Réseaux neuronaux, Dynamique des réseaux, Dynamique transitoire, Codage des populations de neurones, Cortex auditif

Le cerveau représente les informations de notre environnement extérieur à travers l'activité temporelle de milliers de neurones qui agissent collectivement. Des travaux fondateurs se sont penchés sur le problème de la relation entre les stimuli sensoriels et l'activité neuronale en se concentrant sur les réponses de neurones individuels. Cette relation a bien souvent été décrite en termes de fonction de réponse, qui attribue la valeur de la moyenne temporelle de l'activité ou la valeur stationnaire de la réponse de neurones individuels aux paramètres du stimulus, laissant de coté leurs dynamiques temporelles. Depuis quelques années, des avancés dans les techniques d'enregistrement ont permis l'enregistrement simultané de centaines voire milliers de neurones, ouvrant la voie à des nouvelles études sur l'activité neuronale à l'échelle des populations. Ces approches ont suggéré que la dynamique transitoire au niveau de l'activité de la population joue un role determinant dans les computations neuronales. Des travaux dans le cortex olfactif ont montré que les réponses transitoires liées à l'apparition et disparition des stimuli encodent de manière stable l'identité du stimulus dans les motifs dynamiques de l'activité à travers la population. Dans les cortex moteur et pre-moteur, des réponses transitoires pendant la réalisation de mouvements forment des motifs complexes d'activité supposés servir de base à l'activité musculaire. Ces résultats suggèrent que l'activité coordonnée des populations de neurones durant les dynamiques transitoires pourraient être le résultat d'un mécanisme fondé sur les interactions à l'intérieur du réseau. Toutefois, une théorie qui connecte les mécanismes de generation des réponses transitoires avec leur propriété de codage à l'échelle des populations n'a pas encore été à ce jour établie. Cette thèse propose l'hypothèse selon laquelle les réponses transitoires dans les aires corticales sont générées par un mécanisme du réseau, résultantes des interactions récurrentes entre les neurones. Notre études utilise des outils issus de la théorie des systèmes dynamiques et des matrices aléatoires, en association avec les techniques de réduction de dimension et d'analyse statistique des données neuronales. La première partie de la thèse est consacrée à l'analyse d'une large catégorie de réseaux linéaires récurrents en haute dimension, et montre qu'ils peuvent déclencher des fortes réponses transitoires dans une région spécifique des paramètres qui dépend des propriétés de la matrice de connectivités du réseau. Nous montrons que, dans cette région, des réseaux récurrents sont capable de supporter un code solide d'après l'activité de la population durant les phases transitoires des dynamiques. La deuxième partie met à l'épreuve cette hypothèse par l'analyse de l'activité d'une large population de neurones dans le cortex auditif des souris, enregistrée grâce à l'imagerie du calcium, en se concentrant sur les réponses transitoires liées à l'arrêt du stimulus (réponses OFF). Prenant en considération une analyse de population, nous trouvons que les réponses OFF à l'échelle de population générées par les stimuli individuels définissent des motifs d'activité qui vivent dans des espaces de faible dimension. Une analyse géométrique des réponses OFF révèle que les differents stimuli sont encodés dans des espaces neuronales distincts et fortement orthogonaux. Nous montrons que nos modèles récurrents fournissent un mécanisme simple pour le déclenchement des fortes réponses OFF observées dans le cortex auditif et est capable de rendre compte de la dimension faible des réponses de la population et de leur structure globale parmi les stimuli. La troisième partie analyse les réponses OFF générées dans le colliculus inférieur du tronc cérébral, et compare les dynamiques des populations neuronales dans le deux aires, dégageant les differences et les points communs.