Project

Ce projet de recherche s'attache à élucider les propriétés de codage au sein des réseaux neuronaux en charge de nos comportements et nos pensées. Les théories modernes du cerveau considèrent que celui-ci est un appareil de calcul un peu comme un ordinateur. Pour comprendre comment un ordinateur fonctionne, il faut avant tout comprendre que l'ordinateur représente l’information sous la forme d’un code binaire. Si nous voulons comprendre les principes de calculs dans les réseaux neuronaux, il nous faut donc tout d'abord étudier la structure du, ou des, codes neuronaux. Les recherches de ces dernières années ont commencé à lever le voile sur cette question en montrant que les corrélations entre réponses neuronales jouent un rôle critique. Deux neurones sont dit corrélés lorsque la réponse d’un neurone peut-être en partie prédite par la réponse de l’autre, auquel cas le code est redondant. La redondance implique que la disparition d’un neurone n’a qu’un effet mineur sur la performance globale du cerveau, une propriété essentielle quand on sait qu’un adulte perd de l’ordre de 10’000 neurones par jour. Le problème d’un code redondant est qu’il n’utilise qu’une fraction de la capacité totale du système, ce qui limite fortement les capacités de codage du cerveau, un peu comme si un disque dur d’ordinateur avec 100Go de capacité ne pouvait réellement stocker qu’un 1Go. L’objet de ce projet est donc de comprendre l’’impact réel des corrélations sur la quantité d’information codée par les neurones, ainsi que la structure exacte des corrélations qui limitent l’information. Nous nous attacherons ensuite à comprendre comment ces corrélations peuvent être modifiées pour augmenter la quantité d’information disponible. Il existe en effet des situations dans lesquelles nous sommes capables d’augmenter la quantité d’information, comme lorsque nous portons notre attention sur un objet dans notre champ visuel. Les mécanismes qui permettent cette modulation de l’information sont à l’heure actuelle obscures, en grande partie parce que la structure du code neuronale reste elle-même évasive.