II.4.Conclusion

Dans le modèle de Beiser et Houk (1998), les codes neuraux ne tiennent compte que de la dimension spatiale. Dans celui développé par Suri et Schultz (1999), le temps est représenté de façon discrète. Les réseaux ne reçoivent pas les informations au cours du temps, mais à des instants précis dépendant de la tâche à executer. La méthode TD semble être bien adaptée à l’apprentissage de séquences abstraites (Berns et Sejnowski, 1998 ; Beiser et Houk, 1998), mais son application à l’étude des structures temporelles, en particulier pour des structures réelles, reste à démontrer. Est-il possible d’adapter ces modèles pour qu’ils puissent tenir compte de la durée des intervalles ? Quels sont donc les modèles, qui ont été démontrés comme étant sensibles à la structure temporelle ? Sur quelles données physiologiques et comportementales se basent-ils ?