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The nervous system structures involved in decision making constitute a circuit formed by the basal ganglia, the cortex, the thalamus and their numerous interconnections. This circuit can be described as a set of loops operating in parallel and interacting at different points. The decisions and therefore the actions of an individual emerge from the interactions between these loops and the plasticity of their connections. These emerging behaviors and arising learning processes are addressed through a closed-loop approach in which the theoretical model is in constant interaction with the environment of the task. To this end, neural modeling and dedicated analysis software tools were developed in the laboratory. We explore here the dynamics of information flows within this circuit through a computational model described at the neuron and synapse level. Taking into account previous experimental observations from primates and earlier computational models, we incrementally developed a network capable of learning to perform behavioral tasks under several protocols and conditions. The result here is a computational model of learning and decision making in the basal ganglia that allows for the testing of experimental hypotheses and also to conduct in silico pathophysiological or pharmacological investigations at the cellular level. The development of this computational model was conducted in parallel with the development of an experimental protocol of decision making and with the adjustment of a model of Parkinson disease in the salamander (Pleurodeles waltlii)., Les structures du système nerveux responsables des modalités de la prise de décision forment un circuit constitué par les ganglions de la base, le cortex, le thalamus et leurs nombreuses interconnexions. Ce circuit peut être décrit comme un ensemble de boucles fonctionnant en parallèle et interagissant en différents points. Des interactions entre ces boucles et de la plasticité de leurs connexions émergent les choix et donc les actions d’un individu. Ces comportements émergents et les phénomènes d’apprentissage qui en découlent sont abordés à travers une approche en boucle fermée dans laquelle le modèle théorique est en interaction constante avec l’environnement où se déroule la tâche comportementale étudiée. A cette fin, des outils de modélisation neuronale et d’analyse dédiés ont été développés dans le laboratoire d’accueil. Nous explorons donc ici la dynamique des flux d’information au sein de ce circuit à travers un modèle computationnel décrit à l’échelle du neurone et de la synapse. A partir d’observations expérimentales préalables réalisées sur le primate et de modèles computationnels antérieurs, nous avons développé de manière incrémentale un réseau capable d’apprendre à réaliser les tâches comportementales dans plusieurs protocoles et conditions. Le résultat obtenu ici est un modèle computationnel d’apprentissage et de prise de décision dans les ganglions de la base qui permet de tester des hypothèses expérimentales et d’effectuer des investigations physiopathologiques ou pharmacologiques in silico à l’échelle cellulaire. Le développement de ce modèle computationnel a été mené en parallèle avec l’étude expérimentale d’un protocole de prise de décision et la mise au point d’un modèle de maladie de Parkinson chez la salamandre (Pleurodeles waltlii).

The continuum in Cognitive Philosophy. The paper addresses the question of mathematical continuum in cognitive contemporary context in large. It first reviews the epistemological debate about continuous modeling and its ontological significance in cognitive science, comparing it with the same debate concerning physics. It then deals with the foundational problem pertaining to continuum inside mathematics. Coming back to cognitive issues, it accounts for some continuous approaches in cognitive matters : namely morphodynamic modeling as Petitot sustains it, Cadiot' s and Visetti' s theory of semantic forms, and continuous biophysics of the brain. Finally the paper considers naturalist apprehensions of mathematics, be it in a programmatic way or on the basis of empirical psychological investigation., L'article discute du continu mathématique dans le contexte des sciences cognitives contemporaines. Il évoque le débat épistémologique sur la modélisation continue et sa portée ontologique en sciences cognitives en revenant à la forme que prend le même débat à propos de la physique. Il expose ensuite le problème fondationnel du statut du continu qui se pose à l'intérieur même du champ mathématique. Puis il rend compte de quelques usages du continu dans les matières cognitives, en évoquant les approches morphodynamiques défendues par Petitot, la théorie des formes sémantiques de Cadiot et Visetti, et les tentatives récentes de modélisation fine des processus neurophysiologiques. Finalement, l'article envisage les appréhensions naturalisantes de la cognition mathématique, soit programmatiques, soit appuyées sur des enquêtes psychologiques., Salanskis Jean Michel. Le continu dans la philosophie cognitive. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°51, 2009/1. Le continu mathématique. Nouvelles conceptions, nouveaux enjeux. pp. 59-91.

Cet article tente de rendre compte plus précisément de la conflictualité au travail des cadres intermédiaires. À partir de l’étude empirique d’une grève ayant impliqué un groupe d’ingénieurs d’un centre de recherche d’une firme internationale de télécommunications, nous analysons les évènements et les processus qui précèdent et qui président au déclenchement de cette grève. Nous identifions un espace dynamique de conflictualité dont les caractéristiques varient dans le temps. Il apparaît que les pratiques connexionnistes liées à l’usage des NTIC jouent un rôle essentiel dans la capacité de mobilisation durant ce conflit. Cependant, des tensions pèsent sur la cohésion des grévistes et révèlent des positions distinctes entre experts techniques et managers. Notre approche au plus près de l’expérience vécue des acteurs met ainsi en évidence une conflictualité au travail complexe et problématique au regard des comportements examinés et interroge ses enjeux sociaux et politiques. The article seeks to describe and analyse social conflictuality in the workplace. Based on an empirical study of an engineers’ strike at a telecommunications firm’s research centre, the study delves into the events and processes that preceded and triggered this industrial action. It identifies a conflictuality dynamic whose characteristics vary over time, and where participants’ capacity for mobilisation is largely driven by ICT-related connexionnist practices. At the same time, a number of tensions weigh upon strikers’ cohesion and reveal differences between the positions of technical experts vs. managers. By monitoring actors’ experience closely, the approach highlights the complex and problematic conflictuality of work in light of the different kinds of behaviour being examined here, and the social and political issues that they raise. El presente artículo trata de describir de manera más precisa la conflictualidad de los mandos medios en el trabajo. A partir del estudio empírico de una huelga que implicó a un grupo de ingenieros de un centro de investigaciones de una compañía internacional de telecomunicaciones, analizamos los hechos y los procesos que preceden y presiden el desencadenamiento de la huelga. Identificamos un espacio dinámico de conflictualidad cuyas características varían en el tiempo. Se observa que las prácticas conexionistas relacionadas con el uso de las NTIC desempeñan un papel esencial en la capacidad de movilización durante el conflicto. Sin embargo, hay tensiones que pesan sobre la cohesión de los huelguistas y revelan posiciones diferenciadas entre expertos técnicos y gerentes. Nuestro enfoque, muy cercano a la experiencia vivida por los actores, pone así en evidencia una conflictualidad laboral compleja y problemática respecto de los comportamientos examinados e interroga sus desafíos sociales y políticos.

