LPNC - Journée Scientifique 2022 | Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition

Rencontre / Débat

Le 12 juillet 2022

Saint-Martin-d'Hères - Domaine universitaire

Le LPNC organise sa Journée Scientifique le 12 juillet sur le thème : Intelligence humaine et artificielle.

9h40-10h20
Marina Reyboz (CEA-LIST)

Titre : DREAM NET : un modèle d’apprentissage incrémental embarqué inspiré de la mémoire humaine.

Résumé : La recherche d’algorithmes d’apprentissage incrémental voire tout au long de la vie est cruciale car l’un des grands verrous actuels de l’apprentissage profond, à savoir l’oubli catastrophique n’est toujours pas résolu. En effet, lorsqu’un réseau de neurones artificiels apprend une nouvelle information, ses poids synaptiques s’ajustent à cette information, oubliant les informations apprises précédemment. Pour surmonter cette question, la bio-inspiration est intéressante et permet des approches en rupture. Les travaux présentés porteront donc sur le modèle développé dans les années 90 par Bernard Ans et Stéphane Rousset, auquel quelques modifications ont été apportées pour l’adapter aux bases de données classiques en vision par ordinateur (MNIST, CIFAR, IMAGENET,)

Session : Utilisation d’une méthode formelle issue de l’IA pour analyser des données physiologiques (neuroimagerie, eye tracking, etc.)

10h40-11h00
Sophie Achard (GIPSA-Lab)

Titre : D'incroyables réseaux dans le cerveau : la théorie des graphes pour comprendre la réorganisation cérébrale après un coma.

Résumé : L'étude de la connectivité cérébrale consiste à modéliser le fonctionnement cérébral sous la forme d'un graphe où chaque nœud correspond à une région du cerveau et chaque arête quantifie une connexion entre deux régions cérébrales. Grâce à l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), il est possible d'observer le fonctionnement du cerveau de manière non invasive et avec une résolution spatiale de l’ordre du millimètre. Les données recueillies sont donc des séries temporelles multivariées correspondant à différentes régions spatiales du cerveau. A partir de ces données complexes et dynamiques, l'extraction des graphes de connectivité, appelé aussi inférence de graphes, nécessite des outils mathématiques avancés : décomposition spectrale, tests multiples. Ces outils doivent être robustes à des signaux qui sont souvent perturbés dans des applications cliniques. Une fois les graphes obtenus, pour une utilisation clinique, il faut pouvoir les comparer facilement et proposer des méthodes de classification. A nouveau ces étapes sont délicates en particulier à cause du nombre généralement faible de patients qui peuvent être impliqués dans les études cliniques. Dans cet exposé, je décrirai rapidement ces enjeux dans le contexte clinique d'étude des patients dans le coma.

11h00-11h20
Banjac, S. (LPNC), Roger, E., Pichat, C., Cousin, E., Mosca, C., Lamalle, L., Krainik, A., Kahane, P., & Baciu, M.

Titre : Exploration of neurocognitive interaction between language and memory via graph theory

Résumé : Since complex human behaviors rely on the interaction between neurocognitive functions and the brain operates as a network, modern cognitive neuroscience studies aim to map cognitive onto cortical networks. Furthermore, a complete description of neurocognitive interaction should be based on intrinsic and extrinsic states to capture its underlying flexibility and dynamic architecture.
We explored the language - declarative memory interaction and their cerebral substrate language and memory network (LMN) within this framework, following substantial evidence of their interconnection. Temporal lobe epilepsy (TLE) patients can especially serve as a model for understanding this interaction since their epileptogenic zone is located in temporal regions that serve as an integrative hub, and they show both naming and long-term memory deficits.
We assumed that the language and declarative memory integration is based on the dynamic LMN that reconfigures with task demands and brain status. Therefore, we explored two types of LMN dynamics: (1) a state reconfiguration (intrinsic resting-state vs. extrinsic sentence recall task) showing key subprocesses the LMN is supporting with its adaptation; and (2) a reorganization of state reconfiguration (TLE vs. healthy controls) showing the additional processes needed to support language-memory interaction when the standard interface is unfunctional. To that end, we applied graph theory to study how LMN responds to environmental demands by segregating into modules that support common processes and how are different LMN modules inter-connected to provide integration. We will present our findings and discuss them by proposing a dynamic language and memory interaction model.

