C5 Flashcards
1
Q
Quel est le lieu où la reconnaissance des objets s’exécute dans le cerveau?
A
Dans le cortex inférotemporal.
2
Q
Quelles régions du cerveau codent des parties d’objets?
A
Les régions postérieures au cortex inféro-temporal, donc le cortex postérieur inféro-temporal. Celui-ci ne codera Ø nécessairement des objets complets, mais des parties d’objet.
3
Q
À quel moment commence-t-on à voir des représentations d’objets complets?
A
Lorsqu’on avance le long du cortex inférotemporal.
4
Q
Quelle région du cerveau répond particulièrement bien aux visages?
A
L’aire fusiforme des visages.
5
Q
Quelle région du cerveau répond particulièrement bien aux scènes, aux bâtiments, aux maisons, etc?
A
L’aire parahippocampal de lieux.
6
Q
En combien de temps peut se produire la reconnaissance d’objets?
A
La reconnaissance des objets est très rapide et se produit en aussi peu que 150 ms. (120-150ms)
7
Q
Qu’est-ce que le processus “feed-forward”?
A
C’est un processus qui effectue un calcul (i.e la reconnaissance d’objet) en avançant continuellement, une étape neuronale après l’autre, sans rétroactions des zones cérébrales ultérieures ou calculs pour la reconnaissance.
8
Q
Dans quel cas la reconnaissance des objets peut-elle prendre plus de temps?
A
Dans des cas de doute ou d’ambiguïté, ou des boucles de rétroactions sont nécessaires. Les aires visuelles de plus bas niveau seront interrogées pour qu’on puisse cibler l’objet en question.
9
Q
Qu’est-ce que le pseudo-paradoxe de la perception?
A
Le monde n’est pas nécessairement tel qu’on le perçoit, énormément de perte d’informations.
Déjà dans la rétine, il reste très peu d’informations par rapport à la lumière/monde physique.
=> Et + on avance dans le cortex visuel, + d’infos perdues.
10
Q
Quelle est la solution au pseudo-paradoxe de la perception?
A
C’est que le monde est dans une large mesure à l’intérieur de notre cerveau. Donc le traitement de l’information que notre cerveau fait par rapport à la stimulation externe, c’est ça le monde.
11
Q
Vrai ou faux? Si le monde est tel que nous le percevons, alors le cerveau est tel que nous le percevons également.
A
Vrai.
12
Q
Comment fonctionne la perte progressive d’informations visuelles à travers le traitement visuel?
(5)
A
- 50% de la lumière visible traverse le médium oculaire.
- De cette lumière, seulement 20% passe à traversent les cellules de la rétine.
- Les cellules de la rétine envoient des signaux, mais moins de 1% de l’information sort des cellules ganglionnaires.
- 40% de l’information qui arrive dans le LGN quitte pour V1.
- Moins de 0,04% de l’information de la lumière visible parvient au cortex extrastrié.
13
Q
Quelles possibilités sont éliminées ici?
A
Verte : Les objets ont tendance à être symétriques. Rouge : Deux segments partageant un coin sur l’image rétinienne partagent vraisemblablement un coin dans le monde.
14
Q
Quelle conclusion le cerveau va en tirer?
(image de la rétine)
A
Il va en tirer que, effectivement, dans le monde devant lui, il y a cette forme géométrique et que l’image projetée sur notre rétine s’apparente à la forme géométrique vue en vrai.
15
Q
Comment le cerveau fait pour tirer des conclusions véridiques sur la nature du monde devant lui?
(3)
A
À partir des informations, de ses connaissances et de la nature physique du monde.
16
Q
À quelle fréquence échantillonne-t-on notre environnement avec des saccades oculaires?
A
Environ 3 à 5 fois par seconde.
17
Q
Que produit chaque fixation oculaire?
(6)
A
Une scène visuelle contenant une riche collection d’objets, de surfaces, d’agents, de structure, de textures et de couleurs.
18
Q
Pourquoi parle-t-on de diète visuelle?
A
Parce que à chaque saccade oculaire, on échantillonne une nouvelle scène visuelle. Il y a différents types de scènes qui émergent et qui sont habituellement séparées en scènes naturelles et artificielles.
19
Q
Si on faisait la somme des mégapixels qui ont été exposés à nos cerveaux, à quoi est-ce que ça ressemblerait?
A
On a des petabyte et des petabyte d’informations visuelles qui ont été présentées à nos cerveaux. Aucun serveur ne pourrait stocker toutes ces images-là qu’on a perçues.
20
Q
C’est quoi les scènes naturelles - paysage?
(5)
A
Montagnes, forêts, plages, déserts, prairies.
21
Q
Qu’est-ce que ça évoque les scènes naturelles - paysage?
(2)
A
Émotions et souvenirs distincts.
22
Q
Comment les scènes naturelles - paysage évoquent-elles des émotions?
(3)
A
En s’appuyant sur l’agencement spatial, la couleur et les textures naturelles.
23
Q
C’est quoi les scènes naturelles - étendues d’eau?
(4)
A
Océans, lacs, rivières, chutes d’eau.
24
Q
Qu’est-ce que le mouvement de l’eau ajoute aux scènes naturelles - étendues d’eau?
(3)
A
- Ajoute des aspects dynamiques à la perception des scènes. 2. Reflets (lumière). 3. Paysages sonores uniques.