During the last two decades, especially after 1986, significant developments in the field of the connectionist paradigm were planned and executed. The connectionist simulation tools have helped to better understand how mental functions are acquired, stored and, in certain cases, lost. The connectionist models are based on a parallel distributed processing (PDP). In spite of its obvious and valuable contributions, the connectionism is far from exhibiting a final solution for cognitive problems. Such a paradigm corresponds more to an explicative power than to a perfect simulation of real mental processes., En las últimas dos décadas, principalmente a partir de 1986, significativos progresos e el área de paradigma conexionista fueron planeados y ejecutados. Las técnicas de simulación conexionista colaboraron para comprenderse mejor la manera como las funciones mentales son adquiridas, armazenadas y, en ciertos casos, perdidas. Los modelos conexionista se basean en un procesamiento distribuido en paralelo (PDP). Apesas de sus evidentes y valiosas contribuciones, el conexionismo está lejos de presentar una solución definitiva para los problemas de la cognición. Ese paradigma corresponde más a una fuerza explicativa de que a una simulación perfecta de los verdaderos procesos cerebrales., Dans les deux dernières décennies, surtout à partir de 1986, des progrès importants dans le domaine du paradigme connexionniste furent conçus et exécutés. Les techniques de simulation connexionniste ont colaboré pour qu’on puisse mieux comprendre la manière selon laquelle les fonctions mentales sont acquises, retenues et, selon les cas, perdues. Les modèles connexionnistes se fondent dans un procès distribué en parallèle (PDP). Malgré ses contributions évidentes et valables, le connexionnisme se trouve loin de présenter une solution définitive pour les problèmes de cognition. Ce paradigme correspond plutôt à une force explicative qu’à une simulation parfaite des vrais procès cérébraux., Nas últimas duas décadas, principalmente a partir de 1986, significativos progressos na área do paradigma conexionista foram planejados e executados. As técnicas de simulação conexionista colaboraram para se compreender melhor a maneira como as funções mentais são adquiridas, armazenadas e, em certos casos, perdidas. Os modelos conexionistas baseiam-se num processamento distribuído em paralelo (PDP). Apesar de suas evidentes e valiosas contribuições, o conexionismo está longe de apresentar uma solução definitiva para os problemas da cognição. Esse paradigma corresponde mais a uma força explicativa do que a uma simulação perfeita dos verdadeiros processos cerebrais.

The olfactory bulb is mainly composed of excitatory cells, called mitral cells, interconnected via local inhibitory neurons, called granule cells. The analysis of electrophysiological data, recorded in vitro from rat olfactory bulb slices, shows that mitral cell firing is phase-locked to the fast local field potential oscillation. This phase-locking is largely reduced when the inhibitory synaptic conductance is pharmacologically blocked, hence highlighting the important role of synaptic inhibition. We find that the inhibitory conductance fluctuations are correlated to the local field potential oscillations. A relationship between the received inhibition and the phase of mitral action potentials is also revealed. The probability to fire a phase-locked action potential increases if the neuron receives a large number of inhibitory synaptic events, and if these events are themselves phase-locked. Results from the previous analysis are used to design a computational model of the olfactory bulb in order to explore the encoding capacity of the mitral-granule interplay. It appears likely that mitral cells encode information in precise spike timings rather than in firing rates. We therefore study analytically the influence of the number and the temporal dispersion of the received inhibitory synaptic events on the spike timing precision of mitral cells. Our study concludes that spike timing precision requires a strong synaptic coupling between mitral and granule cells. Lastly, our olfactory bulb model is applied to the recognition of odours by using an array of artificial gas sensors., Le bulbe olfactif est principalement constitué de neurones excitateurs, dits cellules mitrales, interconnectés via des inter-neurones inhibiteurs, dits cellules granulaires. L'analyse de données expérimentales recueillies en condition in vitro dans des tranches de bulbe olfactif de rats révèle que le caractère phasé des potentiels d'action des cellules mitrales relativement aux oscillations du potentiel de champ local est largement atténué lorsque l'on bloque pharmacologiquement l'inhibition provenant des granules, mettant ainsi en évidence le rôle primordial de l'inhibition synaptique. Les fluctuations de la conductance synaptique inhibitrice sont corrélées à celles mesurées sur le potentiel de champ local. Une relation entre l'inhibition reçue et la phase des potentiels d'action est dévoilée. Un neurone aura plus de chance d'émettre en phase s'il reçoit un nombre important d'événements synaptiques inhibiteurs et si ces événements sont eux-même phasés. Ces résultats sont rassemblés au sein d'un modèle informatique de bulbe olfactif afin d'explorer les capacités de codage de l'interaction mitrale-granule. Après avoir montré que le transfert d'information des cellules mitrales semble plus résider dans leurs instants précis d'émission de potentiels d'action au cours des oscillations que dans leurs fréquences de décharges, une étude analytique conclut que la robustesse du code produit par les cellules mitrales lors des oscillations du réseau est conditionnée par une forte interaction synaptique. Nous appliquons notre modèle de bulbe olfactif pour reconnaître des odeurs à l'aide d'une matrice de capteurs de gaz artificiels.

