Brevet FR2977960A1 — publié le 20130118

-1- Procédé de mémorisation opérant par apprentissage autonome et calculateur mettant en oeuvre ce procédé. L'invention adresse le domaine de calculateurs d'un mode nouveau, opérant sans programmation préalable, capables d'analyser un nombre très élevé de signaux d'entrée, aptes à identifier d'eux-mêmes des situations caractérisées par des combinaisons particulières de signaux, à établir des catégories pour ces situations, à établir spontanément des relations entre les catégories ainsi identifiées, à mémoriser des séquences d'événements, et à déduire la suite de séquences rejouées de manière partielle. De tels calculateurs trouvent leurs applications, comme il va être vu, dans la modélisation d'une partie des processus de mémorisation en jeu au sein du cerveau, outil destiné à la recherche médicale, mais également dans des secteurs tels que les analyses économiques, météorologiques, sismiques, afm de constituer spontanément une base de connaissances la plus étendue possible à partir des événements passés, et de déduire d'une situation donnée la ou les suites les plus probables. La présente invention concerne à ce titre un procédé de mémorisation opérant par apprentissage autonome. L'invention concerne également un calculateur opérant selon ce procédé, sans nécessité de programmation préalable, apte à acquérir de lui-même des connaissances, à identifier des relations entre signaux se produisant de manière concomitante et répétée, à constituer spontanément des catégories à partir de combinaisons de signaux d'entrée similaires, à mémoriser des séquences d'occurrence de telles combinaisons de signaux, et à extrapoler la suite de séquences ou de portions de séquences. Cette invention se situe sur un domaine émergent, ce qui justifie le volume des éléments devant être développés au sein de la présente demande. Les calculateurs actuels opèrent quasiment tous sur des données exprimées sous forme de codes binaires, explicites, avec des opérations élémentaires définies par programmation préalable. Ici, le procédé s'applique sur des flux de signaux parallèles; une situation destinée à être mémorisée est exprimée sous la forme de combinaisons de signaux appliquées de manière simultanée et prolongée dans le temps, ou de manière répétitive. Les opérations effectuées au niveau du calculateur s'effectuent sans programmation préalable; pour cela, chaque élément constitutif du calculateur, identifié en tant que neurone, identifie de lui-même les caractéristiques des signaux appliqués de manière prolongée ou répétitive, et les reconnaît spontanément lors de toute répétition ultérieure. Le procédé ainsi défini reproduit, par l'organisation des éléments les uns vis à vis des autres, l'organisation en présence pour les neurones biologiques, mais en faisant appel à des mécanismes élémentaires qui sont propres au procédé; les similitudes éventuelles et les différences sont exprimées au début du document. Ce procédé réalise une synthèse des constituants naturels que sont les neurones biologiques, de manière à donner lieu à un calculateur qui peut ainsi opérer selon des principes d'analyse et d'association similaires de la réalité. En comparaison avec ce qui est nommé ici la réalité biologique, un tel procédé est à -2- rapprocher des procédés de synthèse vocale, qui permettent de transformer des mots exprimés sous forme de codes binaires en sons intelligibles, avec une qualité voisine de la parole, alors que les modalités mises en jeu pour cette génération diffèrent radicalement des mécanismes mis en jeu dans la réalité pour la même perception finale. L'art antérieur en matière de procédé de mémorisation opérant par apprentissage autonome est relativement restreint. Le procédé de mémorisation appliqué de manière massive à l'heure actuelle, au sein de quasiment tous les calculateurs, est basé sur la mise en oeuvre de circuits mémoires systématiquement associés à un contrôleur plus ou moins complexe; les informations à mémoriser sont codées sous la forme de symboles, des mots exprimés sous forme binaire, et le contrôleur gère l'écriture de ces symboles en des emplacements précis du circuit mémoire associé, pour relecture ultérieure en ces mêmes emplacements. Un tel procédé de mémorisation ne peut être qualifié d'autonome : pour conserver des informations, un contrôleur est nécessaire, et un programme doit avoir été créé au préalable, définissant précisément chaque étape du processus de mémorisation et de rappel ultérieur. Ce procédé n'opère pas par création spontanée de catégories, ni à fortiori par identification de liens entre catégories, sauf à mettre en oeuvre un programme dédié, dépendant de règles établies à priori par le créateur du programme. Le procédé de mémorisation développé ici ne nécessite pas de contrôleur : chaque élément mis en jeu est autonome. Le procédé défini opère à partir de signaux d'entrée appliqués de manière concomitante et répétée. Un exemple basique est pris à titre introductif : considérons les 3 composantes délivrées par une caméra couleur, rouge, vert et bleu ; ces 3 composantes sont appliquées en entrée d'un dispositif opérant selon le procédé objet de l'invention. Une image de couleur uniforme est présentée devant la caméra, de manière statique. Le dispositif identifie une première couleur, correspondant à un certain dosage des 3 composantes. Une seconde image unie est présentée, avec une couleur très différente ; le dispositif identifie de lui-même cette seconde couleur comme étant différente de la première. Et ainsi de suite pour toute une palette de couleurs. A l'issue de cet apprentissage, moyennant un maintien suffisamment prolongé de chaque image de référence, le dispositif aura acquis de lui-même un jeu de connaissances qui lui permettront par la suite de discriminer un élément d'une couleur particulière, et d'associer spontanément des éléments de couleur identique. En synthèse, le dispositif élabore de lui-même des catégories en phase d'apprentissage, et mémorise les caractéristiques associées à chaque catégorie, sur cet exemple le dosage de chacune des 3 composantes ; en phase de rappel, le dispositif reconnaît spontanément la catégorie à laquelle appartient l'élément présenté, c'est à dire sa couleur. Poursuivons cet exemple simple, et rajoutons un élément supplémentaire, par exemple une note musicale, analysée par un dispositif d'entrée, hors périmètre de l'invention, constitué par un microphone, un amplificateur, un convertisseur analogique-digital, et un dispositif d'analyse temps-fréquence. Si à chaque présentation d'une même couleur est associée systématiquement la même -3- note, le dispositif renforce sa base de connaissances en associant spontanément telle note avec telle couleur. Cet exemple est volontairement simpliste, à des fins d'introduction. Les apports du procédé s'étendent très au delà de ce type d'application, pour la constitution spontanée de bases de connaissances dans tous les domaines, dès lors que les aspects catégorisation, association, dissociation sont en jeu, sur la base de signaux d'entrée appliqués de manière concomitante, c'est à dire de manière simultanée mais aussi en prenant en compte une notion de voisinage, de proximité entre signaux d'entrée, par exemple les pixels voisins d'une image. En poursuivant sur ce même exemple, le dispositif est capable d'associer spontanément différentes couleurs de référence à un signal auditif structuré, en l'occurrence le mot parlé exprimant la couleur présentée. L'analyse temps-fréquence du mot associée à la présentation de la même couleur de référence offre la possibilité au dispositif d'apprendre de lui-même la relation entre chaque couleur et le mot exprimé sous forme verbale. Une telle application constitue les premiers apports d'un dispositif apte à établir de lui-même des relations de haut niveau entre différentes perceptions, visuelles et auditives, l'étape suivante consistant à étendre ces capacités à la perception de formes géométriques simples, puis plus complexes, toujours en exploitant le même dispositif, opérant selon le procédé objet de l'invention. Le procédé décrit permet d'émuler les processus de mémorisation en jeu au niveau du cerveau, ceci dit en soulignant toutefois que seuls quelques éléments parcellaires sont connus à l'heure actuelle sur ces processus. Il convient de considérer à ce titre le procédé décrit ici comme une émulation de type boîte noire, une boîte dont les entrées et les sorties peuvent présenter des similitudes avec la réalité, dont également les signaux internes peuvent s'apparenter en certains points aux signaux réels, mais où les processus mis en jeu diffèrent dans de larges proportions, en soulignant à nouveau que les processus réels ne sont que partiellement identifiés à l'heure actuelle. Dans le domaine biologique, une centaine de types différents de neurones ont été identifiés, chacun avec des caractéristiques bien particulières ; les études anatomiques ont permis de découvrir des agencements de neurones dans certaines aires du cerveau, mais les mécanismes en jeu pour la mémorisation ne sont connus que de manière partielle. Cette observation permet d'introduire l'art antérieur le plus proche du procédé défini, en l'occurrence la modélisation fonctionnelle du cerveau, où là aussi la mémorisation porte sur des flux de signaux concomitants. L'élément de base impliqué dans ce processus de mémorisation autonome est le neurone. Deux types de modélisations du neurone ont court à l'heure actuelle : ^ le modèle de neurone biologique, dont le fonctionnement est simulé par logiciel, ^ le neurone dit neurone formel, constituant des réseaux neuronaux, outil mathématique adapté à certaines opérations telles que la classification automatisée de segments de population, opérant selon un principe statistique. Les modèles de neurone biologique sont très complets, car ils prennent en compte non seulement les aspects biologiques, mais aussi et surtout chimiques et électriques, qui régissent le -4- comportement individuel de chaque neurone. Le rapport d'étude FACETS de l'ITS, "Mathematical models of single neuron models", de Jonathan Touboul, Romain Brette et Olivier Faugeras, apporte une synthèse des principaux types de neurones biologiques identifiés, et le modèle mathématique correspondant à chaque neurone. L'apport de ces modèles de neurone biologique repose sur la qualité de la représentation de la réalité biologique, à des fins d'analyse détaillée du comportement d'un ensemble restreint de neurones. Ces modèles sont conçus pour l'analyse du fonctionnement de zones très spécifiques au sein du système nerveux. Certains modèles permettent d'analyser les processus mis en jeu pour la mémorisation locale de situations élémentaires, mais ces modèles ne peuvent être exploités pour des applications de mémorisation massive en raison de leur complexité; ce n'est d'ailleurs pas leur but. Par ailleurs, ces modèles sont mis en oeuvre à l'aide de moyens de calcul programmables, reposant sur l'usage de circuits mémoire et d'un contrôleur. Le second modèle, dit neurone formel, est une version simplifiée à l'extrême du neurone biologique, en conservant toutefois trois aspects importants présents dans la modélisation du neurone biologique : la sommation pondérée des signaux d'entrée, l'intégration dans le temps de la somme pondérée, l'activation de la sortie sur dépassement d'un seuil. Ce modèle n'opère pas de manière autonome pour l'apprentissage. En effet, ce modèle nécessite pour l'apprentissage la mise en oeuvre de fonctions externes opérant à base d'algorithmes tels que l'algorithme de rétro-propagation du gradient. Un réseau neuronal bâti à l'aide de ce type de modèle exploite donc un ensemble d'éléments qualifiés de neurones, et un contrôleur qui ajuste par algorithme les poids en entrée de chaque neurone afin de créer des catégories à partir des différentes combinaisons de signaux d'entrée. Le procédé objet de la présente invention repose entièrement sur le constituant de base, qualifié également de neurone, mais sans nécessiter de contrôleur pour l'apprentissage opéré au niveau de chaque neurone. Dans le cadre de la présente invention, en ce qui concerne le processus d'apprentissage élémentaire, nous verrons que les liens entre neurones s'établissent spontanément, sans qu'aucun algorithme ou programmation ne soit nécessaire. Nous verrons également que des séquences répétées sont mémorisées de manière tout aussi spontanée, donc sans algorithme ni contrôleur. Ainsi que précisé précédemment, la modélisation des processus de mémorisation opérés par le cerveau constitue une des applications du procédé, en réalisant toutefois une modélisation fonctionnelle de type boîte noire : le comportement du dispositif ainsi constitué, vu de ses interfaces principaux, est similaire, mais les mécanismes mis en jeu au niveau de chaque neurone sont très éloignés de la réalité biologique, et donc également des modèles reproduisant les neurones biologiques. A partir de combinaisons de signaux d'entrée reproduisant les signaux présents sur les premières couches de perception du cerveau, on pourra ainsi identifier des similitudes d'activité au sein des différentes couches, de manière grossière et simplifiée, mais le comportement effectif du modèle présent ne peut être considéré comme calqué sur les mécanismes en présence au sein du -5- cerveau, d'une part sans commune mesure de par leur degré de complexité, et d'autre part en raison de l'absence d'une connaissance de ces mécanismes suffisante à en appréhender le mode opératoire au niveau global pour le cerveau. L'objectif de l'outil ainsi constitué est de fournir une image grossière des mécanismes en présence au sein du cerveau pour la mémorisation, et d'offrir les moyens d'affiner peu à peu cette image afin d'identifier progressivement les circuits actifs à chaque étape, tant dans le cas de sujets sains que de personnes affectées de déficiences, à des fins de mise en évidence des raisons de ces déficiences et de localisation de leurs origines. Le procédé objet de l'invention repose sur un ensemble de fonctions élémentaires, identifiées donc en tant que neurones. Ces fonctions élémentaires sont agencées en couches successives. Le nombre de couches et de fonctions élémentaires disposées en parallèle au sein de chaque couche détermine la complexité et la diversité des situations que le dispositif peut appréhender. Les similitudes des processus mis en jeu par le procédé objet de la présente invention avec la réalité biologique telle qu'elle est décrite dans les ouvrages publiés portent sur les aspects 15 suivants : ^ la structure individuelle de chaque neurone : chaque neurone présente n entrées et une sortie unique ^ la sortie de chaque neurone est connectée à plusieurs, et même généralement, de très nombreux neurones 20 ^ l'activation du neurone sur occurrence de combinaisons particulières de signaux sur les n entrées ^ l'apprentissage par application répétée de ces mêmes combinaisons de signaux d'entrée ^ l'activation du neurone, reposant en partie sur un processus d'intégration, la comparaison du signal intégré avec un seuil, et dans le cas de la cinquième variante du procédé de base, sur la simple somme pondérée des signaux d'entrée 25 ^ les signaux présents à l'interface entre deux neurones : ce sont des signaux dont la fréquence est d'autant plus élevée que le neurone est actif, caractéristique non limitative mais reprise dans le cadre de la description du dispositif ^ la structure globale basée sur des couches successives ^ la règle qui régit le principe d'apprentissage au niveau de chaque neurone, formulée par D.O. 30 Hebb en 1949: lorsqu'un neurone A provoque l'activation d'un neurone B, les liens entre ces deux neurones se trouvent progressivement renforcés, traduit ici par l'accroissement de la pondération à chaque entrée du neurone lorsque le neurone est actif, en fonction du degré d'activité du neurone considéré et pour chaque entrée, du degré d'activité du neurone présent en amont 35 ^ les mécanismes d'analyse en jeu au niveau du cerveau, dans le cadre de l'émulation de la perception visuelle et de la perception auditive. Tous ces éléments sont décrits dans de nombreux ouvrages, dont l'ouvrage de synthèse exhaustive « Cerveau et Comportement » de Bryan Kolb et Ian Q. Whishaw, et « L'homme -6- neuronal » de Jean-Pierre Changeux. Egalement, le site de l'université canadienne Mc Gill donne accès à de nombreuses informations très utiles sur l'état actuel des connaissances dans le domaine des neurosciences. A l'opposé de ces similitudes, l'apport de la présente invention vis à vis de la réalité 5 biologique telle qu'elle est identifiée à l'heure actuelle et décrite par le biais de publications, concerne les aspects suivants : ^ définition d'un procédé qui peut être implémenté, entre autres, à l'aide de circuits électroniques simples, permettant d'assurer un apprentissage de manière autonome au niveau de chaque neurone, sans nécessité de contrôleur externe 10 ^ la constitution au sein de chaque neurone d'un vecteur de référence qui s'affine au cours de l'apprentissage ^ dans le cadre du procédé de base et des quatre premières variantes, l'intégration est effectuée sur un signal dit d'identité et non sur la simple somme pondérée des signaux d'entrée; ce signal d'identité est représentatif du degré d'identité entre les signaux d'entrée et le vecteur de référence 15 ^ l'exploitation d'un seuil évolutif dépendant des composantes du vecteur de référence ^ la mise en place d'un procédé d'inhibition mutuelle, apte à faire en sorte qu'en présence d'une combinaison donnée de signaux d'entrée, un nombre réduit de neurones entre en action en bloquant l'activation des autres neurones recevant les mêmes afférences, ce qui maximise le nombre de combinaisons mémorisables pour une quantité donnée de neurones; il n'existe pas à 20 priori de mécanisme similaire dans le cas des neurones biologiques ^ l'intégration d'une fonction d'oubli, qui permet de libérer des ressources qui ont fait l'objet d'un apprentissage trop court pour être pertinent en phase de rappel ^ la matérialisation de l'apprentissage de séquences. Le neurone biologique est complexe, ainsi que l'on peut s'en rendre compte en prenant 25 connaissance des publications décrivant les modèles relatifs à ce neurone. Il peut donc paraître surprenant que, alors que l'on vise à simplifier le procédé afin de le rendre réalisable avec peu de composants, on puisse néanmoins parvenir à créer un modèle de neurone plus efficient que le neurone naturel. La réponse à cette interrogation est que la technologie, en dépit de sa relative simplicité, offre des moyens relativement flexibles et malléables, et présente ainsi des capacités 30 dont la biologie ne dispose pas. Il y a lieu dans cette réflexion d'évoquer le cas des calculateurs actuels, qui possèdent des capacités de mémorisation sans oubli et dotés d'une précision sans faille, sans commune mesure avec nos capacités naturelles. Le premier aspect cité dans la liste ci-dessus définissant l'apport de la présente invention, la définition d'un procédé implémentable, est à rapprocher du parallèle qui existe entre un oiseau, 35 élément naturel, et un avion, dispositif technologique. Les deux ont des ailes, les deux volent, mais les moyens qui sont mis en oeuvre pour y parvenir sont totalement différents, hormis quelques similitudes, par