25
C’est quoi les scènes naturelles - conditions météorologiques?
| (4)
Journées ensoleillées, pluie, neige, brouillard.
26
Quel est l’impact des phénomènes atmosphériques sur notre perception des scènes?
| (3)
Affecte la visibilité, les conditions de lumière et l’esthétique générale.
27
C’est quoi les scènes naturelles - biomes?
| (3)
Savanes, forêts tropicales, récifs coralliens.
28
Qu’est-ce que reconnaître des biomes spécifiques implique?
| (3)
Ça implique d’intégrer des informations sur la végétation, la vie animale et les caractéristiques du terrain.
29
Qu’est-ce qui explique qu’on peut avoir une plus grande expertise/expérience pour certaines scènes?
Étant donné notre géolocalisation, on peut mieux connaître certaines scènes car on y aura été exposées plus souvent.
30
C’est quoi les scènes artificielles - environnements urbains?
| (4) PPRB
Rues, bâtiments, places, parcs.
31
Qu’est-ce que ces scènes nécessitent? - ENVIRONNEMENT UBRAIN (3)
Un traitement de relations spatiales complexes, indices de navigation et interactions sociales.
32
C’est quoi les scènes artificielles - environnements intérieurs?
Maisons, bureaux, cafés, bibliothèques.
33
Qu’est-ce que la reconnaissance d’environnements intérieurs implique de comprendre? (3)
1. Les activités humaines. 2. La fonction des différents espaces en fonction du mobilier, de la décoration et de l’agencement.
34
C’est quoi les scènes artificielles - lieux culturels?
Bâtiments religieux, monuments historiques, musées.
35
Qu’est-ce que les scènes culturelles déclenchent souvent?
Déclenche souvent des connaissances et émotions spécifiques associées à une importance culturelle.
36
C’est quoi les scènes artificielles - scènes dynamiques?
Des carrefours, des marchés bondés, des événements sportifs.
37
Qu’est-ce que le traitement des scènes dynamiques nécessite?
1. Changements rapides d’attention. 2. Intégration des informations de mouvement.
38
Quelle est la différence entre la reconnaissance des scènes et la reconnaissance des objets?
La différence principale entre les 2 est dans la manière dont notre cerveau traite et interprète les informations visuelles.
39
Qu’est-ce que les deux impliquent?
Elles impliquent 2 processus cognitifs distincts, chacun jouant un rôle crucial dans notre interaction avec l’environnement.
40
Que représentent les encadrés sur l’image?
“Bounding boxes” Encadrés de couleurs différentes pour refléter des objets de catégories différentes.
* Jaune = Personnes.
* Bleu foncé = Animal.
* Bleu vert = Automobile.
41
Qu’est-ce que la reconnaissance d’objets implique?
Ce processus implique l’identification et la catégorisation d’éléments individuels dans notre champ visuel, tels que des objets, des personnes ou des animaux.
42
Par quoi pouvons-nous distinguer les objets les uns des autres?
Par le traitement des caractéristiques spécifiques de ces éléments : La forme, la couleur, la taille et la texture.
43
Ce genre de tâches de segmenter ou reconnaître les objets est très utilisée dans quels autres situations? (3)
Lors de l’entraînement de modèles computationnels, de réseaux de neurones et dans les voitures autonomes pour détecter les objets et anticiper leurs comportements afin d'éviter les accidents.
44
Qu’est-ce que la reconnaissance des scènes implique?
Elle englobe une compréhension plus large et plus globale de l’environnement visuel.
45
Entre les deux types de reconnaissances (objet et scène), laquelle des deux s’apparente à ce qui a été vu avec la Gestalt?
La reconnaissance des scènes.
46
Pourquoi dit-on que la reconnaissance des scènes n’est pas limitée à seulement identifier les éléments individuels?
Parce que, contrairement à la reconnaissance d’objets, la reconnaissance des scènes inclut l’interprétation du **contexte**, la compréhension spatiale entre les objets et la capacité à saisir le sens global ou l’essence d’un environnement.
47
Pourquoi les scènes sont souvent plus complexes?
Parce qu’elles contiennent de multiples objets qui interagissent dans un espace partagé, ce qui nécessite une intégration des informations visuelles à un niveau supérieur.
48
Pourquoi la reconnaissance des scènes n’est pas nécessairement évidente à modéliser?
Car c’est une **collection de traitement** qui doit se faire dans le cerveau.
Pourquoi ? Pour apporter une représentation complète de la scène.
49
Quel est le rôle du contexte dans la reconnaissance des scènes?
Le contexte va jouer un rôle crucial dans la reconnaissance des scènes car car il fournit des informations supplémentaires qui aident à interpréter les objets dans leur environnement.
**Par exemple**, voir une tasse sur une table dans une cuisine est attendu, ce qui facilite la reconnaissance de la scène comme une cuisine.
50
Donne un exemple qui démontre le rôle crucial du contexte.
Par exemple, voir une tasse sur une table dans une cuisine est attendu, ce qui facilite la reconnaissance de la scène comme une cuisine.
51
Comment est-ce que le contexte peut être pratique lors d’une scène dynamique où les objets sont en mouvement?
Le contexte va nous aider à prendre une décision rapide.
52
Donne un exemple de l’importance du contexte dans une scène dynamique.