11h20-11h40
Gaël Vila (CREATIS, Lyon) et Aurélie Campagne (LPNC)

Titre : Modèle boîte-blanche pour l'évaluation du stress aigu à partir de mesures physiologiques

Résumé : Les corrélats physiologiques du stress aigu sont connus et mesurables à travers le rythme cardiaque, la conductance de la peau ou l’activité respiratoire. Récemment, l’essor des capteurs physiologiques portables a donné une perspective concrète à la détection d’épisodes de stress dans la vie quotidienne. Mais les corrélats du stress ne lui sont pas spécifiques : ils sont sensibles à de nombreux facteurs confondants, comme l’activité mentale. De plus, la mesure physiologique en vie réelle est sujette à de nombreux artéfacts et les modèles actuellement proposés manquent d’une stratégie de gestion efficace de la qualité des mesures. Enfin, la littérature a tendance à promouvoir des modèles de type boîte-noire, dont la décision ne peut être interprétée dans un but thérapeutique.
Pour répondre à ces problématiques, nous proposons un algorithme de type boîte-blanche susceptible de détecter le stress dans la vie quotidienne. Nous avons d’abord sélectionné des caractéristiques physiologiques sensibles au stress et peu sensibles à l’activité mentale. Ces caractéristiques ont été fusionnées dans modèle robuste aux artéfacts et qui adopte une structure modulaire, afin de s'adapter en temps réel à la qualité des mesures. L’idée derrière ce modèle est de pouvoir se séparer sans nouvel apprentissage des caractéristiques momentanément indisponibles ou trop bruitées.
La majorité des corrélats connus du stress ont répondu de manière similaire en situation de stress et d’activité mentale non-stressante. Quatre caractéristiques montrant une réponse différenciée ont été incluses dans notre détecteur de stress. Celui-ci a montré des performances comparables à l’état de l’art et à d’autres modèles (75% de bien classés), bien qu’inférieures à un réseau de neurones (81%). En présence de bruit dans ces données, les performances de notre détecteur sont restées majoritairement stables (±1%) et supérieures aux autres modèles (+3% à +11% par rapport au réseau de neurones).

11h40-12h00
Laurent Torlay (LPNC)

Titre : Apprentissage statistique et interprétation

Résumé : Les approches de type Machine Learning peuvent permettre de déterminer un ensemble de règles qui prédit soit une catégorie, soit une mesure continue. Au-delà de l’intérêt particulier de la prédiction, une autre question importante est l’interprétabilité du modèle qui est le plus souvent une boîte noire. Nous aborderons dans cette présentation plusieurs outils méthodologiques qui offrent des aperçus utiles sur les algorithmes les moins accessibles à une compréhension directe et nous poserons la question de l’équilibre à trouver entre performance et interprétabilité.

14h00-14h40
Damien Querlioz

Titre : Neuroscience-Infused Deep Learning

Résumé : Deep learning is reaching new spectacular achievements almost on a weekly basis. This progress has been largely fueled by the power of the backpropagation algorithm, without taking direct inspiration from the brain. In recent years, however, ideas coming from neuroscience, cognitive psychology, and neuromorphic computing have increasingly been applied to the field of deep learning, to address some of its most obvious limitations. In this talk, I will show two examples coming from our group.
The way that deep neural networks and the brain learn differ profoundly. The flagship algorithm for training neural networks, backpropagation, relies on non-local computation, requiring massive memory use. The data movement caused by nonlocal computation is the source of the massive energy consumption of training deep neural networks (3.5 gigawatt-hour for the recent Google Palm language model). The brain, by contrast, learns intrinsically, and its synapses evolve directly through the spikes applied by the neurons they connect, using their biophysics. Based on this consideration, the group of Y. Bengio proposed Equilibrium Propagation, an energy-based deep learning technique that computes gradients using solely local computation and functions using a free phase and a phase where the network is “nudged” toward the right output. We report recent results showing the equivalence of this technique with non-local backpropagation (2), and its potential to scale to real-life tasks (3).
Another concern of deep neural networks is that they suffer from catastrophic forgetting, i.e., when presented with new training data, they rapidly forget tasks learned previously. The brain, by contrast, excels at learning tasks sequentially. The ability of synapses to adjust their level of plasticity, metaplasticity, has been proposed as a leading way by which the brain might avoid catastrophic forgetting (3). Here, we show that a specific type of deep neural networks, binarized neural networks, can be made metaplastic. The resulting neural network mitigates catastrophic forgetting, without the need for explicit task boundaries, and using solely local computation (4). These two projects highlight the potential benefits of the synergy between neuroscience and machine learning research.

