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This thesis belongs to the computational neuroscience domain in which we aim at understanding complex cognitive functions with computer simulations built on the current knowledge of the brain. The proposed models and simulations are built on the paradigm of dynamic neural fields, that we use in order to study in which way complex congitive capabilities can be the emergent result of the interaction of elementary units.In this thesis, we are interested in the modelisation of visual attention, with and without eye movements. To guide the development of these models, we propose in the first part a review of the current psychological and physiological data on visual attention, before proposing a computational model of visual attention without saccadic eye movement. Then, we study in the second part the way we can integrate saccadic eye movements in our models based on the current anatomical and physiological data on the oculomotor control in the primate. The performances of the different proposed mechanisms are evaluated by simulating visual search tasks with saccadic eye movements.This work also makes us able to study a computational paradigm that relies on distributed, asynchronous, numerical and adaptive computation which permits to consider further developments of the proposed mechanisms on parallel architectures.; Cette thèse s'inscrit dans le domaine des neurosciences computationnelles dont le but est de modéliser des fonctions cognitives complexes par le biais de simulations informatiques et numériques en s'inspirant du fonctionnement cérébral. Les modèles et simulations proposées reposent sur le paradigme des champs neuronaux, que nous exploitons pour étudier dans quelle mesure des capacités cognitives complexes peuvent être le résultat émergeant de l'interaction de cellules élémentaires simples.Nous nous intéressons dans cette thèse à la modélisation de l'attention visuelle, avec ou sans mouvement oculaire. Pour guider le développement de nos modèles, nous proposons dans une première partie une revue de données psychologiques et physiologiques sur l'attention visuelle avant de proposer un modèle computationnel de l'attention visuelle sans saccade oculaire. Puis, nous nous intéressons dans une seconde partie à la manière dont on peut intégrer les saccades oculaires dans nos modèles en s'inspirant des données anatomiques et physiologiques sur le contrôle des saccades oculaires chez le primate. Les performances des différents mécanismes proposés sont évalués en simulation en les appliquant à des tâches de recherche visuelle.Nos travaux de thèse permettent également d'étudier un paradigme de calcul original qui repose sur des calculs distribués, asynchrones, numériques et adaptatifs qui permettent d'envisager le déploiement des mécanismes proposés dans ce cadre sur des supports de calculs parallèles.

This study is interested in analyzing the contribution of artificial neural networks in order to improve the control of complex industrial processes that are mainly characterized by their temporal behavior. The main motivations of the time series analysis are data reduction, indexation based on similarity, localization of sequences, knowledge extraction and prediction. The analyzed industrial process is an electric arc furnace for the liquid steel production in Luxembourg. The proposed approach is a concept of predictive control based on unsupervised learning techniques with the aim of knowledge extraction. Our signal coding method is based on primitive patterns that compose the signals. These patterns, building the coding alphabet, are extracted using an unsupervised method, the self organizing maps of Kohonen (SOM). An alphabet validation approach is proposed. One of the important subjects of this research is the similarity of time series. The proposed method is unsupervised and able to handle sequences of arbitrary size using the Dynamic Time Warping method (DTW)., Cette étude consiste à étudier l'apport de réseaux de neurones artificiels pour améliorer le contrôle de processus industriels complexes, caractérisés en particulier par leur aspect temporel. Les motivations principales pour traiter des séries temporelles sont la réduction du volume de données, l'indexation pour la recherche de similarités, la localisation de séquences, l'extraction de connaissances (data mining) ou encore la prédiction. Le processus industriel choisi est un four à arc électrique pour la production d'acier liquide au Luxembourg. Notre approche est un concept de contrôle prédictif et se base sur des méthodes d'apprentissage non-supervisé dans le but d'une extraction de connaissances. Notre méthode de codage se base sur des formes primitives qui composent les signaux. Ces formes, composant un alphabet de codage, sont extraites par une méthode non-supervisée, les cartes auto-organisatrices de Kohonen (SOM). Une méthode de validation des alphabets de codage accompagne l'approche. Un sujet important abordé durant ces recherches est la similarité de séries temporelles. La méthode proposée est non-supervisée et intègre la capacité de traiter des séquences de tailles variées en se basant sur la méthode "Dynamic Time Warping" (DTW).

