Les interactions perceptuelles entre différentes modalités sensorielles affectent la perception des aliments. Si ce phénomène a été largement étudié entre des stimuli olfactifs et gustatifs en solution aqueuse, peu d'études ont été menées avec des produits existants dans le commerce. Similairement, peu de travaux sont dédiés à l'étude des interactions multi-sensorielles impliquant l'olfaction, le goût et la perception tactile en bouche et à l'étude des perceptions dites complexes, c'est-à-dire qui impliquent plusieurs modalités sensorielles. Le premier objectif de ma thèse était l'exploration des mécanismes sous-jacents aux interactions perceptuelles existant entre l'olfaction et la gustation durant la consommation de produits réels, et en solution avec des stimuli olfactifs à une concentration infraliminaire. Cette approche a ensuite été étendue aux perceptions olfactive, gustative et tactile (en bouche) et à la perception complexe "rafraîchissante". Il a été mis en évidence que la familiarité d'un produit et la stratégie d'attention durant l'exposition affectent de façon critique les interactions perceptuelles. Pour la première fois il a été démontré qu'une concentration infraliminaire d'odorant associé au goût sucré (fraise) augmente la perception sucrée d'une solution de sucrose. La multiplicité des interactions sensorielles présente dans un milieu alimentaire complexe a également été mis en évidence à un niveau bimodal (ex: entre la perception amer et le froid) et tri-modal (ex: entre la perception olfactive, sucrée et froide). Finalement il été démontré que la perception rafraîchissante est construite sur la base d'une combinaison de déterminants sensoriels, d'habitudes alimentaires ainsi que de facteurs hédoniques et psychophysiologiques tels que l'énergie mental. Pour conclure, les connaissances acquises par ce travail soulèvent d'autres interrogations notamment à propos des mécanismes neuronaux sous-tendant la mémorisation des associations perceptuelles et des conditions requises en termes de durée et de fréquence d'exposition pour la mise en place de ces interactions.

Aujourd'hui, les modèles computationnels de l'apprentissage et de la prise de décision chez l'homme se sont raffinés et complexifiés pour prendre la forme de modèles génératifs des données psychophysiologiques de plus en plus réalistes d'un point de vue neurobiologique et biophysique. Dans le même temps, le nouveau champ de recherche des interfaces cerveau-machine (ICM) s'est développé de manière exponentielle. L'objectif principal de cette thèse était d'explorer comment le paradigme de l'électrophysiologie temps-réel peut contribuer à élucider les processus d'apprentissage et de prise de décision perceptive chez l'homme. Au niveau expérimental, j'ai étudié les décisions perceptives somatosensorielles grâce à des tâches de discrimination de fréquence tactile. En particulier, j'ai montré comment un contexte sensoriel implicite peut influencer nos décisions. Grâce à la magnétoencéphalographie (MEG), j'ai pu étudier les mécanismes neuronaux qui sous-tendent cette adaptation perceptive. L'ensemble de ces résultats renforce l'hypothèse de la construction implicite d'un a priori ou d'une référence interne au cours de l'expérience. Aux niveaux théoriques et méthodologiques, j'ai proposé une vue générique de la façon dont l'électrophysiologie temps-réel pourrait être utilisée pour optimiser les tests d'hypothèses, en adaptant le dessin expérimental en ligne. J'ai pu fournir une première validation de cette démarche adaptative pour maximiser l'efficacité du dessin expérimental au niveau individuel. Ce travail révèle des perspectives en neurosciences fondamentales et cliniques ainsi que pour les ICM

