SENANT Quentin

Ecole doctorale : ISCE
Laboratoire : LPNC
Thèse : Une voie sous-corticale vers l'amygdale
 

"Mon projet de thèse porte sur les déterminants visuels de l’activation d’une voie supposée exister en profondeur du cerveau humain et qui interviendrait dans la reconnaissance de stimuli effrayants de l’environnement, mais aussi dans la genèse rapide de réactions appropriées en réponse. On en parle aussi plus couramment comme étant « la voie courte du modèle de Ledoux ». L’existence d’une telle voie rapide est pertinente dans le cadre de la survie et de la sélection des espèces, car elle permet de s’adapter à son environnement via des réactions de fuite ou d’affrontements des dangers. Seulement, s’il existe des arguments convaincants quant à son existence chez plusieurs animaux vertébrés comme la souris ou le singe macaque, son existence chez l’humain reste débattue. En effet, les diverses recherches menées dans ce domaine montrent que nous ne réussissons pas encore à l’activer systématiquement en neuro-imagerie.

Avec Martial Mermillod, porteur de ce projet, nous proposons plus précisément que l’activation de cette voie n’est pas uniquement liée à des informations visuelles « grossières » (comprendre « floues », dites de basses fréquences spatiales) comme souvent proposé par la littérature, mais qu’elle nécessite ou repose aussi voire surtout sur un besoin de contraste relativement important et de mouvement au sein du champ visuel. Ces déterminants visuels seraient somme toutes ceux de la vision par bâtonnets et donc également caractéristiques de la vision périphérique. Nous sommes rattachés au Laboratoire de Psychologie et Neurocognition pour mener nos recherches mais intervenons également en collaboration avec le GIPSA-lab, tous deux basés à Grenoble, avec le LAPSCO de Clermont-Ferrand ainsi qu’avec le laboratoire d’Alan Pegna situé à Brisbane en Australie.

Ensemble, nous prévoyons tout d’abord d’étudier les points communs aux études ayant et n’ayant pas réussies à activer cette voie rapide en neuro-imagerie, d’étudier l’effet respectif du contraste de luminance et du filtrage en fréquences spatiales sur l’activation de cette voie. Enfin, en nous servant de la propriété des réseaux de neurones profonds (‘deep-learning’) à pouvoir reconnaître des classes d’images, nous prévoyons d’entraîner des réseaux développés au sein de nos laboratoires pour la reconnaissance d’images de peur puis d’en extraire les informations visuelles suffisantes à la reconnaissance. Tout ceci nous permettra ainsi d’investiguer la pertinence de nos hypothèses en termes de caractéristiques visuelles de bas-niveaux".