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.

Questions about the Process of Musical Surface Segmentation in the Perception of Contemporary and Electroacoustics Musics. Several of the current theories used to model musical perception work on tonal music and postulate that our perception carries out an extraction of gestalten from the sound continuum, grouping them in perceptive units and organizing them in a sequential hierarchization. From this point of view, this perceptive organization concerns the musical surface segmentation. This article develops an analysis based on the perception of non-tonal music and proposes an inversion of that theoretical model. Thus, to perceive music would not be to carry out an analysis that extracts discontinuities of a global functional unit, but an activity that makes an articulated continuity emerge from discrete elements, which were postulated by the composer. These elements have a sound morphology and a function in the discourse of the musical work. I call these discrete elements morphofunctional elements. The model is based on an analysis of the main transformations of Western music during the 20th century, in particular on the dissolution of the concept of musical form. The theory uses some phenomenological concepts about the awareness of temporal objects, as well as enaction as an approach of perceptive activity. Perception is thus understood not like data processing but like the action that constitutes the perceived phenomenon., Plusieurs des théories actuelles de modélisation de la perception musicale travaillent sur les musiques tonales et postulent que notre perception réalise une extraction de gestalten du continuum sonore en les groupant en unités perceptives et ensuite en les organisant dans une hiérarchisation séquentielle. Dans cette perspective, cette organisation perceptive relève de la segmentation de la surface musicale. Cet article développe une analyse basée sur la perception des musiques non tonales et propose une inversion de ce modèle théorique. Dans ce sens, percevoir de la musique ne serait pas réaliser une analyse qui extrait des discontinuités d’une unité fonctionnelle globale, mais une activité qui fait émerger un continu articulé à partir d’éléments discrets qui ont été postulés par le compositeur. Ces éléments ont une morphologie sonore et une fonction dans le discours de l’oeuvre musicale. J’appelle ces éléments discrets éléments morphofonctionnels. Le modèle est basé sur une analyse des principales transformations de la musique occidentale pendant le XXème siècle, notamment sur la dissolution de la notion de forme musicale. La théorie utilise certains concepts phénoménologiques sur la conscience des objets temporels ainsi que l’énaction comme approche de l’activité perceptive. La perception est donc comprise non comme le traitement d’informations mais comme l’action constitutive du phénomène perçu., Villa de Almeida André Luis. Questions sur le processus de segmentation de la surface musicale dans la perception des musiques contemporaines et électroacoustiques. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°48-49, 2008/1-2. Musique et Cognition. pp. 115-154.

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).

Le connexionnisme est un courant de recherche assez vaste qui constitue une voie originale dans l'études des phénomènes cognitifs. Les modèles connexionnistes utilisent ce que l'on appelle des réseaux de neurones formels, ou réseaux neuromimétiques, dont l'organisation et le fonctionnement rappellent, à un certain niveau d'abstraction, les systèmes neuronaux physiologiques, dans le but de simuler, de manière certes très simpliste, des comportements du type de ceux que l'on observe en psychologie expérimentale. Ainsi ces modèles cherchent à faire le lien entre le fonctionnement du cerveau et celui de l'esprit, en proposant des mécanismes plausibles du point de vue neurophysiologique qui pourraient expliquer certains aspects de la cognition humaine. Ce champ de recherche, aux frontières de l'intelligence artificielle et de la modélisation en neurophysiologie et en psychologie, a suscité beaucoup d'intérêt depuis la fin des années 80, où il est apparu comme une alternative bienvenue à la modélisation classique en sciences cognitives fondée sur le modularisme et le calcul symbolique.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'apprentissage connexionniste est une discipline scientifique qui recouvre plusieurs aspects d'études mathématiques, statistiques et algorithmiques. Les systèmes d'apprentissage connexionnistes (ou réseaux de neurones artificiels) sont des systèmes numériques permettant la modélisation de processus généraux par l'établissement de modèles fonctionnels. Ceux-ci sont identifiés à partir des entrées-sorties du processus par des algorithmes dits "d'apprentissage" qui s'apparentent à des techniques d'estimation statistiques. Nés en informatique dans le domaine de l'intelligence artificielle, ils ont connu depuis le début des années 80 un développement intensif dû au succès rencontré dans une très large gamme d'applications. Les réseaux connexionnistes offrent une panoplie de techniques adaptatives pour de nombreux problèmes génériques : la classification, le classement, la modélisation, la prévision. Parmi les domaines où ils ont été utilisés, on peut citer le traitement du signal, de l'image, de la parole, le contrôle, la prévision, l'optimisation combinatoire, le diagnostic, la fouille de données, ... Il s'agit donc d'un outil général pouvant être utilisé dans des cadres différents avec une grande souplesse. Les modèles connexionnistes apparaissent comme une alternative ou plus souvent comme un complément aux techniques classiques. Les recherches dans le domaine sont extrêmement actives actuellement. Plusieurs laboratoires tant industriels qu'universitaires participent à cette recherche en Europe, aux États-Unis et au Japon. Différentes voies ont déjà été explorées et les réseaux connexionnistes sont devenus un outil incorporé dans différents logiciels commercialisés pour les statistiques, la fouille de données, le traitement du signal et l'identification de systèmes.

