![\"\"](\"https:\/\/www.blog-lecerveau.org\/wp-content\/uploads\/PP.png\" "\\"PP\\"")
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Comme \u00e0 chaque lundi de cet automne<\/span><\/a><\/span>, voici un bref aper\u00e7u de la derni\u00e8re s\u00e9ance du cours sur\u00a0la cognition incarn\u00e9e<\/span><\/a><\/span> que je donnerai mercredi prochain \u00e0 18h au local A-1745 de l\u2019UQAM.\u00a0 [les pr\u00e9sentations en format pdf sont disponibles ici<\/span><\/a><\/span>]<\/p>\n Nous arrivons donc au terme de cette aventure avec cette semaine un sujet pas facile car encore relativement nouveau pour plusieurs (bien qu\u2019il soit apparu progressivement dans la litt\u00e9rature scientifique depuis au moins dix ou quinze ans). Il s\u2019agit du codage ou du traitement pr\u00e9dictif du cerveau (\u00ab predictive coding \u00bb ou \u00ab predictive processing \u00bb), bref cette id\u00e9e assez r\u00e9volutionnaire de consid\u00e9rer le cerveau comme \u00e9tant essentiellement une machine \u00e0 faire des pr\u00e9dictions (un cas particulier de ce que l’on appelle aussi le \u00ab Bayesian Brain \u00bb).<\/p>\n Je tenais \u00e0 aborder ce sujet pour conclure ce cours car c\u2019est une conception extr\u00eamement synth\u00e9tique et rassembleuse par rapport aux th\u00e9matiques d\u00e9j\u00e0 abord\u00e9es dans les s\u00e9ances pr\u00e9c\u00e9dentes (j\u2019ai reproduis ci-dessous le plan du cours avec en rouge des concepts d\u00e9j\u00e0 abord\u00e9s qui se retrouvent int\u00e9gr\u00e9s dans l\u2019approche du cerveau pr\u00e9dictif).<\/p>\n Le probl\u00e8me cependant, c\u2019est qu\u2019\u00e9tant personnellement tomb\u00e9 sur cette litt\u00e9rature il y a \u00e0 peine un an, je serais bien en peine de l\u2019enseigner dans toutes ses subtilit\u00e9s et ses implications. Fort heureusement, on a la chance d\u2019avoir \u00e0 Montr\u00e9al plusieurs personnes qui s\u2019y int\u00e9ressent de pr\u00e8s et y ont d\u00e9j\u00e0 apport\u00e9 des contributions importantes dans la litt\u00e9rature sp\u00e9cialis\u00e9e.<\/p>\n C\u2019est le cas du philosophe Maxwell Ramstead qui nous fera le plaisir de nous pr\u00e9senter ce domaine mercredi. J\u2019en profite pour le remercier, \u00e0 la fois pour les explications qu\u2019il m\u2019a d\u00e9j\u00e0 patiemment fournies pour m\u2019initier \u00e0 cet univers avec tout un vocabulaire sp\u00e9cifique, mais aussi \u00e9videmment pour les trois heures qu\u2019il a accept\u00e9 de passer avec nous mercredi.<\/p>\n Je vous ne pourrai donc vous faire aujourd\u2019hui qu\u2019une pr\u00e9sentation tr\u00e8s sommaire de l\u2019id\u00e9e g\u00e9n\u00e9rale de cette approche. Pour rentrer vraiment dans le sujet, il faudra venir vous joindre \u00e0 nous mercredi (pourquoi pas ? c\u2019est le dernier cours, allez, je vous invite !) ou voir \u00e0 partir de jeudi dans la section du cours de la page l\u2019\u00c9cole des profs<\/span><\/a><\/span> si j’aurai pu y mettre la pr\u00e9sentation.<\/p>\n Le cerveau serait donc fondamentalement une machine \u00e0 faire des pr\u00e9dictions. Et pour ce faire, il utiliserait surtout les erreurs de ses pr\u00e9dictions afin de modifier ses comportements et\/ou ses mod\u00e8les internes du monde.<\/p>\n Pour citer Andy Clark, l\u2019un des philosophes les plus actifs dans ce domaine:<\/p>\n \u00ab This image of the brain [\u2026] as an engine of prediction is a simple and quite elegant one that can be found in various forms in contemporary neuroscience.