S'il y a une auto qui s'en vient alors qu'on s'apprête à traverser la rue, le contexte va nous aider à reconnaître et interpréter les objets et prendre des décisions rapides.
53
Qu’est-ce que le contexte permet de faire d’autre?
Le contexte aide à prédire/savoir où les objets sont positionnés, ce qui va faciliter ou accélérer nos interactions avec ceux-ci. (Avec notre environnement.)
54
Que sont les relations spatiales?
Elles font référence à la disposition et à l’organisation des objets dans l’espace.
55
Qu’est-ce qui est essentiel pour interpréter une scène?
Comprendre.
56
Quel rôle joue le contexte dans nos interactions avec les objets?
Le contexte aide à prédire/savoir où les objets sont positionnés, ce qui facilite ou accélère nos interactions avec ceux-ci.
## Footnote
Par exemple, trouver la craie au tableau avec un scan, 2 mouvements oculaires et on trouvera la craie au tableau.
57
Qu’est-ce qui est essentiel pour interpréter une scène?
Comprendre la disposition des objets. Notre compréhension du monde et notre expérience passée jouent un rôle dans la compréhension des scènes.
58
Qu’est-ce que les relations spatiales aident à déterminer?
Elles aident à déterminer la structure d’une scène et à comprendre comment naviguer ou interagir avec l’environnement.
## Footnote
Par exemple, la reconnaissance qu'une chaise est sous une table peut indiquer un espace de salle à manger et influencer notre interaction avec cet espace (par exemple, en tirant la chaise pour s'asseoir).
59
Qu’est-ce que la théorie des affordances?
Cette théorie met l’accent sur l’information “affordée” par l’environnement pour l’action. La reconnaissance des scènes ne se base pas sur une analyse détaillée des éléments visuels, mais sur la perception des affordances.
## Footnote
Théorie établie par James J. Gibson (1904-1979). Il voyait la reconnaissance des scènes comme ce que la scène nous offre comme possibilité pour une action.
60
Qu’est-ce que la perception des affordances?
C’est la perception des possibilités que la scène nous offre en termes d’action.
61
Quel est un avantage et une limite de la théorie des affordances?
Avantage : Explique bien la rapidité et l’efficacité de la reconnaissance des scènes dans la vie quotidienne.
Limite : Elle ne prend pas en compte la capacité à reconnaître des scènes complexes ou ambiguës.
62
Quelles sont les théories autour du traitement de l’information?
1. Théorie des images intrinsèques (Harrow et Tenenbaum, 1978)
2. Théorie des relations d’objets ou de composantes (Biederman, 1982)
3. Théorie des propriétés de l’enveloppe spatiale de la scène (GIST ; Oliva & Torralba, 2001)
63
Qu’est-ce que la théorie des images intrinsèques?
Une image peut être décomposée en un ensemble d'« images intrinsèques », chacune représentant une propriété fondamentale de la scène qu'elle dépeint.
64
Quelles sont les propriétés fondamentales des scènes?
1. Réflectance : La proportion de lumière réfléchie par les surfaces de la scène.
2. Illumination : La quantité et la direction de la lumière tombant sur les surfaces.
3. Distance : La distance de ces surfaces par rapport à la caméra / l’observateur.
65
Qu’est-ce que la théorie des composantes de Biederman?
Tout comme dans la reconnaissance des objets, la théorie des composantes de Biederman joue un rôle dans la reconnaissance des scènes aussi.
66
Quel est le lien entre les géons et la reconnaissance des scènes?
On peut reconnaître une scène par les objets qui la constituent et les relations entre ces objets, tout comme on peut reconstruire des objets à partir de leurs géons.
67
Quelles sont les 5 classes de relations entre les objets?
1. **L'interposition** (les objets interrompent leur arrière-plan). Par exemple l’obstruction.
2. **Le Support** (les objets ont tendance à reposer sur des surfaces). Va nous aider à interpréter une scène
3. **La Probabilité** (les objets ont tendance à se trouver dans certaines scènes mais pas dans d'autres). Ex : La probabilité qu’une scène se retrouve à côté d’une table.
4. **La Position** (étant donné qu'un objet est probable dans une scène, il est souvent trouvé dans certaines positions et pas dans d'autres).
5. **La Taille familière** (les objets ont un ensemble limité de relations de taille avec d'autres objets que l’on apprend à discerner pendant notre expérience).
68
Comment les fréquences spatiales changent-elles selon la distance de l'observation?
Proche : On perçoit les basses fréquences spatiales.
Loin : On perçoit les hautes fréquences spatiales.
69
Qu'est-ce que le GIST et à quoi sert-il?
C’est l’enveloppe spatiale d’une image qui permet la reconnaissance des scènes du monde réel.
70
Qu’est-ce que le modèle Scene-Gist?
Le modèle Scene-Gist est un modèle computationnel de la reconnaissance de scènes qui ne repose pas sur la segmentation et le traitement d'objets ou de régions individuels.
71
Sur quoi repose le modèle Scene-Gist? Dimensions perceptuelles.
Sur un ensemble de dimensions perceptuelles : La naturalité, l’ouverture, la rugosité, l’expansion et la rudesse.
72
À quoi servent les dimensions du modèle Scene-Gist?
