Le Cerveau de l'Enfant et de l'Adolescent: Les Neurosciences des Réseaux

jeudi 29 juillet 2021

Les Neurosciences des Réseaux

Les neurosciences des réseaux étudient l'émergence de l'activité mentale
à partir de la configuration des connexions neuronales dans le cerveau

Réseau de neurones du cerveau

Les réseaux neuronaux se forment aux premiers stades du développement du cerveau grâce à la croissance et à la migration des cellules nerveuses. Les deux processus se combinent pour organiser les ensembles synaptiques et la modularité de l'architecture cognitive. Les neurones ne sont pas disposés au hasard dans le cerveau humain.

Dans le cortex, ils sont organisés en groupes interconnectés avec une connectivité intrinsèque élevée. Cette structure de connectivité modulaire, dans laquelle des groupes de neurones se développent en tant qu'unités fonctionnelles, se forme dans les premiers stades du développement du cerveau.

Ce processus d'organisation neuronale, qui établit un ordre dans l'architecture cérébrale, est régulé par l'activité des neurones eux-mêmes, mais on ignorait jusqu'à présent comment le cerveau embryonnaire parvient à établir des réseaux neuronaux actifs et équilibrés, dès les premiers stades de son développement.

Le neurone biologique

Un neurone est constitué d'un corps cellulaire – le soma – entre 10 et 80 mm, d'où naît un arbre dense de branches – les dendrites – et une fibre tubulaire – l'axone – entre 100 mm et un mètre. C'est un processeur d'informations très simple :

* Canal d'entrée : dendrites

* Processeur : soma

* Canal de sortie : axone

Un neurone cérébral peut recevoir environ 10.000 entrées et envoyer à son tour sa sortie à plusieurs centaines de neurones.

La connexion entre les neurones s'appelle une synapse. Ce n'est pas une connexion physique, mais il y a environ 2 mm de séparation. Ce sont des connexions unidirectionnelles, dans lesquelles la transmission d'informations se fait électriquement à l'intérieur du neurone et chimiquement entre les neurones ; grâce à des substances spécifiques appelées neurotransmetteurs.

Tous les neurones ne sont pas les mêmes, il existe de nombreux types différents en fonction du nombre de branches de leurs dendrites, de la longueur de l'axone et d'autres détails structurels. Cependant, ils fonctionnent tous sur les mêmes principes de base.

Réseau de neurones biologiques

C'est un circuit composé de neurones, qui établissent des connexions synaptiques les uns avec les autres de manière ordonnée, et générés à partir de l'union de neurones à d'autres dans leurs régions correspondantes après la migration neuronale.

Les réseaux de neurones biologiques sont la grande autoroute des connexions et de la communication du système nerveux central (SNC).

A partir de ce système complexe, des modèles artificiels sont recréés afin de comprendre leur fonctionnement.

Réseau neuronal artificiel

Un réseau de neurones artificiels est un nouveau système de traitement de l'information, dont l'unité de traitement de base s'inspire de la cellule fondamentale du système nerveux humain : le neurone.

C'est la tentative de pouvoir effectuer une simulation informatique du comportement de parties du cerveau humain grâce à la réplication à petite échelle des modèles qu'il joue pour la formation de résultats à partir des événements perçus. Concrètement, il s'agit d'être capable d'analyser et de reproduire le mécanisme d'apprentissage et de reconnaissance d'événements que possèdent les êtres les plus évolués.

Il se compose d'unités de traitement qui échangent des données ou des informations. Ils sont utilisés pour reconnaître des modèles, y compris des images, des manuscrits et des séquences temporelles (par exemple : les tendances financières). Ils ont la capacité d'apprendre et d'améliorer leurs performances.

La neuro-informatique est la science liée aux systèmes de traitement de l'information qui développe des capacités opérationnelles en tant que réponse adaptative à un environnement d'information, en utilisant des solutions basées sur le fonctionnement du cerveau.

Le développement des réseaux de neurones s'inscrit dans une partie des neurosciences appelée science neuro-computationnelle.

La théorie des graphes

Comment le cerveau fait-il de nous ce que nous sommes ? Les efforts pour répondre à cette question ont conduit à un nouveau domaine des neurosciences des réseaux, qui utilise une branche des mathématiques, la théorie des graphes.

La théorie de graphes, aussi connue comme la théorie de courbes, est une branche des mathématiques et les sciences du calcul qui étudie les propriétés de graphes pour modéliser les connexions du cerveau qui nous permettent de lire, de calculer ou, simplement, de nous asseoir et de tambouriner avec les doigts.

Un graphe est une structure mathématique qui permet de modéliser des problèmes de la vie quotidienne, à travers une représentation graphique formée de nœuds ou de sommets qui montre les acteurs et les arêtes qui servent à représenter les liens ou les relations entre les acteurs.

La théorie des graphes, également utilisée en chimie, physique et linguistique, modélise les voies physiques qui construisent les réseaux fonctionnels d'où émergent nos capacités cognitives, qu'il s'agisse de vision, d'attention ou de maîtrise de soi.

