Le neuroscientifique observant la cognition aux premiers stades de la vie
Les recherches de Michael Skeide sur le cerveau jettent les bases de la satisfaction des besoins d'apprentissage individuels des enfants.
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Michael Skeide est chercheur en neurosciences cognitives à l'Institut Max Planck de sciences cognitives et cérébrales humaines. Il étudie le développement de l'apprentissage, du langage, de la mémoire, de la perception et de l'attention. Il s'efforce de décrypter les processus cognitifs en analysant l'activité cérébrale des enfants, dans l'espoir de comprendre les trajectoires d'apprentissage individuelles durant la petite enfance. Annie Brookman-Byrne s'entretient avec Michael au sujet des nouvelles questions que se posent les chercheurs en neurosciences cognitives et de ses espoirs quant à l'avenir de ces travaux.
Annie Brookman-Byrne : Quels sont les plus grands mystères dans votre domaine de recherche, les neurosciences cognitives ?
Michael Skeide : Le cerveau humain est le système auto-organisé le plus intelligent de l'univers connu. Son fonctionnement reste un mystère majeur. Nous ne disposons pas encore d'une théorie expliquant comment le cerveau humain développe une intelligence naturelle au cours de son développement. La plupart des manuels scolaires semblent davantage relever de la description métaphorique que de l'explication scientifique : on y trouve des références à un « réseau d'attention » ou à un « centre de mémoire », etc. Élaborer un modèle mathématique du traitement cognitif dans le cerveau en développement s'avère beaucoup plus complexe.
« Le matériel informatique actuel a peu de points communs avec le matériel biologique de notre cerveau. »
La recherche en intelligence artificielle offre des outils précieux pour faire progresser ce domaine. Cependant, des défis considérables limitent la communication entre les communautés de recherche en intelligence artificielle et en intelligence naturelle. Le matériel informatique actuel diffère sensiblement du matériel biologique de notre cerveau. Il est donc difficile, voire impossible, de vérifier l'hypothèse selon laquelle les algorithmes d'apprentissage profond pourraient être à l'œuvre dans le cerveau humain. De plus, le fonctionnement précis de ces algorithmes lors de leur entraînement et de leurs tests demeure largement inconnu.
La cognition est un terme générique désignant les processus mentaux impliqués dans la perception, la pensée, le raisonnement, la prise de décision et la résolution de problèmes.
ABB: Qu’étudiez-vous lorsque vous menez des recherches sur les capacités cognitives fondamentales, et comment ?
MS : Je cherche à comprendre les origines développementales de l’apprentissage, du langage, de la mémoire, de la perception et de l’attention. Durant les premiers stades de la vie, la cognition est difficile à observer. Par exemple, il est loin d’être évident que les nouveau-nés comprennent la parole ou même les chiffres. Mon laboratoire utilise une approche de neurosciences cognitives pour surmonter cette difficulté. Cela signifie que nous enregistrons l’activité cérébrale des enfants et développons des méthodes pour décoder les processus cognitifs à partir de ces données. Ces travaux ont montré que les nouveau-nés peuvent distinguer les sons de la parole. ga et baet entre 4 et 12 points sur un écran, par exemple.
ABB: Quels changements avez-vous observés dans cette recherche au fil du temps ?
MS : La recherche en neurosciences cognitives s’est traditionnellement concentrée sur l’exploration quand et où L'information est traitée dans le cerveau. Par exemple, des techniques d'enregistrement permettent de mesurer avec une précision milliseconde les différentes étapes de la reconnaissance d'un visage par le cerveau. D'autres techniques permettent de déterminer avec précision, au millimètre près, l'origine des signaux cérébraux qui permettent à une personne de se concentrer sur l'œil gauche d'un visage tout en ignorant le droit.