Ces qualités représentent la structure spatiale dominante d’une scène et contribuent à leur interprétation et identification.
73
Comment peut-on estimer les dimensions du modèle Scene-Gist?
En utilisant des informations spectrales et grossièrement localisées.
74
Qu'est-ce que le modèle Scene-Gist génère?
Le modèle génère un espace multidimensionnel où les scènes partageant une appartenance à des catégories sémantiques sont projetées à proximité les unes des autres.
75
Qu'est-ce que la performance du modèle d’enveloppe spatiale montre?
1. Les informations spécifiques sur la forme ou l’identité des objets ne sont pas une exigence pour la catégorisation des scènes.
2. La modélisation d'une représentation holistique de la scène informe sur sa catégorie sémantique probable.
76
Qu’est-ce que la grammaire de la scène?
C’est des règles structurelles et des relations sémantiques au sein d'une scène qui guident notre perception et compréhension.
77
Qui est Melissa Võ et quelles sont ses contributions?
Melissa Võ est chercheure en Allemagne qui a développé des travaux sur la grammaire de la scène, utilisant les mouvements oculaires.
78
Comment notre connaissance de l'environnement aide à identifier des objets?
Ces connaissances nous aident à identifier ou interpréter rapidement les scènes, reconnaître les anomalies et interagir avec notre environnement.
79
Quels sont les résultats des études sur la reconnaissance des scènes?
Seulement 14% de la scène est couverte, permettant une économie de 86% dans la reconnaissance visuelle.
80
Quels travaux ont été faits pour démontrer la vitesse de la reconnaissance des scènes?
Travaux de Molly Potter dans les années 70-80 montrent qu’on peut reconnaître des scènes visuelles de façon très efficace et rapide.
81
Quels travaux ont été faits pour démontrer de la vitesse de la reconnaissance des scènes?
Travaux faits par Molly Potter dans les années 70-80, montrant qu’on peut reconnaître des scènes visuelles de façon très efficace et rapide. Présenter chaque scène pendant 13 ms permet de détecter facilement la scène de mariage.
82
Qu’est-ce que la Rapid Serial Visual Presentation (RSVP) ?
C’est un paradigme où on présente les images de façon très rapide l’une après l’autre. Le RSVP est la base de plusieurs paradigmes développés suite aux travaux de Potter.
83
Quel est la limite du modèle RSVP ?
Il faut savoir ce qu'on cherche lorsqu'on a seulement 13 millisecondes pour le faire.
84
Donne un exemple d’un paradigme qui est né après le RSVP.
Le clignement attentionnel, qui utilise une forme de RSVP. La chance de détecter une deuxième cible diminue si elle est présentée très rapidement après la première.
85
Combien de temps le cerveau a besoin pour différencier des scènes visuelles ou des scènes de différentes catégories ?
Moins de 150 millisecondes. Grâce à Simon Thorpe, prof à Toulouse.
86
Par exemple : Trouve l’oiseau :
Très rapide. Pas besoin de montrer les images longtemps pour que notre cerveau puisse traiter l'information et trouver l'oiseau dans ces deux scènes naturelles.
87
En combien de temps une saccade oculaire est faite vers la scène d’une catégorie spécifique ?
En moins de 120 ms.
88
Que nous montre cette image ?
Des modèles issus des travaux de Simon Thorpe montrant le temps nécessaire pour le traitement de l’information dans les voies visuelles ventrales jusqu’à la prise de décision.
89
À combien de ms on a une première passe feed forward qui a été jusque dans le cortex inférotemporal antérieur (AIT) ?
100 ms.
90
Quel va être le rôle des régions préfrontales dans ce processus d’identification ?
Elles vont coordonner notre réponse motrice, notre décision d’appuyer sur la touche de gauche ou celle de droite.
91
Quelles sont les régions cérébrales impliquées dans la reconnaissance des scènes ?
1. Lobe occipital
2. Cortex parahippocampique
3. Cortex inférotemporal
4. Cortex rétrosplénien
5. Cortex préfrontal médian
92
Quelle région cérébrale est impliquée dans les premières étapes du traitement de la scène visuelle ?
Le lobe occipital.
93
Quelles informations visuelles de base sont traitées par le lobe occipital ?
Les lignes, les couleurs et les textures.
94
Que traite la région V1 du cerveau ?
Des informations visuelles de bas niveau comme l’orientation de barres.
95
Quelle propriété visuelle est traitée dans la région V2 ?
Des propriétés un peu plus complexes comme l'appartenance des frontières.
96
Quels types de formes sont traités dans la région V4 ?
Des formes géométriques non cartésiennes comme des formes radiales ou circulaires.
97
Que représente le cortex postérieur du cortex inférotemporal (IT) ? Est-il situé dans le lobe occipital ?
Des segments d’objets, c’est-à-dire des composantes d’objets.
## Footnote
Non, dans le lobe temporal. Il reçoit des informations en amont par le lobe occipital, mais il n’est pas situé dans le lobe occipital lui-même.
98
Que traite le cortex inférotemporal antérieur ?
Une compréhension plus sémantique de la scène.
99
Quelle chercheuse est connue pour avoir découvert la Fusiform Face Area (FFA) ?
Nancy Kanwisher.
100
Qui a découvert la Parahippocampal Place Area (PPA) ?
Russell Epstein, dans le laboratoire de Nancy Kanwisher.
