrir de nouvelles voies pour la conception des systèmes d'apprentissage informatisés et de l'intelligence artificielle (L'intelligence artificielle ou informatique cognitive est la « recherche de moyens susceptibles de doter les systèmes informatiques de capacités intellectuelles comparables...).

Le cortex - la zone externe et la plus grande du cerveau (Le cerveau est le principal organe du système nerveux central des animaux. Le cerveau traite les informations en provenance des sens, contrôle de nombreuses fonctions du corps, dont la motricité volontaire, et...) - est important pour les fonctions cognitives supérieures, les comportements complexes, la perception et l'apprentissage. Dès qu'un stimulus sensoriel se produit, le cortex traite et filtre (Un filtre est un système servant à séparer des éléments dans un flux.) l'information avant d'en renvoyer les aspects les plus pertinents aux autres régions du cerveau. Certaines d'entre elles renvoient à leur tour de l'information au cortex. Ces boucles, appelées systèmes de rétroaction, sont essentielles au fonctionnement des réseaux corticaux et à leur adaptation aux nouvelles informations sensorielles. "Lors de l'apprentissage perceptuel (ou l'amélioration de la capacité à répondre à un stimulus sensoriel), les circuits neuronaux doivent d'abord évaluer l'importance de l'information sensorielle reçue puis affiner la façon dont elle sera traitée à l'avenir. Les systèmes de rétroaction confirment dans une certaine mesure que les synapses responsables de la transmission de l'information à d'autres régions du cerveau l'ont fait correctement", explique Anthony Holtmaat, professeur en neurosciences fondamentales à la Faculté de médecine (La médecine (du latin medicus, « qui guérit ») est la science et la pratique (l'art) étudiant l'organisation du corps humain (anatomie), son fonctionnement normal...) de l'UNIGE, qui dirige cette étude.

Les moustaches éclairent le rôle des systèmes de rétroaction

Les moustaches de la souris (Le terme souris est un nom vernaculaire ambigu qui peut désigner, pour les francophones, avant tout l’espèce commune Mus musculus, connue aussi comme...), spécialisées dans la détection tactile, jouent un rôle essentiel dans la capacité de l'animal (Un animal (du latin animus, esprit, ou principe vital) est, selon la classification classique, un être vivant hétérotrophe,...) à comprendre son environnement direct. La partie du cortex qui traite les informations sensorielles des moustaches optimise continuellement ses synapses afin d'intégrer de nouveaux aspects de l'environnement tactile de l'animal. C'est donc un modèle intéressant pour comprendre le rôle des systèmes de rétroaction dans les mécanismes d'apprentissage synaptique.

Les scientifiques de l'UNIGE ont isolé un circuit de rétroaction lié aux moustaches et utilisé des électrodes pour mesurer l'activité (Le terme d'activité peut désigner une profession.) électrique des neurones dans le cortex. Ils ont ensuite simulé un input sensoriel en stimulant (Un stimulant est une substance qui augmente l'activité du système nerveux sympathique facilitant ou améliorant certaines fonctions de l'organisme. Parmi les stimulants fréquemment consommés, on trouve la...) une partie spécifique du cortex qui traite cette information et ont contrôlé, par un faisceau lumineux, le circuit de rétroaction. "Ce modèle ex vivo nous a permis de contrôler la rétroaction indépendamment de la stimulation (Une stimulation est un événement physique ou chimique qui active une ou plusieurs cellules réceptrices de l'organisme. La cellule traduit la stimulation par un potentiel d'action, qui est transmis par...) sensorielle, ce qui est impossible à faire in vivo (In vivo (en latin : « au sein du vivant ») est une expression latine qualifiant des recherches ou des examens pratiqués sur un organisme vivant,...). Cependant, il était essentiel de déconnecter cette stimulation de la rétroaction pour comprendre comment l'interaction (Une interaction est un échange d'information, d'affects ou d'énergie entre deux agents au sein d'un système. C'est une action réciproque qui suppose...) entre les deux mène au renforcement synaptique" ajoute Anthony Holtmaat.

Une porte s'ouvre pour l'information

L'équipe a constaté que les deux composants, lorsqu'ils sont déclenchés séparément, activent un large éventail de neurones. Cependant, lorsqu'ils sont activés simultanément, certains neurones réduisent au contraire leur activité. "Il est intéressant de noter que les neurones inhibés lorsque la stimulation sensorielle et la rétroaction se produisent simultanément inhibent habituellement les neurones importants pour la perception ; ce qu'on appelle une inhibition de l'inhibition ou une désinhibition", explique Leena Williams, chercheuse à la Faculté de médecine de l'UNIGE et première auteure de cette étude. "Ces neurones agissent comme s'ils ouvraient une porte normalement fermée pour l'information entrante, et qui s'ouvre grâce à la boucle de rétroaction. Cela permet de renforcer les synapses qui traitent l'information sensorielle primaire. Notre recherche nous a permis d'identifier la façon dont la rétroaction optimise les connexions synaptiques afin de mieux interpréter les informations futures", ajoute-t-elle.

Maintenant qu'ils ont identifié avec précision les neurones impliqués dans ce mécanisme, les chercheurs vont tester leurs résultats et vérifier si les neurones inhibiteurs se comportent comme prévu lorsqu'une souris a besoin (Les besoins se situent au niveau de l'interaction entre l'individu et l'environnement. Il est souvent fait un classement des besoins humains en trois grandes...) d'intégrer de nouvelles informations sensorielles ou lorsqu'elle découvre de nouveaux aspects dans son environnement tactile.

Un coup de pouce pour l'intelligence artificielle

Comment les circuits du cerveau s'optimisent-ils? Comment un système peut-il apprendre par lui-même en analysant sa propre activité? Pertinentes pour la compréhension de l'apprentissage chez les animaux, ces questions sont aussi au cœur des programmes d'intelligence artificielle et de machine learning dont certains spécialistes tentent d'imiter les circuits du cerveau pour construire des systèmes intelligents. Les résultats obtenus par les chercheurs de l'UNIGE pourraient être pertinents pour l'apprentissage autonome, une branche du machine learning qui conçoit des circuits capables de s'auto-organiser et d'optimiser le traitement des nouvelles informations. Un pas supplémentaire vers la création de programmes de reconnaissance vocale (La reconnaissance vocale ou reconnaissance automatique de la parole (Automatic Speech Recognition ASR) est une technique informatique qui permet d'analyser un mot ou une phrase captée au moyen d'un microphone pour la...) ou faciale encore plus efficaces.

Référence publication:
Neuron - DOI: 10.1016/j.neuron.2018.10.049

Contact chercheur:
Anthony Holtmaat - Professeur ordinaire au Département des neurosciences fondamentales - Faculté de médecine
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