Le connexionnisme, un modèle de fonctionnement neuronal

Rédigé et vérifié par Psychologue Gema Sánchez Cuevas

Écrit par Alejandro Sanfeliciano

Dernière mise à jour : 27 décembre, 2022

Comprendre le fonctionnement du cerveau est l’un des plus grands défis de la psychologie. D’où l’existence des différentes approches et perspectives. En fait, après l’émergence de la psychologie cognitive et de la machine de Turing, il y a eu une révolution dans ce domaine. A partir de ce moment, le cerveau a été considéré comme un processeur d’information.

La première théorie qui a été créée pour expliquer le fonctionnement du cerveau était la métaphore computationnelle, mais elle a rapidement commencé à échouer. En tenant compte de cette situation, les psychologues cognitifs, avec l’intention de chercher de nouvelles explications, ont créé une théorie connue sous le nom de connexionnisme.

Cependant, avant d’expliquer ce qu’est le connexionnisme, il est important de comprendre le point de vue de la psychologie cognitive sur le cerveau. De cette façon, nous comprendrons les implications et les échecs de la métaphore computationnelle. Pour cette raison, nous passerons en revue les principaux aspects de cette branche de la psychologie dans la suite de cet article.

La psychologie cognitive et la métaphore computationnelle

La psychologie cognitive comprend le cerveau humain comme un processeur de l’information. Cela signifie qu’il s’agit d’un système capable d’encoder les données provenant de son environnement, de les modifier et d’en extraire de nouvelles informations. De plus, ces nouvelles données sont intégrées au système dans un continuum d’intrants et d’extrants.

La métaphore computationnelle explique que le cerveau est comme un ordinateur. Grâce à une série d’algorithmes programmés, il transforme les entrées d’information en une série de sorties. Cela peut sembler logique à première vue, car nous pouvons étudier certains comportements humains adaptés à ce modèle. Maintenant, si nous explorons un peu plus, nous commençons à détecter les défauts dans cette perspective.

Les erreurs les plus importantes sont la rapidité avec laquelle nous traitons l’information, la flexibilité avec laquelle nous agissons et l’imprécision de nos réponses. Si notre cerveau avait programmé des algorithmes, nous aurions d’autres types de réponses : plus lentes en raison de toutes les étapes de traitement à effectuer, plus rigides et beaucoup plus précises qu’elles ne le sont. En somme, nous serions comme des ordinateurs, et à première vue, nous voyons que ce n’est pas le cas.

Bien que nous puissions essayer d’adapter cette théorie aux nouvelles preuves, en changeant la rigidité des algorithmes programmés pour d’autres qui sont plus flexibles et capables d’apprendre, nous serions toujours capables d’identifier les failles dans la métaphore computationnelle. Et c’est là qu’intervient le connexionnisme, un courant plus simple que le précédent, et qui explique le traitement de l’information du cerveau de la manière la plus satisfaisante.

Qu’est-ce que le connexionnisme ?

Le connexionnisme laisse derrière lui des algorithmes de calcul et explique que l’information est traitée par des modèles de propagation d’activation. Mais quels sont ces modèles ? Dans un langage plus simple, cela signifie que lorsqu’une entrée d’information pénètre votre cerveau, les neurones commencent à s’activer en formant un modèle spécifique, qui produira une sortie donnée. Cela formera des réseaux entre neurones qui traiteront l’information rapidement et sans avoir besoin d’algorithmes préprogrammés.

Pour comprendre cela, prenons un exemple simple. Imaginez une personne vous disant de définir ce qu’est un chien. Lorsque le mot atteint votre oreille, il activera automatiquement l’ensemble des neurones qui lui sont associés dans votre cerveau. L’activation de ce groupe de cellules se propagera à d’autres cellules auxquelles il est relié, comme celles liées aux mots mammifère, aboiement ou pelage. Et cela activera un modèle dans lequel ces caractéristiques sont incluses, ce qui vous amènera à définir un chien comme “un mammifère aboyant avec des poils “.

Les propriétés des systèmes connexionnistes

Selon cette perspective, pour que ces systèmes fonctionnent comme le cerveau humain semble se comporter, ils doivent remplir certaines conditions. Les propriétés de base à suivre sont les suivantes :

• Propagation de l’activation. Cela signifie que les neurones, lorsqu’ils sont activés, influencent ceux auxquels ils sont connectés. Cela peut se produire en facilitant son activation ou en l’inhibant. Dans l’exemple ci-dessus, les neurones canins facilitent les neurones mammifères, mais inhibent les neurones reptiliens.
• Apprentissage neuronal. L’apprentissage et l’expérience affectent les connexions entre les neurones. Ainsi, si nous voyons beaucoup de chiens qui ont des poils, les connexions entre les neurones liés aux deux concepts seront renforcées. Ce serait la façon dont les réseaux de neurones qui nous aident à traiter les informations seraient créés.
• Traitement parallèle. Évidemment ce n’est pas un processus sériel, les neurones ne sont pas activés l’un après l’autre. L’activation se propage en parallèle entre tous les neurones. Et il n’est pas nécessaire de traiter un motif d’activation après l’autre – plusieurs motifs d’activation peuvent se produire en même temps. Grâce à cela, nous sommes capables d’interpréter un grand nombre de données à la fois, bien qu’il y ait une limite à notre capacité.
• Réseaux neuronaux. Le système serait un vaste réseau de neurones regroupés par des mécanismes d’inhibition et d’activation. Les intrants d’information et les extrants comportementaux se trouveraient également dans ces réseaux. Ces grappes représenteraient l’information structurée que le cerveau possède, et les modèles d’activation seraient la façon dont le traitement de cette information se produit.

Conclusions

Cette façon d’interpréter le fonctionnement neuronal semble non seulement très intéressante, mais les études qui l’entourent semblent fructueuses. Aujourd’hui, on a créé des simulations informatiques de systèmes connexionnistes sur la mémoire et le langage, qui sont très similaires au comportement humain. Cependant, nous ne pouvons pas encore dire que c’est exactement de cette façon que le cerveau fonctionne.

De plus, ce modèle n’a pas seulement contribué à l’étude de la psychologie dans tous ses domaines. Nous trouvons aussi de multiples applications de ces systèmes connexionnistes en informatique. Surtout, la théorie a été une percée majeure dans l’étude de l’intelligence artificielle.

Pour conclure, il est important de comprendre que la complexité du connexionnisme est beaucoup plus grande que celle soulevée dans cet article. Ici nous pouvons trouver une version simplifiée de ce qu’il est vraiment, utile seulement comme approximation. Si votre curiosité a été éveillée, n’hésitez pas à poursuivre vos recherches sur cette théorie et ses implications.