101
Quel est le rôle du cortex parahippocampique (PPA) ?
Il joue un rôle crucial dans le traitement de la disposition de la scène, des relations spatiales et de l'essence d'une scène.
102
Où se situe la Parahippocampal Place Area (PPA) par rapport à la Fusiform Face Area (FFA) ?
Elle est plus médiale que la FFA et précède l’entrée dans l’hippocampe.
103
Quelle méthode d’analyse a été utilisée dans l’étude d’Epstein pour identifier la PPA ?
Une analyse univariée.
104
Qu’est-ce qu’on compare dans l’analyse univariée d’Epstein pour identifier la PPA ?
L’activation cérébrale moyenne pour les scènes comparée à celle pour les visages et les objets.
105
Que montre cette image publiée par Russell Epstein ?
L’activation du cortex parahippocampique de différents participants, qui répond de façon préférentielle aux scènes.
106
Que démontre une activation supérieure dans la PPA ?
Que cette région répond préférentiellement aux scènes plutôt qu’aux visages ou aux objets.
107
Quelle stratégie le laboratoire de Nancy Kanwisher utilise-t-il après avoir identifié une région cérébrale préférentielle à une catégorie d’objet ?
Ils testent cette région en faisant varier plusieurs dimensions à l’intérieur de cette catégorie.
108
Avec quel contraste la PPA a-t-elle été identifiée ?
Avec le contraste scènes > visages / objets.
109
Quelles dimensions ont été testées dans les scènes pour interroger la PPA ?
Le nombre d’objets présents et la complexité visuelle ou sémantique.
110
Quel facteur s’est avéré crucial pour activer la PPA ?
L’arrangement spatial (spatial layout). Donc ce n’est pas la présence d’objets ou leur quantité qui importe.
111
Pourquoi les scènes avec mobilier (furniture arrays) activent-elles moins la PPA que les pièces vides (empty rooms) ?
Parce qu’elles fournissent moins d’information sur l’arrangement spatial global que les pièces structurées.
112
Pourquoi les pièces vides et les scènes complètes activent-elles davantage les régions impliquées dans la perception des scènes (comme la PPA) que les ensembles d’objets sans structure claire ?
Parce que la disposition spatiale prime sur la simple présence d’objets.
113
À quels concepts cognitifs est lié l’arrangement spatial dans la scène ?
À la co-occurrence, à la grammaire de la scène et à la probabilité qu’un objet en accompagne un autre.
114
Quelle est la différence entre une scène complète, une scène vide et un ensemble d’objets (furniture array) ?
1. Une scène complète montre un espace structuré avec des objets (ex. : cuisine meublée). 2. Une scène vide présente un espace structuré sans objets (ex. : pièce vide avec murs et sol). 3. Un ensemble d’objets (furniture array) montre des objets isolés sans structure spatiale claire.
## Footnote
numéro 3 moins d’activation de la PPA, car il manque l’arrangement spatial global.
115
Quel est le rôle du cortex inférotemporal dans la reconnaissance des scènes ?
Il est impliqué dans la reconnaissance d’objets et contribue à la compréhension de la scène en identifiant les objets qu’elle contient.
116
Que suggèrent les résultats du laboratoire sur les représentations dans le cortex inférotemporal ?
Qu’une description riche de la scène est un meilleur modèle qu’une simple collection d’objets.
117
Que représente une scène comme “un autobus roulant sur une route de campagne par un été ensoleillé” dans ce contexte ?
Une description riche et abstraite d’une scène, qui peut être modélisée avec un modèle de langage.
118
Comment peut-on modéliser les représentations abstraites du cortex inférotemporal ?
En utilisant une phrase descriptive de la scène et un modèle de langage.
119
Que peut-on faire avec la représentation générée par un modèle de langage à partir d’une phrase descriptive ?
Prédire la réponse cérébrale d’un participant lorsqu’il regarde la scène décrite.
120
Où se situe le cortex rétrosplénien par rapport au cortex parahippocampique ?
Juste à côté du cortex parahippocampique.
121
Quel est le rôle principal du cortex rétrosplénien dans la reconnaissance des scènes ?
Il intègre les informations spatiales de différentes zones.
122
En quoi l’intégration spatiale du cortex rétrosplénien est-elle utile ?
Elle facilite la navigation et la compréhension de la scène.
123
Quel est le rôle du cortex préfrontal médian dans la reconnaissance des scènes ?
Il intègre les objets, la disposition spatiale et le contexte avec les connaissances et souvenirs antérieurs pour permettre la compréhension de la scène.
124
Que permet l’intégration réalisée par le cortex préfrontal médian ?
L’interprétation et la compréhension de la scène.
125
En plus de la compréhension, quel autre processus est associé au cortex préfrontal médian dans le traitement des scènes ?
La prise de décision et la planification d’actions en fonction de nos buts.
126
Quel est l’objectif des travaux du laboratoire sur la reconnaissance des scènes ?
Démontrer qu’il existe une représentation de haut niveau des scènes, accessible par le langage.
127
Quel est le nom du grand ensemble de données utilisé dans cette étude ?
Le *Natural Scenes Data Set*.
128
Combien de scènes visuelles différentes ont été présentées aux participants dans le Natural Scenes Data Set ?
73 500 scènes visuelles.
