L'élagage massif des synapses après une croissance excessive est une phase normale de la maturation du cerveau des mammifères. L'élagage commence peu avant la naissance et est complété avant l'âge de la maturité sexuelle. Les facteurs déclenchants capables d'induire l'élagage des synapses pourraient être liés à des processus dynamiques qui dépendent de la temporalité relative des potentiels d'actions. La plasticité synaptique à modulation temporelle relative STDP correspond à un changement de la force synaptique basé sur l'ordre des décharges pré- et post-synaptiques. La relation entre l'efficacité synaptique et l'élagage des synapses suggère que les synapses les plus faibles pourraient être modifiées et retirées au moyen d'une règle "d'apprentissage" faisant intervenir une compétition. Cette règle de plasticité pourrait produire le renforcement des connections parmi les neurones qui appartiennent à une assemblée de cellules caractérisée par des motifs de décharge récurrents. A l'inverse, les connections non activées de façon récurrente pourraient voir leur efficacité diminuée et être finalement éliminées. Le but principal de notre travail est de déterminer dans quelles conditions de telles assemblées pourraient émerger d'un réseau d'unités integrate-and-fire connectées aléatoirement à la surface d'une grille bidimensionnelle recevant à la fois du bruit et des entrées organisées dans les dimensions temporelle et spatiale. L'originalité de notre étude tient dans la taille relativement grande du réseau, 10'000 unités, dans la durée des simulations, 1 million d'unités de temps, et dans l'utilisation d'une règle STDP originale compatible avec une implémentation matérielle.

Ce document présente une synthèse des travaux réalisés depuis une dizaine d'années au sein de l'University of California, San Francisco (UCSF) puis au Laboratoire des Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection (LSIIT) et au laboratoire ICube à Strasbourg. Ces activités se situent au confluent de l'informatique, des mathématiques appliqués et des neurosciences. Ce domaine de recherche, appelé neuro-informatique, concerne la conception et la réalisation de méthodes d'analyse, la constitution de base de données et des outils associés dont l'objectif est la compréhension du cerveau. Nos travaux se sont plus particulièrement focalisés sur le traitement et l'analyse de données IRM cérébrales, conduisant à aborder différentes problématiques telles que la reconstruction d'images, l'extraction d'information, la mise en correspondance ou la détection de changements. Les activités de recherche en neuro-informatique soulignent l'apport essentiel des méthodes de traitement de l'information afin de comprendre au travers de grandes masses de données le fonctionnement de systèmes complexes tels que le cerveau.