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Parution août 2010 :

- Editions la Machotte
- ISBN : 978-2-919411-00-9
- 156 pages
- Prix public : 21,00 € (Acheter)
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4. Qu'est-ce que la Théorie neuronale de la Cognition ? (chapitre 4 du livre Conscience, Intelligence, Libre-Arbitre ?", C. Touzet, 2010)


Le chapitre précédent a montré que notre cortex est constitué de centaines de cartes auto-organisatrices (fig. 3.2). La Théorie neuronale de la Cognition (TnC) montre comment l'assemblage de ces cartes auto-organisatrices permet l'émergence de la Cognition. La Cognition est l'ensemble des activités « mentales » : parler, lire, penser, jouer, rire, avoir peur, respecter la loi ou la contourner, apprendre de nouvelles choses ou les oublier, mentir, fantasmer, trahir, aimer, se sacrifier, donner, prendre, etc.

Lorsque deux cartes auto-organisatrices sont placées l'une après l'autre, la seconde carte représente des données plus complexes, par exemple des combinaisons de caractéristiques extraites par la première carte. Si la première carte code 15 les couleurs apparaissant dans l'image rétinienne, alors la seconde carte peut coder les proportions relatives : « c'est plutôt vert », ou « vert et rouge à part égal », etc. (fig. 4.1).

Avec trois cartes auto-organisatrices, il devient possible de réaliser ce que les chercheurs nomment la « fusion de données ». Il s'agit en fait de fusionner des données issues de modalités différentes comme la couleur et la forme, ou la vison et l'audition. Par exemple, prenons une carte codant les couleurs, une seconde codant les formes des objets vus et une troisième carte qui reçoit les connexions des neurones des deux premières. Si, dans l'environnement, il existe des objets de forme ronde et de couleur bleue, d'autres de forme triangulaire et rouge, et aucun carré vert, alors certains neurones de la troisième carte seront actifs uniquement pour des ronds bleus, d'autres pour des triangles rouges et aucun neurone ne sera actif lorsque l'image d'un carré vert sera montrée (fig. 4.2).

Figure 4.1 – Deux cartes auto-organisatrices (l'une après l'autre) permettent d'extraire des relations complexes entre les données. Ici, B extrait des proportions d'activation entre diverses zones de la carte A.

Figure 4.2 – Trois cartes auto-organisatrices permettent la fusion de données. Il suffit que les données traitées par chacune des deux premières cartes appartiennent à des modalités différentes (par exemple, la forme et la couleur), et qu'elles alimentent la troisième carte. C'est cette dernière carte qui réalise la fusion de données.

La carte codant les objets d'après leur forme et leur couleur est d'un niveau d'abstraction plus élevé que la carte des couleurs ou la carte des formes. Il est donc possible d'établir une hiérarchie en fonction du niveau d'abstraction. Pour connaître le niveau d'abstraction d'une carte, il suffit de compter le nombre de cartes entre elle et les capteurs sensoriels. Dans le cas de la lecture d'un mot, les recherches actuelles montrent que la carte sur laquelle les mots sont codés est d'un niveau d'abstraction égal à 72. Les étapes de traitement de l'information depuis l'œil sont les suivantes : centre on-off, barre, angle, forme, lettres, bigrammes, mots (fig. 4.3).

Figure 4.3 – Six niveaux de cartes auto-organisatrices sont nécessaires pour passer de l'image sur la rétine à la reconnaissance orthographique d'un mot (le 1er niveau est réalisé par l'œil), d'après Dehaene 16.

Les mots écrits, les mots entendus, les odeurs, la vision d'objets inanimés ou de visages font partie de notre quotidien. Ils activent nos sens et sont traités par le cortex. Il existe donc une carte pour les mots écrits, une autre pour les mots entendus, une troisième pour les odeurs, une quatrième pour les objets inanimés, une cinquième pour les visages, etc. Bref, beaucoup de cartes codant énormément de dimensions de la réalité. Il y a des cartes supplémentaires, de niveau d'abstraction plus élevé, qui reçoivent les informations de toutes ces cartes et les fusionnent. Les neurones de ces cartes de niveau supérieur sont activés dans des situations précises.

Par exemple, certains neurones sont activés lorsque nous nous trouvons dans une situation où il y a, en même temps :

  • le mot « arbre » écrit,
  • le mot « arbre » entendu,
  • un arbre visible,
  • une odeur de forêt et
  • le visage de la personne qui nous a fait découvrir ce mot-là.

Ces neurones sont aussi activés lorsqu'une partie seulement de ces informations est disponible, par exemple uniquement la vue d'un arbre. C'est une parfaite illustration des capacités des mémoires associatives.