exemple : le profil de l'aile d'un oiseau qui plane s'apparente au profil de l'aile d'un avion. Les caractéristiques des procédés mis en jeu ici présentent ainsi des similitudes à la base avec -7- la réalité biologique connue, mais les principes effectifs diffèrent notablement. Il convient de noter de plus, que les similitudes listées précédemment donnent accès à un champ d'application majeur : la capacité de bâtir un dispositif permettant d'analyser le cheminement des signaux au sein du cerveau pour une tâche donnée, en vue de pouvoir déduire à terme les mécanismes en présence; l'adoption de processus radicalement différents de ceux présents dans le cerveau aurait rendu un tel objectif caduque. Les applications du procédé objet de l'invention et du dispositif associé concernent les domaines suivants : ^ émulation de fonctions élémentaires du cerveau, en vue de comparer les résultats obtenus par les moyens d'imagerie fonctionnelle classique (IRMf, imagerie par résonance magnétique fonctionnelle; PET, tomographie par émission de positons; voire même EEG, électro-encéphalogramme) avec les signaux obtenus à l'aide du dispositif objet de la présente invention, afin d'affiner progressivement les caractéristiques des neurones présents à chaque couche et le modèle global, et de disposer ainsi à terme d'une vision détaillée des cheminements de signaux et des mécanismes mis en jeu pour des opérations simples, de perception, de mémorisation de combinaisons et de mémorisation de séquences, un tel modèle présentant de nombreuses applications dans les domaines de la recherche en neurosciences, et de l'analyse des éléments spécifiques en présence de déficiences particulières telles que les amnésies antérogrades et les amnésies rétrogrades; ^ outil de substitution, en présence de déficience neurologique, sous la forme de prothèse destinée à suppléer à une fonction défaillante, par exemple pour la perception auditive ou visuelle; un exemple d'application concerne la réalisation d'une interface entre une rétine artificielle réalisée à l'aide d'une micro-caméra et le nerf optique, fonction apte à émuler les signaux physiologiques réels à partir de l'image captée par la caméra, et à recréer ainsi les signaux indispensables à une perception visuelle proche de la perception naturelle; ^ outil d'assistance aux personnes déficientes, suppléant aux facultés atteintes; un exemple d'application concerne un outil de veille permanente pour les personnes malvoyantes, opérant à l'aide d'une paire de caméras juxtaposées, le dispositif analysant la scène visuelle, signalant les obstacles, détectant les éléments mobiles, leur direction, et signalant les risques de collision, tout cela par apprentissage de scènes statiques, puis dynamiques, dans le cadre de scénarii simples au départ, puis de plus en plus complexes et variés; ^ calculateur, destiné à compléter la palette de moyens de calcul présents, en offrant un dispositif qui ne nécessite pas de programmation préalable, qui détermine de lui-même les règles sur la base d'observations, de répétition de situations semblables, et fournit la réponse la plus adaptée en présence d'une situation complexe; il existe de nombreuses applications pour un tel calculateur, notamment dans les domaines des prévisions météorologiques et sismiques, de la stratégie économique ou de management, et des placements financiers; -8- ^ dispositif de pilotage automatisé ou d'aide au pilotage de véhicule, exploitant des données de localisation et/ou les images captées au cours des déplacements, et opérant par apprentissage de différents parcours; ^ outil de sécurisation de la conduite de véhicule : en procédant à l'analyse en temps réel des signaux provenant de différents capteurs embarqués (caméra avant et arrière, détecteurs de proximité, données de géo-localisation, capteur de vitesse, etc), un tel outil permet d'identifier une situation dangereuse, d'alerter le conducteur, voire de contribuer aux actions d'évitement en situation dangereuse; la capacité du dispositif présent à analyser une situation complexe à partir de signaux d'entrée hétéroclites constitue un champ d'application privilégié pour ce type de calculateur. D'une manière générale, toute application où, à l'heure actuelle, l'être humain est considéré comme étant l'acteur le plus approprié, constitue un domaine d'application privilégié. En complément de l'application principale, qui concerne la réalisation d'un dispositif émulant les processus d'apprentissage au sein du cerveau, l'application aux placements financiers est prise comme exemple à la fin de la section descriptive, afin d'illustrer la mise en application du dispositif et les apports attendus. DEFINITION DU PROCEDE Le procédé de mémorisation par apprentissage autonome objet de l'invention repose sur quatre niveaux : ^ l'élément de base, identifié en tant que neurone ^ le groupe de neurones recevant les mêmes signaux d'entrée, groupe identifié en tant que agrégat ^ l'agencement particulier de tels neurones à des fins de mémorisation de séquences ^ les couches successives, permettant d'obtenir une perception synthétique des situations en présence, en phase d'apprentissage puis en phase de rappel. L'élément de base, qualifié ici de neurone, présente n entrées et une sortie. Chaque neurone reçoit un ensemble de signaux, où chaque signal est caractérisé à un instant donné par une amplitude notée a; pour l'entrée d'indice i (i = 1..n). La combinaison de ces différents signaux d'amplitude variable est identifiée en tant que vecteur, noté (a,, a2, ... , a;, ..., a') avec, par convention : a; = 0 à 1, respectivement pour une activité nulle à maximale. L'apprentissage au niveau d'un neurone consiste à appliquer un même vecteur, de manière stable et répétée, et à générer de manière interne au neurone considéré un vecteur (m,, m2, m3i ..., mn), dit ici vecteur de référence ou vecteur moyen appris, où chaque composante m; représente l'amplitude moyenne du signal d'entrée i du neurone, qui a été en présence à chaque fois que ce neurone a été actif. A chaque entrée i est donc associée une valeur de référence m;. Un signal dit d'identité caractérise la proximité entre le vecteur d'entrée et le vecteur de référence. Selon le procédé de base, le calcul de ce signal, noté s, est défini sous la forme d'une -9- somme pondérée, prenant en compte l'amplitude de chaque composante du vecteur d'entrée ainsi que la différence entre chaque composante a; et m; : s=w1.al +w2.a2+w3.a3+...+w;.a;+...+w,,.an w; : pondération associée à l'entrée i où : w; = 1 - lai - mil avec mi = 0 à 1 m; : composante du vecteur de référence, relative à l'entrée i Sous cette forme, le signal s présente une valeur maximale lorsque toutes les composantes majeures, c'est à dire présentant les amplitudes les plus élevées (i.e. proches de 1), sont identiques, entre celles du vecteur d'entrée et celles du vecteur de référence. Cette valeur maximale est elle- même dépendante, pour ce procédé de base, de la somme des composantes m; (i = 1 à n) du vecteur de référence. Le signal d'identité s est intégré dans le temps : I=v.s.t v : paramètre fixant la vitesse de variation du signal intégré I t : temps cette formulation simplifiée considérant qu'il n'y a à l'instant t = 0 aucun signal d'entrée et que le signal d'identité s est constant à partir de l'instant t = 0, moyennant l'application d'un vecteur d'entrée présentant des composantes a; constantes ou faiblement variables. Le cas général pour l'expression du signal I est une somme en fenêtre glissante des valeurs du signal d'identité s, somme pondérée par le facteur v . Le signal intégré I est comparé à un seuil S ; la sortie du neurone est active lorsque le signal I excède le seuil S. La sortie du neurone une fois actif se caractérise par un signal d'amplitude variable, proportionnel à la somme des entrées pondérées. Le signal de sortie peut également être un signal 25 binaire, exprimant simplement le reflet de l'activité du neurone considéré. Le paramètre v détermine la rapidité avec laquelle le neurone peut passer à l'état actif. Lorsqu'un même vecteur d'entrée est maintenu de manière uniforme ou relativement uniforme, le signal interne au neurone I croît d'autant plus vite qu'il y a proximité entre le vecteur d'entrée et le vecteur de référence, le signal s étant alors maximal. La vitesse de variation est de plus 30 contrôlée par le paramètre v ; ce paramètre peut être fixé à une valeur identique pour tous les neurones, fixé à des valeurs spécifiques en fonction de l'aire du cerveau dont on souhaite reproduire le comportement, ou le cas échéant modulé par contrôle externe. On peut également agir sur ce paramètre v en fonction de l'application envisagée : valeur faible pour un fonctionnement ralenti, propre à une analyse détaillée du comportement temporel, ou valeur élevée pour une simulation 35 accélérée. Initialement, toutes les composantes m; du vecteur de référence de chaque neurone sont pré-établies à des valeurs faibles et aléatoires. - 10 - Lorsque le neurone est actif, la composante mi relative à chaque entrée du neurone actif évolue en fonction de l'amplitude a; du signal appliqué sur l'entrée correspondante : m; = valeur précédente de mi + k . ( valeur courante de a; - valeur précédente de mi ), avec i = 1 à n k est un paramètre qui détermine la rapidité d'apprentissage ce qui induit que, au cours de l'apprentissage, chaque composante m; converge vers la valeur moyenne du signal a; en présence lorsque le neurone considéré est actif. Les règles énoncées pour le paramètre v s'appliquent de la même manière pour la valeur du paramètre k, avec les mêmes objectifs. Ce principe d'évolution progressive de la valeur de la composante m; relative à chaque entrée s'accomplit tant que le vecteur ayant produit l'activation du neurone est présent en entrée, y compris lors de la réactivation du neurone, à l'issue d'une période d'interruption du vecteur en cause. Ce processus est identifié en tant que processus d'apprentissage. Selon le procédé défini ici, plus l'apprentissage est avancé, plus le seuil S croit, de manière à rendre le neurone de plus en plus sélectif. Ce seuil prenant des valeurs de plus en plus élevées, le neurone devient ainsi de plus en plus lent à réagir sur des vecteurs d'entrée différents du vecteur de référence, tout en étant de plus en plus rapide à réagir en présence d'un vecteur d'entrée proche du vecteur moyen appris. Pour cela, le seuil S croit à chaque fois que le neurone est actif. S peut évoluer par simple incrémentation lors de chaque état actif du neurone, ou de manière avantageuse être calculé sous la forme suivante, pour le procédé de base : S=ml+m2+m3+...+mn L'application du présent procédé à un dispositif physique pose généralement une contrainte de dynamique, ce qui est le cas ici pour le seuil évolutif S : ce paramètre évolue au cours de l'apprentissage, il croît; sauf à exploiter ce procédé au sein d'un calculateur opérant par exemple en virgule flottante, une borne est prise en compte, exprimée par le terme Smax , qui fixe la valeur maximale que peut prendre le seuil évolutif S. Lorsque le seuil S atteint la valeur Smax, le procédé selon l'invention consiste à stopper le processus d'apprentissage pour le neurone considéré. Le critère d'arrêt d'apprentissage repose donc sur la comparaison permanente entre S et Smax au sein de chaque neurone; l'arrêt de l'apprentissage est établi dès que S = Smax . Cet événement est pris en compte au niveau du neurone par le blocage de l'évolution des composantes m; du vecteur de référence propre au neurone : le neurone pourra redevenir actif à chaque fois que les conditions précédemment définies se répéteront à partir de cet instant, mais tant que S sera égal à Smax, cette situation ne donnera plus lieu à l'actualisation du vecteur de référence. D'autres critères peuvent être considérés pour l'arrêt d'apprentissage, tels que la comparaison de chaque composante m; à une valeur maximale fixée. Le paramètre S. peut être utilisé pour effectuer une normalisation de chaque composante d'entrée a; en appliquant un facteur multiplicatif propre au neurone, facteur noté r, tel que : r=Smax/(ai+a2+a3+...+an ) si:(a1+a2+a3+...+a')>0 -11- et de manière marginale : r = 1 si : (al + a2 + a3 + ... + a') = 0 , pour le cas où aucun signal d'entrée n'est présent en entrée de l'agrégat considéré le signal d'identité s'exprime dans ce cas sous la forme : s=r.(Wl.al+W2.a2+W3.a3+...+w.an) et les pondérations deviennent : w,=1 -I r. a1-m;1 Les autres opérations, décrites pour le procédé de base, sont inchangées, i.e. m; converge vers la valeur moyenne de a; chaque fois que le neurone est actif. Cet aménagement permet d'éviter tout effet de saturation ou débordement, en particulier lorsque les neurones sont dotés d'un nombre élevé d'entrées. Le procédé qui vient d'être décrit est identifié en tant que procédé de base, dans la mesure où il présente une caractéristique optimale : le passage à l'état actif du neurone dépend en premier lieu des composantes les plus fortes du vecteur d'entrée; les composantes faibles ont une importance moindre. De plus, lorsqu'un signal fort est appliqué sur une entrée dont la composante de référence m, est faible, la pondération w, qui en découle est faible, réduisant la contribution de ce signal fort dans le passage à l'état actif du neurone. Différentes variantes du procédé de base sont maintenant considérées. La première variante est une amélioration du procédé de base, légèrement plus efficace en 20 termes de filtrage. La différence porte sur la méthode de calcul des pondérations entrant dans la détermination du signal d'identité s : s = Wl.al + W2.a2+ W3.a3+ ... + w .a;+ ... + wn.an avec dans ce cas : w; =1 - c . lai - mil c : paramètre de valeur typique : c = 2 25 les autres opérations étant inchangées par rapport au procédé de base. Cette première variante retarde le passage à l'état actif du neurone lorsque au moins une composante du signal d'entrée est forte alors que le neurone a été actif jusqu'à cet instant pour une composante faible pour cette même entrée, ou à l'inverse lorsqu'un signal est faible sur au moins une entrée alors qu'il a été élevé jusqu'à présent cette même entrée. Notons qu'avec le procédé de base, 30 une telle situation se traduit simplement par la non prise en compte d'une entrée ainsi discordante. Cette variante combinée avec le principe d'agrégat qui va être décrit par la suite évite en cours d'apprentissage que le neurone ne perde la connaissance d'une combinaison déjà identifiée au profit d'une nouvelle combinaison constituée par un sur-ensemble des entrées qui ont été actives au cours des phases précédentes de l'apprentissage. Un exemple simple illustre une telle situation, dans la 35 lignée de l'exemple cité en début de document, relatif à l'apprentissage autonome des couleurs : considérons que le dispositif opérant selon le procédé de base ait commencé à reconnaître la couleur jaune (composante rouge = composante verte, composante bleue = 0), et qu'on lui présente une figure blanche (les 3 composantes de valeur identique), il peut dans certains cas oublier la couleur - 12 - jaune au profit de cette couleur blanche, le neurone actif pour la couleur jaune se mettant alors à devenir actif pour la couleur blanche et perdant ainsi l'acquis relatif à la couleur jaune; cette première variante évite un tel effet néfaste. La seconde variante poursuit dans l'axe tracé par la première variante, avec une efficacité accrue de rejet de la situation qui vient d'être caractérisée. Cette variante consiste à rajouter le terme g dans l'expression du signal d'identité : s=g. (wl.al+w2.a2+w3.a3+...+w;.a;+...+wn.an ) g=[1-max( lai-m1l)].S/Smax max( lai - mil ) = valeur la plus élevée parmi les différentes valeurs de la; - mil pour i = 1 à n 10 ou, avec un effet encore plus marqué : g=(1-lal-mil). (1-Ia2-m21) (1-lai-m11) (1-Jan- l).S/Smax ce qui présente dans les deux cas d'expression du facteur g l'apport suivant : il suffit que l'une quelconque des composantes ai diffère fortement de la composante de référence mi associée pour que le facteur g soit réduit, retardant l'activation du neurone considéré. 15 Afin que cet effet ne joue pas sur le processus d'apprentissage initial, ce facteur g comporte une pondération en S / Sniax, qui annule cet effet en tout début d'apprentissage, le seuil S étant alors très faible, et accroît par la suite cet effet au fur et à mesure que l'apprentissage approche du critère d'arrêt ( S = S,, ). La troisième variante cible le calcul du signal d'identité; cette variante opère par calcul de la 20 distance dite de Manhattan, notée d, entre le vecteur d'entrée et le vecteur de référence : d=lal-mil+la2-m2l+lai-m31+...+lan- signal d'identité selon cette troisième variante : s=( ai+a2+a3+...+ an)/( 1 +d) Les autres opérations, telles que décrites pour le procédé de base, sont inchangées. 25 La quatrième variante exploite le calcul de la distance euclidienne, notée e, entre le vecteur d'entrée et le vecteur de référence : e=[(al-ml)2+(a2-m2)2+(a3-m3)2+...+(an-mn)2]0'5 signal d'identité selon cette quatrième variante : s=(al+a2+a3+...+an) /(1 +e) 30 Les autres opérations, telles que décrites pour le procédé de base, sont inchangées. La cinquième variante porte également sur le calcul du signal d'identité, déterminé ici par simple somme pondérée des composantes du vecteur d'entrée : s=ml.al+m2.a2+m3.a3+... +m;.a;+... +mn.an Les autres opérations pour cette cinquième variante sont inchangées vis à vis du procédé de 35 base, excepté le calcul du seuil S : S=m12+m22+m32+...