Blanc SHS 2 - Blanc - SHS 2 - Développement humain et cognition, langage et communication

Traitement de la vitesse dans les scènes visuelles naturelles – SPEED

SPEED : Lever le voile sur les Mécanismes de la perception de la vitesse

L'objectif de SPEED est de mieux comprendre comment le cerveau humain mesure avec précision la vitesse visuelle des objets en déplacement dans notre environnement. Cette estimation précise est indispensable pour percevoir leur déplacement comme pour contrôler des réponses motrices précises comme le mouvement de poursuite oculaire. Notre approche est basée sur l'étude des comportements perceptifs et moteurs chez l'homme sain.

Comment le cerveau mesure la vitesse visuelle reste une énigme

L’interaction avec le monde naturel engendre des stimulations complexes de nos sens. Par exemple, le flux optique généré par les nuages ou encore une nuée d’oiseaux, comprend des informations visuelles à différentes échelles spatio-temporelles sur la vitesse ou la direction de ces composantes. Or mesurer précisément la vitesse avec laquelle se déplace un objet ou un animal dans le champ visuel est crucial pour un grand nombre de nos actions comme pour organiser la perception de notre environnement. Chez le mammifère, et en particulier chez le primate, l’information de vitesse est conceptualisée comme étant représentée par un ensemble de canaux sensibles à différentes caractéristiques spatiales et temporelles. On connaît cependant encore très mal quels sont les mécanismes par lesquels notre cerveau estime cette vitesse en intégrant des informations locales de mouvement mesurées à différentes échelles spatiales et temporelles. SPEED visait à identifier au niveau perceptif et comportemental les traitements multi-échelles qui nous permettent de discriminer deux mouvements ou bien de contrôler avec prévision le mouvement de nos yeux.

Dans une scène naturelle, le mouvement de translation d’un objet rigide est cohérent à différentes échelles, du contour global aux détails. Alors que les travaux précédant s’appuyaient sur des stimuli simples, notre stratégie a été de développer et de tester des stimuli complexes dont la statistique est réaliste, conforme à celle des images naturelles mais reste paramétrable. Par des méthodes de psychophysiques, nous avons étudié les capacités perceptives de sujets humains à discriminer la vitesse de stimuli, en fonction de leur composition spectrale spatiotemporelle. Par des méthodes comportementales, nous avons étudié la dynamique de ces traitements à partir de la dynamique temporelle de la trajectoire des mouvements oculaire de poursuite. Ces approches empiriques sont intimement liées à la modélisation afin de formaliser les règles algorithmiques sous-tendant l’estimation et le décodage de la vitesse.

Les faits marquants de SPEED
Nous avons montré que des stimuli complexes appelés Motion Clouds ayant la même vitesse physique sont perçus comme se déplaçant à différentes vitesses en fonction des combinaisons de canaux activées. Notre modèle démontre que l’activité dans un canal donné est modulée par l’activité d’autres canaux spatio-temporels suivant un pattern systématique d’augmentation et d’atténuation d’un canal par d’autres canaux qui ont des propriétés spatiales et/ou temporelles un peu différentes. Ce pattern d’interactions peut être compris comme la combinaison de deux composantes orientées selon un axe de vitesse (compatible avec un à priori que la vitesse est faible) et un axe d’échelle (affinement des traits similaires). De manière intéressante, cette interaction en échelle implémente un mécanisme d’inhibition latérale, un principe canonique qui jusqu’à présent était surtout reconnu comme opérant sur des traitements de bas niveaux. Nous avons également caractérisé ces interactions pour l’estimation de la vitesse servant au contrôle oculomoteur ainsi que l’impact du bruit sensoriel ou de l’adaptation de ces canaux sur la stabilité perceptive et motrice.

Informations factuelles
SPEED est un projet de recherche fondamentale coordonné par l’Institut de Neurosciences de la Timone (UMR7289, CNRS & Aix-Marseille Université) à Marseille et impliquant le Laboratoire des Systèmes Perceptifs (UMR 8248, CNRS & ENS) à Paris et le laboratoire SCALab (UMR9193, CNRS & Univ Lille) à Lille. Il a commencé en octobre 2013, pour une durée de 4 ans. Il a bénéficié d’une aide de l’ANR de 301K€ pour un coût total de 1200K€.

