mardi, 17 octobre 2017
Le cerveau dynamique : l’apport de la physique du chaos
Comme je l’ai présenté ici le 11 septembre dernier, voici le résumé d’un aspect de mon cours #5 de l’université du troisième âge (UTA) que je donnerai demain à Longueuil et lundi prochain à St-Bruno.
J’ai déjà détaillé pas mal le contenu de ce cours sur les rythmes cérébraux l’automne passé dans le cadre de mon cours sur la « cognition incarnée ». Je vous invite donc à retourner sur ce billet de blogue traitant de l’activité dynamique du cerveau comme son activité endogène, les oscillations neuronales ou encore la synchronisation d’activité et ses rôles fonctionnels probables.
Dans ce billet, je rappelais l’époque pas si lointaine dans l’histoire des neurosciences, où le caractère chaotique de l’ensemble de ces oscillations neuronales était associé à du simple « bruit de fond ». Et je notais que cette époque était toutefois bien révolue puisque la dimension temporelle de l’activité cérébrale qui se traduit par ces rythmes cérébraux et cette synchronisation d’activité est maintenant au cœur des travaux dans des champs de recherche complexes comme le sommeil ou la conscience. Or cette compréhension du caractère chaotique mais néanmoins porteur de sens de l’activité dynamique de notre cerveau, on la doit beaucoup au pionnier que fut Walter J. Freeman.
Dans cet autre billet de blogue que je lui avais consacré lors de son décès il y a un an et demi, je rappelais comment Freeman avait été à l’avant-garde de l’approche dynamique incarnée devenue aujourd’hui incontournable dans les sciences cognitives modernes. Et c’est en travaillant sur le système olfactif du lapin qu’il a pu jeter les bases de cette nouvelle approche « neurodynamique » s’inspirant de concepts de la physique du chaos.
Parce que la distribution spatiale des patterns d’activité électrique était importante pour la perception des odeurs, Freeman a été l’un des premiers à réaliser que la perception requiert la “mass action” de milliers ou de millions de neurones. Pour essayer de comprendre comment le cerveau donne du sens à un stimulus, Freeman a donc entraîné des lapins à répondre à des odeurs pendant qu’il enregistrait les patterns d’activité électrique dans leur bulbe olfactif.
Pour comprendre l’activité nerveuse dynamique complexe qu’il observait alors dans le bulbe olfactif, Freeman va faire appel aux mathématiques non linéaires et à des concepts issus de la physique du chaos. C’est sur ces notions que j’aimerais m’attarder quelque peu aujourd’hui.
Il faut d’abord rappeler que jusqu’au milieu du XXe siècle, on distinguait deux types de phénomènes naturels : les phénomènes aléatoires, qui sont par conséquent imprévisibles, et les phénomènes obéissant à une loi déterministe, qui de ce fait sont prévisibles. Autrement dit, connaissant leurs conditions initiales, on pouvait prédire leur comportement futur.
Or on s’est aperçu que certains systèmes déterministes étaient constitués d’un très grand nombre d’entités en interaction locale et simultanée, ce qui empêchait l’observateur de prévoir son comportement ou son évolution par le calcul linéaire. Dans ce type de système, une légère modification des conditions initiales de l’état du système décrit pourtant par des lois déterministes peut suffire à rendre imprévisible son comportement. On dit de ces systèmes sensibles aux conditions initiales qu’ils sont « chaotiques ».
Une petite précision s’impose ici. Quand les neurobiologistes parlent d’oscillations cérébrales, on peut être porté à croire qu’il s’agit d’ondes sinusoïdales parfaites (ce qui n’est pas le cas évidemment). Une telle onde sinusoïdale parfaite pourrait par exmple représenter les oscillations d’un pendule simple. Ou encore, si l’on représente graphiquement l’évolution cyclique d’un pendule selon sa position et sa vélocité, ce qu’on appelle en anglais un “phase portrait”, on obtient tout simplement l’orbite d’un cercle.
Si l’on ajoute maintenant un second pendule au premier, sa trajectoire est beaucoup plus complexe. Même si elle répond toujours à de simples équations, son comportement, lui, est difficile à prédire. C’est un exemple de chaos déterministe.
Et si l’on regarde alors le “phase portrait” correspondant, on voit que les lignes tracent des formes circulaires, mais ne passent jamais exactement au même endroit tout en traçant un pattern reconnaissable. Dans le vocabulaire de la physique du chaos, on appelle ce genre de figure un « attracteur étrange ».
De la même manière, Freeman a démontré qu’on pouvait faire un “phase portrait” pour visualiser l’activité simultanée de deux enregistrements électrophysiologiques dans le bulbe olfactif du lapin. En faisant cela, Freeman a découvert qu’en l’absence d’une odeur famillière, le système olfactif du lapin se comporte selon un attracteur chaotique (et donc pas du tout comme une oscillations sinusoïdale parfaite). Si l’on présente une odeur familière à l’animal, le “phase portrait” devient soudainement plus ordonné, un peu comme l’orbite du pendule simple (voir la figure de droite du tracé en haut de ce billet).
Des odeurs apprises peuvent donc faire basculer le système d’un attracteur à un autre. Derrière ce qui ne semble être que du « bruit », ces fluctuations chaotiques révèlent des régularités et des propriétés, comme par exemple une capacité de changements rapides et étendus, qui sont compatibles avec celles de la pensée humaine.
Pour Freeman, ce sont donc ces patterns qui surgissent à un niveau intermédiaire entre l’activité unitaire d’un neurone et l’activité globale du cerveau qui constituent la signification que l’on construit à partir des stimuli perçus. Et c’est à ce niveau que notre expérience du monde résiderait, tandis que les propriétés physiques brutes des stimuli sont rapidement écartées par le cerveau.
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