<\/p>\n [\u2026] Brains like that are not cognitive couch-potatoes, passively awaiting the next waves of sensory stimulation. Instead, they are pro-active prediction engines constantly trying to anticipate the shape of the incoming sensory signal.\u201d<\/p><\/blockquote>\n Malgr\u00e9 le fait, comme on le sait, que le cerveau est un bricolage de l\u2019\u00e9volution qui a tendance \u00e0 r\u00e9utiliser d\u2019anciennes r\u00e9gions pour de nouvelles fonctions<\/span><\/a><\/span>, il pourrait n\u00e9anmoins y avoir quelques grands principes au c\u0153ur de son fonctionnement, guid\u00e9 par des r\u00e8gles de frugalit\u00e9 et de minimisation de \u00ab l\u2019\u00e9nergie libre \u00bb (un concept sp\u00e9cialis\u00e9, central dans cette approche, et que l\u2019on peut faire \u00e9quivaloir grosso modo au d\u00e9sordre, \u00e0 l\u2019entropie, en quelque sorte\u2026).<\/p>\n Mais faisons un pas en arri\u00e8re pour mieux sauter par la suite. La vision traditionnelle du traitement cognitif pose que le cerveau est un d\u00e9tecteur d\u2019objets ou de propri\u00e9t\u00e9s de ces objets dans le monde, et par cons\u00e9quent une sorte d\u2019agr\u00e9gateur de bas en haut \u00ab bottom up \u00bb<\/span><\/a><\/span>. Autrement dit, dans cette conception classique, le \u00ab bottom up \u00bb est le signal qui \u00ab\u00a0drive\u00a0\u00bb la perception et le contr\u00f4le de haut en bas (ou \u00ab top down \u00bb) ne fait que moduler ce signal.<\/p>\n On avait commenc\u00e9 \u00e0 remettre cette vision des choses en question avec le concept d\u2019affordances \u00e0 la s\u00e9ance 11<\/span><\/a><\/span>, alors que le cerveau \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 davantage consid\u00e9r\u00e9 comme le contr\u00f4leur d\u2019actions d\u00e9clench\u00e9es par ces opportunit\u00e9s d\u2019action que sont les affordances.<\/p>\n Et maintenant, avec le \u00ab cerveau pr\u00e9dictif \u00bb, on en arrive \u00e0 parler d\u2019un r\u00f4le central pour l\u2019\u00ab action oriented predictive processing \u00bb. En d\u2019autres termes, on assiste \u00e0 une inversion compl\u00e8te de la conception classique : c\u2019est le \u00ab top down \u00bb qui g\u00e9n\u00e8re constamment des mod\u00e8les sur le monde et le \u00ab bottom up \u00bb ne fait que l\u2019informer des erreurs qu\u2019il va commettre en fonction des indices de ce qui se passe dans monde que nos sens vont capter. Donc le \u00ab top down \u00bb s\u2019occupe de g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9dictions et le \u00ab bottom up \u00bb, par r\u00e9troaction, lui dit si la correspondance avec le monde est plut\u00f4t bonne ou plut\u00f4t mauvaise.<\/p>\n Et ce que cherchera constamment \u00e0 faire un \u00eatre vivant, c\u2019est de minimiser l\u2019erreur de ses pr\u00e9dictions, cet \u00e9cart qui, s\u2019il est trop grand, peut faire sortir l\u2019animal de sa fen\u00eatre de viabilit\u00e9, autrement dit, le tuer. Confondre constamment une roche avec un li\u00e8vre serait par exemple une erreur fatale pour un lynx\u2026<\/p>\n Et l\u2019on voit ici appara\u00eetre toute la port\u00e9e de cette approche qui s\u2019enracine, comme les diff\u00e9rentes approches incarn\u00e9es consid\u00e9r\u00e9es la semaine derni\u00e8re<\/span><\/a><\/span>, dans le corps des organismes vivants et dans la finalit\u00e9 qu\u2019ils ont de maintenir leur identit\u00e9 (autopo\u00ef\u00e9tique<\/span><\/a><\/span>), c\u2019est-\u00e0-dire de maintenir leur structure contre l\u2019entropie croissante qui cherche constamment \u00e0 la d\u00e9truire.