Circuits et systemes de modelisation analogique de neurones ...

Chapitre I : éléments de neurobiologie et de modélisation neurophysiologiquel'homme observe les astres, il cherche à quantifier leurs trajectoires et se sert de ces résultatspour faire toutes sorte de découvertes et de prédictions [KOESTLER 59].Les sciences et techniques modernes en font un usage permanent, par exemple, l'essor de lamicroélectronique est indissociable de la simulation informatique.Dans ces cas, la simulation est devenue un outil de conception, mais qu'en est-il enneurobiologie où il n'est pas (encore) question de concevoir un cerveau artificiel mais toutjuste de comprendre son fonctionnement. A la question de l'intérêt de la modélisation pour lesneurosciences, G. Le Masson [LE MASSON 98a] répond en présentant trois grandes classes(non exhaustives) de problèmes qu'elle est susceptible d’aborder : La validation de la cohérence logique d'une hypothèse :"Dans ce type de problème, on cherche à vérifier le plus systématiquement possible, lacohérence logique d'une hypothèse complexe. Le plus souvent, un ensemble de résultatsexpérimentaux suggère à l'expérimentateur un modèle "mental" permettant d'expliquer lesrésultats. La formalisation mathématique de ce modèle et son application informatique vontpermettre une "reconstruction" du système étudié et une reproduction des résultats selon uneprocédure formelle et systématique qui valide la "logique interne" du modèle développé. (...)Un second aspect, qui sans être un danger est toutefois une faiblesse, est qu'il s'agit souventd'une modélisation peu imaginative car, par construction, enfermée dans les hypothèsesinitiales. Il est rare qu'un modèle théorique démasque une incohérence qu’une réflexionprofonde à la lumière de données expérimentales consistantes n’ait trouvée. Cependant, plusles systèmes étudiés auront une dynamique complexe, plus les conséquences des différenteshypothèses seront difficiles à voir par la seule réflexion, et plus la modélisation pourra etdevra jouer ce rôle de validation logique." Réalisation de prédictions expérimentales :"Cet objectif de prédiction est la suite logique de la validation. En effet, après avoir reproduitun résultat déjà obtenu par l'expérience, on cherche à étudier les conséquences non connuesde nos hypothèses. La capacité de prédiction est un objectif fondamental de toute théorie desNeurosciences. Le seul impératif de ces prédictions est l'absolue nécessité de la validationexpérimentale de ces prédictions. Le corollaire de cette nécessité est que la prédiction doit23