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Neuroinformatique

Directeur scientifique : Patrick Netter
Directeur du programme : Alain Berthoz
Contact IPAM : Laurence El Khouri

 

flècheLe PIR Neuroinformatique a été renouvelé pour 2 ans sous le nom de PIR Neuroinformatique et neurosciences computationnelles.

Plus d'information

 

 

Présentation du programme

Objectifs

L’objectif du programme est de donner aux Neurosciences des outils conceptuels, théoriques et pratiques ou opérationnels pour comprendre le fonctionnement du système nerveux depuis ses aspects cellulaires jusqu’aux fonctions les plus intégratives et cognitives. Il permettra aussi l’établissement de bases de données et de modèles dans divers domaines de la pathologie du système nerveux y compris en psychiatrie. Ce programme comportera 3 volets : 

Bases de données

Il s’agira de participer à l’élaboration de bases de données nationales et internationales sur le fonctionnement du neurone et des assemblées neuronales, sur la dynamique des réseaux neuronaux à plusieurs niveaux de complexité, sur les éléments collectés à partir de l’imagerie cérébrale [depuis l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), la tomographie par émission de positons (TEP), la magnétoencéphalographie (MEG), l’EEG quantifié…]. Ces bases concerneront aussi les données en neuropsychologie sur les lésions cérébrales et les dysfonctionnements cognitivo-comportementaux ou sensori-moteurs associés (casuistique de modèles naturels chez l’homme touchant : l’attention, la motivation, la planification de l’action, la mémoire, le langage, la représentation de soi…). 

Les modèles

Elaboration de modèles mathématiques, informatiques ou même utilisant les théories de l’intelligence artificielle pour simuler le fonctionnement du cerveau.

Ainsi les modèles de processus perceptivo-moteurs, nourris de données comportementales, physiologiques et d’imagerie, sont une source d’inspiration pour le développement d’algorithmes et méthodes, lesquels inspirent la théorie en retour. On peut citer les modèles réalistes de dynamique, plasticité et développement neuronaux et synaptiques, à la frontière de la biologie moléculaire et génétique, les modèles de circuits ou populations à la frontière de l’électrophysiologie [unicellulaire, multicellulaire, potentiels de champ local (LFP), EEG, MEG], de la psychophysique et de l’imagerie. Sont aussi concernés, les modèles plus formels de développement, plasticité, apprentissage et calcul, notamment les modèles impulsionnels (spiking) et bayésiens. Ces derniers ont un lien étroit avec le domaine actif de l’apprentissage automatique (machine learning) qui nourrit les techniques nouvelles de traitement de signal (ICA, etc.). Ils sont une source d’inspiration précieuse pour relier les structures et réponses extrêmement complexes observées par les anatomistes et physiologistes aux fonctions (perception, action) qui ont assuré la survie de l’organisme, et celle de ses ancêtres. 

Les algorithmes de traitement de signal, apprentissage, reconnaissance de formes, contrôle moteur, etc, trouvent leur application dans la reconnaissance de la parole, les télécommunications, l’indexation de données multimédia, la robotique, etc. Les applications en retour inspirent la collecte de données et le développement de modèles. Cet échange entre modèles et algorithmes peut se décliner dans les principales modalités (vision, audition, proprioception, olfaction, etc.) ainsi qu’à la frontière entre elles (perception multimodale) et entre perception et planification de l’action. La modélisation peut s’entendre comme informatique (simulation) ou théorique. 

Les outils

Il s’agira d’élaborer de nouveaux outils pour la compréhension du fonctionnement cérébral, en utilisant les méthodes de l’informatique, du traitement d’images, de la réalité virtuelle, les outils statistiques (traitement du signal), les techniques de mathématiques appliquées, etc. et de les mettre à disposition d’une large communauté.

Ainsi, dans le domaine de l’enregistrement électrophysiologique d’assemblées neuronales insérées dans un réseau (enregistrements multicanaux-multisites), il conviendra de développer des logiciels permettant de relier l’activité de plusieurs dizaines de neurones interagissant dans cet espace neural en temps réel.

La suppléance de défaillances neurocognitives (maladies neurodégénératives, traumatismes crânio-médullaires, dysfonctions du langage, pathologies développementales…) fait appel à de nouvelles approches méthodologiques où ces outils sont déterminants (neurorobotique, neuro et microstimulation (nanotechnologies), reconnaissance de la voie et de la parole, environnement de réalité virtuelle…).