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; This paper introduces a multi-layer software architecture, that allows smart design and implementation of complex cortical neural networks, and efficient parallel execution on multiprocessor machines. The developer implements cortical networks sticking to their natural fine grained formalism, without caring about its mapping on coarse grained parallel computers. The developer can use a set of graphical tools to easily develop and debug the cortical systems. Some experiments of new cortical model design on multiprocessor PCs are introduced, and some performance measurements are given. This software suite is operational and currently in use in our laboratory to control a robotic am through cortical neural networks running on multiprocessor PCs.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; This paper presents a computational model of cortical organization, enhancing the fact that self-organization in connected cortical modules have to be joint. This architecture is validated on the learning of the control of a robotic arm device, through sensori-motor integration. In order to get rid of the use of an inverse model of the arm, the self-organization of the whole network is conditioned by a reward signal. The point of the model is that this reward signal is given at the motor level only, but its effects are spread to the whole architecture by a side effect of the coherence keeping function in the cortical modules. First experiments on this approach are discussed.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; This paper presents a computational self-organizing model of multi-modal information, inspired from cortical maps. It shows how the organization in a map can be influenced by the same process occurring in other maps. We illustrate this approach on a phonetic - motor association, that shows that the organization of words can integrate motor constraints, as observed in humans.

Recurrent neural networks, which are inspired from biological principles, are used to model complex dynamic behaviours and to reproduce — to learn — such behaviours. The adaptive properties of these nets can be applied to physical modelling networks dedicated to the simulation of musical instruments. These physical modelling nets contain inertia, stiffness and damping parameters that one wishes to set automatically in order to reproduce a given mechanical behaviour ; this is possible thanks to recurrent neural algorithms. Algorithms for the paramater adaptation of physical models are developped and simulated. Original algorithms are also developed, based on mechanical principles., Issus d'une analogie avec les réseaux de neurones biologiques du cerveau, les réseaux récurrents sont utilisés pour modéliser des comportements dynamiques complexes et pour reproduire - apprendre - ces comportements. Les propriétés adaptatives de ces réseaux peuvent être exploitées par les réseaux de modélisation physique de phénomènes vibratoires dédiés à la simulation informatique d'instruments de musique. Ces réseaux de modélisation mécanique possèdent des paramètres d'inertie, d'élasticité et de viscosité que l'on souhaite déterminer automatiquement dans le but de reproduire un comportement physique donné ; cette détermination est possible grâce aux réseaux récurrents. Nous développons ainsi un certain nombre d'algorithmes de réseaux de modélisation physique adaptatifs et proposons des algorithmes originaux, inspirés de modèles mécaniques. En particulier, ce travail aborde la notion d'interaction avec l'environnement dans ce type de réseaux, et plus généralement dans les réseaux connexionnistes supervisés. A travers plusieurs expériences, nous montrons que, sous certaines conditions, l'interaction avec l'environnement permet la réussite de l'apprentissage, en particulier si cette interaction autorise un apprentissage à complexité progressive. De plus, nous établissons des rapprochements entre ce type d'apprentissage et certains apprentissages humains. Cela nous amène à poser les bases d'un système d'identification de paramètres pour la modélisation d'instruments de musique. Ce système fait interagir en temps réel un instrumentiste, un instrument de musique et un ordinateur simulant le modèle adaptatif

The central role of polysemy in languages forces us to consider the construction of the meaning of statements as a dynamic process, in which the meaning of each unit is determined by the statement in which it is contained, while, at the same time, it contributes to the construction of the whole meaning. This article is devoted to examining the modelling of this double movement, and to showing how a model constructed within the mathematical scope of the theory of dynamic systems, and its implementation using some connectionist networks, enables to some extent, an account of the complexity of this phenomenon to be given., La place centrale de la polysémie dans les langues force à considérer la construction du sens des énoncés comme un processus dynamique, dans lequel le sens de chaque unité est déterminé par l'énoncé qui la contient, en même temps qu'elle contribue à construire le sens du tout. C'est à la modélisation de ce double mouvement qu'est consacré cet article, qui montre comment un modèle construit dans le cadre mathématique de la théorie des systèmes dynamiques, et son implémentation à l'aide de réseaux connexionnistes permettent dans une certaine mesure de rendre compte de la complexité de ce phénomène.