Adaptabilité et adaptation dans une tâche sensorimotrice : de la signification fonctionnelle des propriétés fractales à la dynamique des réseaux cérébraux

L’étude des propriétés fractales des séries biologiques fait l’objet d’un intérêt croissant. Néanmoins la littérature met en évidence une ambiguïté quand à l’explication causale de la présence de ces séries temporelles ne permettant pas de distinguer entre l’adaptation effective réalisée par un sujet ou ses capacités d’adaptabilité globales. La présente thèse a pour objectif de décorréler ces deux notions, notamment en liant le niveau comportemental au niveau cérébral. Notre première étude a permise de mettre en évidence que les propriétés mono-fractales pourraient refléter l’adaptabilité des sujets tandis que les propriétés multifractales seraient liées à l’adaptation effective réalisée au cours de la tâche. La seconde étude à mise en évidence une corrélation entre les propriétés multifractales et le nombre de réseaux cérébraux mis en œuvre au cours de la tâche, reflétant l’adaptation effective aux contraintes expérimentales imposées. Les résultats de ces travaux de thèse nous ont permis de mieux comprendre la signification fonctionnelle des analyses fractales en terme d’adaptation effective et d’adaptabilité.The study of fractal properties in biological time series is of increasing interest. Nevertheless, the literature highlights an ambiguity on the causal explanation of the presence of these time series which does not make it possible to distinguish between the effective adaptation made by a subject or his overall adaptability capacities. The aim of this dissertation is to decorrelate these two notions, notably by linking the behavioral level to the cerebral level. Our first study allowed to highlight that the mono-fractal properties could reflect the adaptability of the subjects whereas the multifractal properties would be related to the effective adaptation carried out during the task. The second study showed a correlation between the multifractal properties and the number of brain networks implemented during the task, reflecting the effective adaptation to the experimental constraints imposed. The results of this work have allowed us to better understand the functional meaning of fractal analyzes in terms of effective adaptation and adaptability