Traitements conscient et non-conscient des régularités temporelles : Modélisation et neuroimagerie

Conscious and unconscious processing of temporal regularities : a joint modeling and experimental approach

• Auteur / Autrice : Catherine Wacongne
• Direction : Stanislas Dehaene
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences cognitives
• Date : Soutenance le 07/07/2014
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Neuroimagerie cognitive
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Karl Friston, Floris Delange, Gustavo Deco, Lionel Neccache, Jean-Pierre Changeux

Mots clés

Mots clés contrôlés

Conscience

Neurosciences

Mots clés libres

Audition

Codage prédictif

Traitement hiérarchique

Modélisation neuronale

Apprentissage par renforcement

Conscience

Predictive processes

Consciousness

Résumé

Que va-t-il arriver ensuite ? Les stimuli naturels ont tendance à se suivre d'une façon prédictible. De nombreux domaines de la psychologie et des neurosciences ont montré que le cerveau et le comportement des humains sont sensibles à la structure temporelle des stimuli sensoriels et sont capables de l'exploiter de multiples façons : pour prendre des décisions appropriées, encoder l'information de façon efficace, réagir plus vite aux événements prédictibles ou encore orienter l'attention vers les stimuli inattendus. Si de nombreuses aires cérébrales sont sensibles aux régularités temporelles (RT), toutes ne semblent pas traiter les mêmes types de structure temporelle. L'accès conscient aux stimuli semble jouer un rôle important dans la capacité à apprendre certains types de RT. Cette thèse explore l'organisation hiérarchique du traitement des RT et les propriétés computationnelles propres à leur traitement conscient et non conscient en combinant un travail de modélisation et des expériences de neuroimagerie en magnétoencéphalographie et électroencéphalographie (MEEG). Un premier modèle neuronal basé sur les principes du codage prédictif reproduit les principales propriétés du traitement préattentif des sons purs dans le cortex auditif indexé par le potentiel évoqué appelé négativité d'incongruence (MMN). Une seconde étude en MEEG met en évidence l'existence d'une hiérarchie de processus prédictifs dans le cortex auditif. Enfin, un second modèle explore les contraintes et les nouvelles propriétés computationnelles qui sont associées à l'accès conscient des stimuli à un système de mémoire de travail capable de maintenir indéfiniment un nombre limité d'objets.

What is going to happen next? Natural stimuli tend to follow each other in a reproducible way. Multiple fields of neuroscience and psychology bring evidence that human’s brain and behavior are sensitive to the temporal structure of stimuli and are able to exploit them in multiple ways: to make appropriate decisions, encode efficiently information, react faster to predictable stimuli or orient attention towards surprising ones… Multiple brain areas show sensitivity to the temporal structure of events. However, all areas do not seem to be sensitive to the same kind of temporal regularities. Conscious access to the stimuli seems to play a key role in some of these dissociations and better understanding this role could improve the current diagnostic tools for non-communicative patients. This thesis explores the hierarchical organization of the processing of temporal regularities and the computational properties of conscious and unconscious levels of processing by combining a modeling approach with neuroimaging experiments using magnetoencephalography and electroencephalography (MEEG). First, a plausible neuronal model based on predictive coding principles reproduces the main properties of the preattentive processing of pure tones in the auditory cortex indexed by the evoked potential mismatch negativity (MMN). Second, a MEEG experiment provides evidence for a hierarchical organization of multiple predictive processes in the auditory cortex. Finally, a second model explores the new computational properties and constraints associated to the access of stimuli to a conscious space with a working memory able to maintain information for an arbitrary time but with limited capacity.