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Et si un visage valait 200 neurones ?5 minutes de lecture

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Un visage codé en signaux électriques

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Que ce soit votre mère ou votre star préférée, votre cerveau peut aisément distinguer son visage et savoir si vous connaissez cette personne ou non.

Au cours des dernières années, les neuroscientifiques ont commencé à regarder dans le cerveau pour comprendre comment celui-ci est capable de reconnaître et de percevoir les visages.

L’étude sur laquelle est basé cet article provient du journal Cell publié le 1 Juin dernier.

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Nous avons découvert que ce code était extrêmement simple. (…) Une conséquence pratique de nos résultats est que nous pouvons reconstituer un visage qu’un singe a vu en se basant sur l’activité électrique de seulement 205 neurones dans son cerveau. On peut alors imaginer diverses applications où nous pourrions reconstruire le visage d’un criminel en analysant l’activité cérébrale d’une victime.

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Des recherches antérieures sur les Hommes et les primates ont permis de relier 6 aires cérébrales à la reconnaissance faciale : les « face patches » situées dans le lobe temporal inférieur. De plus amples investigations ont montré que les neurones (neurons face cells) de ces aires émettaient des potentiels d’actions (messages nerveux) plus forts lorsqu’un visage était vu que lors de la vision d’un autre objet.

Auparavant, les chercheurs pensaient qu’un seul de ces neurones correspondait à un visage. Cela mène à un paradoxe : il est potentiellement possible de reconnaître 7 milliards de personnes là où nous n’avons pas 7 milliards de neurones dans le lobe temporal inférieur.

Dans l’étude actuelle, Doris Tsao et Steven Le Chang montrent qu’une cellule faciale représente un axe dans un espace multidimensionnel appelé « face space« . Là où des pixels rouges verts et bleus permettent de reconstituer une image, ces neurones peuvent reconstituer un visage dans toutes ses dimensions.

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Etude réalisée

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Image extraite du journal CellDans un premier temps, les chercheurs ont créé des formes à 50 dimensions pouvant représenter des visages. 25 Dimensions étaient consacrées à la forme (distance entre les yeux, taille du nez, etc…) et 25 à l’apparence (couleur de peau, texture, etc…).

Utilisant des macaques comme objets d’étude, ils leurs ont inséré des électrodes pour mesurer l’activité électrique de chacun des neurones du face patches. Constatant alors qu’un neurone correspondait à une face du visage, ils ont pu développer un algorithme capable de décoder les autres visages liés aux réponses neurales.

En d’autres termes, les chercheurs ont pu arbitrairement montrer au singe un visage créé, puis le reconstruire uniquement en se basant sur l’activité électrique des neurones. Comme vous pouvez le voir sur l’image accolée, les visages de base et ceux reconstruits via l’algorithme sont quasiment identiques.

Les neurones de seulement 2 aires faciales ont été requis pour reconstruire les visages : 106 dans la première, 99 dans la seconde.

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Les gens disent qu’une image vaut plus d’un millier de mots. J’aime dire qu’une photo d’un visage vaut environ 200 neurones.

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Selon Steven Le Chang, bien qu’il y ait un processus complexe entre le moment où nous voyons un visage et la réponse des neurones faciaux, le code des cellules reste très simple un fois que l’on a trouvé quel neurone correspond à quel axe.

Ces travaux pourraient suggérer que d’autres objets pourraient être encodés par un système de coordonnées similaire.

En plus de sont implication dans la compréhension du code neural, l’étude pourrait toucher l’intelligence artificielle. « Cela pourrait inspirer de nouveaux algorithmes de machine learning quant à la reconnaissance faciale » rapporte Tsao. « Notre approche pourrait être utilisée pour comprendre comment des systèmes plus profonds [ndlr.: dans le cerveau] encodent d’autres choses comme des objets ou des phrases« .

 

Source : Cell

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A propos de l'auteur

Clément POIRET

Créateur et rédacteur du site Science Exploits, je suis aussi passionné de science et de sport. Je pratique très régulièrement de la gymnastique et du street workout/calisthenics. Je suis ici pour combiner ma passion pour les sciences et mon envie de partager ce que je trouve de plus intéressant parmi les nombreuses études scientifiques.

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