+mn2 - 13 - Dans ces cinq variantes, comme pour le procédé de base, le signal d'identité est maximal lorsque le vecteur d'entrée est proche du vecteur de référence du neurone; il est d'autant plus faible que les deux vecteurs sont différents. Quelque soit le mode de détermination du signal d'identité s, les valeurs initiales des composantes m, sont établies à des valeurs faibles et aléatoires. Par ce biais, lors de l'application d'un vecteur donné en entrée de x neurones recevant les mêmes afférences, le délai de passage à l'état actif des différents neurones dépend de la différence individuelle entre les composantes a; et les valeurs m, initiales, propres à chaque neurone. Sur cette base, les x neurones qui reçoivent le même jeu de signaux d'entrée passent à l'état actif les uns après les autres, de manière quasi aléatoire, et ce d'autant plus tôt que les différences la; - mil sont plus réduites, puisqu'alors le signal d'identité s est d'autant plus fort. Le délai d'activation initial est relativement long, puisque le signal s est faible en raison des différences initiales entre chaque composante a; et la composante de référence m, correspondante. Le délai de passage à l'état actif se réduit tout au long de la phase d'apprentissage, en raison de la convergence progressive entre les composantes a; et m;. Le délai est ainsi réduit en phase de rappel; ce délai est d'autant plus court que l'apprentissage s'est effectué sur une durée prolongée, et/ou de manière répétée, et que le vecteur présent en entrée est proche de celui qui a été appliqué en phase d'apprentissage. Ainsi que précisé en introduction du procédé, le second niveau du procédé de mémorisation repose sur un groupe de neurones, identifié en tant qu'agrégat. L'agrégat est un groupe de neurones tels que définis ci-avant, recevant strictement le même ensemble de signaux, ou par extension, un ensemble de signaux partiellement communs. Lorsqu'un vecteur est appliqué en entrée d'un agrégat, les différents neurones de l'agrégat entrent eux-mêmes en activité, tour à tour, en fonction des caractéristiques du vecteur d'entrée, c'est à dire l'amplitude a, de chaque signal d'entrée, et en fonction de la composante m; relative à chaque entrée. Nous venons de voir que selon le procédé exposé, plus la différence entre les différentes composantes a; et m; est faible, plus l'élément devient actif rapidement, et inversement. Une particularité importante de l'agrégat, propre à l'invention, est que, au sein de ce groupe d'éléments, seul le premier neurone qui est actif au sein de l'agrégat reste actif au cours de l'application du vecteur. Les autres neurones de l'agrégat, recevant les mêmes signaux d'entrée, sont immédiatement inhibés. Pour cela, chaque neurone comporte une entrée d'inhibition Vinh, qui bloque son passage à l'état actif. Cette commande entre en jeu au niveau de l'agrégat dès qu'un neurone de l'agrégat est passé à l'état actif. Cette commande est elle-même invalidée pour le neurone actif. Dès lors, tant que le même vecteur d'entrée est appliqué en entrée de l'agrégat, seul un neurone reste actif, le premier à l'avoir été, et pendant ce temps le vecteur de référence du neurone actif converge vers le vecteur d'entrée courant : c'est ainsi que le processus d'apprentissage opère. Plus l'application du vecteur ayant conduit à l'activation du neurone est prolongée dans le temps, plus le seuil S est élevé. Ceci a pour conséquence avantageuse que plus l'apprentissage a été -14- prolongé dans le temps, plus il est nécessaire d'appliquer un vecteur caractérisé par des signaux d'amplitude proches de ceux qui ont conduit à l'apprentissage, faute de quoi l'élément ne peut repasser à l'état actif, le seuil S excédant le signal intégré I . Un vecteur légèrement différent de ceux appliqués précédemment donne ainsi lieu à l'activation d'un nouveau neurone, et donc au démarrage d'une nouvelle session d'apprentissage. Il en va de même à fortiori pour des vecteurs fortement différents de ceux présents lors de l'apprentissage opéré par le neurone considéré. D'autres variantes de ce procédé d'apprentissage autonome au niveau élémentaire et au niveau dit d'agrégat sont aisément envisageables pour l'homme de l'art. Les particularités du procédé, à ce stade, concernent les aspects suivants : ^ le vecteur d'entrée est appliqué en parallèle en entrée de x neurones ^ ces x neurones sont en situation de compétition; le premier qui devient actif provoque l'inhibition ou la désensibilisation des autres neurones recevant ce même vecteur d'entrée, l'inhibition étant assurée par un blocage des neurones non encore actifs, et la désensibilisation étant réalisée par l'augmentation du seuil S pour ces mêmes neurones ^ lorsque le neurone devient actif, le processus d'apprentissage entre en jeu, se caractérisant par la détermination de l'amplitude moyenne m; du signal présent sur chaque entrée; ce processus d'apprentissage se maintient tant que le neurone est actif, et se poursuit à chaque fois que le neurone redevient actif ^ le seuil S augmente au fur et à mesure de l'avancement de cet apprentissage 20 ^ un critère d'arrêt de l'apprentissage est établi, par exemple lorsque le seuil S a atteint une valeur maximale fixée, S,,,ax ^ lorsque le critère d'arrêt a été atteint, le neurone peut toujours redevenir actif, mais les valeurs m; apprises par ce neurone restent toutes figées ^ quelle que soit la phase (phase d'apprentissage, ou phase de rappel, i.e. exploitation ultérieure de 25 cet apprentissage), l'activation du neurone est déterminée par la comparaison entre le signal intégré I et le seuil S, le signal I étant un signal intégré dans le temps au cours de l'application maintenue d'un vecteur d'entrée, qui croit d'autant plus vite que le vecteur d'entrée est proche du vecteur moyen appris; ainsi, en phase de rappel, le premier neurone à devenir actif est celui qui a appris le vecteur en présence : c'est lui, et lui seul, qui s'active en présence du même vecteur. 30 Notons bien une notion fondamentale dans le procédé objet de l'invention : ce sont les mêmes neurones qui sont mis en jeu en phase d'apprentissage et en phase de rappel. Il peut être envisagé une variante consistant à dissocier les neurones dévolus à ces deux phases, par exemple en appliquant les signaux d'entrée en parallèle d'une section affectée à l'apprentissage et d'une section affectée à l'exploitation des données apprises, en assurant un transfert sous-jacent des valeurs m; 35 d'une section à l'autre. Une telle variante procure des avantages indéniables : les moyens additionnels nécessaires à l'apprentissage sont inutiles en phase de rappel; leur suppression permet de simplifier la section dédiée au rappel, et de réinitialiser la section d'apprentissage pour l'acquisition de nouvelles connaissances, la commande Vinh restant commune à l'agrégat double - 15 - ainsi constitué, couvrant à la fois la section dite d'apprentissage et la section dite de rappel. Toutefois, l'intérêt de cette variante reste modéré dans la mesure où elle présente une faible probabilité d'être présente dans la réalité biologique que l'on cherche à émuler. Après avoir décrit le processus d'apprentissage, abordons maintenant le processus d'oubli, 5 dont les avantages seront décrits dans le cours de la description. Le même processus d'oubli s'applique pour le procédé de base et ses cinq variantes. Hors présence du vecteur ayant conduit à l'activation du neurone considéré, les composantes m, du vecteur de référence sont décrémentées progressivement, suivant un rythme lent. A l'issue de l'application réduite dans le temps d'un vecteur donné, l'incrémentation relativement 10 faible des composantes m; qui en a résulté est ainsi annihilée par ce processus de décrémentation progressive, l'élément retrouvant alors des valeurs de pondération d'entrée analogues à celles qu'il avait avant sa toute première activation. Tout comme l'arrêt d'apprentissage décrit précédemment, la décrémentation est avantageusement suspendue dès lors qu'un critère est atteint, tel que le seuil S inférieur à une valeur minimale fixée. Ce processus propre à l'invention permet de rétablir les 15 neurones pour lesquels l'apprentissage n'a pas été suffisamment maintenu ou répété à un état proche de leur état initial. Le processus de décrémentation peut être avantageusement modulé en fonction du ratio S / SIX caractérisant la distance vis à vis du critère d'arrêt d'apprentissage : plus ce ratio est proche de 1, plus le processus de décrémentation est ralenti, de manière à maintenir les combinaisons 20 acquises ; à l'inverse, plus ce ratio est proche de 0, plus le processus de décrémentation est accéléré, afin de libérer à terme des ressources utilisées momentanément pour la mémorisation de combinaisons d'entrées (de vecteurs) qui ne présentent pas d'intérêt permanent. Seules les séquences d'apprentissage prolongé mènent ainsi à la mobilisation permanente de ressources. Le processus d'apprentissage qui vient d'être défini s'applique au niveau d'une couche 25 élémentaire de neurones. L'apprentissage effectué par les neurones présents au sein de la couche considérée résulte en un jeu de composantes m; qui sont le reflet de l'activité moyenne de chaque entrée du neurone considéré jusqu'à ce que le critère d'arrêt ait été atteint. Cet apprentissage opère au niveau de chaque groupe de neurones recevant les mêmes afférences; il en résulte qu'à une combinaison donnée de signaux d'entrée répond l'activation d'un seul neurone au sein du groupe de 30 neurones recevant les mêmes signaux, groupe que l'on a qualifié ici d'agrégat. En complément de ce processus d'apprentissage élémentaire, un processus de mémorisation global est défini, d'une manière transversale, simultanée (pour une situation instantanée donnée, N neurones sont actifs en parallèle, par définition au maximum un neurone par agrégat), mais également de manière temporelle, séquentielle. Le processus mis en jeu pour satisfaire cette 35 extension dans le domaine temporel consiste à étendre le processus d'apprentissage défini au niveau couche, cette fois en fonction du temps : ^ à un instant donné N neurones sont actifs, en parallèle ; ces N éléments sont identifiés en tant que jeu 1 - 16 - ^ à l'instant suivant, M neurones sont actifs, toujours en parallèle; ces M éléments sont identifiés en tant que jeu 2. Le processus de mémorisation considéré ici consiste à associer les M éléments actifs du jeu 2 aux N éléments du jeu 1, actifs à l'instant précédent, selon un procédé analogue à celui mis en jeu 5 pour l'apprentissage élémentaire. Les N éléments du jeu 1, puis les M éléments du jeu 2, sont initialement activés sur occurrence de combinaisons de signaux, conformément au processus décrit pour l'apprentissage élémentaire. Lors de la répétition de la même séquence d'activation (jeu 1 puis jeu 2), les éléments du 10 jeu 2 reçoivent à la fois les signaux d'entrée de la couche, mais également les signaux de sortie de la couche considérée, maintenus. Le prolongement dans le temps des combinaisons de sortie de la couche, renvoyées en entrée de la couche, permet ainsi au jeu 2 de mémoriser non seulement la combinaison de signaux d'entrée de la couche, mais aussi la combinaison de signaux présents en sortie de cette même couche à l'instant précédent. 15 Cette extension du procédé d'apprentissage élémentaire permet ainsi de mémoriser les séquences d'activation, pratiquement à l'infini. Ce processus peut être étendu à plus que 2 instants consécutifs, en prenant en compte les états de sortie de la couche, antérieurs à l'instant juste précédent. Un procédé avantageux dans cette démarche consiste à appliquer en entrée de chaque 20 neurone affecté à la mémorisation de séquence l'état de tous les neurones affectés à cette même tâche, état altéré d'une atténuation qui croît avec le temps. Cette image rémanente de l'état passé de chacun des neurones de la même couche permet ainsi au neurone concerné d'associer à une situation donnée l'activité passée des neurones de la couche lorsqu'il passe lui-même à l'état actif. Par la suite, la présentation de cette même image en entrée du neurone produit son activation, de manière 25 spontanée. Il a été noté que le procédé est basé sur l'application simultanée de signaux en entrée de chaque couche, application répétitive de combinaisons de signaux où chaque signal est caractérisé par une amplitude. Deux combinaisons différentes se différentient ainsi par au moins un signal d'amplitude notablement différente. Chaque couche reçoit des successions de combinaisons 30 différentes; à chaque combinaison différente correspond un message différent et, à l'inverse, à chaque combinaison proche ou identique correspond un message proche ou identique. Lorsqu'une combinaison est appliquée d'une manière prolongée, ou répétitive, le processus d'apprentissage décrit ci-avant opère et ainsi un seul élément devient lui-même actif au sein de la couche lors des occurrences ultérieures de la même combinaison, ce processus renforçant à chaque fois 35 l'apprentissage ainsi opéré. Hormis pour une application très simple limitée à un faible nombre de signaux d'entrée, le processus d'activation ne se limite pas à un seul neurone par couche à un instant donné. Une très grande quantité de signaux d'entrée est ainsi segmentée en sous-ensembles ; ces sous-ensembles de - 17 - signaux sont appliqués simultanément sur différents agrégats ; lorsque l'apprentissage a été initié, un neurone est actif au sein de chaque agrégat à un instant donné. Chaque élément actif génère lui-même un signal d'activité, d'amplitude dépendant de son degré d'activité : ceci dépend du degré de corrélation de la combinaison d'entrée avec les combinaisons présentes lors des phases précédentes, de la durée de présence de cette combinaison, de l'amplitude des signaux en entrée. Les combinaisons de signaux ainsi générés constituent les signaux d'entrée de la couche suivante, et ainsi de suite, de couche en couche. Ce processus se traduit par un nombre de plus en plus faible d'éléments actifs lorsque l'on progresse ainsi dans les couches successives, pour fournir en définitive un jeu relativement réduit de signaux actifs à un instant donné en réponse aux très nombreux signaux appliqués sur les entrées de la toute première couche. Toute situation complexe caractérisée par des flux de signaux particuliers en entrée se traduit ainsi au niveau des couches supérieures par un nombre réduit de neurones actifs, toujours les mêmes pour une situation donnée. C'est là toute la base du processus objet de la présente invention : de très nombreux signaux sont pris en compte au niveau de la première couche, signaux représentatifs d'une ou de plusieurs situations en présence; au fur et à mesure que ces signaux sont traités, de couche en couche, une caractérisation de plus en plus précise de chacune des situations en présence est établie, se traduisant en final au niveau de la dernière couche par l'activation d'un jeu particulier de neurones, propre à chacune des situations en présence. Ce processus résulte d'un apprentissage qui s'est opéré au niveau de chaque couche, par activation spontanée d'un neurone au sein de chaque agrégat en présence d'une situation d'entrée donnée. Un tel procédé est destiné à opérer en association avec un dispositif d'analyse implanté en amont; quelques exemples sont donnés, à titre non limitatif : ^ Pour l'analyse visuelle stéréoscopique, une paire de caméras juxtaposées, un convertisseur analogique-digital pour chacun des deux canaux vidéos, un système d'analyse d'image décomposant chacun des deux signaux vidéo en primitives, valides pour des groupes de pixels jointifs, basées respectivement sur la chrominance, la luminance, la direction d'orientation de segment décelé au sein du groupe de pixels considéré, un tel segment pouvant être constitué par un fragment de contour de zone uniforme. Ces différents résultats d'analyse sont convertis en signaux générés en parallèle, d'amplitude croissante en fonction du résultat obtenu, par exemple une amplitude maximale (1 selon la convention considérée ici) lorsqu'un segment est détecté pour le groupe de pixels analysé avec une orientation verticale; ces signaux sont appliqués en parallèle en entrée du dispositif opérant selon le procédé défini ici, en regroupant les signaux concernant des pixels contigus. ^ Pour l'analyse de tous signaux audio (parole ou musique), une paire de microphones reproduisant la perception naturelle, un amplificateur, un convertisseur analogique-digital à deux canaux d'entrée, suivi par un équipement de traitement digital de signaux opérant par analyse temps-fréquence. Chaque composante résultant de cette analyse est ensuite convertie en signal compatible du dispositif opérant suivant le procédé défini ici, et ces différentes composantes sont - 18 - appliquées en parallèle. Deux agrégats d'entrée du dispositif peuvent traiter les signaux dérivés de chaque microphone, et un troisième agrégat peut recevoir les signaux des deux microphones pour la localisation spatiale en se limitant aux composantes du spectre moyen, les plus pertinentes pour cette localisation. ^ Pour l'apprentissage de parcours, un récepteur de localisation classique (GPS ou autre), suivi par un équipement d'adaptation d'interface, chargé de convertir les données de localisation en signaux compatibles du dispositif défini ici, sous la forme de signaux générés en parallèle représentatifs de la localisation courante, sous forme absolue ou relative. ^ Pour le traitement de données météorologiques ou sismiques, un équipement d'adaptation d'interface, chargé de convertir les données collectées en différents points de la zone géographique couverte en signaux compatibles du dispositif défini ici, sous la forme de signaux générés en parallèle représentatifs de la situation courante. En sortie du dispositif opérant selon le procédé objet de l'invention, un équipement de traitement est nécessaire pour rendre les signaux synthétiques, représentatifs d'une situation identifiée spontanément par le dispositif, intelligibles. Cet équipement de traitement opère par association entre un jeu de neurones actif et la situation sous-jacente. La mise en oeuvre de cet équipement est simple : il suffit d'appliquer en entrée les situations élémentaires, une à une, et d'enregistrer les neurones actifs en présence de chaque situation, en associant donc chaque jeu de neurones actifs à la situation d'entrée appliquée. Par la suite, en phase d'exploitation, à partir des signaux complexes présents en entrée, chaque situation élémentaire apprise est identifiée spontanément, et caractérisée par l'équipement connecté en sortie sous la forme d'un indicateur spécifique, propre à chaque situation pertinente. En matière de recherche médicale, ce sont plutôt les circuits actifs au sein même du dispositif bpérant selon le procédé défini ici qui présentent l'intérêt majeur. Des situations simples sont appliquées en entrée du dispositif, à l'aide de moyens tels que ceux décrits ci-avant, pour la perception visuelle ou auditive. En présence de chaque situation, les circuits actifs sont identifiés en phase d'apprentissage puis en phase de rappel, au niveau de chaque couche. Une comparaison est effectuée avec les images obtenues par exemple en IRMf, d'une part pour affiner les paramètres du modèle (paramètres v, k définis ci-avant notamment), et pour la sélection de la variante du procédé la plus fidèle vis à vis du comportement collecté par imagerie. Une fois le modèle validé, une comparaison est réalisée entre les circuits actifs ainsi identifiés à l'aide du dispositif objet de l'invention, pour des sujets sains puis pour des personnes déficientes, afin de localiser les circuits en cause et leur rôle spécifique au sein des différentes couches successives. Il a ainsi été décrit, étape par étape, un procédé qui permet : ^ d'effectuer un apprentissage, de manière autonome, sur la base de combinaisons de signaux, et ainsi de reconnaître et de différentier des situations caractérisées par des combinaisons données de signaux d'entrée - 19 - ^ de conserver indéfiniment la mémoire des situations qui se sont présentées de manière prolongée ou répétitive ^ d'ignorer ou d'oublier les situations qui se sont présentées sur un laps de temps très court ^ de mémoriser des séquences, de manière autonome ^ d'extrapoler spontanément, grâce à l'apprentissage effectué, une séquence de combinaisons d'entrée ^ d'analyser des situations complexes, basées sur des quantités potentiellement très élevées de signaux d'entrée, y compris non homogènes; le résultat de l'analyse s'exprime par un jeu de neurones actifs sur la couche supérieure, différent pour chaque situation d'entrée ^ d'identifier de manière autonome les constituants nouveaux au sein d'une situation complexe, et de procéder spontanément à l'apprentissage des particularités de ces éléments nouveaux, à des fins de reconnaissance ultérieure de manière quasi instantanée ^ de fournir des moyens de modélisation fine des circuits biologiques en jeu dans les processus de mémorisation puis de rappel de situations mémorisées, à des fins d'identification des causes de 15 déficiences. Il a été précisé au début de la définition du procédé que chaque élément opère sur la base de combinaisons de signaux d'entrée d'amplitude variable. Cette amplitude variable peut se caractériser de nombreuses manières : amplitude en tant que telle (tension variable, courant variable) ou en termes de fréquence variable, un signal de fréquence élevé étant alors représentatif 20 d'une entrée à forte amplitude. Le dispositif décrit ci-après opère selon ce dernier mode, privilégié ici dans la mesure où il reproduit les signaux présents aux interfaces d'entrée et sortie des neurones biologiques, ce qui facilite la comparaison entre le modèle ainsi constitué et la réalité biologique, même si les mécanismes mis en jeu au niveau de chaque élément différent radicalement de ceux mis en jeu dans le cas des neurones biologiques. 