This thesis ascribes in the field of computational neuroscience whose goal is to modelize complex cognitive functions by means of numerical computer simulations while getting inpiration from cerebral functioning. Contrary to a top-down approach necessiting to know an analytic expression of the function to be simulized, the chosen bottom-up approach allows to observe the emergence of a function thanks to the interaction of artificial neural populations without any prior knowledge. We first present a particular neural network type, neural fields, whose properties of robustness to noise and spatio-temporal continuity allow that emergence. In order to guide the emergence of sensorimotor transformations onto this substrate, we then present the architecture of the visual and motor systems to highlight the central role of visual attention in the realization of these functions by the brain. We then propose a functional diagram of sensorimotor transformations where the preparation of an ocular saccade guides attention towards a region of visual space and allow movement preparation. We last describe a computational model of attentional spotlight displacement that, by using a dynamical spatial working memory, allows sequential search of a target in a visual scene thanks to the phenomenom of inhibition of return. The performances of this model (robustness to noise, to object movement and to saccade execution) are analysed in simulation and on a robotic platform., 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. Contrairement à une approche descendante nécessitant de connaître une expression analytique de la fonction à simuler, l'approche ascendante retenue permet d'observer l'émergence d'une fonction grâce à l'interaction de populations de neurones artificiels sans qu'elle soit connue à l'avance. Dans un premier temps, nous présentons un modèle de réseau de neurones particulier, les champs neuronaux, dont les propriétés dynamiques de résistance au bruit et de continuité spatio-temporelle permettent cette émergence. Afin de guider l'émergence de transformations sensorimotrices sur ce substrat, nous présentons ensuite l'architecture des systèmes visuel et moteur pour mettre en évidence le rôle central de l'attention visuelle dans la réalisation de ces fonctions par le cerveau. Nous proposons ensuite un schéma fonctionnel des transformations sensorimotrices dans lequel la préparation d'une saccade oculaire guide l'attention vers une région de l'espace visuel et permet la programmation du mouvement. Nous décrivons enfin un modèle computationnel de déplacement du point d'attention qui, en utilisant une mémoire de travail spatiale dynamique, permet la recherche séquentielle d'une cible dans une scène visuelle grâce au phénomène d'inhibition de retour. Les performances de ce modèle (résistance au bruit, au mouvement des objets et à l'exécution de saccades) sont analysées en simulation et sur une plate-forme robotique.

Ce texte est un rapport de fin de recherche de l'ACI cognitique.; Objectifs - L'interactivité a introduit une certaine forme de sensorialité dans les arts, surtout pensée du côté du spectateur, nous faisons l'hypothèse qu'elle se pose également du côté de l'oeuvre elle-même en dotant celle-ci de ses propres perceptions. Ainsi serait posée l'une des questions les plus actuelles dans les arts numériques : celle des relations entre les "perceptions-mouvements-actions " naturels et artificiels. Nous étudions et expérimentons ces relations en nous appuyant sur les recherches qui sont menées dans le domaine de la perception du mouvement et de l'action, dans celui du connexionnisme, de l'évolutionnisme et de la vie artificielle. Nous avons créé des installations artistiques mettant en scène des acteurs virtuels dotés de perceptions artificielles leur permettant de réagir de façon autonome aux sollicitations d'un spectateur. Ce travail est accompagné d'une réflexion théorique sur la relation art, cognition et nouvelles technologies. Principaux résultats de la recherche - * 3 installations interactives exposées :"La funambule virtuelle ", " danse avec moi ", " la muse et le poète ". * 1 spectacle :Les ballets virtuels de l'opéra interactif " comme cela vous chante ". * Développements informatiques :Modèles biomécaniques et dynamiques du corps humain; Modèles connexionnistes (réseaux neuronaux) et évolutionnistes (algorithmes génétiques) d'interactivité " intelligente ".

Ce texte est un rapport de fin de recherche issu de l'ACI cognitique.; L'étude a porté sur trois aspects. (i) Nous avons mené une recherche sur le corpus annoté de Paris 7 ( Journal « le Monde ») concernant la taille moyenne des constituants dans différents types de constructions. Ceci nous a permis de vérifier l'existence de régularités métriques à l'écrit (contrainte imposant des tailles équivalentes pour des constituants frères ; contrainte sur l'ordre des constituants en fonction de leur taille). (ii) Nous avons ensuite vérifié, à l'aide d'un réseau connexionniste que ces contraintes sont (en théorie) susceptibles d'être apprises. Ce faisant, nous avons été amenés à proposer un niveau de représentation intermédiaire (peut-être de nature phonologique) possédant des propriétés intéressantes. (iii) Nous avons enfin mené une série d'expériences de lecture permettant de vérifier que ces contraintes métriques sont utilisées par le lecteur. Par contre nous n'avons pas démontré que ces contraintes s'exercent par l'intermédiaire d'une représentation phonologique (hypothèse de prosodie implicite). Nous avons en outre montré que la notion de prosodie naturelle, qui sous-tend l'hypothèse de prosodie implicite est difficilement tenable en français.

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.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Data from neurosciences can be exploited by computer sciences to explore new models of information processing. We propose to study here hemispheric specialization and its possible underlying neuronal mechanisms. More particularly, these investigations elaborate a simple dichotomy of information processing, from parallel and spatial to sequential and temporal processing, of which we propose a neuronal implementation, based on neurobiological considerations. This is illustrated by an application, also corresponding to a task performed by human subjects in functional imaging. The usefulness of such artificial perception mechanisms for biologically-inspired robotics is also discussed.

The concept of recursivity, from the first cybernetics to connectionism. In the first cybernetics (McCulloch) and the second one (Ashby and von Foerster) as well recursivity was supposed to be a central concepts. But in both theories, the power of recursive functions (to find the code of the program which computes a function that depends on this very same code) as well as the troubles raised by non recursively enumerable functions have been overlooked. A similar position can be found in some theories related to the connectionism of the eighties, that have also been pretended to take place beyond the real power of recursivity., La première cybernétique (McCulloch), puis la seconde (Ashby et von Foerster) ont mis la récursivité au centre de leurs projets. Mais les deux ont sous estimé la puissance des fonctions récursives (trouver le code du programme qui calcule une fonction dépendant de ce code), tout comme les problèmes de ce qui n’est pas récursivement énumérable. Les théories liées au premier renouveau du connexionnisme ont prétendu elles aussi se situer à la fois en deçà et au-delà de la récursivité., Livet Pierre. La notion de récursivité, de la première cybernétique au connexionnisme. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°39, 2004/2. Des lois de la pensée aux constructivismes. pp. 125-137.