Le domaine de recherche dans l'évaluation objective de la qualité des images couleur a connu un regain d'intérêt ces dernières années. Les travaux sont essentiellement dictés par l'avènement des images numérique et par les nouveaux besoins en codage d'images (compression, transmission, restauration, indexation,…). Jusqu'à présent la meilleure évaluation reste visuelle (donc subjective) soit par des techniques psychophysiques soit par évaluation experte. Donc, il est utile, voire nécessaire, de mettre en place des critères et des mesures objectifs qui produisent automatiquement des notes de qualité se rapprochant le plus possible des notes de qualité données par l'évaluation subjective. Nous proposons, tout d'abort, une nouvelle métrique avec référence d'évaluation de la qualité des images couleur, nommée Delta E globale, se base sur l'aspect couleur et intègre les caractéristiques du système visuel humain (SVH). Les performances ont été mesurées dans deux domaines d'application la compression et la restauration. Les expérimentations réalisées montrent une corrélation importante entre les résultats obtenus et l'appréciation subjective. Ensuite, nous proposons une nouvelle approche d'évaluation sans référence de la qualité des images couleur en se basant sur les réseaux de neurones : compte tenu du caractère multidimensionnel de la qualité d'images, une quantification de la qualité a été proposée en se basant sur un ensemble d'attributs formant le descripteur PN (Précision, Naturalité). La précision traduit la netteté et la clarté. Quant à la naturalité, elle traduit la luminosité et la couleur. Pour modéliser le critère de la couleur, trois métriques sans référence ont été définies afin de détecter la couleur dominante dans l'image, la proportion de cette couleur et sa dispersion spatiale. Cette approche se base sur les réseaux de neurones afin d'imiter la perception du SVH. Deux variantes de cette approche ont été expérimentées (directe et progressive). Les résultats obtenus ont montré la performance de la variante progressive par rapport à la variante directe. L'application de l'approche proposée dans deux domaines : dans le contexte de la restauration, cette approche a servi comme un critère d'arrêt automatique pour les algorithmes de restauration. De plus, nous l'avons utilisé au sein d'un système d'estimation de la qualité d'images afin de détecter automatiquement le type de dégradation contenu dans une image. Dans le contexte de l'indexation et de la recherche d'images, l'approche proposée a servi d'introduire la qualité des images de la base comme index. Les résultats expérimentaux ont montré l'amélioration des performances du système de recherche d'images par le contenu en utilisant l'index qualité ou en réalisant un raffinement des résultats avec le critère de qualité. / The research area in the objective quality assessment of the color images has been a renewed interest in recent years. The work is primarily driven by the advent of digital pictures and additional needs in image coding (compression, transmission, recovery, indexing,...). So far the best evaluation is visual (hence subjective) or by psychophysical techniques or by expert evaluation. Therefore, it is useful, even necessary, to establish criteria and objectives that automatically measures quality scores closest possible quality scores given by the subjective evaluation. We propose, firstly, a new full reference metric to assess the quality of color images, called overall Delta E, based on color appearance and incorporates the features of the human visual system (HVS). Performance was measured in two areas of application compression and restoration. The experiments carried out show a significant correlation between the results and subjective assessment.Then, we propose a new no reference quality assessmenent color images approach based on neural networks: given the multidimensional nature of image quality, a quantification of quality has been proposed, based on a set of attributes forming the descriptor UN (Utility, Naturalness). Accuracy reflects the sharpness and clarity. As for naturality, it reflects the brightness and color. To model the criterion of color, three no reference metrics were defined to detect the dominant color in the image, the proportion of that color and its spatial dispersion. This approach is based on neural networks to mimic the HVS perception. Two variants of this approach have been tried (direct and progressive). The results showed the performance of the progressive variant compared to the direct variant. The application of the proposed approach in two areas: in the context of restoration, this approach has served as a stopping criterion for automatic restoration algorithms. In addition, we have used in a system for estimating the quality of images to automatically detect the type of content in an image degradation. In the context of indexing and image retrieval, the proposed approach was used to introduce the quality of images in the database as an index. The experimental results showed the improvement of system performance image search by content by using the index or by making a quality refinement results with the quality criterion.

Aujourd’hui, les modèles computationnels de l'apprentissage et de la prise de décision chez l'homme se sont raffinés et complexifiés pour prendre la forme de modèles génératifs des données psychophysiologiques de plus en plus réalistes d’un point de vue neurobiologique et biophysique. Dans le même temps, le nouveau champ de recherche des interfaces cerveau-machine (ICM) s’est développé de manière exponentielle. L'objectif principal de cette thèse était d'explorer comment le paradigme de l'électrophysiologie temps-réel peut contribuer à élucider les processus d'apprentissage et de prise de décision perceptive chez l’homme. Au niveau expérimental, j'ai étudié les décisions perceptives somatosensorielles grâce à des tâches de discrimination de fréquence tactile. En particulier, j'ai montré comment un contexte sensoriel implicite peut influencer nos décisions. Grâce à la magnétoencéphalographie (MEG), j'ai pu étudier les mécanismes neuronaux qui sous-tendent cette adaptation perceptive. L’ensemble de ces résultats renforce l'hypothèse de la construction implicite d’un a priori ou d'une référence interne au cours de l'expérience. Aux niveaux théoriques et méthodologiques, j'ai proposé une vue générique de la façon dont l'électrophysiologie temps-réel pourrait être utilisée pour optimiser les tests d'hypothèses, en adaptant le dessin expérimental en ligne. J'ai pu fournir une première validation de cette démarche adaptative pour maximiser l'efficacité du dessin expérimental au niveau individuel. Ce travail révèle des perspectives en neurosciences fondamentales et cliniques ainsi que pour les ICM / Today, psychological as well as physiological models of perceptual learning and decision-making processes have recently become more biologically plausible, leading to more realistic (and more complex) generative models of psychophysiological observations. In parallel, the young but exponentially growing field of Brain-Computer Interfaces (BCI) provides new tools and methods to analyze (mostly) electrophysiological data online. The main objective of this PhD thesis was to explore how the BCI paradigm could help for a better understanding of perceptual learning and decision making processes in humans. At the empirical level, I studied decisions based on tactile stimuli, namely somatosensory frequency discrimination. More specifically, I showed how an implicit sensory context biases our decisions. Using magnetoencephalography (MEG), I was able to decipher some of the neural correlates of those perceptual adaptive mechanisms. These findings support the hypothesis that an internal perceptual-reference builds up along the course of the experiment. At the theoretical and methodological levels, I propose a generic view and method of how real-time electrophysiology could be used to optimize hypothesis testing, by adapting the experimental design online. I demonstrated the validity of this online adaptive design optimization (ADO) approach to maximize design efficiency at the individual level. I also discussed the implications of this work for basic and clinical neuroscience as well as BCI itself