E15 Inférence et reconstruction du monde

Topique

Cette perception n'est pas une simple copie passive de l'environnement, mais plutôt une estimation construite à partir d'informations sensorielles et de connaissances antérieures. Selon une interprétation bayésienne, le système nerveux combine ces deux sources pour inférer l'état le plus probable de l'environnement. Ce principe contribue à expliquer les illusions, les constances perceptives et les effets de contexte, notamment lorsque les informations sensorielles sont ambiguës. Si les connaissances antérieures sont plus précises ou plus importantes que les nouvelles données sensorielles, l'estimation finale tend davantage vers cette attente initiale.

Combiner différentes sources sensorielles peut améliorer la précision de cette estimation. Lorsque deux mesures fournissent des informations partiellement indépendantes sur la même variable, une intégration pondérée selon leur incertitude peut produire une estimation moins variable que chacune des mesures prises isolément. Ce principe contribue à expliquer les avantages de la vision binoculaire, de l'audition binaurale et de la combinaison de la vision, du système vestibulaire et de la proprioception lors du contrôle postural. Si une source est plus précise, elle a plus de poids dans la perception résultante, dans le cadre d'une intégration quasi optimale.

Un modèle génératif, quant à lui, représente les signaux sensoriels susceptibles de produire les différents états possibles de l'environnement. Dans les cadres de traitement prédictif, les prédictions générées en interne sont comparées en permanence aux signaux réellement reçus, produisant des erreurs de prédiction lorsque les deux diffèrent. Ces erreurs peuvent être utilisées pour mettre à jour les estimations internes et réduire les écarts futurs. Plus la différence entre une prédiction et l'information sensorielle est grande, plus le signal disponible pour corriger le modèle interne est important, en fonction de la précision attribuée à chacun.

Le filtre de Kalman fournit un exemple mathématique de cette combinaison de prédiction et d'observation pour les systèmes linéaires avec bruit gaussien. Son gain détermine le poids relatif accordé à une nouvelle mesure par rapport à la prédiction précédente, en fonction des incertitudes des deux. Si la mesure est précise, l'estimation est fortement corrigée dans ce sens ; si elle est bruitée, la prédiction basée sur l'état précédent est davantage prise en compte. Certains modèles de perception et de contrôle moteur utilisent des principes similaires pour décrire comment le système nerveux estime les états corporels et environnementaux à partir de signaux imparfaits.

Ces mécanismes permettent l'interprétation de divers phénomènes perceptifs. Dans la constance perceptive, le cerveau utilise les informations contextuelles pour estimer les propriétés relativement stables des objets malgré les variations de conditions telles que l'éclairage. Dans l'intégration multisensorielle, une modalité plus fiable peut se voir accorder une importance accrue et dominer partiellement la perception conjointe. Dans l'illusion de la main en caoutchouc, des indices visuels, tactiles et proprioceptifs suffisamment cohérents peuvent modifier temporairement l'estimation par le cerveau de la position et de l'appartenance du corps. La plus grande cohérence spatiale et temporelle de ces indices multisensoriels augmente la probabilité que le système perceptif les attribue à une cause commune et, par conséquent, mette à jour sa représentation corporelle.

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