Principe du codage prédictif pour le traitement de l'information auditive : apports de l'EEG et de la MEG pour la modélisation de réponses à la déviance

Predictive coding in auditory processing : insights from advanced modeling of EEG and MEG mismatch responses

• Auteur / Autrice : Françoise Lecaignard
• Direction : Olivier Bertrand, Anne Caclin, Jérémie Mattout
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 28/09/2016
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Neurosciences et Cognition (NSCo) (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Dynamique Cérébrale et Cognition
• Jury : Président / Présidente : Jacques Luauté
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christian Bénar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stefan Kiebel, Carles Escera

Mots clés

Mots clés contrôlés

Statistique bayésienne

Potentiels évoqués (électrophysiologie)

Magnétoencéphalographie

Électroencéphalographie

Mots clés libres

Cerveau bayésien

Précision des erreurs de prédictions

Inférence perceptive

Électroencéphalographie

Magnétoencéphalographie

Potentiels évoqués

Reconstruction de sources

Fusion multimodale

Bayesian brain

Precision-weighted prediction errors

Perceptual inference

Electroencephalography

Magnetoencephalography

Evoked potentials

Source reconstruction

Fused inversion

Résumé

Cette thèse porte sur le codage prédictif comme principe général pour la perception et vise à en étayer les mécanismes computationnels et neurophysiologiques dans la modalité auditive. Ce codage repose sur des erreurs de prédictions se propageant dans une hiérarchie, et qui pourraient se refléter dans des réponses cérébrales au changement (ou déviance) telles que la Négativité de discordance (mismatch negativity, MMN). Nous avons manipulé la prédictibilité de sons déviants et utilisé des approches de modélisation computationnelle et dynamique causale (DCM) appliquées à des enregistrements électrophysiologiques (EEG, MEG) simultanés.Une modulation des réponses à la déviance par la prédictibilité a été observée, permettant d'établir un lien avec les erreurs de prédictions. Cet effet implique un apprentissage implicite des régularités acoustiques, dont l'influence sur le traitement auditif a pu être caractérisée par notre approche de modélisation. Sur le plan computationnel, un apprentissage a été mis en évidence au cours de ce traitement auditif, reposant sur une fenêtre d'intégration temporelle dont la taille varie avec la prédictibilité des déviants. Cet effet pourrait également moduler la connectivité synaptique sous-tendant le traitement auditif, comme le suggère l'analyse DCM.Nos résultats mettent en évidence la mise en œuvre d'un apprentissage perceptif au sein d'une hiérarchie auditive soumis à une modulation par la prédictibilité du contexte acoustique, conformément aux prédictions du codage prédictif. Ils soulignent également l'intérêt de ce cadre théorique pour émettre et tester expérimentalement des hypothèses mécanistiques précises

This thesis aims at testing the predictive coding account of auditory perception. This framework rests on precision-weighted prediction errors elicited by unexpected sounds that propagate along a hierarchical organization in order to maintain the brain adapted to a varying acoustic environment. Using the mismatch negativity (MMN), a brain response to unexpected stimuli (deviants) that could reflect such errors, we could address the computational and neurophysiological underpinnings of predictive coding. Precisely, we manipulated the predictability of deviants and applied computational learning models and dynamic causal models (DCM) to electrophysiological responses (EEG, MEG) measured simultaneously. Deviant predictability was found to modulate deviance responses, a result supporting their interpretation as prediction errors. Such effect might involve the (high-level) implicit learning of sound sequence regularities that would in turn influence auditory processing in lower hierarchical levels. Computational modeling revealed the perceptual learning of sounds, resting on temporal integration exhibiting differences induced by our predictability manipulation. In addition, DCM analysis indicated predictability changes in the synaptic connectivity established by deviance processing. These results conform predictive coding predictions regarding both deviance processing and its modulation by deviant predictability and strongly support perceptual learning of auditory regularities achieved within an auditory hierarchy. Our findings also highlight the power of this mechanistic framework to elaborate and test new hypothesis enabling to improve our understanding of auditory processing