II.3.1.Le modèle de Beiser et Houk (1998)

Beiser et Houk (1998) proposent un réseau de neurones inspiré de circuits spécifiques reliant le cortex préfrontal aux ganglions de la base, deux structures impliquées dans les traitements sériels. Ce réseau est la réalisation du modèle conceptuel de Houk et Wise (1995). Ce modèle a été testé sur une tâche de reproduction de séquences. Il est capable d’effectuer la transformation des entrées sensorielles en motifs spatiaux (encodage). La transformation inverse (décodage) n’a pas été modélisée. Lors du test du modèle, ces réponses sont comparables à des enregistrements de neurones du cortex préfrontal et des ganglions de la base ⁹ , durant une tâche de reproduction de séquences.

La simulation du cortex préfrontal utilise des neurones qui représentent les évènements dans la couche d’entrée et des neurones récurrents. Chaque stimulus est représenté par un signal qui a une valeur unitaire lors de la présence du stimulus, et une valeur nulle pour tous les autres cas ¹⁰ . Les neurones codant les évènements ressemblent aux neurones de fixation visuelle, dans le sens où leurs décharges sont soutenues tant que le stimulus reste dans le champ visuel (Goldberg et Colby, 1989). La couche représentant le noyau caudé forme un motif spatial tenant compte des informations du signal actuel et passé (couche de contexte).

Pour démontrer les propriétés algorithmiques du modèle, un groupe de six séquences de trois éléments A, B, et C ( i.e., ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, et CBA) a été présenté au réseau. Ces six séquences forment quinze séquences contextuelles de longueur variable (A, B, C, AB, AC, BA, BC, CA, CB, ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, and CBA). Quinze motifs distincts sont issus du réseau pour les quinze séquences contextuelles, ce qui représente un codage non ambigu de l’information sérielle des entrées. L’encodage en motifs spatiaux ne requiert pas d’apprentissage adaptatif, bien qu’il puisse améliorer les performances. Cependant, certaines distributions des poids des connexions ne permettent pas de produire des motifs distincts (par exemple, toutes les unités sont saturées) ¹¹ .

En outre, les champs récepteurs correspondent à ceux rencontrés dans les études d’enregistrement de neurones isolés. Les auteurs proposent une étude qualitative des champs récepteurs des neurones de la couche préfrontale. Ainsi, l’unité 2 répond à un événement C, mais également à toutes les séquences commençant par C. Quelques unités répondent à un seul stimulus donné de taille 1, 2 ou 3. Trois types de réponses constatées dans le modèle ont été effectivement observés en neurophysiologie :

1. des neurones réagissant à un seul élément ont été enregistrés dans le cortex préfrontal par Funahashi et coll. (1993) ;
2. des neurones répondant à des stimuli de rang 2 ou 3 dans une séquence appartiennent aux régions de l’aire oculomotrice frontale (Barone et Joseph, 1989) et du noyau caudé (Kermadi et Joseph, 1995 ; Kermadi et coll., 1993).
3. La plupart des unités réagissent à plusieurs séquences (cortex préfrontal, Funahashi et coll., 1989, 1993).

La boucle de la mémoire de travail reste à un niveau constant pendant la présentation d’un événement d’une séquence, ce qui correspond à des données neurophysiologiques (Funahashi et coll., 1989 ; Fuster et Alexander 1971). Cette activité pourrait créer des encodages relativement insensibles à la vitesse de présentation des indices, encodant ainsi d’abord la structure sérielle des séquences.