L’analyse du fonctionnement du cerveau est un domaine complexe et en développement perpétuel. Selon plusieurs études, le cerveau aurait son propre algorithme pour anticiper des sons et des images futures : le codage prédictif. Dans cet article nous aborderons le codage prédictif, qui est l’algorithme naturel du cerveau pour prédire son environnement.
Le codage prédictif : qu’est ce que c’est ?
Notre cerveau est capable de déduire un modèle complexe et sophistiqué à partir de ses expériences cognitives. Il peut ainsi prédire des expériences futures et les anticiper. Grâce à ce modèle, il peut reconnaître des gens, des sons ou des images avec une grande précision en se basant sur des expériences passées. En anticipant son environnement plutôt que d’analyser chaque détail à chaque instant, le cerveau réduit la charge cognitive, ce qui se traduit par un gain de temps et d’efficacité.Lorsque sa prédiction n’est pas compatible avec la valeur réelle, un effet de surprise est déclenché.
L’effet de surprise, une réaction à une erreur dans le codage prédictif
Le codage prédictif est basé sur des informations que le cerveau anticipe et qu’il connaît déjà. Lorsque le cerveau perçoit une information qu’il n’a pas anticipée correctement, il y a une erreur de prédiction : une différence entre la valeur prédite par le cerveau et la valeur réelle. Cette erreur génère l’effet de surprise que nous connaissons lorsqu’une information inattendue se présente. Cela incite notre cerveau à s’adapter et modifier son modèle pour mieux anticiper ce genre de situation à l’avenir. Ce processus de mise à jour lui permet d’améliorer constamment la compréhension du monde qui nous entoure.
Le codage prédictif et l’autisme
Des recherches récentes estiment qu’une erreur dans ce système de prédictions pourrait être la cause de l’hypersensibilité des personnes autistes aux stimuli sensoriels.
Prenons l’exemple d’une personne non autiste qui entre dans une parfumerie. Au début, l’odeur forte peut piquer le nez et surprendre, mais le cerveau finit par s’habituer à l’odeur et n’y prête plus attention. Cela se produit parce que le cerveau, après un moment d’adaptation peut prédire que l’odeur reste constante et décide de filtrer cette information répétitive.
Cependant, une personne autiste n’a pas toujours la capacité de filtrer cette information de la même manière. À chaque bouffée d’odeur, son cerveau perçoit un nouveau stimuli. Les prédictions du modèle de son cerveau ne sont pas correctes, et les erreurs générées par une anomalie dans ce modèle expliquent pourquoi l’odeur revient à chaque fois, causant une gêne face à des odeurs fortes.
Algorithme du codage prédictif
Le professeur Karl Friston, un chercheur dans le domaine du codage prédictif s’est renseigné sur le type d’algorithme utilisé par le cerveau pour prédire son environnement extérieur. Selon lui, notre cerveau utiliserait un algorithme similaire à l’estimation par maximum de vraisemblance, aussi appelé algorithme EM (Expectation Maximisation). L’algorithme EM utilise les informations disponibles pour estimer des paramètres statistiques en se basant sur des formules mathématiques de probabilités pour interpréter le monde qui nous entoure. Le but du cerveau est d’adapter continuellement ses paramètres et mettre à jour son modèle interne, pour minimiser l’erreur entre la prédiction et la réalité. Cet algorithme est souvent utilisé dans des domaines de Machine Learning. Pour comprendre les bases du Machine Learning, vous pouvez consulter cet article.
Compression des signaux pour gagner en efficacité
Grâce au codage prédictif, notre cerveau n’a pas besoin d’enregistrer les signaux qu’il reçoit, mais uniquement l’erreur entre la prédiction et la valeur réelle, qui a généralement une variance plus faible. Le codage prédictif vise donc à n’encoder que cette erreur, permettant une compression des signaux plus efficace. Par exemple, cette technique peut être utilisée pour compresser des vidéos : certains pixels sont répétés dans plusieurs images, et il n’est pas nécessaire de stocker ces pixels à chaque instant.
Les prédictions sont réalisées en fonction du modèle et de sa complexité. Par exemple, pour une image cela peut consister à calculer la moyenne des pixels voisins. Il y a évidemment des modèles bien plus sophistiqués qui ne seront pas abordés dans cet article.
Conclusion
Le codage prédictif explique comment notre cerveau optimise le traitement des stimulis extérieurs en anticipant des données à venir. Il utilise des algorithmes bien connus en Data Science. Pour en savoir plus sur les technologies de data science et vous former aux métiers de la Data, rejoignez DataScientest qui offre un accompagnement éducatif complet .
