LUM_INTERMOD

Ce travail de recherche se situe à l’interface entre le langage et la mémoire déclarative et adresse la question de leur union interactive dans une perspective connectomique, multimodale et intégrative, en utilisant des méthodes d’intelligence artificielle.
L'intégration des données multimodales pour élucider les processus et les réseaux neuronaux qui sous-tendent la cognition et le comportement, représente un défi majeur des neurosciences cognitives. Ceci s’associe à un changement actuel de paradigme, avec des modèles neurocognitifs récents qui considèrent que les comportements humains sont rendus possibles par des interactions complexes entre les fonctions cognitives. En effet, ces nouveaux modèles supposent que les systèmes cognitifs complexes sont façonnés par les interactions entre processus et que l'intégration fonctionnelle et la spécialisation sont soutenues par une architecture modulaire. Étant donné la complexité de ces modèles connectomiques qui révèlent des nouvelles propriétés, non détectables si les modèles classiques traditionnelles sont considérés, il est fondamental de combiner des multiples sources de données, à la fois comportementales, cognitives et cérébrales.
En effet, la combinaison des biomarqueurs multimodaux qui reflètes les multiples facettes de la cognition et du cerveau, permettra de faire émerger de nouvelles propriétés du système, intrinsèquement multimodales et invisibles dans une perspective monomodale. C’est précisément l’objectif de ce projet, de considérer dans ce nouvel cadre interactif, le langage et la mémoire déclarative.