Contribution à un ouvrage.; Le présent ouvrage mais aussi de nombreuses autres publications rendent compte de phénomènes anticipatoires observables dans de nombreux comportements et dans de nombreuses situations analysées d'un point de vue cognitif. Ces observations peuvent alors susciter des questions visant à mieux comprendre la nature de ces phénomènes, leur substrat biologique, les mécanismes et les propriétés informationnels et cognitifs sous-jacents. Le but de cette partie, à l'intérieur de cet ouvrage pluridisciplinaire, est de présenter le point de vue des réseaux de neurones artificiels sur cette question de l'anticipation.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; We present a cortically-inspired self-organizing model designed to deal with sensory-motor applications, and very first experimental results. This model contains several maps and produces resonance effects between these maps in order to reach an organization compromise.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Usually, the learning stage of a neural network leads to a single model. But a complex problem cannot always be solved adequately by a global system. On the other side, several systems specialized on a subspace have some difficulties to deal with situations located at the limit of two classes. This article presents a new adaptive architecture based upon higher-order computation to adjust a general model to each pattern and using a pruning algorithm to improve the generalization and extract knowledge. We use one small multi-layer perceptron to predict each weight of the model from the current pattern (we have one estimator per weight). This architecture introduces a higher-order computation, biologically inspired, similar to the modulation of a synapse between two neurons by a third neuron. The general model can then be smaller, more adaptative and more informative.

International audience

This thesis studies the use of connectionist algorithms for solving reinforcement learning problems. Connectionist algorithms are inspired by the way information is processed by the brain: they rely on a large network of highly interconnected simple units, which process numerical information in a distributed and massively parallel way. Reinforcement learning is a computational theory that describes the interaction between an agent and an environment: it enables to precisely formalize goal-directed learning from interaction.We have considered three problems, with increasing complexity, and shown that they can be solved with connectionist algorithms: 1) Reinforcement learning in a small state space: we exploit a well-known algorithm in order to build a connectionist network: the problem's paramaters are stored into weighted units and connections and the planning is the result of a distributed activity in the network. 2) Learning a representation for approximating a reinforcement learning problem with a large state space: we provide an algorithm for automatically building a state space partition in order to approximate a large problem. 3) Self-organization of specialized modules for approximating various reinforcement problems with a large state space: we exploit a ``divide and conquer'' approach and show that various tasks can efficiently be spread over a little number of specialized functional modules.; Cette thèse étudie l'utilisation d'algorithmes connexionnistes pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement. Les algorithmes connexionnistes sont inspirés de la manière dont le cerveau traite l'information : ils impliquent un grand nombre d'unités simples fortement interconnectées, manipulant des informations numériques de manière distribuée et massivement parallèle. L'apprentissage par renforcement est une théorie computationnelle qui permet de décrire l'interaction entre un agent et un environnement : elle permet de formaliser précisément le problème consistant à atteindre un certain nombre de buts via l'interaction.Nous avons considéré trois problèmes de complexité croissante et montré qu'ils admettaient des solutions algorithmiques connexionnistes : 1) L'apprentissage par renforcement dans un petit espace d'états : nous nous appuyons sur un algorithme de la littérature pour construire un réseau connexionniste ; les paramètres du problème sont stockés par les poids des unités et des connexions et le calcul du plan est le résultat d'une activité distribuée dans le réseau. 2) L'apprentissage d'une représentation pour approximer un problème d'apprentissage par renforcement ayant un grand espace d'états : nous automatisons le procédé consistant à construire une partition de l'espace d'états pour approximer un problème de grande taille. 3) L'auto-organisation en modules spécialisés pour approximer plusieurs problèmes d'apprentissage par renforcement ayant un grand espace d'états : nous proposons d'exploiter le principe "diviser pour régner" et montrons comment plusieurs tâches peuvent être réparties efficacement sur un petit nombre de modules fonctionnels spécialisés.

Plusieurs études ont déjà été menées pour tenter de discriminer, à l'aide de réseaux de neurones artificiels, les différents états de vigilance d'un sujet humain. Dans ce rapport, nous rappelons ces études et nous présentons en détail les travaux que nous menons actuellement dans ce même domaine. Notre travail est original sur trois points. Tout d'abord nous avons mené une étude plus large et exhaustive sur les modèles neuronaux utilisés, sur leurs caractéristiques et sur leurs performances. Ensuite, nous y avons associé dès le début des médecins, dont l'expertise nous a été précieuse pour le recueil des données et la mise au point fine de nos modèles. Enfin, et surtout, notre étude a été orientée de manière à pouvoir obtenir un système léger, utilisable sans entrave par un sujet humain. Nous nous sommes en particulier attachés à limiter les besoins de calcul et de mémoire, ainsi que les accès aux données. Cette approche devrait donner lieu prochainement à la réalisation d'un système électronique portable.