25 Hormis dans le cas d'une implémentation sous la forme de circuits numériques ou par logiciel, les signaux considérés ici ne sont pas des codes exprimés sous la forme de séquence binaire, mais des flux de signaux appliqués en parallèle, où, à un instant donné, une partie de ces signaux sont actifs, avec des degrés d'activité relative représentatifs d'une situation donnée. Des exemples seront fournis à plusieurs reprises afin d'illustrer cette particularité. Ces signaux sont 30 appliqués sous la forme de salves. DESCRIPTION DU DISPOSITIF La description du dispositif s'appuie sur les figures suivantes : 35 ^ la figure 1 présente le schéma de l'oscillateur de base, élément central du neurone modélisé, et le signal de sortie noté Vc2 ^ la figure 2 présente l'oscillateur complété par ses interfaces d'entrée et de sortie -20- ^ la figure 3 représente l'implémentation la plus simple, intégrant en complément du montage précédent les dispositifs de pondération sur chaque entrée, i.e. sur chaque synapse du neurone ^ la figure 4 détaille le schéma du dispositif de pondération le plus simple, à base de condensateur ^ la figure 5 détaille le même dispositif, mais en remplaçant le condensateur par des circuits numériques ^ la figure 6 présente le circuit Q dit de qualification de chaque entrée du neurone, correspondant au procédé de base, présenté lors de la définition du procédé ^ la figure 7 présente l'association de ce circuit de qualification avec l'oscillateur introduit à la figure 2 ^ la figure 8 illustre le circuit relatif à l'application du critère d'arrêt en fin de processus d'apprentissage ^ la figure 9 présente le circuit d'inhibition mutuelle entre neurones d'un même agrégat ^ la figure 10 illustre le principe d'inhibition mutuelle activé par le premier neurone actif ^ la figure 11 représente le circuit d'inhibition mutuelle intégrant la matrice de désensibilisation croissante en fonction de la proximité des neurones cibles vis à vis du neurone actif ^ la figure 12 illustre en une dimension la loi de désensibilisation croissante en fonction de la proximité, pour 1 neurone actif ^ la figure 13 représente en deux dimensions ce même processus, pour 3 neurones actifs ^ la figure 14 présente le montage de prise en compte du signal généré par le circuit d'inhibition mutuelle ^ les figures 15 à 21 présentent le dispositif mis en oeuvre pour la mémorisation de séquences ; figure 15 : aménagement du circuit présenté en figure 3, pour la prise en compte de la commande ACT ; figure 16 : aménagement du circuit présenté en figure 3, pour le maintien d'activité du neurone avec réduction progressive de cette activité; figure 17 : sortie d'un neurone équipé de l'aménagement illustré à la figure 16, en relation avec le signal d'entrée; figure 18 : agencement du triplet de neurones permettant la mémorisation de séquence; figure 19 : disposition en parallèle de tels triplets de neurones; figure 20 : états successifs d'un jeu de de 11 neurones lors de la mémorisation de la séquence, et états des pondérations en entrée du neurone 4 à l'issue de la mémorisation de séquence ; figure 21 : couplage entre les constituants de la mémoire rapide et de la mémoire de masse ^ la figure 22 illustre le processus de restitution d'une image de résolution analogue à celle obtenue en IRMf à partir de l'état d'activité des différents neurones modélisés ^ la figure 23 représente un exemple d'architecture d'un calculateur appliqué à l'assistance aux placements financiers, calculateur basé sur le procédé objet de l'invention. On notera que sur ces figures, la convention usuelle de notation des indices est utilisée, l'indice i variant de 1 à n, n représentant le nombre total de canaux d'entrée du neurone considéré. La description est structurée en trois étapes distinctes : -21 - ^ la description de chaque neurone individuel et de l'association de ces neurones individuels en groupes, identifiés en tant que agrégats, où chaque neurone entre en compétition avec ses voisins pour produire le plus rapidement possible une réponse en présence d'un vecteur d'entrée donné, où le neurone ainsi actif entraîne l'inhibition des autres neurones de l'agrégat, et où, lorsque la situation en présence est maintenue, un processus d'apprentissage opère de manière à rendre de plus en plus précis le mécanisme de reconnaissance de la combinaison de signaux d'entrées qui a donné lieu à l'activation du neurone ; ^ la description de l'agencement des neurones en triplets destinés à assurer l'acquisition rapide mais passagère de séquences d'activation de neurones, fonction identifiée en tant que mémoire rapide, et leur association avec des triplets de neurones dédiés au stockage prolongé des acquisitions ainsi effectuées, fonction identifiée en tant que mémoire de masse ; ^ la description de deux applications basées sur les éléments constitutifs du modèle ainsi défini. Le constituant de base est identifié en tant que neurone. Il reproduit le rôle élémentaire d'un neurone dans le système nerveux, mais il opère suivant des processus qui diffèrent totalement du neurone biologique, dont le fonctionnement met en jeu des mécanismes de nature non seulement électrique mais aussi biologique et chimique, ainsi que différents types de médiateurs électriques et chimiques. Ces éléments constituent un ensemble bien plus complexe que le modèle proposé ici, visant uniquement à reproduire les capacités d'apprentissage du neurone biologique. La description détaillée du neurone qui sert de base au dispositif présent est axée sur un circuit électronique essentiellement analogique, dans la mesure où cette approche engendre un ensemble d'apports pertinents pour ce type d'application : ^ le nombre de composants mis en jeu au niveau de chaque neurone est relativement faible ^ la densité de composants peut être très élevée, ce qui offre la possibilité de disposer d'un nombre très élevé de neurones dans un volume restreint ^ la possibilité d'opérer avec des tensions faibles garantit une dissipation thermique modérée en dépit du nombre élevé de neurones ainsi intégrés ^ la possibilité d'opter pour des composants à très haute densité d'intégration ^ une similitude appréciable entre les signaux électriques présents à l'interface entre deux neurones, et les signaux électriques relevés dans les mêmes conditions au sein du système 30 nerveux ^ la disparité de caractéristiques entre neurones, y compris et surtout pour des neurones opérant au sein d'une même couche, présente un aspect fondamental, ainsi qu'il sera vu dans le parcours de la description . L'utilisation de composants essentiellement analogiques assure de fait une disparité de caractéristiques, qui n'existe pas naturellement avec des dispositifs logiciels ou 35 numériques, où pour le même effet des aléas doivent être introduits en différents constituants de chaque neurone, ce qui alourdit significativement la complexité du dispositif ^ le fait de chercher à émuler les neurones biologiques par des circuits analogiques restreint le degré de complexité des fonctions intégrables à chaque neurone, et ce tout expressément dès lors - 22 - que l'on vise à réaliser un modèle nécessitant le moins possible de ressources matérielles : il faut alors aller au plus simple, au plus élémentaire, exactement comme la nature a procédé pour aboutir au résultat que l'on connaît; à l'opposé, une émulation par calcul laisse libre cours à l'utilisation de polynômes d'ordre élevé, de divisions, de fonctions qui éloignent à chaque fois un peu plus de la réalité dont on souhaite reproduire le comportement, le plus fidèlement possible. Les descriptions qui suivent reposent sur les principes généraux des circuits analogiques. Cependant, ce mode de réalisation ne présente pas de caractère restrictif. L'homme de l'art pourra identifier les dispositifs dérivés permettant d'assurer le même type de traitement, parmi lesquels : ^ dispositif logiciel, où chaque neurone est recréé à l'aide d'un programme ^ dispositif numérique, où chaque neurone est recréé à l'aide de composants numériques et/ou de processeurs spécialisés ou génériques ^ dispositif mixte intégrant une part logiciel, une part numérique, voire même une part analogique. Les montages analogiques présentés sont simples; leur compréhension nécessite des connaissances de base : le principe des montages de type émetteur commun et collecteur commun. La description effectuée ci-après présente le principe de chaque étage, afin de rester suffisamment simple dans son abord. Des précisions sont apportées au sujet des aménagements destinés à rendre le dispositif plus proche dans son mode opératoire du comportement supposé des assemblées de neurones biologiques, pour ce qui concerne les processus d'apprentissage. Une section est annexée à la fin de la présente partie descriptive, regroupant les commentaires additionnels relatifs à chaque schéma. Il est conseillé au lecteur de s'y reporter au cas où tel ou tel élément d'un schéma et des explications associées présenterait un caractère insuffisamment explicite. Le procédé objet de l'invention s'applique à des circuits élémentaires, qualifiés de neurones, où chaque neurone reçoit un signal d'entrée caractérisé par un vecteur à n dimensions, chaque neurone considéré recevant n signaux d'amplitude variable. Pour un circuit électronique, cette notion d'amplitude peut se caractériser sous différentes formes : ^ une tension ou un courant appliqué sur chaque entrée, par exemple d'autant plus fort que l'amplitude est élevée ^ une fréquence, par exemple d'autant plus élevée que l'amplitude du signal d'entrée est élevée ^ le cas échéant, une combinaison de ces différents paramètres ^ une intensité optique si l'on retient un mode de couplage optique entre neurones ^ une intensité de champ électrique ou magnétique si l'on retient un couplage capacitif ou magnétique entre neurones. Le cas retenu ici pour la description du dispositif est le second cas : l'utilisation du paramètre fréquence. En effet, une des premières finalités de l'invention est de fournir des moyens de reproduire le plus fidèlement possible, avec des moyens simples, le fonctionnement des neurones biologiques, notamment en ce qui concerne les signaux qu'ils transmettent entre eux pour, par - 23 - exemple, caractériser une situation donnée. Dans le cas des neurones biologiques, un neurone est vu par les neurones auxquels il est connecté comme une source d'impulsions, et l'activité de ce neurone source est caractérisée par la fréquence de ces impulsions, d'autant plus élevée que le neurone source est actif. C'est donc ce mode de représentation de l'amplitude du signal qui est adopté pour la description des différents étages entrant en jeu dans le dispositif. Cette orientation ne limite pas la portée de l'invention, la transposition du dispositif en vue de l'exploitation des autres paramètres cités ne présentant pas de difficulté particulière pour l'homme de l'art. Dans ce cadre, le constituant de base est un oscillateur, ou plus exactement un générateur d'impulsions cycliques, suivant le schéma classique présenté en figure 1. De nombreux schémas 10 alternatifs sont applicables, par exemple à base de compteur numérique. En jouant sur les constantes de temps (R1 .C1 » R2.C2), un tel oscillateur génère des impulsions de durée courte espacées, représentatives du signal obtenu en sortie d'un neurone biologique soumis à une excitation continue. Le dispositif peut ainsi opérer avec des rapports cycliques de l'ordre de ceux présents au sein du système nerveux. On peut également adopter une 15 réduction de ces rapports cycliques afin de, notamment, réduire les temps de calcul, ou opérer un accroissement de ces rapports cycliques afin de détailler les phases de transmission d'un signal le long d'un circuit neuronal, par exemple. Le principe d'un tel oscillateur, classique, est le suivant : ^ initialement le transistor Q1 est bloqué, la tension à son collecteur est proche de Vcc (Vcc = tension d'alimentation positive) ; le condensateur Cl se charge, induisant un courant de base sur 20 Q2 qui est saturé (sa tension collecteur-émetteur Vce est proche de 0) ^ dès que Cl est totalement chargé, le courant à la base de Q2 devient nul, Q2 passe de l'état de saturation à l'état bloqué ; la tension au collecteur de Q2 devient à son tour proche de Vcc ; C2 se charge alors, induisant un courant à la base de Q1, qui est alors saturé (Vce proche de 0) ; la constante de temps R2.C2 étant faible, le maintien de cette seconde situation est beaucoup plus 25 court que dans le premier cas ; l'impulsion positive au collecteur du transistor Q2 est donc très courte. Ensuite, Q1 repasse à l'état bloqué et le processus de répète. Les impulsions ainsi générées sont représentées au bas de la figure 1; il s'agit de la tension au collecteur de Q2. L'implémentation effective de l'oscillateur présent au sein de chaque neurone intègre des composants additionnels tels que représenté en figure 2, afin d'accroître la stabilité de 30 comportement en température et afin de rendre le comportement de l'oscillateur indépendant des étages présents en aval et en amont. De plus, l'étage MN1 est un amplificateur différentiel classique, présentant un gain égal à +1 pour le signal Vin+, et -1 pour Vin- . L'accroissement de la tension présente sur l'entrée Vin+ se traduit ici par une augmentation de la fréquence des impulsions, et inversement en fonction de la tension appliquée sur l'entrée Vin- 35 Vbias est une tension légèrement positive, qui garantit la saturation de Q2 à l'état de repos, et donc Vc2 = O. Par rapport au principe de l'oscillateur décrit précédemment, l'application d'un faible courant en permanence à la base de QI grâce à la tension en sortie de MN1 réduit la tension au - 24 - collecteur de Q1 lorsque C2 est chargé, Q1 n'étant alors plus totalement bloqué ; par voie de conséquence, l'excursion en tension correspondant à la charge de Cl est plus faible, ce qui se traduit par un blocage plus rapide du transistor Q2, donc une durée réduite entre les impulsions positives au collecteur de Q2. Cet effet s'accroît en fonction de la tension appliquée en Vin+, et se réduit en fonction de la tension appliquée en Vin- . Les valeurs de résistances sur la figure 2 sont établies de manière à obtenir une valeur de tension Vout proche de 0 lorsque l'oscillateur n'est pas actif (Q2 saturé). Les impulsions dont le processus de génération vient d'être décrit constituent l'élément fondamental du procédé : ce sont les signaux qui sont véhiculés de neurone en neurone, depuis l'entrée, par exemple un neurone émulant une cellule de la rétine dont la cadence des impulsions dépend du degré de luminosité reçu sur cet élément, à la sortie du dispositif. Ces impulsions ont une fréquence variable, représentative de l'état d'activité du circuit neuronal considéré ; dans le cas le plus commun, une activité élevée se traduit par une fréquence élevée des impulsions, par exemple en présence d'un degré de luminosité élevé sur une cellule de la rétine. On notera qu'il est aisé, sur la base de ce modèle, de reproduire un aspect caractéristique des neurones biologiques, à savoir la diminution progressive de la fréquence des impulsions à la sortie du neurone en cas d'activité prolongée du neurone. Il suffit de rajouter le circuit suivant entre la sortie Vout et l'entrée Vin- : un circuit classique résistance-diode-condensateur opérant une fonction d'intégrateur; lorsque la sortie est active, la tension Vin- est lentement accrue, réduisant progressivement l'effet du signal présent sur Vin+ ; le condensateur est monté entre Vin- et la masse; la résistance et la diode sont montés en série entre la sortie Vout et l'entrée Vin- . La cadence des impulsions de sortie est ainsi de plus en plus lente au cours de la salve. Dans la quasi totalité des cas (un cas particulier sera exprimé ici, pour la mémorisation de séquences), chaque neurone est doté d'entrées multiples. Commençons par le montage le plus simple, correspondant en l'occurrence à la cinquième variante du procédé exposé précédemment, en posant w; = mi . Cette variante est choisie en tant que première étape de la description du dispositif en raison de sa simplicité, ceci permettant d'aborder étape par étape les particularités du dispositif. Cette variante, illustrée par la figure 3, est basée sur une simple somme pondérée des entrées pour la détermination du signal dit d'identité s : s=w1.a1+W2.a2+W3.a3+...+w1.a1+...