1. B. Scellier, Y. Bengio, Front. Comput. Neurosci. 11 (2017).
2. M. Ernoult, J. Grollier, D. Querlioz, Y. Bengio, B. Scellier, Proc. NeurIPS, pp. 7081 (2019).
3. A. Laborieux, M. Ernoult, B. Scellier, Y. Bengio, J. Grollier, and D. Querlioz, Front. Neurosci. 15, p. 129 (2021).
3. S. Fusi, P. J. Drew, and L. F. Abbott, Neuron. 45, 599–611 (2005).
4. A. Laborieux, M. Ernoult, T. Hirtzlin, D. Querlioz, Nature Communications 12, Article number: 2549, 2021.

Bio
Damien Querlioz is a CNRS Researcher at the Centre de Nano-sciences et de Nanotechnologies of Université Paris-Saclay. His research focuses on novel usages of emerging non-volatile memory and other nanodevices, in particular relying on inspirations from biology and machine learning. He received his predoctoral education at Ecole Normale Supérieure, Paris and his PhD from Université Paris-Sud in 2009. Before his appointment at CNRS, he was a Postdoctoral Scholar at Stanford University and at the Commissariat a l’Energie Atomique. Damien Querlioz is the coordinator of the interdisciplinary INTEGNANO research group, with colleagues working on all aspects of nanodevice physics and technology, from materials to systems. He is a member of the bureau of the French Biocomp research network. He has co-authored one book, nine book chapters, more than 100 journal articles, and conference proceedings, and given more than 50 invited talks at national and international workshops and conferences. In 2016, he was the recipient of an ERC Starting Grant to develop the concept of natively intelligent memory. In 2017, he received the CNRS Bronze medal. He has also been a co-recipient of the 2017 IEEE Guillemin-Cauer Best Paper Award and of the 2018 IEEE Biomedical Circuits and Systems Best Paper Award.

Session : Modélisation en sciences cognitives 1

14h40-15h00
Stéphane Rousset (LPNC)

Titre : Approche multidisciplinaire dans la modélisation des mécanismes cognitifs élémentaires

Résumé : Le LPNC présente une histoire riche de collaborations pluridisciplinaires centrées sur la modélisation des processus cognitifs. Depuis l’arrivée de Bernard Ans, chercheur en réseau de neurones issu d’un autre champ des sciences cognitives (morphogénèse en biologie) en 1986, cet aspect multidisciplinaire s’est de plus développé dans la composition même du laboratoire. A travers quelques exemple de recherches développées en commun sur l’oubli catastrophique, je présenterais l’intérêt de centrer également ces collaborations sur les mécanismes de base de la cognition, en complément des modélisations de comportement de plus haut niveau.

15h00-15h20
Sophie Portrat et Benoit Lemaire (LPNC)

Titre : Modélisation computationnelle du fonctionnement de la mémoire de travail

Résumé : Parmi les différents modèles théoriques de la mémoire de travail, le modèle de partage temporel des ressources (TBRS pour Time-Based Resource Sharing, Barrouillet, Portrat & Camos, 2011) a cette particularité et cet avantage d'être un modèle fonctionnel qui décrit précisément le décours temporel des processus cognitifs à l’œuvre quand on cherche à mémoriser et traiter des informations en même temps. Cette particularité qui a fait rapidement la renommée de ce modèle a aussi permis sa modélisation computationnelle, modélisation qui, à son tour, a permis une précision accrue. À travers la présentation du modèle computationnel TBRS* et ses descendants, nous montrerons l’intérêt de la modélisation computationnelle pour préciser des théories "verbales" et aider les chercheurs en psychologie cognitive dans la compréhension des mécanismes sous-tendant les comportements mnésiques et la génération de nouvelles hypothèses.

15h20-15h40
Alan Chauvin (LPNC), Ronald Phlypo (GIPSA-Lab)

Titre : Modéliser des réponses comportementales pour la perception multi-stable : et après ?