Some paradoxes of the concept : "internal model". This paper analyses the relations between "internal model" and "representation", specially with reference to both "Cartesian theatre" and "endless regression of homunculi" problematics. Two specific models are studied : the neural representation of social world by P. Churchland and the theory of neuronal group selection by G. Edelman. Epistemological stakes concern the concepts of model and of representation in each approach, in relation with epistemology of mathematical modelling in biology, as with robotics. We finally take up the relations with Merleau-Ponty's work in phenomenology., Les relations entre «modèle interne » et «représentation » sont analysées en lien avec la problématique du «théâtre cartésien» et la métaphore des «homoncules emboîtés ». Deux modélisations particulières sont étudiées : la représentation neurale du monde social de P. Churchland et la théorie de la sélection des groupes neuronaux de G. Edelman. L'analyse épistémologique porte sur les concepts de modèle et de représentation dans chaque démarche, en lien avec l'épistémologie de la modélisation mathématique en biologie, et en relation avec les travaux sur la robotique. Un rapprochement est finalement proposé avec les perspectives phénoménologiques de Merleau-Ponty., Feltz Bernard. 2.1. Les paradoxes liés au concept de modèle interne. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°36-37, 2003/1-2. Repenser le corps l'action et la cognition avec les neurosciences, sous la direction de Jean-Luc Petit. pp. 127-141.

We explain how perception and practices related to hypertextual organization are enabling deep changes in our relation to documents and more globally to organization of knowledge. The analysis of these transformations enables us to specify how gradually a new cognitive ecology is set up.; L'enjeu de ce doctorat est de montrer comment la perception et les pratiques liées à la figure de l'hypertexte permettent d'entrevoir de profonds bouleversements dans notre rapport à l'écrit (document numérique, nouveaux genres littéraires, textualité renouvelée), à l'organisation de la connaissance, ainsi qu'à la manière dont s'agrègent, se constituent, se développent et se transforment les différents types de rapport au réel présents dans toute organisation sociale réticulée. L'analyse critique de ces transformations nous permet de préciser comment se met progressivement en place une nouvelle écologie cognitive, en quoi elle est rendue nécessaire, et quels sont les outils (typologie englobante des processus de liaison entre entités) et les pratiques sociales émergentes qui la fondent. Dans notre premier chapitre, nous faisons d'abord un point sur les effets déjà mesurables de l'organisation hypertextuelle dans le rapport à l'écrit pour isoler les transformations cognitives occasionnées par ce nouveau support, pour isoler également la nouvelle organisation des structures traditionnelles de l'énonciation dans le processus de communication (rapports auteur-lecteur, agencements collectifs d'énonciation). Nous concluons par une typologie des nouveaux genres hypertextuels (liés notamment à l'utilisation de générateurs) et sur le statut littéraire de ces productions. Notre second chapitre aborde les aspects plus « théoriques » de l'organisation hypertextuelle au travers de l'étude systématique de ses procédés de liaison. Après un état de l'art de la question, nous définissons une typologie englobante des liens hypertextuels prenant en compte leurs aspects informatiques, les structures rhétoriques et formelles qui les sous-tendent et les différents types de rapport entre ces « entités-liens » autorisant à qualifier différentes organisations hypertextuelles. Sur tous ces points, les propositions formulées dans ce travail devront permettre d'améliorer les pratiques de navigation et de réduire certains effets liés (surcharge cognitive, désorientation). Notre troisième chapitre montre que ce que ces liens révèlent du fonctionnement de la pensée humaine (mode essentiellement associatif) est en train de changer la manière dont les systèmes et les organisations sociales se constituent et se développent, en mettant en place, de manière effective, des artefacts et de processus habituellement implicites et dont l'enjeu sera, pour le chercheur, d'accompagner le passage à l'explicite. Ce dernier chapitre s'appuie sur le dispositif expérimental FoRSIC et l'utilisation qu'il fait de différents types ontologiques, ce dernier étant caractéristique des ces nouveaux rapports au savoir que notre travail essaie de qualifier plus que de quantifier.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Our team is working on the modeling of biologically inspired artificial neural networks. These models are derived from existing models in theoretical biology or built from collaborations with neuroscientists. They are used to endow robots with different cognitive capacities related to autonomous behavior, like perception, sensorimotor coordination, exploration, planning, reasoning, and other tasks linked to memory and internal representation building. As engineers, we have to adapt these models to have them effective on real robots and real tasks. The most difficult aspect in this task is to integrate different models designed for different cognitive aspects like for example feature extraction and planning. To do so, we have to wonder about the levels of time involved in behavioral schemes and to integrate the corresponding models accordingly. Now, as a feedback to biology, we propose to discuss these levels of time and to relate them first to biological mechanisms and second to fundamental properties like information coding, learning, planning, motivation.

Endowing an autonomous system like a robot with intelligent behavior is a difficult problem for several reasons. First, behavior is such a wide topic that a general framework paradigm of inspiration must be chosen in order to obtain a consistent model. Such a framework can be for example biological modeling or an artificial intelligence approach. Second, a general framework is not sufficient to determine a fully specified program to be implemented in a robot. Many choices, tuning and tests must be carried out before obtaining a robust system. This paper describes this. First, a biological model is presented, based on the definition of cortex-like automata, representing elementary functions in the perceptive, motor or associative domain. These automata are connected in a network whose architecture, functioning and learning rules are described in a cortical framework. Second, the computational model derived from that biological model is specified. The way units exchange and compute variables through links is explained, with reference to corresponding biological elements. It is then easier to report experiments allowing an autonomous system to learn regularities of a simple environment and to exploit them to satisfy some internal drives. Even if additional biological hints can be added, this model allow us to better understand how a biological model can be implemented and how biological properties can emerge from a distributed set of units.

