COMMENT NOTRE CERVEAU APPREND ?
En d'autres termes, comment parvient-il à extraire des informations de l'environnement, à y découvrir des structures pertinentes et comment parvient-il à extraire la complexité de ces structures ? Parmi les différents processus dont notre cerveau dispose, l'apprentissage par association, qui consiste à établir des connexions entre les représentations cérébrales d'éléments consécutifs, est un mécanisme bien connu. Tout le monde connait le réflexe de Pavlov, c'est une forme d'apprentissage associatif.
Dans une étude comportementale antérieure, les auteurs avaient montré que les adultes étaient sensibles à la structure en réseau de haut niveau qui sous-tendait des séquences auditives, même lorsqu'on leur présentait des informations incomplètes. Leur performance s'expliquait par un modèle mathématique compatible avec les principes de l'apprentissage associatif, basé sur l'intégration des probabilités de transition entre des éléments adjacents et non adjacents.
APPRENTISSAGE DE SÉQUENCES SONORES COMPLEXES
Dans la présente étude, les auteurs sont allés plus loin pour démontrer que, bien qu'élémentaire, ce mécanisme permet d'apprendre des structures complexes. Pour cela, ils ont exposé des participants à des séquences de tons structurées formant un réseau comprenant deux groupes, appelées communautés. Ils ont combiné la mesure de l'activité cérébrale par magnétoencéphalographie (MEG) avec des modèles mathématiques et ont pu montrer que, malgré l'uniformité des probabilités de transition entre les sons, l'activité cérébrale des participants s'est révélée sensible à la structure du réseau. En particulier, une réponse "déviante" cohérente a été observée à ∼150 ms lorsque la séquence passait d'une communauté à l'autre. Cette différence précoce dans les réponses cérébrales aux transitions entre deux sons indique un encodage rapide et automatique de la structure de la séquence. De plus, en utilisant des outils d'apprentissage machine, les auteurs ont pu estimer la durée du chevauchement des représentations mentales de chaque son.
Structure du réseau de tonalités à deux communautés. Les lignes violettes correspondent aux transitions à l'intérieur de la communauté, les lignes rouges aux transitions entre les communautés, et les lignes bleues et roses correspondent aux transitions qui n'ont pas été présentées aux participants durant l'habituation, à l'intérieur et entre, respectivement. Benjamin et al., J. Neurosci. 2024
Dans ce travail, les auteurs ont montré que l'apprentissage associatif était bien le mécanisme qui sous-tendait la découverte de la structure de séquences auditives organisées en réseau et ont mis en lumière les bases neuronales de cet apprentissage. Ainsi, pour extraire la structure complexe présente dans une séquence de sons, le cerveau humain peut utiliser des processus associatifs de bas niveau, plutôt que des représentations abstraites de haut niveau.
Contacts : Fosca Al Roumi (fosca.alroumi@cea.fr); Lucas Benjamin (lucas.benjamin@cea.fr)
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magnétoencéphalographie (MEG) est une technique d'imagerie cérébrale non invasive permettant de mesurer les champs magnétiques générés par les neurones du cerveau humain avec une haute résolution temporelle et une bonne résolution spatiale (voir notre focus sur la
nouvelle plateforme MEG de NeuroSpin acquise fin 2023 grâce à un financement de la région Île de France).
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Apprentissage associatif : Processus dans lesquels l'individu apprend à produire une (ou des) réponse(s) comportementale(s) suite à la perception d'un stimulus, par association mentale entre les deux.