Seminaire commun LPT-LPTMS (Orsay) 
le jeudi 27 mars a 14 heures, au LPTMS, batiment 100, salle 201.

Orateur: J.P. Nadal (LPS, ENS)

Titre : Codage neuronal, estimation de parametres, traitement du signal :
une approche unifiee dans le cadre de la theorie de l'information

Resume :
 Diverses experiences en neurophysiologie montrent l'importance dans le
cortex d'une forme de codage appele codage par population:
un tres grand nombre de neurones est recrute pour coder un parametre
de petite dimension - par exemple, dans une aire du
cortex moteur, il s'agira de l'orientation de la tete, dans une aire
sensorielle auditive, du codage des frequences. On observe
que chaque neurone de la population etudiee a une valeur preferee du
parametre : l'activite du neurone est d'autant plus grande
que la valeur du parametre est proche de cette valeur preferee.
 On peut se demander en quoi l'ensemble des activites d'une telle
population de neurones represente de maniere fidele et utile la
quantite codee. Ce probleme peut etre vu comme un cas particulier
d'estimation de parametres (ici, par exemple, une orientation)
a partir d'un ensemble d'observations (ici les activites des
neurones). Un cadre naturel pour l'analyse theorique est celui de
la theorie de l'information appliquee au contexte de l'inference
statistique, ce qui revient en fait  une analyse dite
bayesienne. Les outils developpes en physique statistique, et tout
specialement ceux de la physique des systemes desordonnes, se
revelent tres utiles pour l'analyse de tels problemes. On peut obtenir
des resultats asymptotiquement exacts, et des bornes sur
les performances optimales.
 J'illustrerai ces considerations sur un modele specifique de codage
par population et sur d'autres problemes connexes en
traitement du signal et analyse de donnees : classification
(supervisee ou non), apprentissage d'une regle par l'exemple - en
particulier dans des cas o au cours de l'apprentissage se produit une
transition de phase, qui peut etre continue ou discontinue.

Renseignements, suggestions: A. Barrat (alain.barrat"at"th.u-psud.fr)
et M. Mezard (mezard"at"ipno.in2p3.fr)

Web: http://www.th.u-psud.fr/documents_labo/seminaires_stat
     http://ipnweb.in2p3.fr/~lptms