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Symphonie des neurones : quel est l'effet magique du « tir ensemble » ?
Dans la quête visant à comprendre le fonctionnement du cerveau, le phénomène de « déclenchement simultané » a donné aux neuroscientifiques un aperçu fascinant de la manière dont les neurones sont connectés les uns aux autres. Ce concept est dérivé de la théorie hebbienne, proposée pour la première fois par le psychologue Donald Hebb en 1949 pour tenter d'expliquer la plasticité des synapses entre les neurones et la manière dont elles s'adaptent au cours du processus d'apprentissage.
L'essence de la loi de Hebb est la suivante : « Les neurones qui s'activent ensemble se connecteront ensemble. »
L’idée de Hebb était que lorsqu’un neurone (appelons-le neurone A) stimule continuellement un autre neurone (neurone B), cela renforce la connexion entre les deux. Cette stimulation de longue durée renforce les connexions entre les neurones, conduisant à l’émergence de fonctions cognitives de niveau supérieur telles que l’apprentissage et la mémoire. Hebb a défini ce processus comme un changement cellulaire permanent qui augmente la stabilité des neurones.
Dans ce processus, Hebb a souligné l’importance de la causalité. Il a montré que le neurone A peut en réalité stimuler l’activité du neurone B seulement si le neurone A se déclenche avant le neurone B. Cette relation causale a jeté les bases du développement actuel de la compréhension du timing et de la plasticité synaptique, en particulier dans l’étude de la plasticité dite dépendante du timing des pics.
Hebb a souligné que lorsqu'un neurone aide de manière répétée un autre neurone à s'activer, cela crée un changement durable entre les deux, renforçant ainsi la connexion.
Dans l’étude des réseaux neuronaux et des fonctions cognitives, la loi de Hebb est considérée comme la base neuronale de l’apprentissage non supervisé. L'apprentissage non supervisé lui-même signifie que le système peut apprendre de manière autonome les associations entre les données d'entrée, même sans instructions ni étiquettes explicites. Cela rend la théorie de Hebb applicable non seulement dans le domaine de la biologie, mais également largement utilisée dans l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
Application de la formulation de Hebb
L'implication des mécanismes d'apprentissage hebbiens a été démontrée dans diverses expériences, notamment dans des études sur des invertébrés terrestres marins tels que la limace de mer de Californie Aplysia californica. Bien qu'il soit difficile d'étudier les changements synaptiques à long terme dans les neurones des vertébrés, certaines découvertes montrent l'existence de processus hebbiens dans le cerveau des vertébrés.
La théorie de Hebb a de nombreuses applications, modifiant les bases biologiques des méthodes éducatives et de rééducation de la mémoire et jouant un rôle clé dans la révélation de la théorie de l’assemblage cellulaire. Hebb pensait que toute paire de neurones qui se déclenchaient de manière répétée en même temps deviendrait liée et que ce lien persisterait à long terme à mesure que l'activité devenait plus forte. Ce concept peut nous aider à mieux comprendre comment l’apprentissage forme des traces de mémoire (engrammes) dans les neurones.
Hebb pensait que « les modèles actifs se connectent automatiquement », ce qui signifie que le cerveau est capable de former des groupes de cellules actives et de renforcer davantage les connexions entre ces cellules.
Limites de l'apprentissage hebbien
Bien que le modèle de Hebb ait été très utile dans l’étude de la potentialisation à long terme, il présente également des limites. La loi de Hebb ne parvient pas à expliquer toutes les formes de synapses inhibitrices et ne fait aucune prédiction pour les trains de pics anticausaux (c'est-à-dire les pics produits par le neurone précédent après le déclenchement du neurone suivant). De plus, des changements dans les synapses peuvent se produire entre neurones voisins, et pas seulement entre les neurones actifs A et B.
Cette situation montre que même si la théorie de Hebb nous fournit un cadre pour comprendre l’apprentissage neuronal et la mémoire, nous devons encore explorer davantage de processus et de modèles d’apprentissage non-hebbiens pour expliquer pleinement la plasticité synaptique du cerveau et l’adaptabilité de l’apprentissage.
Réflexions finales
La loi de Hebb a non seulement favorisé le développement des neurosciences, mais a également joué un rôle important dans l’approfondissement de notre compréhension des processus d’apprentissage et de mémoire. Les recherches futures doivent non seulement explorer les applications potentielles de cette théorie, mais également mener une exploration plus approfondie de ses limites pour promouvoir le développement de l’intelligence artificielle et des applications cliniques. Est-il possible que dans les futures études sur l’apprentissage et la mémoire, de nouvelles découvertes modifient notre compréhension et notre application de la loi de Hebb ?