De plus en plus, les chercheurs ne se contentent plus d'explorer où et quand les fonctions cérébrales se produisent, mais cherchent à déterminer how Le cerveau pourrait traiter l'information. À titre d'exemple, nous testons actuellement l'hypothèse de l'existence de neurones numériques dans le cerveau. Notre modèle nous permet de modifier la gamme de nombres auxquels chaque neurone réagit, ainsi que le nombre spécifique auquel il réagit le plus fortement. Nous espérons que ce modèle permettra de déterminer la sensibilité des différents cerveaux aux nombres, et ainsi de mieux comprendre les différences individuelles en matière de capacités mathématiques.
ABB: Comment espérez-vous que vos recherches aideront les enfants ?
MS : Jusqu’à présent, la recherche en neurosciences cognitives s’est rarement traduite par des applications concrètes, comme des programmes éducatifs destinés à aider les enfants à apprendre. Un obstacle majeur réside dans le fait que les données recueillies ne permettent généralement pas de tirer des conclusions sur chaque enfant individuellement. Les résultats se présentent plutôt sous forme de statistiques de groupe décrivant la personne moyenne. L’objectif de mon laboratoire est de surmonter cet obstacle en développant de nouvelles approches expérimentales permettant d’étudier la cognition dans le cerveau de chaque enfant.
Nous espérons découvrir des prédicteurs des résultats d'apprentissage en décodant l'activité cérébrale, ce qui permettra, à son tour, d'orienter les actions concrètes visant à identifier les forces et les faiblesses potentielles de chaque enfant. À terme, j'espère que ces connaissances permettront aux enseignants de recommander des interventions précoces ciblées, plus efficaces que les programmes standardisés. Cela pourrait ouvrir la voie à des mesures de soutien plus adaptées aux enfants neurodivergents, comme ceux qui présentent des troubles neurodéveloppementaux. dyslexie, dyscalculie et TDAHmais peut-être aussi pour les enfants surdoués dotés de capacités cognitives extraordinaires.
« Un système aussi complexe que le cerveau d’un enfant, en pleine réorganisation, demeure l’un des plus grands mystères de la science. »
ABB: Quels sont vos espoirs pour l'avenir de la recherche en neurosciences cognitives ?
MS : Mon rêve est qu’un jour nous puissions déchiffrer le code neuronal de la cognition qui se met en place durant le développement de l’enfant. Une telle découverte pourrait nécessiter des technologies révolutionnaires d’enregistrement cérébral. Par exemple, il serait passionnant de trouver une méthode non invasive pour mesurer en temps réel l’activité de neurones individuels chez l’enfant. Actuellement, nous obtenons des signaux très bruités, générés par des centaines de milliers de neurones. Tenter de déceler une trace de cognition dans ces signaux revient à chercher une aiguille dans une botte de foin.
La technologie à haute résolution, à elle seule, ne nous permettra toutefois pas d'y parvenir. Il nous faudra également réaliser des progrès considérables dans la création de modèles mathématiques des changements computationnels au sein de systèmes complexes tels que le cerveau humain en développement. Cette tâche semble trop ardue pour nos cadres de modélisation actuels, même lorsqu'ils sont appliqués à des systèmes beaucoup plus simples, comme le cerveau d'une drosophile. Un système aussi complexe que le cerveau d'un enfant, en pleine réorganisation, demeure l'un des plus grands mystères de la science.
Notes
Michael Skeide Il a effectué ses études de premier cycle à l'Université de Heidelberg et à l'Université Harvard avant d'obtenir un doctorat en psychologie à l'Université de Leipzig. Il dirige actuellement un groupe de recherche à l'Institut Max Planck de sciences cognitives et cérébrales humaines. Son groupe étudie comment les capacités cognitives se développent au cours de la croissance cérébrale. Ses travaux de recherche, maintes fois primés, sont publiés dans les revues Nature et Science et bénéficient du soutien du Conseil européen de la recherche (ERC), de la Fondation allemande pour la recherche (DFG), des Instituts nationaux de la santé (NIH), de la Fondation Alexander von Humboldt et de plusieurs autres organismes. Jacobs FoundationMichael est un Jacobs Foundation Chercheur associé 2021-2023.
Cette interview a été modifiée pour plus de clarté.