<\/p>\n Pour minimiser continuellement l\u2019erreur de ses mod\u00e8les pr\u00e9dictifs (pour r\u00e9duire la \u00ab surprise \u00bb, pour employer un autre terme sp\u00e9cialis\u00e9 de cette discipline), le cerveau va avoir deux possibilit\u00e9s : soit modifier son mod\u00e8le ou le changer carr\u00e9ment lorsqu\u2019il ne correspond pas \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 (et cela correspond \u00e0 tous les processus de plasticit\u00e9 dont on a d\u00e9j\u00e0 parl\u00e9 ici<\/span><\/a><\/span>); ou soit changer le monde pour qu\u2019il corresponde davantage \u00e0 notre mod\u00e8le si l’on est par exemple convaincu qu\u2019il est le bon (et cela va correspondre \u00e0 une action sur ce monde, autrement dit \u00e0 nos comportements). Cette deuxi\u00e8me option est aussi ce que Karl Friston, sans doute LA sommit\u00e9 dans le domaine, appelle l\u2019inf\u00e9rence active (\u00ab active inference \u00bb).<\/p>\n On voit donc comment deux aspects fondamentaux des sciences cognitives se trouvent ainsi li\u00e9s dans une logique de mod\u00e8le pr\u00e9dictif vou\u00e9 \u00e0 r\u00e9duire l\u2019\u00e9cart entre \u00ab ce que nous pensons \u00bb et \u00ab comment va le monde \u00bb. Juste cela, quand on y pense bien, c\u2019est assez \u00e9clairant et remarquablement englobant comme th\u00e9orie cognitive g\u00e9n\u00e9rale, et comme th\u00e9orie du vivant tout court, serait-on port\u00e9 \u00e0 ajouter.<\/p>\n N\u2019ayant pas les comp\u00e9tences, comme je l\u2019ai mentionn\u00e9, pour rentrer dans la complexit\u00e9 de cette approche, je compl\u00e9terai qu\u2019en \u00e9voquant quelques autres avantages de consid\u00e9rer la cognition comme la r\u00e9duction d\u2019erreurs \u00e0 partir de mod\u00e8le pr\u00e9dictifs.<\/p>\n D\u2019abord on sauve beaucoup en bande passante, si l\u2019on me permet cette m\u00e9taphore Internet, car ce qui monte dans les couches plus multimodales du cerveau n\u2019est pas toute l\u2019information en provenance de l\u2019environnement mais seulement celle qui s’\u00e9carte du mod\u00e8le que l\u2019on projette sur le monde. C’est la m\u00eame logique que la compression d’images en format .jpeg ou de sons en format .mp3.<\/p>\n Ensuite \u00e7a red\u00e9finit un peu les notions de r\u00e9gions c\u00e9r\u00e9brales de bas niveau d\u00e9di\u00e9es \u00e0 la perception et de r\u00e9gions de haut niveau associ\u00e9es \u00e0 la conceptualisation. En effet, cette strat\u00e9gie \u00e0 base de pr\u00e9diction se d\u00e9ploie sur de multiples niveaux, et chaque niveau est un peu \u00ab sensoriel \u00bb pour le niveau sus-jacent et \u00ab conceptuel \u00bb pour le niveau sous-jacent. Autrement dit, le sensoriel et le conceptuel deviennent une distinction relative.<\/p>\n Et la beaut\u00e9 de la chose, c\u2019est que cette \u00ab multi-layer probabilistic prediction machine \u00bb est grandement compatible, d\u2019un point de vue computationnel concret, avec l\u2019architecture de notre cortex (comme le montre le sch\u00e9ma ci-dessous qui \u00e9voque le rapport qu\u2019entretiennent dans ce cadre les neurones de diff\u00e9rentes r\u00e9gions corticales).<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.blog-lecerveau.org\/wp-content\/uploads\/plan-et-concepts.jpg\" "\\"plan")
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