Mécanismes de la sélection de l’action et de la prise de décision dans les ganglions de la base : approche par un modèle connexionniste.
Charlotte Héricé
Doctorante dans l’équipe Mnémosyne /
INRIA et Institut des Maladies Neurodégénératives (IMN). Université de Bordeaux
Les structures du système nerveux responsables des modalités de la prise de décision forment un circuit constitué par les ganglions de la base, le cortex, le thalamus et leurs nombreuses interconnexions. Ce circuit peut être décrit comme un ensemble de boucles fonctionnant en parallèle et interagissant en différents points. Des interactions entre ces boucles et de la plasticité de leurs connexions émergent les choix et donc les actions d’un individu.
Ces comportements émergents et les phénomènes d’apprentissage qui en découlent sont abordés à travers une approche en boucle fermée dans laquelle le modèle théorique est en interaction constante avec l’environnement où se déroule la tâche comportementale étudiée. À cette fin, des outils de modélisation neuronale et d’analyse dédiés ont été développés dans le laboratoire d’accueil.
Nous explorons donc ici la dynamique des flux d’information au sein de ce circuit à travers un modèle computationnel décrit à l’échelle du neurone et de la synapse. À partir d’observations expérimentales préalables réalisées sur le primate et de modèles computationnels antérieurs nous avons développé de manière incrémentale un réseau capable d’apprendre à réaliser les tâches comportementales dans plusieurs protocoles et conditions. Le résultat obtenu ici est un modèle computationnel d’apprentissage et de prise de décision dans les ganglions de la base qui permet de tester des hypothèses expérimentales et d’effectuer des investigations physiopathologiques ou pharmacologiques in silico à l’échelle cellulaire. Le développement de ce modèle computationnel a été mené en parallèle avec l’étude expérimentale d’un protocole de prise de décision et la mise au point d’un modèle de maladie de Parkinson chez la salamandre (Pleurodeles waltlii).
Mots-clés : Neurosciences computationnelles, connexionnisme, ganglions de la base, prise de décision, boucle fermée
Publication
Decision-making under uncertainty in a spiking neural network model of the basal ganglia. C. Héricé, R. Khalil, M. Moftah, T. Boraud, M. Guthrie and A. Garenne. (Article accepté le 15/09/2016 pour publication dans the Journal of Integrative Neuroscience, December 2016).
Jury
BEURTON-AIMAR Marie,
MC, Université de Bordeaux,
Invité
CABELGUEN Jean-Marie,
PU Bordeaux,
Invité
CHAUVET Pierre,
Professeur, UCO-LARIS Angers,
Rapporteur,
DUBOIS Rémi,
MC, IHU LIRYC Pessac,
Tuteur
GARENNE André,
MC, Université de Bordeaux,
Directeur de thèse,
LE MASSON Gwendal,
PU, Université de Bordeaux,
WENDLING Fabrice
DR Université de Rennes 1,
Rapporteur
Directeur de thèse
André Garenne
Maître de conférence – PhD
Université de Bordeaux
Enseignant-Chercheur
Equipe : Mnemosyne: synergie mnémonique
– The focus of our research: At the frontier between integrative and computational neuroscience, we propose to model the brain as a system of active memories in synergy and in interaction with the internal and external world and to simulate it as a whole and in situation.