Notre cerveau est constamment bombardé d'informations sensorielles. Loin d'être surchargé, le cerveau est un véritable expert dans la gestion des flux d'informations. Des chercheurs de NeuroSpin ont déterminé la séquence d'opérations neuronales qui permet la sélection de l'information pertinente à partir de ces flux en combinant la magnétoencéphalographie (MEG) et le « machine learning ». Même si la majeure partie de l'information est traitée et filtrée inconsciemment, l'information pertinente est sélectionnée par une opération en trois étapes, et ensuite diffusée vers les régions associatives du cerveau afin d'être mémorisée.
Sébastien Marti, qui signe cette étude avec Stanislas Dehaene, a mesuré l'activité du cerveau de 15 participants, pendant que ces derniers devaient repérer une image « cible » dans un flux de 10 images par seconde. Les neurobiologistes ont ainsi pu observer trois opérations successives permettant aux participants de traiter et de trier le flux d'images :
- Même si une dizaine d'images est présentée chaque seconde, chacune de ces images est analysée par les aires sensorielles du cerveau pendant environ une demi-seconde. Ceci constitue une première phase de traitement automatique, inconscient et sans effort pour nous.
- Lorsqu'on demande aux participants de porter attention et de mémoriser une image en particulier, ce n'est pas uniquement l'image 'cible' qui est sélectionnée, mais toutes les images qui sont encore en cours de traitement dans les régions sensorielles. L'attention du sujet aura pour effet d'amplifier les réponses neuronales induites par ces images.
- La troisième phase de traitement correspond au rapport conscient du sujet. Seule l'une des images sélectionnées induit une réponse cérébrale prolongée et impliquant les régions pariétales et frontales. C'est cette image que le sujet indiquera avoir perçue.
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 | Figure :
Aperçus des principes de l’étude : Les chercheurs ont mesuré l’activité du
cerveau en combinant des techniques d’imagerie cérébrale à haute résolution
temporelle et des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning)
(en haut). Ils ont ainsi pu déterminer la séquence d’opérations neuronales qui
permet au cerveau de sélectionner spécifiquement l’information pertinente dans
un flux de 10 images par seconde (à gauche). Ils ont ainsi démontré que si une
dizaine d’images est présentée chaque seconde, chacune de ces images est
analysée par les aires sensorielles du cerveau pendant environ une
demi-seconde. © CEA/Inserm |
Assailli par un nombre toujours croissant d'informations, notre cerveau parvient ainsi, malgré tout, à gérer le surplus de données grâce à un filtrage automatique, sans effort, et un processus de sélection en trois phases.
Les avancées technologiques en imagerie cérébrale et dans les sciences de l'information ont donné un formidable coup d'accélérateur à la recherche en neuroscience, et cette étude en est un bel exemple.
Cette étude a fait l'objet d'un communiqué de presse le 05/12/2017.