L’article est une exploration systématique de la dualité des figures du Mind et du Geist, le premier étant entendu comme l’esprit en tant que partie de la nature scientifiquement objectivable, le second comme l’esprit en tant qu’acteur immatériel insaisissable de la pensée. De plus, cette dualité est étudiée du point de vue de l’interférence de la mathématique avec elle, dans plusieurs contextes. Sont ainsi successivement analysés : le conflit entre les deux « modèles » du Mind, le computationnaliste et le dynamiciste; la définition philosophique et la définition épistémologique du Geist ; le jeu entre Mind et Geist dans les recherches cognitives contemporaines ; l’ambivalence de la logique et des mathématiques vis-à-vis de l’opposition Mind/Geist. Dans la partie finale, on propose une définition personnelle du Geist–en termes d’adresse et de sujet–dont dérive une détermination du Mind. Revenant sur ces nouvelles bases à l’interférence avec la mathématique, on conclut sur la question essentielle et délicate de la paramétrisation de la conscience. This paper systematically investigates the conflicting figures of Mind and Geist : Mind has to be understood as some part of nature likely to become the object of science, while Geist names the unmaterial unseizable protagonist of thought. Further, the opposition of the two figures is studied in the light of the way mathematics interfere with it, in several contexts. This leads to following analyses : how computational and dynamicist models of Mind compete within cognitive science; how Geist may be defined philosophically and epistemologically ; how Mind and Geist differently come to be considered or to be aimed at within contemporary cognitive research ; how mathematics and logic play an ambivalent part with respect to the Mind/Geist opposition. In the final section of the paper, a personal definition of the Geist–in terms of address and subject–is proposed, which also leads to some conceptual determination of the Mind. Coming back to the interference with mathematics on this new basis, the paper concludes by an examination of the difficult question of the parametrization of consciousness.

Contribution à un ouvrage; Le connexionnisme a pour but l'étude et le développement de modèles informatiques de réseaux de neurones artificiels (RNA) que nous présenterons ici. Nous montrerons que ces modèles permettent de réaliser des opérations intéressantes de traitement statistique de l'information pouvant participer à des fonctions de décision et nous discuterons le lien entre ces opérations et l'extraction d'invariants. Nous verrons par ailleurs pourquoi ces modèles sont souvent associés à des propriétés de robustesse, dans la mesure où ils offrent encore de bonnes performances même dans des situations où l'information à traiter est dégradée ou incomplète ainsi que dans le cas où on leur demande d'effectuer une décision par généralisation, à partir d'un ensemble restreint de cas similaires. Nous nous demanderons s'il s'agit ici d'une définition satisfaisante de la variabilité.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; This paper presents an original connectionist architecture that is capable of adapting its representation to one or various reinforcement problems. We briefly describe the generic reinforcement learning theory it is based on. We focus on distributed algorithms that enables efficient planning. In this specific framework, we define the notion of task-specialisation and propose a procedure for adapting a task model without increasing its complexity. It consists in a high-level learning of representation in problems with possibly delayed reinforcements. We show that such a single architecture can adapt to multiple tasks. Finally we stress its connectionist nature: most computations can be distributed and done in parallel. We illustrate and evaluate this adaptation paradigm on a navigation continuous-space environment.

Phonologie; connexionnisme

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Researches in Computational neurosciences have given rise to a variety of mechanisms which aim at integrating data and knowledge from Neurosciences in robust and efficient algorithms. Though this research is still very active to produce new and more precise models, it is today very tempting to try to use existing models for industrial purpose, especially in the field of robotics.

Colloque sur invitation. nationale.; National audience; Les réseaux de neurones artificiels sont de plus en plus utilisés aujourd'hui pour des applications industrielles. Pour ce genre de tache complexe, la solution est souvent l'utilisation de plusieurs modules à implanter et à relier en systeme. Nous proposons ici de voir les tendances récentes dans ce domaine.

Non disponible/Not available, Les réseaux de neurones artificiels sont connus pour être des modèles intrinsèquement parallèles. De plus ces modèles réclament une puissance de calcul toujours plus conséquente, notamment pour les modèles d'inspiration biologique du domaine. Dans le même temps, la technologie des ordinateurs parallèles devient de plus en plus accessible tant du point de vue de leur disponibilité que du point de vue financier. Il apparait donc intéressant d'utiliser les ordinateurs parallèles pour résoudre les problèmes de couts d'exécution et de taille des réseaux de neurones posés aux connexionnistes. Cette thèse présente un nouveau simulateur parallèle de réseaux de neurones artificiels. Notre simulateur se veut tout à la fois un outil d'aide au développement des réseaux de neurones artificiels et un outil permettant d'accélérer leurs exécutions. Il doit ainsi faciliter les implantations des réseaux, l'utilisation de réseaux de grandes tailles et l'étude du parallélisme des réseaux de neurones et des phénomènes d'émergences issus de grandes populations de neurones biologiques. Avant de développer ce simulateur nous effectuons une étude comparée des parallélismes des réseaux de neurones artificiels et des ordinateurs parallèles modernes les plus courants. Nous mettons ainsi en valeur les grandes différences entre ces deux modèles de parallélisme puis nous présentons nos solutions pour offrir aux connexionnistes un outil d'aide au développement de réseaux de neurones utilisant les propriétés parallèles des modèles connexionnistes pour permettre leurs exécutions sur machines parallèles sans modifications des algorithmes dans ce sens. Notre simulateur se présente donc sous la forme d'une bibliothèque de fonctions sur le langage c, permettant l'étude du parallélisme neuronal et les exécutions sur machines séquentielles classiques comme parallèles de type MIMD a mémoire partagée.

Colloque sur invitation. nationale.; National audience; A priori, lorsque l'on parle d'invariants et de variabilité, le chercheur dans le domaine des réseaux de neurones artificiels (RNA) est tenté de dire que ses outils préférés sont plutôt bien équipés pour manipuler ou rendre compte de ces phénomènes importants de la cognition. Puis, en creusant un peu plus ce problème, on se rend compte que la question n'est pas aussi facile qu'il n'y parait à première vue. C'est cette réflexion que je vais tenter de développer ici en présentant tout d'abord les aptitudes intrinséques des RNA face à ces phénomènes, puis leurs limitations et en proposant de nouvelles voies de recherche pour les dépasser.