L'architecture du système nerveux et ses interactions peuvent être représentées par des graphes. L'étude de la dynamique cérébrale à l'aide de ces objets mathématiques a conduit à un changement de paradigme dans le domaine qui a permis aux neuro-scientifiques d'utiliser de nouveaux outils et concepts quantitatifs issus de la théorie des graphes et de la physique des systèmes complexes.

En apprenant à connaître des réseaux avec un niveau d'abstraction croissant, les chercheurs ont commencé à réduire le fossé qui existe entre la matière et l'esprit. Les avantages pratiques viendraient d'une nouvelle façon de diagnostiquer et de traiter des troubles tels que la dépression.

Ce type d'approche permet aussi de trouver des régularités, qui partagent des systèmes avec des échelles, qui diffèrent de plusieurs ordres de grandeur, des réseaux sociaux ou réseaux aéroportuaires aux gènes et réseaux d'assemblages neuronaux.

La vie est dominée par les réseaux. Les routes, les chemins de fer, les voies maritimes et les vols commerciaux sont des réseaux complexes que nous utilisons quotidiennement. Ils existent même au-delà de notre expérience immédiate. Pensez à Internet, au réseau électrique et à l'univers, où la Voie lactée n'est rien de plus qu'un nœud infinitésimal dans un réseau apparemment illimité de galaxies. Cependant, peu de systèmes de connexions interactives ont la complexité que notre cerveau abrite.

L'importance des neurosciences grandit ces dernières années à mesure que nous nous familiarisons avec la neuro-imagerie, dont les couleurs flashy nous montrent les régions du cerveau qui sont activées lors d'une tâche mentale. Ainsi, nous avons par exemple le lobe temporal, la région proche de l'oreille qui est impliquée dans la mémoire, et le lobe occipital, qui est situé à l'arrière de la tête et qui est responsable de la vision.

Mais dans cette connaissance du fonctionnement du cerveau humain, il est nécessaire de connaître la manière dont toutes les régions de l'organe interagissent pour faire de nous ce que nous sommes.

La théorie des graphes est utilisée pour analyser, sonder et prédire des interactions cérébrales complexes. L'objectif est de réduire l'écart apparemment immense entre la frénésie de l'activité électrique neuronale et une série de tâches cognitives, telles que ressentir, se souvenir, prendre des décisions, acquérir de nouvelles compétences et initier un mouvement.

Ce nouveau domaine des neurosciences des réseaux est basé, et renforcé, sur l'idée que certaines régions du cerveau effectuent des activités définies. Au sens le plus fondamental, ce qu'est le cerveau – et donc ce que nous sommes en tant que des êtres conscients – est défini, en fait, par un réseau très étendu de 100 milliards de neurones avec au moins 100 billions de connexions, ou synapses.

Les neurosciences en réseau visent à saisir cette complexité grâce au fait que l'on peut modéliser les données fournies par la neuro-imagerie sous la forme d'un graphe composé de nœuds et de liens. Dans un graphe, les nœuds – également appelés sommets – représentent les unités du réseau, comme les neurones ou, dans un autre contexte, les aéroports. Les liens – ou bords – servent à relier les nœuds. Les synapses entre neurones ou dans les voies aériennes des avions –.

Dans une étude, le cerveau humain est réduit à un graphique d'environ 300 nœuds. Les différentes régions communiquent entre elles par des liens correspondant aux connexions structurelles du cerveau, d'énormes faisceaux de "fils" qui composent la matière blanche. Cette description, en tant que réseau unifié, a déjà fourni une image plus claire du fonctionnement cognitif, et d'un point de vue plus pratique, elle a également amélioré le diagnostic et le traitement des troubles psychiatriques.

La connaissance des réseaux cérébraux nous aiderait à améliorer les programmes d'intelligence artificielle, de nouveaux médicaments et techniques de stimulation électrique pour corriger le dysfonctionnement des circuits neuronaux dans la dépression et, peut-être aussi, développer des génothérapies pour les maladies mentales.

Ce n'est que grâce à des interactions en réseau à plusieurs échelles que les molécules et les cellules peuvent donner lieu à un comportement et à une cognition. La connaissance des interactions de réseau à plusieurs niveaux de l'organisation est cruciale pour une compréhension plus complète du cerveau en tant que système intégré et holistique.

Lorsqu'une personne est cognitivement au repos ou en silence, le cerveau s'engage dans un schéma caractéristique d'activité neuronale dynamique, le profil spatio-temporel de ce schéma est façonné par un réseau complexe de fibres nerveuses et de leurs voies.

Neurosciences des processus négociés en langage et cognition sociale

Presque chaque interaction entre humains nécessite un accord tacite, qui utilise ce type de négociation.

Il existe plusieurs tests qui consistent à jouer à un jeu de négociation avec une offre et une acceptation ou un refus. L'un d'entre eux largement utilisé est le jeu dit d'ultimatum dans lequel les processus physiologiques des adversaires peuvent être mesurés.

En général, ce sont des études faciles à investiguer avec la neuro-imagerie fonctionnelle et l'électroencéphalogramme, s'activant de manière différenciée, notamment dans le lobe préfrontal et temporal. Ainsi, dans plusieurs études on observe que l'acceptation d'un accord génère des ondes Alpha dans le cortex préfrontal et le rejet, des ondes Thêta.