+w .an V;,,i matérialise la composante a; . Le signal d'identité s est le signal présent à la base du transistor Q3. Le signal d'identité intégré I est le signal présent à l'émetteur de Q3. Le bloc noté OSC est constitué par le montage défini à la figure 2. Chaque entrée est dotée d'un circuit de pondération, détaillé à la figure 4. Le condensateur Cµi est chargé à chaque impulsion incidente, à condition que le neurone soit actif, c'est à dire lorsque le seuil d'activation de l'oscillateur a été atteint. Cet agencement est destiné à respecter une - 25 - règle fondamentale, établie en 1949 par Donald O. Hebb, dans «L'organisation du comportement », définissant les liens entre neurones voisins : lorsqu'un neurone A provoque l'activation d'un neurone B, les liens entre ces deux neurones se trouvent progressivement renforcés. Cette règle fondamentale se retrouve dans le principe de potentialisation à long terme, se traduisant ici par la modification progressive de la pondération du circuit reliant un neurone cible à chacun des neurones présents au niveau de la couche précédente, auxquels il est relié. Le facteur de pondération s'accroît à chaque fois qu'il y a, de manière simultanée ou quasi simultanée, présence d'une impulsion sur l'entrée considérée du neurone cible, et activité du neurone cible. Au niveau de la figure 4, cet effet est obtenu en validant la charge du condensateur de pondération CWi par la présence de la tension Vout : si le neurone est actif, Vout est présente ; l'application d'un signal à l'entrée V;,,i du neurone actif produit la charge effective du condensateur CWi, alors que cette charge ne se produit pas si le neurone n'est pas actif, Vout étant alors nulle. Ce processus est identifié en tant que renforcement synaptique, la synapse constituant l'interface d'entrée individuelle du neurone. Ce montage nécessite une quasi simultanéité d'impulsions entre l'entrée et la sortie du neurone; un montage alternatif sans cette contrainte consiste à rajouter un dispositif de maintien temporisé de la tension Vout, maintien au moins égal à la durée maximale de l'intervalle entre deux impulsions de sortie du neurone, par exemple à l'aide d'un condensateur tampon, de forte valeur, au collecteur de Ql li. Une seconde solution consiste à rajouter un condensateur entre la base de Ql li et la masse; le condensateur CWi est alors chargé à chaque activation du neurone, mais cette fois au prorata de l'activité moyenne de l'entrée associée. Toujours au niveau de la figure 4, la tension présente sur le condensateur CWi limite la tension VWi. Ainsi, lors de l'application d'une impulsion en V;0i, l'impulsion résultante à la base de Q13i est une impulsion de même largeur, mais d'amplitude limitée par la tension présente aux bornes de CWi. Lors de l'apprentissage, si à chaque fois que le neurone est actif une impulsion est présente en entrée V;,,i, la tension CWi croit progressivement et la tension VWi également par voie de conséquence, accroissant le facteur de pondération appliqué à l'entrée V;,,i considérée. Si l'activité de cette entrée n'est que de 50%, soit une impulsion sur deux, en phase avec l'activité du neurone, la tension VWi qui en résulte est de l'ordre de 50% plus faible que ce qu'elle serait si l'entrée était active à chaque fois que le neurone est actif, traduisant l'effet de pondération souhaité avec un montage très simple, effet où le signal d'identité dépend de l'activité moyenne de chaque entrée du neurone considéré, représentative de l'amplitude du signal d'entrée i, noté a; lors de la définition du procédé. Rappelons que nous avons retenu pour cette description que les amplitudes de signaux individuels sont matérialisées sous la forme de fréquence proportionnelle à l'amplitude du signal, cette forme étant caractéristique des signaux présents aux interfaces entre neurones biologiques. On retiendra que la pondération w; ainsi appliquée varie entre 0 et 1. Lors d'une phase d'apprentissage, si l'on considère par exemple trois entrées pour une situation donnée : la première très active, la seconde moyennement active, et la troisième statique, - 26 - les valeurs respectives des éléments de pondération basés sur le dispositif présent en figure 3 convergent vers une configuration du type : poids = 1 pour la première entrée, poids = 0.5 pour la seconde entrée, poids = 0 pour la troisième entrée. Ce dispositif simple permet au neurone d'identifier simplement une combinaison de signaux sur ses entrées et, à condition que cette situation soit suffisamment stable dans ses répétitions, mémorisation des ratio d'activité des différentes entrées pendant cette phase d'apprentissage. On notera qu'intégrer des condensateurs dans un dispositif analogique représente un encombrement important, surtout si l'on souhaite maintenir l'information ainsi acquise sur une longue période. Différentes alternatives sont appropriées pour éviter une telle contrainte, dont la mise en place d'un convertisseur digital-analogique couplé sur ses entrées digitales à un compteur incrémenté à chaque fois qu'il y a à la fois présence d'une impulsion sur l'entrée considérée du neurone cible, et activité du neurone cible. Le comportement est ainsi analogue à celui obtenu par une charge de condensateur, mais sans perte ultérieure d'information dès lors qu'il y a maintien du contenu du compteur. On notera que ce dispositif peut être complété avantageusement par une fonction d'oubli, qui se traduit par une décrémentation très lente et progressive de chaque compteur. Cette décrémentation peut être envisagée à différentes vitesses : rapide pour un état du compteur proche de sa valeur initiale, très lente dans le cas opposé ; par ce biais, les informations consolidées sont stockées pour une très longue durée, voire pour toujours, alors que les informations résultant d'une perception passagère sont rapidement oubliées, si elles ne sont pas étayées par voie de répétition. Le schéma de la figure 5 illustre ainsi le montage alternatif à celui de la figure 4, sans condensateur. L'intégrateur à base de condensateur est remplacé par les étages DOli à D03i, exploitant des composants numériques : ^ DOli est une porte logique de type ET, dont la sortie est active lorsqu'il y a présence de signal sur ses deux entrées, respectivement un signal à l'entrée considérée du neurone, c'est à dire l'entrée à pondérer, V;ni, et un signal à la sortie Vout du neurone, traduisant son activité; les mêmes commentaires s'appliquent sur ce schéma que ceux énoncés précédemment en ce qui concerne la simultanéité de Vout et de V;,,i : un condensateur au choix sur l'une des deux entrées de DOli évite la contrainte de simultanéité absolue entre ces deux signaux ^ D02i est un compteur, incrémenté sous contrôle de la sortie de DOli ; lorsqu'il y a simultanéité entre un signal sur l'entrée considérée et un signal en sortie du neurone, le compteur est incrémenté ^ D03i est un convertisseur digital-analogique, qui délivre une tension proportionnelle à la sortie du compteur D02i, à partir d'une valeur minimale fixée destinée à assurer le passage des informations même en tout début d'apprentissage, lorsque le neurone reçoit des signaux pour la toute première fois. En dehors des séquences d'apprentissage, qui se déroulent dans les conditions qui viennent d'être décrites, le processus d'oubli progressif est opéré en décrémentant les compteurs D02i - 27 - suivant un rythme très lent, et avantageusement d'autant plus lent que la valeur maximale des différents compteurs intégrés au neurone considéré est proche de sa valeur maximale, afin de reproduire l'effet d'oubli graduel mentionné ci-avant. Dans les deux montages décrits (figures 4 et 5), deux constantes de temps s'appliquent : ^ la constante de temps pour la mémorisation, déterminant la vitesse à laquelle la pondération sur chaque entrée du neurone converge vers sa valeur finale, représentative de l'activité de l'entrée considérée au cours de l'apprentissage ^ la constante de temps pour l'oubli, déterminant la vitesse à laquelle la pondération régresse à une valeur initiale, faute d'apprentissage suffisamment prolongé, de manière à rendre le neurone prêt 10 à effectuer une nouvelle acquisition. Il convient de signaler que le montage décrit à ce stade est simple, mais qu'il présente une limite dans son efficacité de filtrage, c'est à dire de passage à l'état actif sur application de vecteurs proches des vecteurs appliqués lors de la phase d'apprentissage. Cette limitation s'illustre sur un cas simple : considérons un exemple où les composantes moyennes du vecteur appliqué en phase 15 d'apprentissage sont respectivement 0.15, 0.5, 0.25, 0.1. A l'issue de la phase d'apprentissage, un vecteur d'entrée égal à (0.15, 0.5, 0.25, 0.1) ou proche de cette valeur, tel que (0.15, 0.55, 0.3, 0.1) produit l'activation du neurone : l'apprentissage a correctement opéré. Cependant, il s'avère que l'application d'un vecteur tel que (0.05, 1, 0.05, 0.05) provoque également l'activation de ce même neurone, mais plus rapidement encore que le vecteur ayant donné lieu à l'apprentissage. Si le critère 20 d'arrêt n'a pas été atteint par ce neurone, ceci implique qu'il va oublier la combinaison d'amplitudes apprises lors de son activation initiale, et dès lors apprendre la nouvelle combinaison qui le rend actif d'autant plus vite, au détriment de ce qui a été appris précédemment. Il est évident qu'une telle limitation n'existe pas dans la réalité biologique ; le montage qui suit évite avantageusement ce défaut. 25 Ce montage alternatif, qui correspond à la définition du procédé de base, opère par calcul de la différence entre chaque composante du vecteur d'entrée et la composante correspondante du vecteur dit de référence, ou vecteur moyen appris, différence notée d; : d;=la;-m11 avec i = 1 à n et : a; = 0 à 1, m, = 0 à 1 par convention de notation, 0 correspondant à une activité nulle et 1 30 à une activité maximale, activité présente pour a; et activité moyenne apprise à chaque fois que le neurone considéré a été actif pour m; puis, détermination du signal dit individuel d'identité z;, maximal ( = a;) si les deux composantes sont égales, et d'autant plus faible ( tendant vers 0 ) que les deux composantes diffèrent : 35 z;=a;. (1 - d;) calcul du signal d'identité s : s=zi+z2+z3+...+z' génération du signal intégré I : - 28 - 1 = v . s . t v : paramètre fixant la vitesse de variation du signal intégré I passage du neurone à l'état actif lorsque I > S, le terme S représentant le seuil qui évolue au fur et à mesure de l'apprentissage, ainsi qu'il sera décrit plus loin dans le cadre des commentaires 5 associés à la figure 14. Ce dispositif est avantageux pour deux raisons : ^ il est efficace en termes d'apprentissage, évitant le défaut qui vient d'être évoqué au sujet du montage opérant par pondération des entrées ^ il reste simple à implémenter. 10 L'implémentation de ce montage fait l'objet de la figure 6, opérant de la manière suivante (indice i = 1 à n) : ^ le premier étage (transistor Q51i) est un étage suiveur : la tension à la base de Q51i est proche de V;ni, le signal d'entrée du neurone, d'indice i ^ C51i est un condensateur qui permet de déterminer l'amplitude moyenne courante du signal V;ni, 15 ou plus exactement de fournir une tension qui sera d'autant plus élevée que le signal à l'entrée i est de fréquence élevée, ce qui signifie d'amplitude élevée selon le mode de couplage retenu comme exemple ici pour la description du dispositif ; la tension aux bornes de C51 i est donc représentative de la composante ai, amplitude moyenne courante du signal d'entrée Vini ^ le transistor Q52i est optionnel; il sert à remettre à 0 la tension présente aux bornes de C51 i en 20 fin de salve d'impulsions; la génération de la commande VRST repose sur l'utilisation d'un circuit de temporisation de type monostable ou similaire, circuit classique non représenté, qui maintient cette commande à 0 V tant que le neurone est actif (impulsions présentes sur la sortie Vout), et qui délivre une impulsion destinée à saturer le transistor Q52i à l'issue de l'activité du neurone; la valeur de temporisation T représente l'écart maximal entre deux impulsions consécutives 25 appartenant à une même salve, donc la période correspondant au signal d'entrée d'amplitude la plus faible ^ la paire Q53i, Q54i constitue une paire différentielle : lorsque le courant appliqué sur la base de chacun de ces deux transistors est identique, la tension sur leurs collecteurs est proche et à une valeur faible; à l'inverse, plus ces courants diffèrent, plus l'écart entre les deux tensions de 30 collecteur s'accroît, un transistor devenant de plus en plus passant pendant que l'autre tend vers l'état bloqué, ce qui, pour ce second transistor, amène la tension collecteur à une valeur se rapprochant de la tension Vcc; cette paire différentielle détermine ainsi la valeur de ai- m;, m; étant matérialisée par la tension délivrée par D06i comme il va être précisé ^ Q55i est monté en source de courant, permettant de fixer le point de fonctionnement de la paire 35 différentielle ^ Q56i est un étage tampon; la tension à son émetteur est représentative de la; mil ; pour cela, les deux diodes sur sa base délivrent le signal de niveau le plus élevé, entre ai- m, (au collecteur de - 29 - Q54i) et m; a; (au collecteur de Q53i); plus lai mil est faible, plus la tension à l'émetteur de Q56i est faible ^ D05i est un circuit logique de type compteur-décompteur contrôlé par D04i, un circuit de logique combinatoire : lorsque a; > mi (tension au collecteur de Q54i > tension au collecteur de Q53i, le courant de collecteur de Q54i étant plus faible que celui de collecteur de Q53i), VOUT étant actif, signifiant que le neurone est actif, et la commande VsTP étant non-active, signifiant que le critère d'arrêt d'apprentissage n'a pas été atteint, le compteur est incrémenté ; à l'opposé, lorsque a; , fixée par construction, correspondant au critère d'arrêt de l'apprentissage pour ce neurone, décrit au niveau de la figure 5; la commande VSTR est mise en action dans le cadre de la fonction d'oubli : tant que le critère d'arrêt n'a pas été atteint, une décrémentation de D05i est effectuée à cadence très faible, d'autant plus faible que le seuil S est proche du critère d'arrêt; un circuit logique simple, à base de composant programmable, permet de générer ce signal, en exploitant la différence entre le seuil S et sa valeur limite S. correspondant au critère d'arrêt; la génération du signal de seuil S sera détaillée un peu plus loin ^ les signaux VOUT, VSTp et VSTR sont communs pour tous les circuits d'entrée du neurone ^ D06i est un convertisseur digital-analogique recevant les sorties du compteur-décompteur D05i ^ grâce à ce montage, la tension en sortie de D06i converge au cours de l'apprentissage vers une valeur de tension représentative de l'activité moyenne de l'entrée considérée, d'indice i ; cette tension constitue ainsi la composante m; du vecteur de référence du neurone ^ le transistor Q57i sert à moduler l'amplitude de l'impulsion d'entrée en fonction de la différence d; = la; mil : plus cette différence est faible, plus la tension à l'émetteur de Q56i est faible, plus le courant de base de Q57i est élevé, et ainsi plus l'amplitude de l'impulsion au collecteur de Q57i, identifiée V;di, est élevée, et inversement; la tension de sortie V;di varie ainsi comme z;= a;. (1-d;) en effet : V;di = V;di si a; = m; , V;di = 0 si a; et m; sont de valeurs très différentes, avec tous les 35 cas intermédiaires, suivant une loi proche de la loi algébrique définie pour le signal dit d'identité individuelle z; ^ ce montage est appliqué en parallèle pour chaque entrée du neurone - 30 - ^ ce montage est dit circuit de qualification, dans la mesure où il caractérise le degré d'identité entre chaque composante a, d'entrée et la référence correspondante m; . Le schéma de la figure 7 représente le neurone intégrant les circuits dits de qualification, représentés par les blocs identifiés par la lettre Q, chaque carré symbolisant le montage de la figure 6, répliqué à chaque entrée du neurone. Grâce aux circuits dits de qualification, chaque signal V;di est identique au signal V;ni, mais pondéré individuellement par la différence entre l'amplitude courante a; et l'amplitude apprise m;, représentative de l'amplitude moyenne de l'entrée i lorsque le neurone est actif. Plus cette différence est faible, plus le signal V;di est identique à V;,,i, et, à l'opposé, plus la différence est forte, plus V;di est proche de O. Les signaux présents en sortie de chaque étage Q, dit de qualification, sont sommés et intégrés dans le temps à l'aide du transistor Q3 associé au condensateur C3. Le résultat de cette intégration définit la commande de l'oscillateur OSC conforme à la figure 2. Lors de l'application d'un vecteur d'entrée, cet oscillateur passe d'autant plus vite à l'état actif que les conditions suivantes sont remplies : ^ les entrées V;r,i représentatives des composantes a; comportent au moins quelques signaux d'amplitude élevée ^ la différence entre chaque composante V;,,i et la référence correspondante m; est faible. Dans un mode de réalisation particulier, illustré par la figure 8, le processus d'apprentissage est suspendu dès lors que la somme des tensions de pondération ou au moins une tension présente sur un des étages de pondération (tension aux bornes de CWi aux figures 4 et 8) a atteint une valeur maximale. Ce dispositif permet de conserver une charge sur chaque condensateur représentative du taux d'activité effectif de chaque entrée. Sans cela, tous les condensateurs associés à une entrée active atteindraient à terme, plus ou moins rapidement en fonction de l'activité de l'entrée associée, la même valeur maximale. A cette fin, la somme EVcwi des tensions présentes sur les condensateurs utilisés pour la pondération de chaque entrée est appliquée à la base du transistor Q23 à la figure 8 . EVcwi est quant à elle générée à l'aide d'un circuit sommateur classique, représenté plus loin, à la figure 14 (MN3). Lorsque EVcwi atteint une valeur proche de la saturation, en l'occurrence la tension d'alimentation Vcc, Q23 passe à l'état bloqué (Vbe étant proche de 0), bloquant à son tour Q24 (courant de base lb proche de 0) ; Q24 étant bloqué, sa tension de collecteur est proche de Vcc, provoquant la saturation de Q26 . Q26 étant saturé, Q27 est bloqué (Q26 Q27 = paire différentielle), bloquant à son tour Q28 (courant de base lb proche de 0) ; les transistors d'entrée, Ql li (i = 1 à n) tels que celui représenté à la figure 4, ne reçoivent dès lors plus de tension sur leur collecteur, la charge des condensateurs de pondération CWi devient ainsi nulle, cet effet s'appliquant en parallèle à tous les condensateurs de pondération CWi du neurone considéré. Le processus d'apprentissage est ainsi suspendu, les tensions aux bornes des condensateurs CWi cessent de croître, même lorsque le neurone est actif. -31- Le même mécanisme opère sur occurrence d'une tension proche de Vcc sur un quelconque des condensateurs CWi du neurone, via les transistors Q21i et Q22i, qui opèrent à l'identique de Q23 Q24. Il suffit donc qu'une tension Vcwi atteigne Vcc pour que le processus d'apprentissage soit suspendu, au même titre que le critère qui s'applique sur EVcwi . Le résultat de ce montage est un blocage de l'apprentissage sur critère d'arrêt, en l'occurrence lorsque une valeur de tension maximale (Vcc) est atteinte sur au moins un condensateur de pondération CWi, ou lorsque la somme des tensions de pondération atteint une value maximale, égale ici à Vcc. Le montage illustré à la figure 8 opère à partir de la tension aux bornes de CWi à la figure 4. Ce montage opère suivant le même principe en association avec les circuits représentés aux figures 5 et 6, en se basant respectivement sur la tension en sortie de D03i à la figure 5, et sur la tension en sortie de D06i à la figure 6. Dans tous les cas, il s'agit de mettre un terme au processus d'apprentissage dès lors qu'au moins un canal a atteint la saturation, ou que la somme des signaux pondérés ont atteint la tension de saturation. Ce dispositif de mise en place d'un critère d'arrêt s'applique au niveau des figures 5 et 6 en bloquant respectivement les compteurs D02i, et D05i, dès lors qu'au moins un compteur (respectivement D02i et D05i) a atteint sa valeur maximale, ou que la somme des pondérations élémentaires a atteint une valeur maximale, via la commande Vsre mentionnée à la figure 6, et une commande de même type, non représentée, pour le schéma de la figure 5. La figure 9 illustre un aspect essentiel du dispositif : le circuit d'inhibition mutuelle des neurones voisins. Chaque neurone des couches intermédiaires reçoit les sorties de neurones de la couche précédente. Chaque neurone reçoit les sorties de tous les neurones de la couche précédente s'il s'agit d'un dispositif simple, mais peu représentatif de la réalité. Dans le cas plus général, chaque neurone reçoit les sorties d'une partie des neurones de la couche précédente. Le sous-ensemble de neurones d'une couche recevant les sorties du même sous-ensemble de neurones de la couche précédente est identifié en tant qu'agrégat. Les neurones appartenant à un même agrégat sont dotés d'un circuit d'inhibition mutuelle tel que représenté à la figure 9. Grâce à cela, dès qu'un neurone de l'agrégat devient actif, une tension d'inhibition est appliquée à l'ensemble des neurones de l'agrégat. Y compris à lui-même, en tant qu'élément de l'agrégat, effet masqué par construction, par le fait qu'il est actif, ainsi