Une approche neuro-dynamique de conception des processus d'auto-organisation

In this work we propose a cortically inspired neural architecture capable of developping an emergent process of self-organization. In order to implement this neural architecture in a distributed manner, we use the dynamic neural fields paradigm, a generic mathematical formalism aimed at modeling the competition between the neural activities at a mesoscopic level of the cortical structure. In order to examine in detail the dynamic properties of classical models, we design a formal criterion and an evaluation instrument, capable of analysing and quantifying the dynamic behavior of the any neural field, in specific contexts of stimulation. While this instrument highlights the practical advantages of the usage of such models, it also reveals the inability of these models to help implementing the self-organization process (implemented by the described architecture) with satisfactory results. These results lead us to suggest an alternative to the classical neural field models, based on a back-inhibition model which implements a local process of neural activity regulation. Thanks to this mechanism, the new neural field model is capable of achieving successful results in the implementation of the self-organization process described by our cortically inspired neural architecture. Moreover, a detailed analysis confirms that this new neural field maintains the features of the classical field models. The results described in this thesis open the perspectives for developping neuro-computational architectures for the design of software solutions or biologically-inspired robot applications.Dans ce manuscrit nous proposons une architecture neuronale d'inspiration corticale, capable de développer un traitement émergent de type auto-organisation. Afin d'implémenter cette architecture neuronale de manière distribuée, nous utilisons le modèle de champs neuronaux dynamiques, un formalisme mathématique générique conçu pour modéliser la compétition des activités neuronales au niveau cortical mésoscopique. Pour analyser en détail les propriétés dynamiques des modèles de référence de ce formalisme, nous proposons un critère formel et un instrument d'évaluation, capable d'examiner et de quantifier le comportement dynamique d'un champ neuronal quelconque dans différents contextes de stimulation. Si cet instrument nous permet de mettre en évidence les avantages pratiques de ces modèles, il nous révèle aussi l'incapacité de ces modèles à conduire l'implantation des processus d'auto-organisation (implémenté par l'architecture décrite) vers des résultats satisfaisants. Ces résultats nous amènent à proposer une alternative aux modèles classiques de champs, basée sur un mécanisme de rétro-inhibition, qui implémente un processus local de régulation neuronale. Grâce à ce mécanisme, le nouveau modèle de champ réussit à implémenter avec succès le processus d'auto-organisation décrit par l'architecture proposée d'inspiration corticale. De plus, une analyse détaillée confirme que ce formalisme garde les caractéristiques dynamiques exhibées par les modèles classiques de champs neuronaux. Ces résultats ouvrent la perspective de développement des architectures de calcul neuronal de traitement d'information pour la conception des solutions logicielles ou robotiques bio-inspirées