Dans la négociation il y a le dialogue implicite, l'intuition, l'empathie comme intersubjectivité qui implique la connaissance de soi – méta-cognition – et de l'autre – cognition sociale –, des croyances et enfin la prise de décision, à la fois immédiate et médiate.

Le dialogue est alors un instrument du social, c'est un processus clé et universel de l'Homo Sapiens, comme un accord de groupe inconscient, pouvant à travers lui dévider des idées, des pensées.

L'univers entier pourrait être un réseau de neurones

L'univers entier serait un immense réseau de neurones qui réconcilierait relativité générale, mécanique quantique et observateurs : c'est le chaînon manquant de la connaissance humaine.

L'univers entier à son niveau le plus fondamental serait un réseau de neurones, comme l'explique le physicien et cosmologiste Vitaly Vanchurin, de l'Université du Minnesota, dans une pré-publication “The world as a neural network” (L'univers entier pourrait être un réseau de neurones) présentée à arXiv en août 2020.

Vanchurin estime que l'hypothèse selon laquelle l'univers entier est un immense réseau de neurones pourrait constituer le chaînon manquant de la connaissance humaine, qui permettrait de concilier la mécanique quantique et la relativité générale.

Dans son article, il considère que les réseaux de neurones artificiels se comportent en pratique comme si la mécanique quantique et la relativité générale étaient déjà conciliées.

La principale différence entre les deux théories universelles est ce qu'on appelle le "problème du temps" : si pour la mécanique quantique le temps est universel et absolu, pour la relativité générale le temps est relatif, puisqu'il ne se déroule pas toujours de la même manière.

Il existe une autre différence notable entre les deux théories universelles, connue sous le nom de problème de la gravité quantique : les effets gravitationnels de l'univers se confondent avec ceux du monde quantique lorsque les distances entre les objets sont grandes et les énergies extrêmes. Cependant, le problème est que nous n'avons pas de théorie qui explique cet apparemment impossible.

Le troisième facteur qui confronte les deux théories universelles sont les soi-disant observateurs : nous ne savons toujours pas vraiment quel rôle nous jouons dans la connaissance de la matière, ni dans quelle mesure le monde dépend de notre observation.

Saut quantique

Vanchurin fait un saut audacieux pour proposer, non pas la prétendue théorie du tout unifié, qui expliquerait tous les phénomènes physiques connus, grands et petits, mais plutôt d'ouvrir une voie possible qui y mène.

Pour y parvenir, il propose d'ajouter à l'équation cosmique un troisième facteur, en plus de la relativité générale et de la mécanique quantique : l'observateur, cet obscur objet de désir qui a conduit à convertir la connaissance humaine en un consensus, plutôt qu'en une description objective et inattaquable du réel.

Même en supposant que la plupart des physiciens considèrent la mécanique quantique comme le pilier de tout ce que nous savons, il propose que la réalité est plus subtile : tout émane d'un réseau neuronal microscopique, à la fois la mécanique quantique, la relativité générale et les observateurs.

Le réseau de neurones est tout ce qui existe. C'est un système dynamique qui subit une évolution d'apprentissage et, par conséquent, nous faisons l'expérience de nombreux phénomènes émergents intéressants tels que l'espace-temps, les particules et peut-être le plus important, les observateurs.

Ainsi, si l'on veut réconcilier les trois aspects connus de la réalité, il faudrait considérer que le substrat de l'univers est un réseau de neurones, vraisemblablement quantique : il intégrerait les lois de la relativité générale, les principes du monde quantique et le rôle des observateurs dans ce nouveau cadre théorique.

Cela résoudrait également le dilemme des hypothèses Multivers d'Everett et des variables cachées qui détiennent soi-disant les secrets du monde quantique.

Selon Vanchurin, les variables cachées seraient les états des neurones individuels et les neurones d'apprentissage représenteraient ce qu'il appelle les variables quantiques.

L'apprentissage en profondeur

Pour comprendre comment cette proposition théorique, qui a suscité le scepticisme chez d'autres physiciens, a été conçue, Vanchurin dit qu'il s'agit de la déduction logique de l'étude des réseaux de neurones artificiels.

Il s'agit d'une branche de l'intelligence artificielle qui imite le cerveau humain grâce à ce que l'on appelle l'apprentissage profond, un moyen d'automatiser l'analyse prédictive : la capacité du cerveau biologique à analyser un large éventail de données pour anticiper d'éventuels événements.

En analysant cette technologie, Vanchurin a observé que la dynamique d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels était très similaire à la dynamique observée dans les systèmes quantiques.

Les deux théories universelles et les observateurs coexistent dans les processus d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels. Cette découverte l'a amené à supposer qu'aux niveaux les plus élémentaires de l'univers, tout se résume à la même chose : un réseau de neurones qui englobe tout.

Vanchurin reconnaît que l'idée est folle, mais souligne en même temps qu'il sera relativement facile de la réfuter : il suffit de trouver un phénomène physique qui ne peut pas être modélisé comme un réseau de neurones.