qu'il sera vu lors de la présentation de la figure 14. Les signaux en jeu à la figure 9 sont, à titre d'exemple, VoutA, VoutB, VoutC, signaux de sortie de neurones référencés A, B et C appartenant au même agrégat (notons qu'un agrégat selon le présent dispositif peut inclure plusieurs centaines ou milliers de neurones en parallèle). Ces signaux donnent lieu à la génération du signal d'inhibition Vinh appliqué aux neurones de l'agrégat, provoquant l'inhibition des autres neurones de l'agrégat dès qu'un premier neurone est passé à l'état actif, inhibition maintenue un temps déterminé à l'aide du condensateur C30 ; ce temps est au moins égal à la durée séparant deux activations successives. La prise en compte de la tension Vinh au niveau de chaque neurone est telle que cela bloque les neurones non actifs, mais qu'elle reste sans -32- effet sur le neurone qui a donné lieu à ce processus d'inhibition, c'est à dire le premier à être passé actif en présence d'une combinaison donnée en entrée de l'agrégat; le circuit mis en jeu pour parvenir à cet objectif sera vu à la figure 14. Les dispersions de caractéristiques entre neurones sont importantes dans ce processus : elles font qu'en présence de signaux appliqués en entrée d'un ensemble de neurones, ensemble nommé ici agrégat, un neurone parmi cet ensemble va passer à l'état actif plus rapidement que les autres. Sans ces dispersions, tous les neurones passeraient à l'état actif au même instant ; certes un neurone pourrait être élu arbitrairement et les autres neurones inhibés, mais cela impliquerait la mise en place d'une forme de contrôleur qui éloignerait du modèle réel dont on souhaite se rapprocher le plus possible. Les dispersions offertes par l'usage de composants analogiques sont suffisantes pour offrir naturellement ce type de comportement. Dans le cas d'une modélisation à l'aide de composants numériques ou par logiciel, les dispersions de caractéristiques sont obtenues par exemple par introduction d'aléa sur les valeurs initiales des composantes mi. Cette inhibition a un rôle très bénéfique : elle évite que lors du maintien d'un même stimulus en entrée de l'agrégat, la totalité des neurones de la couche N ne deviennent actifs les uns après les autres, induisant une redondance qui n'existe à priori pas ou peu dans la réalité. A priori, pour un stimulus donné, caractérisé par une combinaison d'activité des entrées donnée, un seul neurone est censé devenir actif, ou s'il y a redondance, un faible nombre de neurones. A l'inverse du principe de potentialisation à long terme (renforcement des liens entre 2 neurones systématiquement actifs en simultanéité), ce mécanisme qui semble essentiel n'apparaît pas dans la littérature en neurosciences. Nous verrons un peu plus loin les autres apports tout aussi essentiels de ce mécanisme d'inhibition mutuelle. Il est possible que ce mécanisme d'inhibition mutuelle n'existe pas dans la réalité biologique; son importance est néanmoins majeure dans le cadre du modèle : il n'est pas souhaitable de laisser libre cours à la constitution de redondances d'apprentissage au sein d'un dispositif nécessairement limité en nombre de neurones élémentaires. La figure 10 illustre l'effet d'inhibition produit par le premier neurone qui passe à l'état actif ; ce dispositif est décrit ici en relation avec le montage illustré par les figures 6 et 7, basés sur la comparaison entre chaque composante a; et la composante de référence correspondante, m;. Le même dispositif s'applique à l'identique dans le cas du montage associé aux figures 3, 4, 5, en remplaçant les termes m; de la figure 10 par w; . Chacune des 4 lignes de la figure 10 représente, en partant de la gauche, le vecteur d'entrée, identique pour les 4 neurones notés Ni à N4, puis les composantes de référence m, à m5 propre à chaque neurone, en considérant que chaque neurone présente 5 entrées a, à a5, puis le seuil S égal à la somme des composantes m, à m5 , puis la variation pour chaque neurone du signal d'identité intégré I en fonction du temps, vis à vis du seuil S propre au neurone. Dans le cadre de cet exemple, les 4 neurones constituent un agrégat et reçoivent donc en parallèle un même vecteur (a,, a2, a3, a4, a5). Sur ces 4 neurones, 3 ont déjà fait l'objet d'un apprentissage : N1, N3 et N4; selon le procédé objet de l'invention, leurs seuils S sont par voie de -33- conséquence relativement élevés. Le vecteur appliqué à l'instant considéré en entrée répète sur cet exemple le vecteur qui a été appliqué en entrée des 4 neurones en phase d'apprentissage, qui s'est traduit par le passage à l'état actif du neurone N3. Dans ces conditions, 3 signaux d'identité intégrés I(t), correspondant à Vin+ sur la figure 2, croissent rapidement à partir de l'instant d'application du vecteur d'entrée : ce sont les signaux d'identité intégrés des neurones N1, N3 et N4. Celui qui croît le plus rapidement est le signal Vin+ de N3, en raison de l'identité entre les signaux a, et les références correspondantes m;. Pour cette raison, le seuil S de Ni et de N4 n'est pas atteint lorsque le signal I(t) de N3 atteint le seuil de déclenchement, à l'instant tA; N3 devient alors actif, induisant l'inhibition des 3 autres neurones. Dès lors, N3 étant actif, si le même vecteur est maintenu en entrée des 4 neurones, N3 poursuit son apprentissage en renforçant les pondérations respectives de ses 5 entrées au prorata d'activité de chaque entrée; le seuil S de ce neurone croît à l'identique, renforçant la sélectivité du neurone N3 vis à vis des caractéristiques du vecteur appliqué lors de cet apprentissage. Ce processus garantit que lorsqu'un neurone au sein de l'agrégat, en l'occurrence le neurone N3, a commencé à apprendre une combinaison d'entrée donnée, c'est lui qui passe à l'état actif en premier lieu sur répétition de cette même combinaison, et c'est donc lui qui poursuit le processus d'apprentissage engagé pour cette combinaison. Les autres neurones de l'agrégat restent inactifs pour cette même combinaison, tant en phase d'apprentissage qu'en phase de rappel. Pourquoi alors est-il nécessaire de poursuivre cet apprentissage, puisque c'est déjà N3 qui répond à la combinaison initiale ? Tout simplement parce que, tant que les composantes m; n'ont pas terminé leur convergence vers la valeur moyenne a; de chaque composante d'entrée au cours de l'apprentissage, il subsiste une différence entre chaque composante a; et chaque valeur m; , et de plus le seuil S reste faible, ces deux éléments induisant un risque élevé que N3 entre en action sur une combinaison d'entrée différente mais proche de celle apprise, au détriment de celle initialement retenue. Deux possibilités ont été décrites lors de la définition de l'agrégat : soit il porte sur des sous-ensembles distincts de signaux d'entrée, soit il porte sur des sous-ensembles de signaux présentant des recoupements; c'est ce second cas qui est considéré maintenant. Les agrégats de neurones ainsi définis sont basés sur des notions de proximité, en prenant en compte de manière optionnelle une notion de recouvrement partiel entre agrégats. Ces chevauchements sont pris en compte dans la génération de la tension d'inhibition mutuelle, de manière à obtenir une juste coïncidence entre les circuits de génération des tensions d'inhibition et les neurones auxquels les tensions ainsi générées s'appliquent. Un processus de sommation matricielle est à cet e f f e t approprié. Ce processus est illustré par les f i g u r e s I 1 à 13. Notons que ce principe d'inhibition peut s'appliquer de manière binaire, ou progressive, auquel cas il convient mieux de parler de désensibilisation décroissante, maximum pour les neurones adjacents au neurone actif, donc les neurones les plus à même d'être activés par les mêmes afférences, et minimum pour les neurones éloignés du neurone actif, neurones recevant des afférences pour la plus grande part distinctes de celles reçues par le neurone actif. - 34 - La figure 11 constitue une extension du montage présenté à la figure 9, intégrant cette fois la matrice de sommation des signaux d'inhibition, matrice nécessaire dans le cadre d'agrégats avec chevauchements. Si le neurone A est actif, VinhA est maximum, proche de la tension d'alimentation positive Vcc. Nous verrons que l'effet de cette tension est annihilé au niveau du neurone actif (illustration à la figure 14) de manière à éviter que tout neurone actif ne s'inhibe lui-même. Pour les neurones adjacents, B et C, toujours en cas d'activité du neurone A, les tensions d'inhibition sont pondérées par le réseau de résistances : très forte en entrée du neurone B (signal VinhB), légèrement moins forte pour le neurone C (signal VinhC), et ainsi de suite pour les neurones suivants, de manière décroissante en fonction de l'éloignement vis à vis du neurone actif. Ce processus garantit que les neurones les plus proches, recevant le même jeu d'afférences, sont inhibés dès qu'un premier neurone proche, donc recevant un nombre élevé d'afférences communes, est passé à l'état actif. Ceci évite que plusieurs neurones n'apprennent la même combinaison d'entrée, au détriment de la capacité du dispositif à acquérir une palette étendue de combinaisons d'entrées. La génération de ces tensions s'effectue à l'aide d'un réseau résistif tel que représenté à droite de la figure 11. Plus le neurone cible est éloigné du neurone actif, plus la tension Vinh est atténuée, du fait de l'accumulation de résistances entre la source (Q36 dans l'exemple présent) et l'entrée Vinh du neurone cible. La variation de cette tension Vinh selon une dimension est représentée à la figure 12 : maximale à proximité du neurone actif, décroissante au fur et à mesure qu'on s'en éloigne. En deux dimensions, un exemple est illustré à la figure 13, pour trois neurones actifs; chacun des (centaines ou milliers de) neurones présents à proximité de ces trois neurones actifs reçoit donc un signal d'inhibition Vinh d'autant plus élevé qu'il se situe à proximité d'un neurone actif. Les autres neurones au sein de cette même couche ne pourront devenir actifs à leur tour que lors de la réception d'une nouvelle combinaison de signaux d'entrée, se traduisant par l'extinction des neurones initialement actifs et donc la suppression des tensions d'inhibition en présence. La figure 14 illustre le montage permettant la génération du seuil évolutif S, incluant la prise en compte du signal d'inhibition Vinh. Le seuil S est matérialisé par la tension Vin- appliquée en entrée de l'oscillateur représenté à la figure 2. Le seuil de déclenchement de l'oscillateur dépend de Vbias et de la tension appliquée sur l'entrée Vin-. L'entrée Vin- du neurone est égale à la somme EVcwi des tensions de pondération, en relation avec les figures 3 et 4, basées sur la somme pondérée de chaque entrée. L'entrée Vin- est de plus majorée par le signal Vinh : Vinh se rajoute à EVcwi de manière à accroître le seuil d'activation du neurone si un autre neurone de l'agrégat est actif. Ces deux composantes, Vinh et EVcwi, induisent une série d'apports essentiels dans la génération du seuil S matérialisé par Vin- : ^ initialement, lorsque le neurone n'a pas encore reçu de signaux d'entrée, toutes les tensions de pondération sont faibles et aléatoires, selon le principe énoncé auparavant ^ un premier neurone de l'agrégat devient actif ; l'effet de dispersion de caractéristiques des composants unitaires apporté par une implémentation en analogique joue naturellement un rôle -35- très favorable à cet effet, évitant que plusieurs neurones de l'agrégat passent à l'état actif simultanément ^ un premier neurone étant actif, la tension d'inhibition Vinh est générée à l'intention de tous les neurones de l'agrégat (cf figures 9 et 11), évitant l'activation à leur tour des autres neurones de l'agrégat, non encore actifs ^ pour le neurone actif, le signal Vinh est masqué (action du transistor Q14, décrite par la suite) et le processus d'activation se poursuit tant que le stimulus est présent, dans des conditions proches (taux relatif d'activité des différentes entrées constant ou faiblement variable) ^ pendant que ce processus de mémorisation opère, les tensions de pondération du neurone actif croissent, idéalement jusqu'à atteindre la tension maximale possible, ainsi que décrit précédemment à propos des critères d'arrêt, auquel cas l'apprentissage effectué est le plus durable ^ si le stimulus est interrompu, l'arrivée d'un stimulus différent sur les mêmes entrées se traduit par l'arrêt de l'activité du neurone initialement actif, puis par l'activation d'un autre neurone de l'agrégat. Pour cela, la composante EVcwi, qui est déjà relativement élevée grâce à l'apprentissage initié, provoque le blocage de l'oscillateur. En pareil cas, le neurone qui était actif cesse d'osciller, la somme pondérée des signaux d'entrée EVwi étant inférieure à la somme EVcwi des tensions de pondération. Le neurone initialement actif redevenant ainsi non actif, la tension d'inhibition mutuelle Vinh qui était générée par ce neurone décroît, et un autre neurone de l'agrégat peut ainsi devenir actif à son tour au sein de l'agrégat ^ et ainsi de suite à chaque nouvelle combinaison de signaux d'entrée. Une fois l'apprentissage initié, c'est donc cette tension EVcwi qui permet à un neurone de ne s'activer qu'en présence de la combinaison qui a donné lieu à l'apprentissage. Il y a trois corollaires à cet aménagement : un stimulus doit rester stable suffisamment longtemps pour qu'il y ait apprentissage effectif, un stimulus peut être acquis en plusieurs fois à condition de se répéter d'une manière suffisamment proche, deux stimuli distincts mais de manière insuffisamment différentiée ou insuffisamment stable peuvent être reconnus par un seul et même neurone (cas de confusion). Le rôle du transistor Q14 au sein du montage illustré en figure 14 est d'assurer la réjection de la tension d'inhibition au niveau du neurone actif. Ce transistor évite que, dès que le neurone devient actif, il ne s'inhibe lui-même par la tension d'inhibition Vinh dont il est lui-même la source. La tension Vout du neurone provoque en effet la saturation du transistor Q14, et ainsi l'annulation de l'effet de Vinh sur le neurone considéré, le neurone actif de l'agrégat. A l'opposé, pour tous les autres neurones de l'agrégat, Vinh est appliquée sans atténuation, jouant pleinement son rôle d'inhibition. Le condensateur C14 sert à maintenir la saturation de Q14 entre deux activations successives du neurone actif, et donc le maintien de la non inhibition du neurone actif. La description du dispositif d'inhibition mutuelle a été effectuée en relation avec le montage relatif à la figure 3 associé au montage de la figure 4 (circuit de pondération à base de -36- condensateur). Le même principe s'applique pour le montage de la figure 3 associé à celui de la figure 5 (circuit de pondération à base de compteur numérique) en substituant à la tension Vcw; la tension en sortie du convertisseur digital-analogique D03i, qui caractérise la pondération w; appliquée au signal appliqué à l'entrée d'indice i. Dans le cas particulier où l'on applique la cinquième variante du procédé de base, le montage illustré à la figure 14 est adapté de manière à élever au carré chaque tension de pondération avant sommation, de manière à garantir un seuil Vin- qui soit le plus proche possible de la valeur idéale. En effet, la tension appliquée côté Vin+ est proportionnelle à VcW;, qui est elle-même proportionnelle à la fréquence des impulsions au sein des salves d'entrée, ce qui résulte en un effet quadratique vis à vis de la fréquence des impulsions, donc dans le modèle considéré pour cette cinquième variante du procédé de base, l'amplitude du signal d'entrée. Le seuil idéal doit varier selon la même loi, donc une loi quadratique. Un montage classique pour ce type de fonction consiste à utiliser un amplificateur opérationnel avec une diode en contre-réaction, en lieu et place du suiveur de tension MN2i, et ce pour chaque branche du montage illustré à la figure 14 (i = 1 .. n). Cette notion de seuil idéal concerne l'aptitude du dispositif à bien différentier des vecteurs d'entrée qui peuvent être relativement proches; plus le seuil est proche de cette valeur idéale, plus chaque neurone, une fois l'apprentissage accompli, ne s'active qu'en présence d'un vecteur identique ou très proche de celui présent en phase d'apprentissage. Le circuit de la figure 14 s'applique également en association avec les montages présentés aux figures 6 et 7 (pondération des signaux d'entrée par les circuits dits de qualification, conforme au procédé de base), cette fois en substituant à la tension Vcw; la tension en sortie du convertisseur digital-analogique D06i, qui caractérise la composante de référence m;, associée à l'entrée d'indice i. L'élévation au carré des tensions entrant dans la composition du seuil ne concerne pas ce cas. En effet, rappelons que, dans le cadre du procédé de base, le seuil s'exprime sous la forme : S=mi+m2+m3+...