Ruby Villar-Documet - Psychologue clinicienne, Psychothérapeute
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BIBLIOGRAPHIE

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DEPECHES SPÉCIALISÉES

LES NEUROSCIENCES COMPUTATIONNELLES

Les Neurosciences computationnelles, le nom vient du latin « computare » qui veut dire compter ; leur champ de recherche s'applique à découvrir les « principes computationnels » des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire qu'elles regroupent un ensemble d’approches mathématiques, des algorithmes génériques, physiques et informatiques appliquées à la compréhension du système nerveux. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.

Historiquement, un des premiers modèles introduits en neurosciences computationnelles est le modèle "intègre et tire" par Louis Lapicque en 1907 [1]. Cet article très influent en neurosciences théoriques et computationnelles introduit un des modèles les plus populaires encore à l'heure actuelle. Cet article a été traduit en anglais à l'occasion du centenaire de sa parution [2].

Les neurones sont des cellules spécialisées dans le traitement et la transmission de l’information, et communiquent par l’intermédiaire d’impulsions électriques stéréotypées. Ils peuvent ainsi être modélisés comme des systèmes dynamiques impulsionnels. Les Neurosciences computationnelles abordent, avec la modélisation des neurones, l’encodage des signaux sensoriels, la computation neuronale, la dynamique des populations neuronales, la computation dendritique et la plasticité synaptique, développant les approches théoriques et les techniques de modélisation quantitative en Neurosciences à travers deux niveaux indispensables :

  1. Le niveau moléculaire et cellulaire (basé sur les propriétés biologiquement réalistes - biophysiques et biochimiques - des substrats neuronaux).
  2. Le niveau des réseaux et ses phénomènes émergents (centré sur la notion du traitement, de l'apprentissage, et de la mémorisation d'information).

Les neurosciences computationnelles visent à développer des méthodes de calcul pour mieux comprendre les relations complexes entre la structure et la fonction du cerveau et du système nerveux en général. Outre une meilleure connaissance de la cognition et de ses dysfonctionnements, cette démarche permet d'appliquer un transfert de ces connaissances neuroscientifiques en proposant de nouvelles méthodes de traitement de l'information et des dispositifs technologiques innovants. Elle peut s'appliquer à différents niveaux de description, de la molécule au comportement, et nécessite l'intégration constructive de nombreux domaines disciplinaires, des sciences du vivant à la modélisation.

Les neurosciences computationnelles ne sont pas incluses dans la bio-informatique dont le champ recouvre les applications informatiques en biochimie, génétique, et phylogénie.


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