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l’exemple des sciences du mouvement

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Academic year: 2022

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Texte intégral

(1)

Neurosciences et interdisciplinarité : 

l’exemple des sciences du mouvement

(2)

http://fedev.universite‐paris‐saclay.fr/

Fédération Demenÿ‐Vaucanson

(structure fédérative de recherche)

(3)

Les différents domaines des neurosciences principalement concernés par  les sciences du mouvement :

Neurosciences cognitives  étudient comment le cerveau crée et contrôle la  pensée, le langage, la résolution de problèmes et la mémoire.

Neurosciences computationnelles  s'appliquent à découvrir les principes  computationnels (calculatoires) des fonctions cérébrales et de l'activité  neuronale, c'est‐à‐dire des algorithmes génériques qui permettent de  comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central de nos  fonctions cognitives.

Neurosciences comportementales  examinent les liens structure(s)‐

fonction(s) qui sous‐tendent le comportement des animaux et des  humains.

Neurosciences cliniques  implique des neurologues et psychiatres utilisant  des résultats de recherche de neurosciences fondamentales pour découvrir  comment traiter et prévenir les troubles neurologiques et réhabiliter les  patients dont le système nerveux a été endommagé ou blessé.

Neurosciences et sciences du mouvement

(4)

Apprendre tout au long de la vie

5 essais avec main gauche et 5 essais  avec main droite pour chaque tâche 315 femmes and 188 hommes âgés de 18 à 94 years

« Tâche double‐S »

(5)

Apprendre tout au long de la vie

après un intervalle de rétention d’au moins 2 ans…

Younger group (24‐45 years old)  Older group (65‐95 years old)

(6)
(7)

Doya (2000)       

Cortex cérébral  :  apprentissage non supervisé

Ganglions de la base : apprentissage par renforcement 

(via la substance noire)

Cervelet : apprentissage supervisé 

(via l’olive inférieure) 

Cerebellum

Les bases neurofonctionnelles du mouvement

(8)

Les bases neurofonctionnelles du mouvement

Un couplage perception‐action

(9)

-120°

-60°

+60°

Orientation initiale de la raquette

Wieringen & Bootsma (1990)

Interagir avec un environnement en mouvement

(10)

V=d/ t  t = d/ V

si d est une taille d’objet (angulaire) correspondant à un angle optique = 

  = / (/dt)

Spécification optique du temps de pré‐contact

(11)

Spécification optique du temps de pré‐contact

(12)

TTA = Time To Arrival

PZ

Bases neurofonctionnelles

Graziano & Gross (1998)

100 spikes/s

= crit?

Spécification optique du temps de pré‐contact

(13)

Gestes d’atteinte ou défensifs

Graziano & Cooke (2006) Comportements 

défensifs

…par stimulation électrique cérébrale

Bases neurofonctionnelles du lien perception‐action

(14)

saisir

atteindre

en fonction de la forme

de l’objet

Bases neurofonctionnelles du lien perception‐action

(15)

Bases neurofonctionnelles du lien perception‐action

(16)

Neurosciences computationnelles du lien perception‐action

Travail de thèse de G. Avrin (en cours)

(17)

Matsuoka’s oscillator:

Travail de thèse de G. Avrin (en cours)

Neurosciences computationnelles du lien perception‐action

(18)

Adaptation sensori‐motrice et correction d’erreurs

Doya (2000)       

Cerebellum

(19)

Adaptation sensori‐motrice et correction d’erreurs

Post‐effet

(20)

Adaptation sensori‐motrice et correction d’erreurs

Modèle computationnel  où l’olive inférieure (IO) informe sur l’erreur motrice

Schweighofer et al. (1998)

(21)

Motivation et prise de risque

Baldini 2010 gold medal @ European Fencing Championships in Leipzig

(22)

substance noire(SN) et 

aire tegmentale ventrale(ATV) ATV

SN

Un cerveau à la recherche de récompense

STRIATUM

Fournisseurs de dopamine

(23)

Horvitz (2009)

Worbe et al. (2010)

Un cerveau qui prédit la récompense

Un cerveau à la recherche de récompense

(24)

Un cerveau à la recherche de récompense

(25)

Assistance au mouvement

(26)

Assistance au mouvement

Hargrove et al. (2015, JAMA)

(27)

Assistance au mouvement

Hargrove et al. (2015, JAMA)

(28)

Assistance au mouvement

Hargrove et al. (2015, JAMA)

(29)

Cheung et al. (2009)

Des synergies musculaires pour faciliter le contrôle moteur

Delis et al. (2014)

(30)

La plasticité cérébrale du schéma corporel

(31)

La plasticité cérébrale du schéma corporel

(32)

« Des neurones bi-modauxdans le cortex prémoteur, pariétal, et le putamenrépondent à la fois à une information somatosensoriellevenant d’une région donnée du corps (somatosensory Receptive Field; sRF), et à une information visuellede l’espace adjacent (visual Receptive Field;

vRF) »

vRF

neurone

Maravita & Iriki (2004)

La plasticité cérébrale du schéma corporel

(33)

Mouvement naturel et artificiel : le jeu des différences

(34)

Références

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