+mn Les éléments du dispositif qui ont été développés jusqu'à présent concernent la mémorisation d'une situation instantanée, caractérisée par une combinaison vectorielle donnée en entrée du dispositif, ou par un ensemble de telles combinaisons simultanées qui se reproduisent de manière répétée. La seconde étape de définition du dispositif de mémorisation porte sur la mémorisation de séquence. Il existe une quantité infinie d'exemples que l'on pourrait citer en ce qui concerne la mémorisation de séquences de combinaisons ; citons à titre d'exemples pratiques la mémorisation des éléments perçus via une analyse temps-fréquence en présence d'une succession de notes de musique élémentaires ou lors de la perception de mots, ou bien à partir d'une analyse d'images vidéo et/ou de données de localisation pour la mémorisation d'un parcours. Il s'agit à cette nouvelle étape de mémoriser une suite de situations perçues, chaque situation étant caractérisée par des combinaisons données de signaux en entrée du dispositif. La mémorisation de séquence met en jeu en parallèle des triplets de neurones identifiés ici NA, NB, Nc -37- ^ les neurones NA sont conformes au schéma défini jusqu'à présent, tel qu'illustré par les figures 3 et 7 ^ les neurones Nc sont tels que représenté à la figure 15, extension du modèle de neurone illustré par les figures 3 et 7 ; la différence par rapport aux deux montages cités porte sur les transistors Q42 et Q43 dont le rôle est simplement de rajouter une commande externe d'excitation du neurone; grâce à cet ajout, le neurone passe ainsi à l'état actif de manière forcée sur activité de l'entrée ACT, tout comme lorsque la somme pondérée des signaux appliqués sur les entrées Vi'i excède le seuil d'activation du neurone, selon les commentaires associés aux figures 3 et 7 ; les transistors Q42 et Q43 délivrent une tension qui correspond à la valeur maximale entre la somme des signaux pondérés, intégrés par C3, et la commande ACT; l'oscillateur OSC est donc contrôlé par la plus grande de ces deux tensions; l'objectif en réalité ici est de rendre le neurone actif quel que soient les signaux pondérés intégrés, en présence de la commande sur l'entrée ACT, de manière à forcer en quelque sorte l'apprentissage du vecteur appliqué à cet instant sur ses entrées Virai; Vbias du neurone Nc est légèrement supérieure à Vbias du neurone NA, le neurone Nc devant opérer, en phase d'apprentissage, en mode esclave vis à vis de NA ^ le neurone NB est un neurone simplifié, tel que représenté à la figure 16; ce neurone reste basé sur un oscillateur tel que défini à la figure 2, mais cette fois avec un circuit d'entrée spécifique équipé de deux condensateur C44 et C45, avec R44.C44 > R45.C45; la charge de C45 à chaque fois que Vi'1 est active bloque le passage à l'état actif de l'oscillateur OSC; la constante de temps R45.C45 est déterminée pour maintenir le blocage y compris pour les plus faibles taux d'activité de V;,,1; à l'issue de l'activité du neurone situé en amont, Vin- repasse à 0V, C45 se déchargeant; le rôle de C44, chargé via le transistor Q44, est de provoquer l'activité du neurone NB avec décroissance progressive en fonction du temps, à l'issue de l'activité du neurone NA, ainsi qu'illustré au bas de la figure 17 : tant que les impulsions d'entrée sont présentes (sur Vini), la sortie Vout reste inactive, sous l'effet de la charge de C45; à l'issue de l'activité de l'entrée V;,,1, une fois C45 déchargé, l'oscillateur passe à l'état actif, selon une loi de décroissance progressive en fonction du temps. Cette loi est de type exponentielle avec un condensateur (C44 ici); une loi de décroissance linéaire peut également être adoptée, avec un montage classique d'intégrateur initialisé à Vcc (la tension d'alimentation positive) lorsque Vin 1 est active, puis décroissant linéairement jusqu'à 0 V, schéma non représenté. Le condensateur C44 présente une valeur nettement plus élevée que C3 aux figures 3 et 7, dans la mesure où son rôle ici est le maintien prolongé de l'activité du neurone à l'issue de l'activité du neurone connecté en amont, le neurone NA comme nous allons le voir immédiatement. Notons que les neurones NB ne sont pas dotés de fonction d'apprentissage. Le rôle de Q46 et D46 est identique à celui de Q44 et D45, vis à vis cette fois de l'entrée Vi'2. L'agencement des 3 neurones au sein de chaque triplet élémentaire ainsi dédié à la mémorisation de séquences de combinaisons est représenté à la figure 18. -38- Initialement, suivant le principe décrit à plusieurs reprises, les pondérations d'entrée des neurones NA et Nc sont faibles, l'apprentissage n'ayant pas été initié; le signal ACT est non actif (pas d'impulsions). En présence d'une situation perçue, le neurone NA apprend les caractéristiques de la situation ainsi perçue, c'est à dire la distribution des amplitudes d'entrée qui ont donné lieu à son activation selon le principe que nous avons détaillé en association avec les figures 3 et 7, en incluant le processus d'inhibition mutuelle vis à vis des autres neurones NA recevant les mêmes afférences, afférences notées ici VA;,, . Pour le neurone NB, la sortie VBout passe à l'état actif à l'issue de l'activité de NA , selon la loi 10 d'activité décroissante en fonction du temps illustrée au bas de la figure 17. Le neurone Nc, en phase d'apprentissage, opère en mode esclave, activé par sa commande ACT qui est la sortie du neurone NA appartenant au même triplet que le neurone Nc considéré, selon la figure 18. Les modalités de son fonctionnement sont décrites dans le paragraphe qui suit. La mémoire dite rapide est constituée de tels triplets de neurones (NA, NB, Nc), disposés en 15 parallèle, ainsi qu'illustré à la figure 19. Notons que sur cette figure, le lien présent à la figure 18 entre chaque sortie de neurone NA et l'entrée ACT du neurone Nc appartenant au même triplet est non répété à des fins de lisibilité du schéma. Les entrées Vc;,, de chaque neurone Nc sont constituées par les sorties VBout des différents triplets ainsi disposés en parallèle. L'apprentissage au niveau de chaque neurone Nc opère lorsque sa propre entrée ACT est active, donc lorsque le neurone NA 20 associé est actif. La commande ACT étant active, le neurone Nc est actif et procède à l'apprentissage de la situation courante des entrées Vc;,,, selon le processus qui a été décrit précédemment pour la mémorisation d'une situation instantanée : à chaque activation, il réalise en quelque sorte un cliché instantané de l'état courant des sorties de tous les neurones NB qui sont connectés à ses entrées, la particularité ici étant que ces signaux sont représentatifs du temps écoulé 25 depuis l'activité du neurone NA qui leur est individuellement associé, les signaux récents étant dotés d'une amplitude accrue et les signaux antérieurs d'une amplitude moindre, d'autant plus faible que la période d'activité est ancienne. Notons que cette notion d'ancienneté porte sur des délais très restreints, de l'ordre de quelques dizaines ou centaines de ms, dans le cadre d'un processus de mémorisation de séquences visant à reproduire le comportement d'apprentissage élémentaire au sein 30 du cerveau. Par la suite, une fois que ce double apprentissage a été effectué, à la fois par les neurones NA et par les neurones Nc, il suffit que le début de séquence soit rejoué via les premiers neurones NA pour que les neurones Nc poursuivent la séquence, avec les mêmes enchaînements que lors de l'apprentissage, cette fois sous l'action de la connexion de la sortie du neurone Nc à l'entrée V;,,2 du 35 neurone NB associé : c'est alors le neurone Nc qui se substitue au neurone NA lors des activations successives selon la séquence ainsi mémorisée. Le comportement du neurone Nc est identique à celui qui a eu en phase d'apprentissage, sauf que, en phase de répétition spontanée de séquence, sa commande ACT reste inactive. -39- Notons à titre de précision vis à vis du schéma de la figure 19 que toutes les sorties des neurones NB sont connectées en parallèle à toutes les entrées des neurones Nc du même agrégat. La figure 20 présente un exemple appliqué à un jeu de 11 triplets (NA, NB, Nc), où la séquence d'activation porte successivement sur les triplets numéro 9, 2, 5, 7 et 4. Le haut de la figure 20 représente l'activité des 11 neurones NB qui se réduit progressivement jusqu'à s'annuler, à l'issue de l'activité du neurone NA associé. Ces salves sont représentées en haut de la figure 20 (sorties des neurones NB de chacun des 11 triplets). Suivant la contrainte évoquée précédemment , c'est à dire moyennant une répétition suffisante de la même séquence de perception, à l'identique, les pondérations à l'entrée du neurone Nc indice 4 (i.e. neurone Nc du triplet numéro 4), à l'issue de la phase de mémorisation, sont telles que représentées au bas de la figure 20 : ^ pondération nulle pour les signaux provenant des neurones NB indices 1, 3, 6, 8, 10 et 11 (jamais actifs avant le neurone 4 pour la séquence considérée) ^ pondération faible pour les signaux provenant du neurone NB indice 9, quasiment en fin d'activité lors de l'activation du neurone 4 ^ et ainsi de suite pour les signaux des neurones NB indices 2, 5 et 7, qui sont ainsi dotés de pondération en entrée du neurone Nc indice 4 moyenne à élevée, le maximum étant pour le neurone NB indice 7 dont l'activité sur cette séquence se situe toujours juste avant celle du neurone Nc indice 4. En phase de rappel, une activité faible à élevée en sortie des neurones NB d'indice 9, 2, 5 et 7 se traduit par l'activation spontanée du neurone Nc, au même titre que cela a eu lieu lors de la phase d'apprentissage, et ceci même si l'activation du neurone NA est absente : la séquence initiale a été mémorisée ; elle se reproduit d'elle même sur la base du début de séquence. Un tel mécanisme est approprié pour la mémorisation de tous processus séquentiels, tels que fragments de partitions musicales, mots, phrases, successions de perceptions physiques. Ce principe vaut également pour les séquences d'actions élémentaires, par exemple pour la reproduction de la marche. La mémoire dite rapide est couplée à la mémoire dite de masse. L'ensemble mémoire rapide et mémoire de masse est représenté à la figure 21, en tant qu'extension du triplet (NA, NB, Nc), qui 30 vient d'être décrit, élément constitutif de la mémoire dite rapide. Le triplet (ND, NE, NF) a un principe de fonctionnement identique à celui de (NA, NB, Nc). Le neurone NF est ici un neurone à constante de temps très longue, à la fois pour l'apprentissage et pour l'oubli : le temps nécessaire pour que l'apprentissage s'effectue est nettement plus élevé que pour le neurone Nc, l'incrémentation des pondérations s'effectuant à rythme lent à chaque cycle 35 d'activation, et la décrémentation représentative du mécanisme d'oubli est également effectuée suivant un rythme lent, et comme décrit précédemment, d'autant plus lente que l'apprentissage a été maintenu sur une durée étendue. Même remarque pour le neurone ND, en comparaison du neurone NA. -40- Le neurone NE joue le même rôle vis à vis de ND que NB vis à vis de NA : la sortie VEo't est active à l'issue de l'activité de ND , selon la loi d'activité décroissante en fonction du temps illustrée au bas de la figure 17. Les sorties VEouc des neurones NE sont connectées aux entrées VFin des neurones NF. Les neurones ND reçoivent les mêmes signaux d'entrée que les neurones NA. Enfin, la commande ACT des neurones ND est connectée aux sorties Vco' des neurones Nc. Ceci a pour effet que les neurones ND apprennent spontanément l'état des signaux VD;,, (identiques aux signaux VAin ainsi que décrit précédemment) lorsque leur commande ACT est activée, constituant ainsi une duplication de l'apprentissage effectué au niveau de la mémoire rapide, par le triplet (NA, NB, Nc) associé. Simultanément, le neurone NF est activé par sa commande ACT, et mémorise tout comme Nc l'état latent des neurones NE associés, dont il reçoit les sorties VEo' t. NF opère à rythme lent le même apprentissage que celui opéré par le neurone Nc du triplet (NA, NB, Na associé. Par la suite, il suffit qu'un début de séquence soit rejoué, pour que les mêmes neurones NF s'activent à leur tour selon la même séquence. Sur la base de ce schéma, considérons la succession d'activations de neurones décrite précédemment, résultant en l'activation successive des triplets 9, 2, 5, 7 et 4. Les triplets de type (NA, NB, Na, constituant la mémoire dite rapide, apprennent en peu de temps qu'après l'activation des triplets numéro 9, 2 et 5 succède l'activation du triplet numéro 7, puis du numéro 4. Cette même mémorisation est effectuée au niveau des neurones (ND, NE, NF) associés à ces mêmes triplets, mais à un degré moindre, vu la lenteur d'incrémentation des pondérations qui caractérise ces neurones. Une fois que l'apprentissage a été effectué, c'est à dire que les associations instantanées et séquentielles ont été acquises et stabilisées au niveau de la mémoire de masse, les triplets (NA, NB, bic) qui ont été en jeu pour cet apprentissage ne sont plus utiles : il suffit de quelques éléments, notamment les éléments caractéristiques de début de séquence, pour obtenir spontanément le rejeu de la suite de la séquence par enchaînement d'activation de triplets (ND, NE, NF) de la mémoire de masse. Les triplets (NA, NB, Nc) étant devenus inutiles dans le processus de rappel, ils sont libérés en coupant la liaison ACT entre le neurone Nc et le neurone ND. Chaque triplet (NA, NB, Nc) ainsi libéré est alors associé via la liaison ACT avec un autre triplet (ND, NE, NF) de la mémoire de masse, ces 6 neurones étant désormais prêts pour l'apprentissage d'une nouvelle combinaison isolée ou d'une nouvelle séquence de combinaisons. Et ainsi de suite. La mémoire rapide sert ainsi de mémoire temporaire, très réactive, toujours disponible et réaffectée en permanence à l'acquisition de nouvelles connaissances. En résumé, les deux mémoires sont montées en parallèle, les signaux d'entrée étant appliqués en parallèle en entrée du neurone NA et en entrée du neurone ND associé, et à chaque fois qu'un apprentissage a été effectué, le triplet appartenant à la mémoire rapide est associé à un nouveau triplet de la mémoire de masse, prêt à acquérir de nouvelles combinaisons ou séquences de combinaisons. -41 - La dissociation de triplets, caractérisée par l'ouverture de la liaison ACT entre le neurone NA et le neurone ND associé, s'effectue lorsque le neurone NF a atteint le critère d'arrêt d'apprentissage. Toutefois, afin d'éviter de mobiliser inutilement des ressources de la mémoire rapide inutilement, cette même liaison ACT est libérée automatiquement en cas de non activation de cet ensemble de deux triplets (celui de la mémoire rapide et celui associé de la mémoire de masse) au bout d'un temps défini, de valeur élevée. Un séquenceur simple peut opérer cette opération de suppression de lien à terme, le critère pour chaque lien étant le temps écoulé depuis la dernière activation. Tout ce processus de mémorisation n'est pas décrit dans le cas de la réalité biologique ; il s'agit ici d'un montage électronique permettant de réaliser sous la forme d'équivalent boîte noire une fonction dont les interfaces d'entrée et sortie sont partiellement connus, les capacités et limitations également, mais à priori ces connaissances ne couvrent que très superficiellement les processus en présence à l'intérieur de la boîte noire. On sait juste que les neurones reçoivent des flux de signaux simultanés, qu'ils apprennent des combinaisons répétitives de tels signaux d'entrée, qu'ils réagissent sur répétition d'une combinaison connue ; on sait également que ce processus de mémorisation s'étend à des séquences de combinaisons, et que sur présentation d'un début de séquence les neurones s'activent spontanément ; mais les mécanismes permettant de réaliser ces différentes opérations ne sont que partiellement connus dans le cas de la réalité biologique. Plusieurs structures sont en jeu dans la réalité, leurs rôles respectifs ne sont pas ou peu identifiés. La particularité de l'action inventive présente est de proposer ici un modèle qui, sans coller à une réalité qui n'est pas connue, offre au moins le mérite de présenter un comportement qui, vu de l'extérieur, est similaire de ce qui est constaté dans la réalité, pour ce qui est observé. La troisième étape de la description concerne les modalités d'usage du dispositif. La première finalité est d'offrir à la recherche médicale des moyens d'accéder à l'activité individuelle de chaque neurone impliqué dans une activité analysée, et d'identifier ainsi la séquence d'activation des neurones tout au long de chaque circuit neuronal concerné, de pouvoir rejouer cette séquence et de pouvoir l'analyser en détail. Pour cela, il est nécessaire de fournir une représentation de l'activité du modèle comparable à celle obtenue avec les moyens d'imagerie à haute résolution, telle que l'IRMf ; le procédé de génération de cette représentation est illustré à la figure 22. Afin de recréer une image identique ou très proche de celle obtenue en IRMf, on part de l'activité unitaire de chaque neurone impliqué dans la simulation, en sommant les signaux par zones de proximité afin de construire une image qui reproduit la résolution effective obtenue avec les moyens d'imagerie à disposition de l'utilisateur. Le dispositif ainsi mis en oeuvre est constitué de détecteurs (diode suivie d'un condensateur, pour prendre un schéma simple) suivi de sommateurs, opérant par groupes contigus de neurones. Le protocole d'utilisation consiste à soumettre en parallèle au modèle et au sujet le même type d'exercice, en commençant par les situations les plus élémentaires, par exemple la visualisation de taches colorées en différentes parties du champ visuel dans le cadre d'un exercice axé sur la -42- perception visuelle, puis de rajouter progressivement de la complexité à chaque situation visuelle : des lignes d'orientation différente, des formes, des lettres. A chaque étape, pour un même sujet, il est effectué deux captures : l'image réelle obtenue avec les moyens d'imagerie, et l'image fournie par le modèle. Une correspondance en 3 dimensions est alors effectuée à chacune de ces étapes, avec des moyens graphiques de placage de texture classiques, entre les deux images : à chaque circuit du modèle est associé de manière bijective un circuit identifié par IRMf , en commençant par les situations les plus basiques (perception d'une couleur par exemple) puis en approfondissant peu à peu ces associations, par la perception de figures simples, de visages familiers, de visages doués d'expressions particulières, et ainsi de suite. En jouant sur la complexité croissante des scénarios ainsi exposées au sujet et au modèle, et en jouant sur la durée de chaque étape du scénario, le dispositif permet de matérialiser les correspondances sous la forme de coordonnées source et destination de l'image produite en sortie des sommateurs vers l'image calquant l'image réelle. Cette méthode permet ainsi d'identifier étape par étape les circuits mis en jeu dans les processus de perception et de mémorisation. Une telle application présente un apport potentiel important pour la recherche médicale, en donnant la possibilité de comparer finement le comportement de sujets sains avec des personnes déficientes, de localiser la ou les aires déficientes, d'identifier la cinétique à la base de la lésion, et de mettre à terme au point des dispositifs palliatifs destinés à améliorer le quotidien des personnes concernées et de leurs proches, voire de contribuer à valider des traitements curatifs. Une seconde application, évoquée dans la section introductive, concerne la réalisation d'un calculateur destiné à fournir une assistance aux prises de décision en matière de placements financiers; d'autres applications auraient pu être décrites, selon la même démarche, telles que les prévisions météorologiques ou l'analyse en temps réel de données sismiques. L'aspect initial, essentiel, concerne la définition des données d'entrée : toute forme d'apprentissage serait vaine si les données présentées en entrée n'apportaient pas une vision détaillée et la plus exhaustive possible de la situation en présence. Dans le domaine des placements financiers, les principales données d'entrée sont les évolutions des différents cours dans le temps, sur une période la plus prolongée possible, et les évolutions des indicateurs économiques collectées jusqu'à la date présente; on cherchera également à matérialiser les événements sous des formes quantifiées, notamment pour tout ce qui touche aux valeurs analysées. Les données d'entrée relatives au passé sont traitées selon les algorithmes classiques exploités en analyse technique. Entre alors en jeu le dispositif d'apprentissage autonome : les données, en nombre le plus élevé possible, sont appliquées en entrée du dispositif, de manière cohérente selon leur date d'occurrence; ces données constituent les vecteurs d'entrée du dispositif. Lors des évolutions d'une valeur à la baisse ou à la hausse, le dispositif identifie spontanément les relations entre la valeur considérée et les différents indicateurs obtenus par l'analyse technique, chaque fois qu'il existe une forme de corrélation plus ou moins marquée; si cette valeur considérée évolue tantôt à la baisse et tantôt à la hausse pour une même valeur d'indicateur, les pondérations restent faibles; par contre, si l'évolution de la valeur - 43 - présente le même signe pour un jeu donné d'indicateurs, et que ceci se produit de manière répétée, l'apprentissage s'effectue spontanément, avec accroissement des pondérations. L'accumulation de différentes couches au sein du dispositif lui permet ainsi d'établir de lui-même des relations complexes entre des variations de valeurs