Le codage de l'information environnementale par le cerveau est sujet à d'intenses débats tant au niveau de son implémentation biologique (propriété fonctionnelles) qu'au niveau de sa variabilité et de sa précision. Cette étude se base sur des enregistrements intracellulaires in-vivo des réponses des neurones du cortex visuel primaire à des stimuli de complexité variable incluant des images naturelles animées par des mouvements oculaires. Nous montrons que les propriétés fonctionnelles sont générées par la récurrence corticale, notamment par la balance excitation/inhibition exprimée au travers d'une grande diversité de combinatoire de sélectivité fonctionnelle des entrées synaptiques. En condition naturelle avec mouvement des yeux, nous montrons que le code est reproductible, binaire/temporel et que l'analyse corticale se traduit par une réduction des redondances présentes dans les entrées. Les interactions ou contrôles de gain corticaux, dont le profile temporel biphasique sculpte temporellement les réponses corticales, augmentent la précision temporelle et la reproductibilité du code. Nous proposons (en discussion) une ébauche de modèle statistique général d'adaptation et d'auto-organisation consistant en la maximisation de l'information mutuelle entre le système et son environnement. Ce modèle, basé sur une décomposition microscopique de l'entropie en ordre de redondance, est suffisant pour rendre compte des propriétés singulières de l'organisation du vivant (incluant la cognition) tel que sa reproductibilité, sa diversité, et son optimalité (en terme de codage).

L'inférence bayésienne répond aux questions clés de la perception, comme par exemple : "Que faut-il que je crois étant donné ce que j'ai perçu ?". Elle est donc par conséquent une riche source de modèles pour les sciences cognitives et les neurosciences (Knill et Richards, 1996). Cette thèse de doctorat explore deux modèles bayésiens. Dans le premier, nous explorons un problème de codage efficace, et répondons à la question de comment représenter au mieux une information probabiliste dans des neurones pas parfaitement fiables. Nous innovons par rapport à l'état de l'art en modélisant une information d'entrée finie dans notre modèle. Nous explorons ensuite un nouveau modèle d'observateur optimal pour la localisation d'une source sonore grâce à l’écart temporel interaural, alors que les modèles actuels sont purement phénoménologiques. Enfin, nous explorons les propriétés de l'algorithme d'inférence approximée "Expectation Propagation", qui est très prometteur à la fois pour des applications en apprentissage automatique et pour la modélisation de populations neuronales, mais qui est aussi actuellement très mal compris. / Bayesian inference answers key questions of perception such as: "What should I believe given what I have perceived ?". As such, it is a rich source of models for cognitive science and neuroscience (Knill and Richards, 1996). This PhD manuscript explores two such models. We first investigate an efficient coding problem, asking the question of how to best represent probabilistic information in unrealiable neurons. We innovate compared to older such models by introducing limited input information in our own. We then explore a brand new ideal observer model of localization of sounds using the Interaural Time Difference cue, when current models are purely descriptive models of the electrophysiology. Finally, we explore the properties of the Expectation Propagation approximate-inference algorithm, which offers great potential for both practical machine-learning applications and neuronal population models, but is currently very poorly understood.