 

Contexte

Au plan national

La communauté des neurosciences françaises qui peut bénéficier de la neuroinformatique est très vaste. Répartie principalement au CNRS et à l’INSERM (soit 75 à 80 unités ou équipes dans chacun de ces EPST), elle est présente mais beaucoup plus faiblement au CEA et à l’INRA (voir 3 et 4).

Dans le champ informatique, les traditions théorique, pratique et méthodologique sont particulièrement développées sur de nombreux sites du territoire tant dans les universités que dans les EPST : CNRS, INRIA, CEA, INRETS. Citons ainsi : l’IHES, l’EPHESS, Paris-Sud, Paris 6, Evry, Grenoble, Rennes, Nice, Bordeaux, Lyon, Marseille, Montpellier, Lille, Rouen, Toulouse,…

Certains groupes sont spécialisés dans des domaines touchant la bioinformatique, les bases de données et les classifications. Si ces domaines ont surtout servi la génétique et la génomique, ils sont indispensables à l’étude du système nerveux. D’autres groupes sont spécialisés dans des approches telles : l’étude de la complexité, les systèmes dynamiques, l’extraction des connaissances, les méthodes décisionnelles qui sont désormais « parties prenantes » de la neurobiologie élémentaire, intégrative et cognitive.

Enfin, le CNRS possède des laboratoires extrêmement performants dans des champs très liés aux neurosciences comme la robotique, les suppléances fonctionnelles, l’ergonomie cognitive, la réalité virtuelle, la stimulation. Citons ainsi l’UMR CNRS 7152 (Collège de France), le LIMSI (UPR CNRS 3251), l’IRCCyN (UMR CNRS 6597 – Nantes), l’UMR CNRS-RENAULT 2858 (Guyancourt).

Au plan européen et international

La communauté internationale, depuis plusieurs années, s’efforce d’organiser la neuroinformatique et de jeter les bases d’une structure gérant des programmes internationaux. Ainsi, s’est crée l’« International Neuroinformatics Coordinating Facility (INCF) ». Un comité international (Governing Board) qui joue, à ce jour, le rôle du conseil d’administration et de conseil scientifique. Il regroupe 8 pays : USA, Finlande, Suède, Norvège, Italie, Japon, République Tchèque, Suisse et récemment la France. Il est présidé par le neurophysiologiste suédois, le Professeur Sten Grillner. A l’instigation du Professeur Alain Berthoz, la France est devenue, fin 2005, membre du comité. Le Ministère de la recherche a souhaité que le CNRS coordonne le versant français incluant : CNRS, INSERM, INRIA, CEA et représente la France au comité. Un secrétariat exécutif est en train de se mettre en place à Stockholm.

 

Descriptif du programme

Les axes principaux du programme seront les suivants :

  • L’identification des équipes porteuses de méthodologies ou de savoir-faire autorisant l’analyse des mécanismes qui sous-tendent les fonctions du système nerveux.
  • La définition de quelques pôles où ces projets multidisciplinaires ont la plus grande chance d’être menés à bien. Ces pôles impliqueront l’existence de fortes communautés en neurosciences. L'institut des sciences biologiques a déjà fait, pour partie, ce recensement [Paris et son neuropole, Marseille, Lyon Bordeaux, Strasbourg, Toulouse et Caen (neuroimagerie)]. Il conviendra de rechercher la mise en lien de ces pôles avec les groupes de mathématiciens, modélisateurs, ingénieurs, roboticiens… les plus pertinents.
  • Le lancement d’un appel d’offres ciblé sur des projets recélant la congruence : Neurosciences, Neuroinformatique. Les équipes retenues devront être convenablement dotées (fonctionnement et équipement). Un objectif sera de favoriser l’accueil de jeunes neuroinformaticiens dans les équipes de neurosciences (doctorants, BDI, post-doctorants, ATIP) et inversement des jeunes neurobiologistes, psychologues, linguistes… dans des équipes de modélisateurs, mathématiciens, roboticiens.
  • La mutualisation des financements publics (EPST, ANR), privés (FRM, Neurodon, Fondations) et internationaux (CEE, INCF).

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Colloques

Journée des directeurs de PIR le 26 juin 2009 à Gif sur Yvette

Journée des directeurs de PIR le 27 juin 2008 à Gif sur Yvette

Séminaire "Micro et Nanotechnologies pour les neurosciences" - 1er avril 2008 à Paris

Séminaire organisé par l'Observatoire des Micro et NanoTechnologies

 

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