répétées et des combinaisons d'indicateurs. En sortie du dispositif, des signaux sont ainsi générés en faveur de l'achat ou de la vente de telle ou telle valeur, chaque signal étant quantifié en termes de probabilité attendue de gain. L'intérêt du dispositif décrit ici réside dans sa capacité à faire face à une quantité très élevée de données d'entrée, à apprendre de manière autonome, et ainsi à distinguer spontanément parmi ces ensembles complexes de données d'entrée ce qui est bruit et ce qui est signal, aussi faible soit-il. La figure 23 représente un exemple d'architecture d'un calculateur appliqué à l'assistance aux placements financiers, calculateur basé sur le dispositif objet de l'invention. Les données d'entrée sont constituées par les valeurs à analyser, les indicateurs économiques, les indices sectoriels, les données quantifiées relatives aux événements en rapport avec chaque valeur analysée (par exemple, pour des sociétés : résultats, contrats remportés, fusions, investissements majeurs). La fonction TA est la fonction d'analyse technique, délivrant dans le temps un ensemble d'indicateurs court terme, moyen terme, long terme, sur la base des données d'entrée; la quantité d'indicateurs exploités couramment est très étendue, le problème majeur étant de parvenir à en tirer des informations stratégiques pertinentes. Le calculateur proposé a précisément pour but de trier de lui-même les données utiles de celles qui le sont moins, et de déduire de lui-même des règles d'interprétation efficaces vis à vis de la quantité pléthorique de données disponibles. La fonction DIF délivre les données d'entrée brutes, ainsi que leur dérivée dans le temps. Trois signaux sont fournis pour chaque valeur analysée : la valeur au jour j, le ratio de variation de cette valeur par rapport au jour précédent j-1, et en phase d'apprentissage, le ratio de variation enregistré au jour suivant j+l. La couche L1 reçoit les données issues de la fonction DIF, ainsi que les sorties de la fonction d'analyse technique, qui prennent entre autres en compte les variations de chaque valeur analysée sur un terme plus long que le seul jour précédent. Les entrées de la couche L1 sont segmentées, de préférence selon une logique d'association basée sur des critères tels que les segments de marché, les zones géographiques. Chaque segment est ainsi appliqué en entrée d'un agrégat, agrégats notés CL101 à CL106 sur cet exemple. Au sein des différents agrégats, chaque neurone reçoit donc une information représentative de la variation des valeurs analysées, à la hausse et à la baisse, et les indicateurs issus de la fonction d'analyse technique; dans le cas général, il n'y a pas de corrélation entre les variations de la valeur et les indicateurs en présence; cependant, au sein de ce bruit massif, dans les cas où une variation se produit de manière corrélée avec telle ou telle combinaison d'indicateurs, un neurone de l'agrégat s'active de manière répétée, engageant un processus d'auto-apprentissage qui se traduit à sa sortie par une amplitude de plus en plus élevée à -44- chaque fois qu'une situation similaire se reproduit; au niveau d'un neurone, ceci constitue un premier signal, un signal faible mais déjà pertinent. La couche L2 procède selon le même principe, chaque neurone identifiant de lui-même les corrélations qui se présentent entre les signaux émanant de la couche L1. Dans le cas extrême où, pour une situation donnée, un seul neurone est actif à la couche précédente, un neurone de la couche L2 s'active à son tour et si cette configuration se répète, un apprentissage s'effectue sur cette base unique, le neurone de la couche L2 jouant ainsi un rôle de relais simple à destination des couches supérieures, et ainsi de suite pour les couches suivantes, jusqu'à rencontrer un autre circuit actif dans les mêmes conditions, dérivant d'un agrégat d'entrée qui peut être très éloigné. Ce cas particulier montre la capacité du dispositif à produire des associations entre signaux distants au sein des couches inférieures, mais produisant des activités cohérentes, c'est à dire une simultanéité d'activation se produisant de manière répétée, y compris donc pour des signaux à priori non liés. Chaque couche joue ainsi un rôle similaire, avec réduction du nombre de neurones actifs à chaque couche, chaque neurone actif établissant en quelque sorte une synthèse des activités de nombreux neurones de la couche précédente. Cette architecture n'est pas pyramidale, avec un faible nombre de neurones sur la dernière couche, tout simplement pour ne pas limiter le nombre de combinaisons assimilables par le système. La couche L6 délivre ainsi de manière instantanée des signaux synthétiques en faible nombre, mais représentatifs à chaque fois, i.e. à un instant donné, d'une situation donnée. La couche L7 intègre la mémoire rapide illustrée par les figures 18 et 19; elle permet de tirer profit des situations résultant d'un enchaînement d'événements : lorsqu'une séquence se produit de manière répétée avec une issue similaire, cette situation constitue un apport supplémentaire, propice à une prise de décision avisée. La couche L8 constitue la mémoire de masse décrite précédemment, en association avec la figure 21 : chaque situation pertinente se matérialise par des neurones liés les uns aux autres suivant une séquence ordonnée; à chaque pas de chaque séquence, ce sont plusieurs neurones qui sont actifs; leur passage à l'état actif dépend des groupes de neurones qui ont eux-mêmes été actifs au cours des phases précédentes de la séquence. La couche L8 délivre ainsi la synthèse finale des informations glanées au travers des différentes couches, à la fois au travers de l'analyse des relations entre données et événements, procurée par les couches L1 à L6, et au travers des séquences d'événements décelées par la couche L7 en association avec L8. Cette synthèse s'exprime en tant que liens entre groupes de neurones actifs de manière successive, où chaque groupe élémentaire est représentatif d'une combinaison particulière, spécifique d'une situation instantanée donnée. La couche L9 en l'occurrence est une couche d'extrapolation : en présence d'une succession d'activations de neurones de la couche L8, elle détermine d'elle-même la suite logique de la séquence passée. Prenons là encore un exemple trivial : supposons que la suite d'activations de neurones apprise par la couche L8 correspond à une succession de neurones indicés 9, 2, 5, 7, 4, et 35 - 45 - qu'une succession ultérieure d'événements ait conduit à l'activation des neurones indicés 9,2, 5, 7, la couche L9 détermine la suite la plus probable : passage à l'état actif des neurones d'indice 4, en exploitant pour cela les liens présents entre les neurones de la couche L8. Notons que cet exemple volontairement simpliste se situe à l'opposé de l'application considérée, où tout l'apport repose sur l'aptitude à analyser des quantités quasi infinies de chiffres, de statistiques, à des fins de déduction de règles utiles en matière de prévision, en extrayant au milieu de ce chaos de chiffres les signaux faibles ou moins faibles caractéristiques d'évolutions probables. Cette capacité à extrapoler est donc mise ici à profit pour déterminer automatiquement la suite la plus probable face à une situation présente, cette situation se caractérisant par une suite d'événements du passé récent ou immédiat (progression passée de tels et tels indicateurs sectoriels, hausse de telles et telles valeurs, retournements constatés à telle échéance, etc). La probabilité d'occurrence de la tendance extrapolée se matérialise par le degré d'activité des neurones de la couche L9 caractérisant la situation extrapolée. L'utilisation d'un tel calculateur repose sur un apprentissage initial effectué en appliquant en entrée l'ensemble des valeurs à suivre, et le maximum d'indicateurs en rapport avec ces valeurs, en commençant par les données collectées le plus loin possible dans le passé. Une seconde phase consiste à rejouer une seule valeur, plus les mêmes indicateurs, afin d'identifier au niveau de la couche d'extrapolation L9 quels neurones présentent une activité vis à vis d'une hausse constatée pour cette valeur dans les jours qui ont suivi, idem pour une baisse. En phase d'exploitation, il suffit alors d'observer sélectivement l'activité des neurones ainsi identifiés en association avec telle ou telle valeur, à la hausse ou à la baisse, pour disposer des fruits de l'apprentissage naturel opéré par le calculateur. La matérialisation de cette analyse des états de la couche L9 est réalisée sous la forme de courbes représentant la tendance extrapolée pour chaque valeur, et la probabilité d'occurrence de cette prévision. Le même schéma s'applique en matière de prévisions météorologiques, et pour tout autre domaine où l'on dispose d'une base quasi infinie de données d'entrée relevées dans le passé, actualisées en permanence, avec l'intention de bénéficier au maximum des acquis pour évaluer la probabilité des différentes évolutions possibles, tout cela selon un principe d'apprentissage autonome. L'invention ayant été décrite au travers de différentes implémentations, il sera compris par l'homme de l'art que différentes variantes additionnelles ou modifications peuvent être envisagées sans différer de la nature de l'invention. Annexe - Commentaires additionnels relatifs aux schémas Les commentaires suivants entrent en complément de ceux fournis dans le cours de la section descriptive. Ils sont destinés à fournir des indications complémentaires sur le rôle des différents constituants, pour les circuits analogiques. -46- Figure 2 : Par rapport au schéma de l'oscillateur utilisé comme élément de base, illustré à la figure 1, Q4 constitue une source de courant destinée à rendre constant le courant IE partagé par les émetteurs de Q1 et Q2, à des fins de stabilité de comportement de l'oscillateur. Q5 constitue un étage tampon, permettant de fournir un signal de sortie Vout à de nombreux neurones destinataires, en parallèle, en limitant l'affaiblissement de ce signal en fonction du nombre de neurones ainsi connectés. Si le nombre de neurones connectés en aval est très élevé, plusieurs transistors montés en parallèle permettent d'étendre cet étage tampon. Figure 3 : Q3 joue un rôle de tampon, permettant de charger le condensateur C3 à chaque fois qu'au moins une impulsion est présente sur les entrées V;,,i . En fin d'impulsion d'entrée, Q3 joue le rôle de diode, limitant la décharge de C3 entre deux impulsions d'entrée. C3 joue ainsi le rôle d'intégrateur; la tension présente à ses bornes est proportionnelle à la densité temporelle des impulsions sur les entrées V;,,i , et proportionnelle aux pondérations w; . Le signal d'identité s = wl.al+ w2.a2+ w3.a3+...+ w,,.a' est le signal présent à la base de Q3. Le signal intégré I = v . s . t est le signal présent aux bornes de C3. Le seuil S est la tension appliquée côté Vin- . Figure 4 : Le condensateur CWi est chargé sous deux conditions : qu'une impulsion soit présente sur l'entrée considérée, d'indice i, et que le neurone soit actif. Par ce biais, le processus de potentialisation à long terme s'effectue : lorsque le neurone considéré est actif en même temps que le neurone connecté en amont, le lien entre ces deux neurones se renforce. Le transistor Ql li sert à charger le condensateur CWi, puis à limiter sa décharge entre deux impulsions, par effet de diode. Q12i est un étage tampon, destiné à augmenter l'impédance vue par le condensateur CWi, et ainsi à limiter sa décharge dans le temps, de manière à maintenir l'effet de potentialisation à long terme. L'utilisation d'un transistor à effet de champ, présentant une impédance d'entrée très élevée, est appropriée. Q13i sert à fournir un signal VWi qui présente le même positionnement temporel et la même durée que l'impulsion d'entrée V;,,i (notation de l'entrée d'indice i), mais avec une amplitude limitée par la tension présente aux bornes de CWi; par ce biais, les tensions qui sont sommées avant application sur l'entrée Vin+ de l'oscillateur sont pondérées par les tensions présentes aux bornes des condensateurs CWi. En présence d'une impulsion (de tension proche de la tension d'alimentation positive, Vcc) sur l'entrée V;,,i, Q13i fonctionne en mode saturé, son potentiel d'émetteur est quasiment égal à son potentiel de collecteur, qui est égal à la tension aux bornes de CWi moins la tension base-émetteur de Q12i, faible (de l'ordre de 500 mV). Ce montage joue ainsi le rôle d'un multiplicateur, pour fournir la composante w;.a; du signal s. Figure 8 - Aspects secondaires, en complément des éléments fournis dans la section descriptive : -47- MN2i joue le rôle d'étage tampon, amplificateur de gain 1 avec une impédance d'entrée élevée, limitant la décharge du condensateur CWi. La tension présente à sa sortie est identique à la tension présente aux bornes de CWi. Q25 joue le rôle de source de courant, fixant la valeur du courant appliqué aux émetteurs du 5 montage différentiel constitué par les transistors Q26, Q27; Q25 garantit la saturation de Q28 lorsque Q27 est saturé. Figure 9 : Les transistors Q31, Q32, Q33 (liste non limitative; cet exemple se limite à la prise en compte des sorties de 3 neurones identifiés sur ce schéma par les indices A, B et C) servent à 10 charger le condensateur C30 sur occurrence d'une impulsion en sortie de l'un des neurones ainsi connectés en amont, les neurones notés A, B et C. Chacun de ces 3 transistors joue le rôle de diode, limitant la décharge de C30 entre deux impulsions; ainsi, la tension d'inhibition est maintenue sur les différents neurones de l'agrégat au moins la durée séparant deux impulsions consécutives d'une même salve d'impulsions, en excédant la durée la plus longue possible; cette constante de temps est 15 établie à l'aide de la résistance de décharge R30. En fin de salve d'impulsions, C30 se décharge et un nouveau processus d'activation peut ainsi s'accomplir, pour un autre neurone de l'agrégat que celui qui était actif, en supposant que le nouveau vecteur d'entrée diffère de celui qui était en présence. Q34 joue le rôle de tampon, en tant qu'étage suiveur de tension, et en limitant donc la décharge de C30 entre deux impulsions. 20 R35 sert à fixer une valeur de seuil initial, par défaut, pour chaque neurone. Q35 est un transistor monté en diode : dès qu'un neurone de l'agrégat est actif, la tension croît aux bornes de C30 croît, Q34 devient passant, Q35 devient bloqué, la tension d'inhibition Vinh est dès lors déterminée par la tension aux bornes de C30. Figure 11 - Aspects secondaires, en complément des éléments fournis dans la section 25 descriptive : Les transistors Q36, Q37, Q38 ont rôle de tampon, suiveurs de tension, limitant la décharge du condensateur associé, respectivement C31, C32, C33. Ces condensateurs ont pour rôle de maintenir la tension d'inhibition tant qu'un neurone de l'agrégat est actif. REVENDICATIONS1. Procédé de mémorisation pour un calculateur neuronal, composé de circuits élémentaires identifiés en tant que neurones, structurés en couches successives, chaque neurone présentant n entrées et une sortie, et la sortie d'un neurone passant à l'état actif en présence d'une combinaison particulière des signaux appliqués sur ses entrées, combinaison apprise par le neurone lui-même, caractérisé en ce que l'apprentissage comprend les étapes suivantes : au niveau de chaque couche de neurones : . groupement des neurones en agrégats, où chaque agrégat regroupe une pluralité de neurones situés au sein d'une même couche, et où les différents neurones constituant l'agrégat opérent sur des signaux d'entrée communs . génération d'un signal d'inhibition Vinh propre à chaque agrégat, actif dès lors qu'au moins un neurone de l'agrégat est actif et, au niveau de chaque neurone de l'agrégat : . génération d'un signal d'identité représentatif du degré d'identité entre le vecteur constitué par les n signaux d'entrée du neurone et un vecteur interne au neurone, dit vecteur de référence . intégration du signal d'identité . comparaison entre le signal d'identité intégré, I, et un seuil S, propre au neurone . activation du neurone lorsque I > S, à condition que le signal Vinh de l'agrégat soit non-actif . activation du signal Vinh de l'agrégat . actualisation du vecteur de référence du neurone par convergence vers le vecteur d'entrée, opération maintenue tant que le neurone est actif. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le seuil S du neurone croit avec les composantes de son vecteur de référence. 3. Procédé selon les revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'un critère d'arrêt 30 d'apprentissage est pris en compte individuellement au niveau de chaque neurone, pour la suspension de l'étape d'actualisation de son vecteur de référence. 4. Procédé selon les revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l'arrêt d'apprentissage est établi lorsque le seuil S du neurone dépasse une valeur Smax pré-déterminée. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les composantes initiales du vecteur de référence sont établies à des valeurs faibles et aléatoires. 35-49- 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'une étape d'oubli est ajoutée, par diminution progressive des composantes du vecteur de référence hors activité du neurone, cette étape étant elle-même suspendue lorsque le seuil S atteint une valeur minimale pré-déterminée. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que le signal de sortie d'un neurone présente une amplitude proportionnelle au degré d'activité du neurone, un neurone étant d'autant plus actif que les signaux présents sur ses entrées sont d'amplitude élevée, et que le signal dit d'identité est d'amplitude élevée. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce qu'une couche spécifique est dédiée au maintien de l'activité de chaque neurone de la couche précédente, avec une amplitude décroissante selon le temps écoulé depuis l'activité du neurone présent sur la couche précédente. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'une étape d'apprentissage de séquences est ajoutée, par application, en entrée de la couche affectée à cet apprentissage, des signaux émanant des deux couches précédentes, la seconde couche étant une couche de maintien de l'activité de chaque neurone de la couche qui la précède, avec amplitude décroissante. 20 10. Calculateur neuronal, composé de circuits élémentaires identifiés en tant que neurones, structurés en couches successives, chaque neurone présentant n entrées et une sortie, et la sortie d'un neurone passant à l'état actif en présence d'une combinaison particulière des signaux appliqués sur ses entrées, combinaison apprise par le neurone lui-même, 25 caractérisé en ce qu'il est apte à mettre en oeuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9. 11. Calculateur neuronal selon la revendication 10, caractérisé en ce qu'une mémoire dite rapide est aménagée pour la mémorisation rapide de combinaisons instantanées ou de séquences de 30 combinaisons, et qu'une mémoire dite de masse est utilisée pour le stockage prolongé des combinaisons ou séquences ainsi apprises par la mémoire dite rapide, un neurone de la mémoire rapide étant caractérisé par une intégration rapide du signal d'identité et un oubli accéléré de la combinaison apprise, l'inverse s'appliquant à un neurone de la mémoire dite de masse. 10 15