129
Combien de participants ont été scannés dans l’étude sur la reconnaissance des scènes ?
8 participants.
130
Quelle technologie d’imagerie a été utilisée dans l’étude ?
L’IRMf à 7 tesla, avec une très haute résolution spatiale.
131
Combien d’heures de scan chaque participant a-t-il reçu ?
2 heures par semaine pendant plus d’un an.
132
Quel était le plus grand ensemble de données IRMf avant le Natural Scenes Data Set ?
Le *BOLD 5000*, avec environ 5 500 scènes.
133
Quel est le rôle des phrases descriptives (« scene captions ») dans cette étude ?
Elles sont passées dans un modèle de langage pour représenter la scène d’un point de vue sémantique.
134
Quel type de modèle est utilisé pour transformer les phrases descriptives ?
Un grand modèle de langage (*Large Language Model*, LLM).
135
Qu’analyse-t-on après avoir passé la phrase dans le LLM ?
On compare la représentation sémantique du modèle à l’activité cérébrale mesurée (patrons d’activation / voxels).
136
Quelle méthode permet de comparer les représentations du modèle de langage à l’activité cérébrale ?
L’analyse de similarité représentationnelle (*Representational Similarity Analysis*, RSA).
137
Quelle corrélation a été obtenue entre les prédictions du modèle de langage et les réponses cérébrales ?
Une corrélation de 0,73, ce qui est exceptionnel.
138
Que signifie une corrélation de 0,73 dans ce contexte ?
Que le modèle de langage explique presque plus de la moitié de la variance dans la réponse cérébrale à la perception des scènes.
139
Comment est obtenue la corrélation entre le modèle et le cerveau ?
En comparant la réponse cérébrale prédite (par le modèle de langage) à la réponse cérébrale mesurée pour des images non vues par le modèle.
140
Que fait le modèle d’encodage utilisé dans cette étude ?
Il prédit la réponse cérébrale à partir des représentations générées par un grand modèle de langage.
141
Quelle nouvelle question les chercheurs se sont posée après avoir prédit la réponse cérébrale ?
S’il est possible de reconstruire une phrase descriptive à partir de l’activité cérébrale.
142
Quelle était la tâche que les participants devaient accomplir pendant l’expérience ?
Une tâche de reconnaissance continue (Continuous Recognition Task) où ils devaient indiquer s’ils avaient déjà vu la scène.
143
Que représente concrètement la prédiction du modèle dans cette étude ?
Une carte d’activation cérébrale composée de valeurs pour chaque voxel, indiquant à quel point chaque voxel devrait s’activer en réponse à une scène, sur la base de la représentation sémantique d’une phrase descriptive.
144
Comment valide-t-on la qualité de cette prédiction ?
En comparant la carte d’activation prédite par le modèle à celle mesurée en IRMf chez un participant ; plus elles sont similaires, plus la corrélation est élevée (ex. : 0,73).
145
Quel est l’objectif du modèle de décodage dans cette étude ?
Générer une phrase descriptive à partir de l’activité cérébrale d’un participant exposé à une scène visuelle.
146
Quelle est la phrase humaine décrivant la scène du chat dans la fenêtre ?
"A cat poking its head through a small window in a stone wall."
147
Quelle phrase a été générée par le décodeur à partir de l’activité cérébrale pour la scène du chat ?
"A cat looking out of the window."
148
Quel est l’exemple humain de description pour la scène des girafes ?
"Two giraffes standing by a tree with a forest in the background."
149
Quelle phrase le décodeur a-t-il générée pour la scène des girafes ?
"Giraffes standing near each other in the bush."
150
Que démontre la capacité à générer des phrases à partir de l’activité cérébrale ?
Qu’il est possible de décoder le contenu des représentations sémantiques dans le cerveau humain.
151
Quel lien est fait entre la reconnaissance de scènes visuelles et la géolocalisation ?
Notre interprétation des scènes fonctionne en interaction avec les mécanismes cérébraux de géolocalisation.
152
Dans quels modèles de recherche les mécanismes de géolocalisation ont-ils été largement étudiés ?
Chez les modèles animaux comme le rat ou la souris.
153
À quoi servent les cellules impliquées dans la géolocalisation ?
À reconnaître où l’on se situe dans l’environnement et à se diriger efficacement.
154
Quelle est la première catégorie de cellules impliquées dans la géolocalisation ?
Les cellules de lieu hippocampiques.
155
Où se trouvent les cellules de lieu ?
Dans l’hippocampe.
156
Quels chercheurs sont associés à la découverte des cellules de lieu, de direction de la tête et de grille ?
John O'Keefe et les Mosers.
157
Quelle méthode est utilisée pour étudier ces cellules chez les rongeurs ?
Des électrodes intracrâniennes enregistrent l’activité de neurones pendant que la souris se déplace dans un labyrinthe.
158
Que font les cellules de lieu hippocampiques ?
Elles s’activent à des endroits spécifiques de l’environnement.
159
À quoi réagissent les cellules de direction de la tête ?
À l’orientation vers laquelle la tête de l’animal est dirigée.
160
Quel est le rôle des cellules de grille (grid cells) ?
Elles encodent la position dans l’environnement selon une structure régulière, semblable à une grille.
161
Dans quel contexte expérimental ces cellules sont-elles observées ?