Résumé : Nous présenterons différents modèles pour les réponses comportementales (retour clavier) recueillis lors de la perception visuelle d'un stimulus multi-stable (plaids en mouvements). Les modèles seront présentés par complexité croissante en commençant avec quelques modèles "standards" de la littérature qui décrivent les réponses pour finir sur des modèles prédictifs qui sont en construction dans notre projet de recherche. Y a-t-il un espoir que nous pourrons prédire le temps de basculement entre deux percepts en intégrant des observables comme le positionnement du regard ou l'activité corticale dans nos modèles ? Ces travaux sont basés sur les travaux de thèse de Kevin Parisot et de Juliette Lenouvel (en cours) et font l'objet du projet de recherche ANR Vision-3E (2022-2025).

Session : Modélisation en sciences cognitives 2

16h10-16h30
David Alleysson (LPNC)

Titre : Ce que la vision des couleurs nous apprend sur le fonctionnement du cerveau.

Résumé : Il est généralement admis que la géométrie projective est un bon modèle pour la perception de l'espace. On peut en effet lier les référentiels egocentrique et allocentrique par une transformation projective dont le point de vue est changé d’interne à externe, faculté que l'on peut attribuer au fonctionnement du cerveau. Mais la généralisation de la géométrie projective à l'ensemble des fonctions cognitives est encore en débat. Je vous montrerais dans cet exposé comment nous avons mesuré, par une expérience, la nature projective de la vision des couleurs. Les résultats de l'expérience nous montrent que l'espace de perception des couleurs est un espace projectif à géométrie hyperbolique pour lequel différents points de vue sont éligibles, liant la mesure objective et subjective de la vision des couleurs. Je conclurais en spéculant que le cerveau pourrait-être un système pour lequel les transformations projectives sont "gratuites", permettant de manière instantanée (ou au moins à la vitesse des états de conscience) le changement de point de vue, suivant le contenu intensionnel de l'individu.

16h30-16h50
Hélène Loevenbruck (LPNC)

Titre : ConDialInt - Ou comment un modèle du contrôle prédictif de la production de parole permet d’expliquer diverses manifestations de l’endophasie

Résumé : L’endophasie, ou langage intérieur, varie essentiellement selon trois dimensions : la condensation, la dialogalité et l’intentionnalité. Elle peut être développée, sur les plans articulatoire, sonore et visuel, ou condensée, sans sensation. Elle peut se dérouler sous forme de monologues ou de dialogues. Enfin, il existe des variantes intentionnelles, lorsque l’on mémorise un poème, et non-intentionnelles, dans le vagabondage mental. Pour rendre compte des variations selon ces dimensions, nous avons introduit ConDialInt, un modèle neurocognitif ancré dans le cadre du contrôle prédictif. La production de parole y est considérée comme un processus hiérarchique, avec plusieurs niveaux, depuis l’objectif langagier jusqu’à l’émission d’un signal de parole. À chaque niveau, s’effectuent des ajustements qui s’appuient sur des prédictions. L’endophasie est expliquée comme une production de parole tronquée, le niveau de la troncation déterminant le degré de condensation. ConDialInt permet aussi de décrire des formes atypiques d’endophasie. L'hyperphantasie vs. l'aphantasie verbales s'interprètent comme une variation de la condensation. Les hallucinations auditives verbales sont envisagées comme des formes dialogales non-intentionnelles, dans lesquelles une comparaison défaillante entre prédictions et objectifs annule l’agentivité. Ces propositions ont des implications pour les représentations postulées dans les théories du traitement du langage.

16h50-17h10

Sylviane Valdois (LPNC)

Titre : Quelle utilité des modèles computationnels pour les non-matheux ?

Résumé : Si, comme moi, vous n’êtes pas sensible à la beauté de grandes équations mathématiques, vous pourriez être tenté de tourner le dos à la modélisation computationnelle. J’essaierai de vous convaincre que ce serait vous priver d’un outil précieux. Développer un modèle computationnel, c’est d’abord prendre conscience de tout ce que l’on ne sait pas et que l’on croyait savoir. C’est se donner les moyens de tester des hypothèses théoriques précises et d’en voir précisément à la fois les forces et les limites ; c’est pouvoir évaluer des relations causales et faire de nouvelles prédictions ; c’est disposer d’un substitut expérimental qui permet d’éclairer notre lanterne. En fait, la modélisation computationnelle me semble un incontournable pour comprendre ce que l’on étudie. J’espère vous en convaincre à travers quelques exemples concrets en lien avec les travaux menés au LPNC sur les modèles de lecture.

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