Le cerveau multidimensionnel

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Un point clé de la théorie de l’apprentissage démontré grâce à l’optogénétique

Le cerveau apprend de manière constante pour nous permettre d’améliorer nos actions en fonction de nos expériences. Plusieurs théories visent à rendre compte de cette propriété fondamentale, l’une des plus populaires étant l’apprentissage par renforcement, utilisée aussi en intelligence artificielle. Cette théorie postule que l’apprentissage émerge grâce à un renforcement spécifique des connections entre les neurones qui sont actifs durant un événement, une action ou une suite d’événements et d’actions menant à une récompense. Un des point clé de cette théorie est que plus les neurones impliqués sont actifs, plus le renforcement des connections est rapide et solide. Ainsi les événements qui activent le plus fortement notre cerveau devraient être appris de manière prioritaire par rapport à d’autres événements.

Afin de démontrer que ce principes guide effectivement l’apprentissage biologique, l’équipe de Brice Bathellier (Institut des Neurosciences Paris-Saclay) a utilisé deux méthodes optiques permettant de suivre et de modifier l’activité de larges ensembles de neurones définis génétiquement (optogénétique). Ils ont pu ainsi montrer que la quantité d’activité générée dans le système auditif corrèle avec la vitesse d’apprentissage lorsque des souris apprennent à associer des sons avec une récompense. Dans un deuxième temps ils ont pu faire apprendre aux souris à associer, non plus des sons, mais des activations précises, artificielles du système auditif. Grâce à cette manipulation, ils ont pu montrer un lien causal direct entre la quantité d’activité générée et la force du renforcement. Ainsi les neurones les plus actifs lors d’un événement sont bien ceux sélectionnés en priorité par les mécanismes d’apprentissage.


- Article paru dans la revue Nature Communications 10(1):1479, 2019 April 1. Cortical recruitment determines learning dynamics and strategy. Sebastian Ceballo, Jacques Bourg, Alexandre Kempf, Zuzanna Piwkowska, Aurélie Daret, Pierre Pinson, Thomas Deneux, Simon Rumpel & Brice Bathellier.

 

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