Colloque sur invitation. nationale.; National audience; Le but de ce texte est de proposer un point de vue de l'adaptation, sous l'angle du connexionnisme. Cet angle sera pris volontairement large, dans la mesure où il me semble important de parler, bien sûr, du caractère adaptatif des réseaux de neurones artificiels, mais au moins aussi important de replacer ces propriétés dans le cadre plus général de l'apprentissage animal et humain. Je commencerai par une présentation générale du connexionnisme, puis des principales lois d'apprentissage permettant l'adaptation des modèles de réseaux de neurones artificiels. Ceci pourra être replacé d'une part, dans le cadre des statistiques et d'autre part, dans le cadre de l'apprentissage animal et humain. Sur ce dernier point, je ferai une présentation rapide des théories actuellement admises et de leur possible rencontre avec des modèles de réseaux de neurones artificiels.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Neural networks are considered as naturally parallel computing models. Their very fine-grain parallelism uses many information exchanges, so that hardware implementations are more likely to fit neural computations. Configurable hardware devices such as FPGAs offer a compromise between the hardware efficiency of ASICs and the flexibility of a simple software-like handling. Several works show that FPGAs are a real opportunity for flexible hardware implementations of neural networks. And yet the implementation of standard neural models raises some specific problems. Such difficulties may strongly limit the size and the architecture of the neural networks that can be mapped onto FPGAs. Moreover, these problems may prevent neural implementations on FPGAs from exploiting the fast FPGA technology improvements. This paper discusses the use of FPGAs for neural implementations. Both assets and obstacles are described, and the various solutions are outlined. The definition of hardware-adapted neural computation paradigms is to be favoured.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Biological inspiration has led to the design of many connectionist models and mechanisms. Among them, memorization mechanisms are of particular importance to endow biologically inspired systems with efficient and consistent adaptive abilities. In this paper, we report recent modelling works of this kind, implementing procedural, episodic and working memories and making them cooperate for autonomous agent navigation.

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Our team has been working for more than ten years on the modelling of biologically inspired artificial neural networks. Today, our models are used to different cognitive tasks like autonomous behavior and exploration for a robot, planning, reasoning, and other tasks linked to memory and internal representation building. We present the framework that underlies these models through the time delays related to several fundamental properties like information coding, learning, planning, motivation.

BAsCET is a multi-agent system using a blackboard. It is based on the emergence of concepts within a dynamic model and come from the COPYCAT architecture. To avoid a single deterministic reasoning that would restrict its creativity, its determinism is adapted depending on the current solution. It is applied to the logical structure automatic recognition of bibliographic references in scientific papers (only in physical formet, i.e. PostScript). The model, called concept network, takes after semantic networks and neural networks, and is automatically built from a BibTeX references database. The system uses co-occurrences between terms of references to draw conceptually near terms closer. Analogy is used on the base's references: whenever the system encounters an unknown reference, it associates it to the physical part of the base and tries to find a corresponding solution. Although results are modest (65,5% of recognition), they hopefully lead to better ones after optimization., BAsCET est un système multi-agents à « blackboard », fondé sur l'émergence de concepts dans un modèle dynamique et inspiré de COPYCAT. Pour éviter un raisonnement déterministe unique limitant sacréativité il adapte son comportement en fonction de la solution courante. Nous l'avons appliqué à la reconnaissance automatique de la structure logique (des champs) de références bibliographiques dans les articles scientifiques (en format uniquement physique, c'est-à-dire en PostScript). Le modèle, appelé Réseau de Concepts, s'apparentant à la fois aux réseaux sémantiques et aux réseaux de neurones, est construit automatiquement à partir d'une base de références BIBTeX. Le système utilise les co-occurrences entre les termes des références pour rapprocher dans le modèle ceux qui sont conceptuellement voisins. Le principe de l'analogie est utilisé sur les références de la base : quand le système rencontre une référence inconnue, il fait l'analogie avec la partie physique de la base et essaye de proposer une solution correspondante. Les résultats obtenus, bien que modérés (65,5% de reconnaissance), laissent augurer des résultats encore meilleurs, après optimisation du système.

Not available, BAsCET est un système multi-agents à blackboard, fondé sur l'émergence de concepts dans un modèle dynamique et inspiré de COPYCAT. Pour éviter un raisonnement déterministe unique limitant sa créativité il adapte son comportement en fonction de la solution courante. Nous l'avons applique à la reconnaissance automatique de la structure logique (des champs) de références bibliographiques dans les articles scientifiques (en format uniquement physique, c'est-à-dire en PostScript). Le modèle, appelé réseau de concepts, s'apparentant à la fois aux réseaux sémantiques et aux réseaux de neurones, est construit automatiquement à partir d'une base de références BIBTEX. Le système utilise les co-occurrences entre les termes des références pour rapprocher dans le modèle ceux qui sont conceptuellement voisins. Le principe de l'analogie est utilisé sur les références de la base : quand le système rencontre une référence inconnue, il fait l'analogie avec la partie physique de la base et essaye de proposer une solution correspondante. Les résultats obtenus, bien que modères (65,5% de reconnaissance), laissent augurer des résultats encore meilleurs, après optimisation du système.

Colloque avec actes et comité de lecture.; Des architectures informatiques parallèles commencent à être accessibles aujourd'hui. Elles peuvent se révéler intéressantes pour le développement de modèles connexionnistes. Outre une présentation rapide du parallélisme, nous présentons dans cet article notre approche de la parallélisation des réseaux de neurones artificiels. Nous cherchons à développer une bibliothèque d'outils logiciels permettant, à terme, aux connexionnistes de profiter des avantages du parallélisme sans connaissances approfondies de ce domaine. Nous présentons donc les différentes étapes ayant guidées nos choix stratégiques, l'avancement actuel de notre réflexion, et un exemple d'implantation parallèle d'un réseau de neurones artificiels.