Nous effectuons tous les jours une multitude d'actions motrices coordonnées qui permettent d'atteindre différents buts. Ces habiletés n'étant pas innée; elles doivent donc être apprises et intégrées dans un répertoire qui se développe au cours de notre vie afin de s'adapter à un environnement en constant changement. Elles sont aussi généralement constituées de plusieurs actions organisées en séquences; leur apprentissage permettant l'enchaînement fluide, rapide et précis des mouvements. Une pléthore d’études indique que l’exécution de ce type d’action s'améliore, non seulement avec la pratique, mais aussi grâce à la mise en œuvre de processus neurobiologiques opérant en dehors des périodes d'entraînement proprement dites, lesquels permettent à la trace mnésique de devenir plus durable, notamment pendant le sommeil. Ce mécanisme est appelé "consolidation de la mémoire". De nombreux travaux ont récemment démontré que ce processus repose sur la réactivation répétée des réseaux supportant l'expression de l'habileté motrice, renforçant ainsi l'activité des structures neuronales impliquées dans la programmation du patron moteur nécessaire à leur exécution, et reconfigurant les réseaux à large-échelle recrutés lors de futures productions de ces dernières. Cette réorganisation a principalement été mise en évidence chez l'humain grâce à des études visant à mesurer des changements régionaux d'activation cérébrale en IRM fonctionnelle, mais ces études présentent d’importantes limites. En effet, leurs résultats ne permettent pas de démontrer une plasticité spécifique associée à l'information séquentielle motrice acquise. Cette thèse a donc pour but d'identifier les régions cérébrales qui encodent l'information distincte reliée à des séquences motrices durant leur apprentissage, en comparaison aux structures impliquées lorsque ces séquences sont consolidées après une nuit de sommeil. Pour ce faire, nous avons couplé un protocole expérimental d'apprentissage de plusieurs séquences motrices, établies sur plusieurs jours, à des méthodes d'investigation représentationnelles. Ceci a comme avantage de permettre de tester l'hypothèse de la présence d'informations discriminant les diverses séquences. Ainsi nous démontrons pour la toute première fois que l'information séquentielle est présente dans un large réseau moteur cortical avant et après la consolidation de ce type de mémoire. Cette consolidation suscite un important remaniement, renforçant les représentations dans des régions corticales motrices secondaires, cerébelleuses, et striatales dorso-latérales, alors que les représentations impliquant l'hippocampe et le striatum dorso-médial sont atténuées. Les résultats de cette nouvelle approche statistique multivariée contribuent à asseoir les modèles de la plasticité cérébrale associée directement à l'apprentissage de séquence motrices, lesquels conjecturent le support transitoire de l'hippocampe lors de la phase rapide de l'apprentissage moteur et sa réactivation pendant le sommeil, ainsi que le rôle proéminent du putamen dans la persistance des mémoires motrices. Par ailleurs, afin de pallier les limites des méthodes conventionnelles de prétraitement en IRMf qui restreignent l'analyse des configurations fines de patrons d'activité cérébrale, des développements méthodologiques sur la correction du mouvement du participant et des bruits inhérents à l'acquisition ont également été menés dans le cadre de la présente thèse. De ce fait, nous démontrons un avantage significatif de notre méthode de correction par rapport au prétraitement conventionnel en termes de précision spatiale et de qualité du signal par l'analyse de données simulées et réelles. Ainsi, cette thèse amène plusieurs contributions concernant l'interprétation robuste des variations fines du signal par une investigation représentationnelle des phénomènes de plasticité chez l'humain, étendant ainsi significativement la connaissance actuelle des substrats neuronaux de l’apprentissage moteur séquentiel.

Mots-clés : consolidation , mémoire motrice séquentielle , sommeil , patron multivarié , similarité représentationnelle , IRM fonctionnelle , correction de mouvement , débruitage