La production scientifique
SPEED a produit N articles scientifiques dont 3 dans des grandes revues internationales interdisciplinaires comme Current Biology, Scientific Reports ou encore PLOS Computational Biology. Nous avons également produit un ou

Mesurer la vitesse et la direction d'un object en translation est une étape computationnelle cruciale pour bouger nos yeux, nos mains dans l'environnement, attraper un objet ainsi que percevoir l'organization de la scène visuelle et de ses élements. Alors que nous avons une bonne connaissance des mécanismes perceptifs et neuronaux de l'encodage et du décodage de l'information de direction ainsi que des algorithmes biologiquement plausibles utilisés dans différentes espèces, comment le cerveau traite et représente l'information de vitesse (la norme du vecteur) reste largement incompris. Des neurones sélectifs à la vitesse ont été identifiés à différents niveaux hiérarchiques des voies visuelles chez l'homme et le singe mais comment cette sélectivité est construire est là encore mysterieux. Ceci explique l'absence de modèle consensuel sur cette question. Une hypothèse de travail est que ces mécanismes neuronaux, et leurs corrélats perceptifs, combine de façon nonlineaire l'information locale de mouvement extraite à travers plusieurs filtes spatiotemporels, prenant avantage de la structure multi-échelle des images naturelles. De plus, l'organisation perceptive de la scène et de ses parties doivent être pris en compte pour une intégraton contextuelle et tâche-dépendante. Enfin, le code de population sous-jacent à la perception de la vitesse reste lui aussi largement mysterieux et donc nous sommes loin de comprendre comment l'information de vitesse est décodé pour contrôler des réponses (oculo)motrices et des jugements perceptifs.

Récemment, nous avons proposé que l'estimation de la vitesse est intrinsèquement un problème multi-échelle et tâche dépendant (Simoncini et al., Nature Neuroscience, 2012). Nous avons défini un nouveau type de stimulus visuel de mouvement, des textures dynamiques dont la phase est aléatoire. Ces stimuli possèdent plusieurs des propriétés statistiques des images naturelles (Sanz-Léon et al., Journal of Neurophysiology, 2012). Cette approche est donc novatrice et pertinente pour étudier les prorpriétés nonlinéaires de l'intégration de mouvement, dans un contexte de réponse motrice ou de jugement perceptif sur la vitesse.

Ce projet réuni des psychophysiciens, des spécialistes du contrôle oculomoteur chez l'homme et des modélisateurs pour étudier le traitement de la vitesse chez l'homme. Notre but est d'étendre le travail élaboré ensemble ces 2 dernières années pour comprendre comment mouvements de poursuite et perception visuelle tirent avantage d'un traitement multi-échelle pour estimer la vitesse d'une cible. Nous poursuivrons notre travail de conception mathématique de stimuli de haute dimensionnalité grâce à notre modèle génératif des images naturelles. Grâce à eux, nous rechercherons comment la vitesse est encodé grâce à l'extraction de l'énergie de mouvement dans différents filtres spatiotemporels. En analysant les réponses motrices et perceptives, we mettrons en évidence les mécanismes nonlinéaires (dépendence au contraste, superposition, supra-linéarité, précision...) sous-jacente à l'intégration des sorties de ces filtres et nous modéliserons ces mécanismes dans une nouvelle version de notre modèle computationel. De plus, nous testerons notre hypothèse que dans les scènes naturelles, ces mécanismes nonlinéaires augmentent la précision des réponses et diminuent leur variabilité d'un essai à l'autre, ce qui conduit à des réponses motrices optimales. En comparant ces réponses motrices avec les jugements perceptifs, nous testerons une seconde hypothèse de travail: ces calculs nonlinaires sont dépendant de la tâche et du contexte sensoriel ou sensorimoteur. En particulier, nous verrons dans quelle mesure les structures géométriques des scènes visuelles sont décisives pour la perception, au-delà du seul calcul de l'énergie de mouvement qui est utilisée par les mouvements oculaires. Finallement, nous montrerons le rôle des informations contextuelles, extra-rétiniennes et prédictive dans l'élaboration d'une re

Coordinateur du projet

Laboratoire public

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

Unité de Recherche en Sciences Cognitives et Affectives

Aide de l'ANR 301 965 euros
Début et durée du projet scientifique : septembre 2013 - 42 Mois

Liens utiles