L'arithmétique est une des inventions majeures de l'humanité, mais il nous manque encore une compréhension globale de la façon dont le cerveau calcule les additions et soustractions. J'ai utilisé une nouvelle méthode comportementale basée sur un suivi de trajectoire capable de disséquer la succession des étapes de traitement impliquées dans les calculs arithmétiques. Les résultats sont compatibles avec un modèle de déplacement pas à pas sur une ligne numérique mentale, en commençant par l'opérande le plus grand et en ajoutant ou soustrayant de manière incrémentielle l'opérande le plus petit. Ensuite, j'ai analysé les signaux électrophysiologiques enregistrés à partir du cortex humain pendant que les sujets résolvaient des additions. L'activité globale dans le sillon intrapariétal augmentait au fur et à mesure que les opérandes grossissaient, prouvant son implication dans le calcul et la prise de décision. Étonnamment, les sites dans le gyrus temporal inférieur postérieur ont montré que l’activation initiale diminuait en fonction de la taille du problème, suggérant un engagement dans l'identification précoce de la difficulté de calcul. Enfin, j'ai enregistré des signaux de magnétoencéphalographie pendant que les sujets vérifiaient les additions et soustractions. En appliquant des techniques d'apprentissage automatique, j'ai étudié l'évolution temporelle des codes de représentation des opérandes et fourni une première image complète d'une cascade d'étapes de traitement en cours sous-jacentes au calcul arithmétique. Ainsi, cette dissertation fournit-elle plusieurs contributions sur la façon dont les concepts mathématiques élémentaires sont mis en œuvre dans le cerveau. / Arithmetic is one of the most important cultural inventions of humanity, however we still lack a comprehensive understanding of how the brain computes additions and subtractions. In the first study, I used a novel behavioral method based on trajectory tracking capable of dissecting the succession of processing stages involved in arithmetic computations. Results supported a model whereby single-digit arithmetic is computed by a stepwise displacement on a spatially organized mental number line, starting with the larger operand and incrementally adding or subtracting the smaller operand. In a second study, I analyzed electrophysiological signals recorded from the human cortex while subjects solved addition problems. I found that the overall activity in the intraparietal sulcus increased as the operands got larger, providing evidence for its involvement in arithmetic computation and decision-making. Surprisingly, sites within the posterior inferior temporal gyrus showed an initial burst of activity that decreased as a function of problem-size, suggesting an engagement in the early identification of the calculation difficulty. Lastly, I recorded magnetoencephalography signals while subjects verified additions and subtractions. By applying machine learning techniques, I investigated the temporal evolution of the representational codes of the operands and provided a first comprehensive picture of a cascade of unfolding processing stages underlying arithmetic calculation. Overall, this dissertation provides several contributions to our knowledge about how elementary mathematical concepts are implemented in the brain.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017PA066542 |
| Date | 29 November 2017 |
| Creators | Pinheiro Chagas Munhos De Sa Moreira, Pedro |
| Contributors | Paris 6, Dehaene, Stanislas, Piazza, Manuela |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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