Neurosciences et cognition

Les mathématiques et l’informatique sont mobilisées dans la recherche en neurosciences et cognition.
Une équipe du CAMS explore ainsi les capacités cognitives des personnes autistes dans le cadre d’un projet empirique visant à améliorer leurs conditions de vie et leur intégration professionnelle. Nos chercheurs en neurosciences développent des modèles mathématiques du cortex visuel qui permettent d’appréhender des mécanismes possibles pour la perception ou l’apprentissage, tandis que d’autres recherches du CAMS portent sur des modèles mathématiques et informatiques adaptés à la représentation des phénomènes de langues.

Autisme

Le CAMS développe un projet de long terme destiné à explorer les capacités cognitives des individus autistes. Alors que la plupart des travaux sur l’autisme soulignent les déficits en capacités ou compétences cognitives des individus atteints, nos chercheurs démontrent leurs aptitudes parfois hors normes. Leur objectif, au sein du projet MACA (Mapping Autistic Cognitive Abilities) porté par Fabienne Cazalis, est de décrire et cartographier ces capacités cognitives et perceptives. Ce programme de recherche sur la cognition atypique vise à améliorer les conditions de vie des personnes autistes, notamment en favorisant leur inclusion professionnelle.
Le programme MACA collecte de vastes jeux de données dans une démarche empirique et participative. Les chercheurs ont ainsi observé l’effet d’odeurs sur des enfants autistes peu ou non verbaux (Consortium EMOTON), développé un jeu sous format plateau et sous format numérique pour analyser les habiletés cognitives des personnes sur le spectre autistique (MACA GAMES), ou encore lancé un protocole expérimental afin d’identifier les facteurs expliquant les difficultés diagnostiques qui touchent les femmes porteuses du syndrome d’Asperger (f-MACA). Ces opérations de « recherche-action » et de science participative (collective science) ont valu à Fabienne Cazalis de recevoir de nombreux prix et de bénéficier de financements.

Modélisation en neurosciences

Quels sont les liens entre structures cérébrales, cognition et comportement ? Quelles architectures, quelles opérations neuronales, quelles dynamiques, permettent l’émergence de fonctions cognitives ? Des progrès expérimentaux récents en neuro-psychologie ouvrent de nouvelles perspectives sur la genèse de la perception et d’autres fonctions cognitives. Les travaux de modélisation menés au CAMS portent sur les liens mathématiques entre le signal sensoriel et la structuration géométrique ou statistique des représentations neuronales, et permettent ainsi d’appréhender des mécanismes possibles pour la perception, l’apprentissage, la mémoire, la prise de décision et le contrôle moteur. La précision actuelle des expériences permet des comparaisons détaillées entre les théories mathématiques proposées et les données empiriques en neurosciences, qui sont de plus en plus nombreuses et fines.
Les chercheurs du CAMS développent ainsi des modèles mathématiques du cortex visuel, et notamment des modèles géométriques de son architecture fonctionnelle, c’est-à-dire de l’organisation de ses connexions neurales. Ces travaux en neuromathématique de la vision font appel à des notions avancées de mathématiques : géométrie différentielle, géométrie riemannienne, ou encore groupes de Lie. Ils permettent notamment de faire le lien entre le signal, l’organisation neuronale et des phénomènes d’illusions visuelles bien connus – comme celui du triangle de Kanizsa.
Ces travaux de modélisation menés par le CAMS concernent aussi l’interface entre les neurosciences et les développements récents en intelligence artificielle (deep learning). D’un côté, les chercheurs exploitent les outils de l’apprentissage machine (machine learning) pour l’analyse de données de neurosciences ; de l’autre, leurs résultats en neuroscience théorique permettent d’analyser l’apprentissage dans les réseaux de neurones artificiels.

Sémantique : des neurosciences aux humanités digitales

Le CAMS développe des travaux pour la recherche de modèles mathématiques et informatiques adaptés à la représentation des phénomènes de langues, et plus spécifiquement de sémantique.
Les chercheurs utilisent les Atlas sémantiques, un modèle de représentation géométrique du sens des mots. Des expériences comportementales ou en neuro-imagerie ont permis de tester la pertinence cognitive de cette approche géométrique, qui permet d’analyser finement un corpus, en analysant non seulement les mots employés mais aussi les réseaux lexicaux qui les relient. Les chercheurs peuvent ainsi repérer des schéma-types de phrases, ainsi que la variabilité du sens lexical en contexte.
C’est cette méthode qui a prévalu lors de la toute première analyse des contributions au Grand Débat national, dans le cadre du programme « Intelligence artificielle et sciences sociales » de l’EHESS. Elle a notamment permis de démontrer que le domaine de l’écologie jouait un rôle pivot dans ces contributions, vers lequel la plupart des thèmes abordés par les individus convergeaient. Ces résultats sont disponibles en ligne, permettant à tout un chacun de les exploiter pour l’analyse du sens des mots du français et la correspondance entre français et anglais.

Principaux chercheurs impliqués

Séminaires et enseignements

Projets financés

Anciens projets financés

  • MAnET, Marie Curie Initial Training Network, 2014-2017 (avec Università di Bologna, Technische Universitat Eindowen, Universitat Bern, Universitat Autonoma de Barcelona, Helsinki Yllopisto, Università di Trento, Université Paris Sud).
  • AcqLang (2005-2009, ANR, porteur S. Peperkamp, ENS)

Pour en savoir plus

📰 Le CAMS dans les médias : Neurosciences et cognition.