Les neurones codant la situation « arbre » peuvent être interprétés comme codant le concept d'« Arbre ». Qu'est-ce qu'un concept ? C'est une abstraction qui rassemble sous la même dénomination les instances d'un même objet ou d'une même idée (fig. 4.4). Le concept de « Arbre » est activé dès qu'un arbre - quelque soit son espèce (chêne, sapin, mimosa, ginko, etc.) - est vu, ou que le mot arbre est lu ou entendu, ou qu'un arbre est dessiné, mimé, évoqué, sous-entendu...

Mes neurones codant pour le concept « Arbre » ont été construits à partir d'expériences vécues qui me sont personnelles et uniques Pour moi, un arbre est d'abord un cerisier. Il est dans le jardin de mes grands‑parents. Son tronc est incliné et ses feuilles ne sont pas si nombreuses. Bien évidemment je suis capable de généraliser et de reconnaître tout arbre pour ce qu'il est. Je suis certain que votre définition d'un arbre est tout aussi personnelle que la mienne. En fait, c'est le cas pour chacun et chacune d'entre nous. Nous devons donc en conclure qu'il n'existe pas 17 de sémantique universelle partagée par tous. La sémantique est individuelle ! Pas étonnant que nous nous comprenions si peu, puisque nos définitions pour les mots et les concepts sont personnelles.

Figure 4.4 – Un « concept » implique l'activation de multiples neurones au sein de plusieurs cartes.

Nous avons vu comment des neurones représentent des concepts ou des objets définis selon plusieurs dimensions sensorielles chez un individu. Du fait que nous sommes des individus vivants en société, nous partageons en permanence avec autrui ce que nous avons en tête ou sous les yeux. Le langage est né de ce partage comme nous le verrons au chapitre §8.

La carte auto-organisatrice est un formidable outil pour représenter un espace multidimensionnel en 2-D seulement tout en respectant les principales caractéristiques de fréquence d'apparition et de voisinage des informations. Malgré tout, des informations liées les unes aux autres peuvent être représentées sur des neurones éloignés les uns des autres sur une même carte, ou appartenir à des cartes différentes. La hiérarchie de cartes auto-organisatrices permet de regrouper les informations liées. Au bas de la hiérarchie, il s'agit d'une simple fusion de données (rond bleu), tandis que vers le haut il s'agira de labelliser des situations et créer des concepts (« Arbre » ou « la Justice »). Le filtre de nouveauté que réalise chaque carte auto-organisatrice (cf §7) permet à des situations très rares de parvenir à l'étage de traitement adapté afin d'auto-organiser cette carte.

Il y a un ordre dans l'organisation hiérarchique des cartes : les cartes du niveau inférieur doivent être organisées avant que l'information issue de ces cartes puisse organiser le niveau suivant (les formes et les couleurs avant les formes colorées). L'exemple de la lecture globale, que nous verrons à la page suivante, est particulièrement édifiant ; les corrélations fréquentes sont apprises plus vite (et donc plus tôt) par les niveaux les moins élevés. A chaque niveau hiérarchique, la carte est organisée par des informations moins fréquentes (dans le Monde) que le niveau précédent. Comme il faut toujours autant de données pour organiser une carte, l'apprentissage prendra plus longtemps.

Lorsque l'information parvient au niveau hiérarchique le plus haut, soit :

  • l'information correspond à ce niveau de représentation et l'activation générée au sein de cette carte va disparaître par le jeu des boucles de rétro-action (filtre de nouveauté),
  • l'information est de plus haut niveau encore que le niveau courant et l'activation engendrée par cette information ne disparaît pas, mais continue vers les cartes suivantes (de niveau d'abstraction supérieur) afin de les organiser. L'information devient persistante (le terme « rémanente » est plus exact) puisqu'elle ne disparaît pas (absence de synchronisation). Si le plus haut niveau actuel permet la verbalisation, alors nous parlons. Un spectateur dirait que nous en avons conscience !

Plus le temps s'écoule avec cette information rémanente dans nos circuits neuronaux, plus d'hypothèses sont testées pour y répondre. Le moment où l'activation rémanente disparaît du fait des boucles de rétro-action correspond à l'instant où la réponse à la question a été trouvée. Cette réponse est d'une certitude plus ou moins grande en fonction de l'activation résiduelle dans les circuits neuronaux. Une certitude totale fait disparaître complètement l'activation résiduelle.

Tant que rien de nouveau ne vient remplacer cette information, nous cherchons consciemment une solution. Lorsqu'une nouvelle information arrive elle aussi au plus haut niveau (sans avoir été arrêtée), elle semble prendre le pas sur l'information précédente puisque nous nous mettons à y penser consciemment. La recherche précédente (ancienne) n'est PAS abandonnée pour autant, elle est seulement masquée par la nouvelle. La « solution » à cette ancienne question peut arriver plus tard, voire le lendemain matin par exemple.

