L'identification du codage neuronal dans le thalamus et le cortex cérébral, et en particulier dans l'aire visuelle primaire, se heurte à la complexité du réseau neuronal qui repose sur une diversité étonnante des neurones, sur les plans morphologique, biochimique et électrique, et de leurs connexions synaptiques. À cela s'ajoute une importante diversité des propriétés fonctionnelles de ces neurones reflétant en grande partie la forte récurrence des connexions synaptiques au sein des réseaux corticaux ainsi que la boucle cortico-thalamo-corticale. En d'autres termes, le calcul global effectué dans le réseau thalamo-cortical influence, via des milliers de connexions synaptiques excitatrices et inhibitrices, la spécificité de la réponse de chaque neurone. Dans une première partie, nous avons développé un modèle de bombardement synaptique contextuel reproduisant la dynamique de milliers de synapses excitatrices et inhibitrices convergeant vers un neurone cortical avec l'avantage de pouvoir paramétrer le niveau de synchronisation des synapses afférentes. Nous montrons que le niveau de synchronisation synaptique est relié au taux de corrélation de l'activité neuronale sous-liminaire dans le cortex visuel du chat, avec d'une part un régime où le codage neuronal est très redondant pour des stimulations artificielles classiquement utilisées du type réseau de luminance sinusoïdale, et d'autre part un régime où le codage neuronal est beaucoup plus riche présentant moins de corrélation neuronale pour des stimulations naturelles. Ces résultats indiquent que le taux de corrélation de l'activité neuronale sous-liminaire est un indicateur fonctionnel du régime de codage dans lequel est engagé le cortex cérébral. Dans une seconde partie, nous avons étendu l'exploration du codage neuronal au thalamus, passerelle principale qui transmet les informations sensorielles en provenance de la périphérie vers le cortex cérébral. Le thalamus reçoit un fort retour cortico-thalamique qui résulte du calcul global effectué par les aires corticales. Nous avons étudié son influence en modélisant une voie retino-thalamo-corticale mixant neurones artificiels et neurones biologiques in vitro dans laquelle un bombardement synaptique d'origine corticale est mimé via l'injection de conductances stochastiques excitatrices et inhibitrices en clamp dynamique. Cette approche confère l'avantage de pouvoir contrôller individuellement chacun des neurones thalamiques dans la voie artificielle. Nous montrons qu'un processus de facilitation stochastique à l'échelle de la population s'adjoint au gain cellulaire classique pour contrôler le transfert de l'information sensorielle de la rétine au cortex visuel primaire. Ce processus de facilitation stochastique, qui n'aurait pas pu être discerné à l'échelle de la cellule individuelle, est gouverné par le taux de corrélation inter-neuronale de l'activité neuronale dans le thalamus. À l'inverse des conceptions classiques, -un fort taux de décorrélation- optimise le transfert sensoriel de la rétine au cortex en favorisant la synchronisation des afférences synaptiques. Nous suggérons qu'une décorrélation induite par les aires corticales pourrait augmenter l'efficacité du transfert pour certaines assemblées cellulaires dans le thalamus, constituant ainsi un mécanisme attentionnel à l'échelle des circuits thalamo-corticaux. En parallèle, nous avons développé une méthode d'extraction des fluctuations des conductances synaptiques des neurones à partir d'enregistrements intracellulaires unitaires. Cette méthode devrait permettre de raffiner nos connaissances sur la nature des contextes synaptiques dans lesquels sont immergés les neurones avec des retombées potentielles sur le développement de nouveaux modèles de bombardements synaptiques. En conclusion, nos travaux confirment l'hypothèse d'un codage neuronal basé sur la synchronisation synaptique conditionnée par le niveau de corrélation de l'activité neuronale. Nos travaux sont cohérents avec de nombreuses études sur les processus attentionnels et suggèrent que des mécanismes de corrélation et décorrélation actives, ainsi que des activités oscillatoires, pourraient réguler le transfert de l'information entre les organes sensoriels et les aires corticales.

Dans cette thèse, nous utilisons un ensemble d'outils avancés de mathématiques et de méthodes de traitement du signal pour aborder trois problèmes importants en neuroscience: la détection de potentiels d'action (spikes), leur tri, et le codage neuronal. A partir d'enregistrements invasifs de l'activité de neurones, nous avons d'abord abordé la question de la détection de spikes. Les instants d'occurrence des spikes apparaissent (comme des irrégularités) de manière explicite dans les dérivées distributionnelles du signal neuronal. Le problème est alors posé en termes de détection et estimation conjointe de ces instants d'occurrence. En utilisant le calcul opérationnel, qui fournit un cadre commode pour manipuler des Dirac, nous caractérisons le temps d'occurrence d'un spike par une formule explicite. Après la détection nous abordons le problème du tri de spikes. Nous avons développé un algorithme simple pour des enregistrements multi-canaux. Il utilise une application itérative de l'algorithme ICA et une technique de déflation dans deux boucles imbriquées. Dans chaque itération de la boucle externe, l'activité d'un neurone est ciblée, puis isolée et ensuite élaguée des enregistrements. La boucle interne met en œuvre une séquence d'applications de ICA et de détection afin de supprimer tout ce qui ne relève pas du neurone cible. Enfin, nous menons une discussion sur les propriétés du code neuronal. Nous examinons l'hypothèse d'un code reposant sur un alphabet fini. Cette hypothèse correspond à un schéma de modulation PPM qui est déjà suggéré par le codage temporel et la présence de jitter.

La problématique qui a motivé cette étude est celle de la représentation et du traitement de l'information dans le néocortex. On s'intéresse en particulier à l'hypothèse selon laquelle l'information sensorielle est représentée par un "code" spatio-temporel dans l'activité coopérative des populations neuronales. Cette étude est fondamentale pour le développement de solutions technologiques à certains problèmes médicaux (e.g. neuroprothèses). La disponibilité de nouvelles techniques de mesure multi-sites qui permettent d'observer l'activité spatiotemporelle du cortex à de hautes résolutions, nous donne l'occasion d'aborder la notion "d'interaction neuronale" à des échelles mésoscopiques et d'étudier les mécanismes de la sensation et de la perception au niveau des aires fonctionnelles. Nous nous sommes intéressés à l'activité électrique du cortex auditif en réponse aux stimuli sonores, observée in vivo chez le cobaye à l'aide de colorants fluorescents potentiel-dépendants. Nous avons étudié des méthodes pour le traitement, l'analyse et la compression/intégration de l'information spatio-temporelle, adaptées à ce type de données. Une analyse descriptive nous a permit de caractériser les signaux recueillis, ainsi que leur variabilité et les erreurs qui nuisent à la mesure. Une étude théorique est venue compléter cette description et a permit d'interpréter nos données par rapport à l'activité neuronale sous-jacente. Le signal de fluorescence est difficile à traiter avec des techniques classiques de traitement du signal, nous avons donc utilisé des techniques basées sur la transformée en ondelettes afin d'estimer et de caractériser l'activité d'origine neuronale. Finalement, nous avons analysé quelques approches pour la modélisation spatio-temporelle de l'activité du cortex, et nous avons étudié l'adéquation de ces modèles à nos données. Des éléments de méthode pour l'étude de cette problématique et des perspectives pour les expériences futures sont avancés.