Dans un environnement contrôlé, comme un labyrinthe, où l’on peut observer la réponse neuronale en fonction du déplacement de la souris.
162
Que représentent les points rouges sur l’image du labyrinthe ?
Les emplacements où une cellule s’active pendant que la souris se déplace.
163
Que montre cette expérience sur le comportement de certaines cellules dans l’hippocampe ?
Que certaines cellules s’activent uniquement lorsqu’un lieu précis est atteint — elles ont une préférence spatiale.
164
Que signifie le fait qu’une cellule “fire” uniquement dans un endroit particulier du labyrinthe ?
Que cette cellule est une cellule de lieu, activée par un espace spécifique.
165
Que démontre cette expérience en termes de géolocalisation cérébrale ?
Qu’il existe des neurones spécialisés qui s’activent uniquement à certains endroits dans l’environnement.
166
Qui a découvert les cellules de lieu hippocampiques ?
John O’Keefe et les Moser, dans le laboratoire de John O’Keefe.
167
Que font les cellules de lieu hippocampiques ?
Elles s’activent à des endroits spécifiques d’une scène, contribuant à la navigation spatiale et à la reconnaissance de la scène.
168
Où les cellules de lieu ont-elles principalement été étudiées ?
Chez l’animal, notamment dans des environnements comme des labyrinthes.
169
Quelle est la particularité d’une cellule de lieu ?
Elle s’active uniquement dans un lieu très spécifique d’un environnement.
170
En quoi les cellules de grille diffèrent-elles des cellules de lieu ?
Les cellules de grille s’activent à plusieurs endroits répartis régulièrement, tandis que les cellules de lieu préfèrent un seul lieu précis.
171
Quel est le deuxième type de cellule impliqué dans les mécanismes de géolocalisation ?
Les cellules de direction de la tête.
172
Dans quelles régions du cerveau trouve-t-on les cellules de direction de la tête ?
Dans le thalamus, le cortex entorhinal et le cortex rétrosplénial.
173
Quel rôle jouent les cellules de direction de la tête dans la navigation spatiale ?
Elles fournissent au cerveau un signal constant sur l’orientation de la tête dans l’espace.
174
Quelle analogie est souvent utilisée pour décrire les cellules de direction de la tête ?
Elles sont comparées à une boussole interne.
175
À quoi répondent les cellules de direction de la tête ?
À des orientations spécifiques de la tête par rapport à l’environnement.
176
Dans quelle région du cerveau trouve-t-on les cellules de grille ?
Dans le cortex entorhinal.
177
Quelle contribution majeure les Moser ont-ils apportée à l’étude des mécanismes de géolocalisation ?
La découverte et l’étude des cellules de grille.
178
Que représentent les cellules de grille dans l’espace ?
Une grille spatiale, où différents emplacements sont codés selon un motif régulier.
179
À quoi servent les cellules de grille dans la navigation spatiale ?
À organiser l’espace mentalement et à construire des cartes mentales pour s’orienter.
180
Quelle est la fonction des cellules de grille dans la reconnaissance de scène ?
Elles contribuent à la représentation spatiale de la scène en fournissant une structure interne de l’espace.
181
Dans quelle région du cerveau trouve-t-on à la fois des cellules de grille et des cellules de direction de la tête (CDT) ?
Dans le cortex entorhinal.
182
Quelle est la fonction principale des cellules de grille ?
Représenter l’espace sous forme de grille régulière, pour encoder la position dans l’environnement.
183
Quelle est la fonction principale des cellules de direction de la tête ?
Fournir un signal constant sur l’orientation de la tête, comme une boussole interne.
184
Comment s’activent les cellules de grille dans l’espace ?
À plusieurs endroits organisés selon un motif régulier, semblable à une grille.
185
Comment s’activent les cellules de direction de la tête (CDT) ?
En fonction de la direction dans laquelle la tête est orientée, peu importe l’endroit.
186
Quelle analogie décrit bien le rôle des cellules de grille ?
Un GPS interne qui code la position dans l’environnement.
187
Quelle analogie décrit bien le rôle des cellules de direction de la tête ?
Une boussole interne qui indique vers où on regarde.
188
Quelle est la contribution majeure des Moser dans les mécanismes de géolocalisation ?
La découverte des cellules de grille.
189
Où se trouvent les cellules de grille ?
Dans le cortex entorhinal, près de l’hippocampe et du cortex péririnal.
190
Que représentent les cellules de grille dans l’espace ?
Une organisation spatiale en grille, où chaque cellule code pour un emplacement spécifique sur cette grille.
191
À quoi servent les cellules de grille dans la navigation ?
Elles contribuent à la navigation dans la scène et à la formation de cartes mentales.
192
Quelle analogie permet de comprendre le fonctionnement des cellules de grille ?
Elles découpent l’espace comme une grille, où chaque point est représenté par une cellule.
193
Que montre cette image en lien avec les cellules de grille ?
L’animal se promène dans un labyrinthe, et les activations neuronales observées forment une collection de lieux disposés en grille.
194
Quel surnom est donné au son produit par l’activation des cellules enregistrées ?
L’effet « pop-corn », en raison des signaux qui ressemblent à des éclatements de maïs soufflé.
195
Quelle cellule a été initialement associée à cet effet pop-corn dans les expériences ?
