Thèse soutenue

Modélisation du traitement de l'information cérébrale dans les réseaux à grande échelle : une approche fondée sur la similarité et la logique floue
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Auteur / Autrice : Julien Erny
Direction : Josette PastorHenri Prade
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Intelligence artificielle
Date : Soutenance en 2008
Etablissement(s) : Toulouse 3

Résumé

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Dans le cadre de la modélisation du traitement de l'information dans les réseaux cérébraux, un formalisme original est présenté. Par sa flexibilité, il permet de modéliser à différentes échelles de grandeur, offrant une approche intermédiaire entre modèles cognitifs et modèles connexionnistes. Son caractère hybride apparaît aussi dans la représentation de l'information qui est duale : numérique et symbolique. Le formalisme des ensembles flous est utilisé pour prendre en compte les interactions entre ces deux composantes. Deux applications du formalisme sont proposées : une modélisation de l'effet McGurk et une modélisation du réseau impliqué dans la résolution du Wisconsin Card Sorting Test, un test neuropsychologique. Ces deux modèles sont confrontés à des données expérimentales permettant de les comparer avec les comportements observés chez l'homme.