présentation

Projet Helixir :
Système multi-agent neuronal :
Réalisation d’une bibliothèque
d’agents neurones
stage présenté par Mathieu GALLET
Encadré par Joël COLLOC et co-encadré par
Frédéric SERIN
à l’UFR des sciences du Havre.

plan
•Contexte de recherche
•Problématique et objectifs du projet
•Les objectifs
•Aspects neurophysiologiques
•Description de notre modèle
•Le logiciel :boite à outils
•Conclusion
•Perspectives scientifiques
•Perspectives d’applications

Contexte de recherche
•La modélisation, la simulation et le contrôle de systèmes
biologiques posent de nouveaux défis scientifiques.
•Il s’agit de concevoir et d’étudier de nouveaux outils
informatiques, mathématiques et numériques permettant de
représenter des systèmes biologiques tels que les grands
systèmes physiologiques humains (système nerveux,
vasculaire, hormonal…).
•Le laboratoire s’intéresse à la modélisation orientée agent
(AOSE : Agent-Oriented Software Engineering) et utilise les
agents dans divers problèmes liés au vivant et à l’aide à la
décision.
•Nous tentons de bâtir des modèles de développement du
système nerveux basés sur les résultats récents obtenus en
biologie, neurosciences et génétique.

•Les ordinateurs sont extrêmement efficaces pour effectuer à grande
vitesse des calculs et d’une manière générale des tâches mécaniques,
mais ils sont beaucoup moins adaptés que le cerveau pour résoudre
certains types de problèmes.
•comme par exemple :
-reconnaître un visage sous différents angles (même si une partie en
est masquée)
-suivre une conversation dans une ambiance sonore
-réduire un texte en le résumant
-Resoudre des problèmes NP-complets (tels que celui du voyageurs
de commerce par exemple).
•Les modèles classiques de réseaux de neurones imitent qu’une partie du
comportement et s’inspirent de la structure.
Ils restent éloignés de la réalité jugée par trop complexe.
•Dans ces modèles la plasticité est implantée en modifiant les
pondérations des connexions des neurones (Loi de D.Hebb).

Problématique et objectifs du projet
•Il s’agit de symboliser de la manière la plus fidèle qui soit des
réseaux de neurones physiologique.
•Nous devons déterminer à quel niveau d’abstraction nous
devons nous situer (il existe une différence relativement
importante de complexité entre les niveaux macroscopique
et microscopique).
•Perspectives de modélisation du vivant :
-Dans l’étude du développement du système nerveux, l’embryologie
présente une source d’informations intéressante.
-Quatre types principaux de communications entre neurones sont
recensés (leurs caractéristiques seront également préciser dans la
partie 3.2): synapses électriques, synapses chimiques, mode
paracrine, mode hormonal.
-On observe une modification du mode de communication lorsqu’une
population de neurones est soumise à une stimulation : passage d’un
mode paracrine au mode synapse chimique plus précis et efficace.