Les cellules de lieu (dans l’hippocampe).
196
Quelle structure cérébrale est comparée à un GPS interne ?
Le cortex entorhinal, via les cellules de grille.
197
À quoi ressemble l’organisation spatiale des points d’activation des cellules de grille ?
Un motif en grille décomposable en triangles formant des hexagones.
198
Quelle est la fonction principale des cellules de grille ?
Indiquer notre position dans l’espace, sans nécessairement représenter l’environnement visuel.
199
Comment les cellules de grille, de lieu et de direction de la tête travaillent-elles ensemble ?
Les cellules de grille (GPS), de lieu (position précise) et de direction de la tête (boussole) collaborent pour construire une carte mentale et guider la navigation spatiale.
200
Pourquoi le cortex entorhinal est-il pertinent dans l’étude de l’Alzheimer ?
Parce que c’est une des premières régions affectées par la maladie, ce qui entraîne des pertes de navigation spatiale et de repères dans l’environnement.
201
Complète les caption de cette image.
1. Hippocampus “place cell”
2. Subiculum “direction cell”
3. Entorhinal “grid cell”
202
Pour quelle découverte John O’Keefe, Edvard et May-Britt Moser ont-ils reçu le prix Nobel de médecine en 2014 ?
Pour la découverte des cellules de lieu et des cellules de grille.
203
Quel résultat a été observé chez les chauffeurs de taxi de Londres ?
Ils avaient un volume hippocampique plus important que les participants contrôles.
204
Quelle est l’explication proposée pour le volume plus élevé de l’hippocampe chez les chauffeurs de taxi ?
Leur apprentissage et mémorisation approfondie des rues de Londres.
205
Pourquoi est-il difficile d’étudier les cellules de lieu et de grille chez l’humain ?
Parce que l’enregistrement intracrânien est rare et généralement réservé à des cas d’épilepsie, et pas ciblé sur les régions d’intérêt comme l’hippocampe.
206
Pourquoi ne peut-on pas faire le même type d’expérience que chez les rongeurs avec des humains ?
Parce qu’on ne peut pas implanter d’électrodes dans l’hippocampe juste pour la recherche, ni faire déambuler des patients dans des labyrinthes.
207
Que suggèrent les chercheurs malgré les limites d’enregistrement chez l’humain ?
Que les mêmes mécanismes de géolocalisation observés chez les animaux s’appliquent probablement aussi aux humains — on parlerait alors d’un “géo-hippocampe”.
208
Que représentent les cellules de bordure (ou frontalières) ?
Des neurones qui s’activent à la présence de limites environnementales comme des murs ou des bords dans un espace.
209
Comment sont détectées les cellules de bordure dans les études animales ?
En enregistrant l’activité neuronale pendant qu’un animal se promène dans un labyrinthe, on observe une activation particulière à proximité des bordures.
210
Quel est le rôle des cellules de bordure dans la navigation spatiale ?
Elles codent les frontières de l’environnement, servant de repères fixes dans notre carte mentale.
211
À quoi servent les cellules de bordure dans notre carte mentale ?
À marquer les limites spatiales, elles agissent comme des gardiens des bords.
212
Quel est le rôle global des cellules de lieu, direction, grille et bordure ensemble ?
Elles collaborent pour créer une représentation complète et précise de l’environnement, facilitant la navigation.
213
Que montre l’étude de Charest et al. (2014) ?
Que les représentations d’objets dans le cerveau sont uniques à chaque individu et qu’elles prédisent le comportement.
214
Quelle méthode est utilisée pour mesurer la similarité des représentations dans cette étude ?
La Representational Similarity Analysis (RSA).
215
Comment les chercheurs comparent-ils les représentations ?
En comparant les matrices de dissimilarité intra- et inter-individuelles.
216
Qu’indiquent les représentations d’objets dans le cortex inférotemporal (IT) selon l’étude ?
Qu’elles peuvent être perçues comme une “empreinte” cérébrale, propre à chaque individu.
217
Quelle est la relation entre cerveau et jugement de similarité selon l’étude ?
Cette relation est elle aussi idiosyncratique (propre à chaque personne).
218
Que représente une case colorée dans une matrice de dissimilarité ?
Le degré de différence entre deux patterns d’activation cérébrale pour deux images.
219
Quelle est la dissimilarité d’une image comparée à elle-même ?
0, car il n’y a aucune différence entre les patterns.
220
Quelle méthode est utilisée pour mesurer la similarité des représentations dans cette étude ?
La **Representational Similarity Analysis (RSA)**.
221
Comment les chercheurs comparent-ils les représentations ?
En comparant les **matrices de dissimilarité intra- et inter-individuelles**.
222
Qu’indiquent les représentations d’objets dans le cortex inférotemporal (IT) selon l’étude ?
Qu’elles peuvent être perçues comme une **“empreinte” cérébrale**, propre à chaque individu.
223
Quelle est la relation entre cerveau et jugement de similarité selon l’étude ?
Cette relation est **elle aussi idiosyncratique** (propre à chaque personne).
224
Que représente une case colorée dans une matrice de dissimilarité ?
Le **degré de différence entre deux patterns d’activation cérébrale** pour deux images.
225
Quelle est la dissimilarité d’une image comparée à elle-même ?
**0**, car il n’y a aucune différence entre les patterns.