Ce que nous appelons « réfléchir » ou « méditer », sont des actions qui créent des situations virtuelles - similaires à des situations qui n'arrivent pas ou très rarement. Ces situations virtuelles augmentent la fréquence d'apparition de ces mêmes situations (normalement rarissimes) et permettent aux cartes de s'organiser. Ces cartes, parce qu'elles représentent plus correctement ces informations (normalement rares), fournissent une réponse plus adaptée lorsque la situation se présente à nouveau. Une réponse, c'est un acte moteur, perçu par autrui comme un comportement. Le chapitre §6 explique comment nos comportements sont produits.

L'échec lamentable de la lecture « globale » est un « cas d'école » vis-à-vis de la nécessité de respecter un ordre dans l'apprentissage (les régularités de bas niveaux avant celles de hauts niveaux) et d'aider à la découverte des régularités par un apprentissage supervisé. Les enfants devaient retrouver seuls que les lettres existent, qu'elles se regroupent par syllabe, que ces syllabes font les mots, que les mots ont des déclinaisons, etc. Autant de cartes corticales à organiser, qui ne peuvent l'être que si l'on fournit les bons exemples d'apprentissage : les lettres individuellement, les syllabes individuellement, les mots individuellement, les déclinaisons d'un mot à la fois, etc., le tout dans un ordre chronologique et logique (fig. 4.5).

Pour en convaincre le lecteur, un petit calcul de complexité. Il y a environ 10 barres et arrondis pour créer n'importe quelle lettre (A = 3 barres, B = 1 barre et 2 arrondis, etc.). Il y a 26 lettres, ce qui donne environ 70 syllabes fréquentes, qui permettent l'accès aux 8 000 mots (en moyenne 3 syllabes par mot : 70 x 70 x 70 ≅ 350 000) dont nous avons besoin pour être un lecteur « expert » (bien qu'il y ait 40 000 mots dans un dictionnaire de la langue française). Donc, à retenir pour la carte des lettres : 26, pour la carte des syllabes : 70, pour la carte des mots : 8 000. Si l'apprentissage est « global », alors l'enfant est confronté de prime abord avec les mots. Certes, on commence petit : 300 mots au CP, 700 mots au CE1, 1 200 mots au CM1, 8 000 mots à partir de la classe de sixième. Mais comme il n'y a pas eu d'organisation hiérarchique dans l'apprentissage de la lecture, les enfants doivent reconnaître les mots directement depuis barres et arrondis.

Figure 4.5 – La méthode d'apprentissage de la lecture dite « globale » fait disparaître deux étapes supervisées. L'acquisition de la lecture devient alors pratiquement impossible à l'apprenti lecteur.

La longueur moyenne d'un mot est de 5 lettres. Il y a 10 positions de barre par lettre et autant pour les arrondis. Si on considère qu'une lettre ne contient qu'une barre et qu'un arrondi (ce qui est peu), alors il y a 10x10 = 100 « lettres » possibles, et (100)5 (100 puissance 5, soit 10 milliards) mots de 5 lettres. Chaque mot est indépendant des autres, il faut apprendre 8 000 parmi 10 milliards de possibles. Tâche nous en conviendrons beaucoup‑beaucoup plus ardue que 8 000 parmi 350 000 possibles. Impossible donc de pester après l'orthographe inexistante des trentenaires d'aujourd'hui qui ont eu le privilège de « découvrir » la lecture d'une manière globale ! Leur représentation des mots est discontinue, puisqu'ils ne disposent que d'un nombre de données très réduit (8 000 par rapport à 10 milliards, soit 1 mot sur 1 million). La situation est bien plus favorable aux « syllabistes » qui, avec 1 mot sur 40 possibles utilisent le voisinage orthographique pour la lecture.


Notes de bas de page

15. Une carte auto-organisatrice est un automate – rien de plus ! Ses neurones entrent en compétition et c'est nous – observateurs extérieurs – qui associons un label, voire même une sémantique, aux neurones gagnants. Nous disons qu'ils sont « représentatifs » de l'information qui les active. Les neurones pour leur part, reçoivent des activations et, s'ils sont activés à leur tour, propagent l'activation aux suivants. C'est tout !
16. Dehaene, S., Cohen, L., Sigman, M., & Vinckier, F. (2005). The neural code for written words: a proposal. Trends Cogn Sci, 9(7), 335-341.
17. Certaines langues ne permettent pas d’exprimer certains concepts. Ces concepts sont-ils absents chez les peuples en question ? Ils le sont car sinon ils auraient reçu un symbole. A partir de quoi nous devons en déduire que nombre de concepts que nous trouvons naturels – comme le futur ou la propriété personnelle – ne le sont pas ! Ils sont culturels.

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