Brevet FR3051348A1 — publié le 20171124

PROCEDE DE TRI NON SUPERVISE EN TEMPS REEL DE POTENTIELS D'ACTION D'UNE PLURALITE DE NEURONES BIOLOGIQUES DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION Le domaine technique de l'invention est celui du tri de potentiels d'action de neurones biologiques. La présente invention concerne un procédé de tri non supervisé en temps réel de potentiels d'actions d'une pluralité de neurones biologiques. Un domaine d'application de la présente invention est notamment celui des neuroprothèses et interfaces cerveau-machine (ou « brain-computer interfaces » en anglais), c'est-à-dire des interfaces de communication directe entre un cerveau et un dispositif externe tel qu'un ordinateur. Une interface cerveau-machine exploite les propriétés électriques de neurones et peut être conçue pour assister, améliorer ou réparer des fonctions humaines d'action défaillantes. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L'INVENTION En neurobiologie, une microélectrode est un élément d'un dispositif permettant de mesurer une différence de potentiel électrique entre deux points d'un système biologique, par exemple : - entre l'intérieur d'un neurone et un point de référence : il s'agit alors d'une microélectrode intracellulaire, ou - entre un point proche d'un neurone et un point de référence : il s'agit alors d'une microélectrode extracellulaire. Le type de signal obtenu en mesurant le champ électrique généré par un neurone depuis l'intérieur dudit neurone est très différent de celui obtenu en mesurant ledit champ électrique depuis l'extérieur dudit neurone. Lorsqu'on enregistre une activité neuronale au moyen d'une microélectrode extracellulaire, la différence de potentiel mesurée reflète les courants traversant la 30 membrane des neurones situés à proximité de ladite microélectrode extracellulaire. Ces courants membranaires comprennent : 3051348 2 - des courants membranaires avec des variations rapides, c'est-à-dire à des fréquences de l'ordre de 1 kHz, qui sous-tendent la création et la propagation de potentiels d'action (« action potentials » or « spikes » en anglais), et 5 - des courants membranaires avec des variations plus lentes, c'est-à-dire à des fréquences dans l'intervalle allant de 0 Hz à 500 Hz, appelés potentiels de champ locaux LFP (de l'anglais « local field potentials »), qui sous-tendent principalement les activités synaptiques. 10 En réalisant un filtrage passe-bande du signal brut enregistrant la totalité de l'activité neuronale, on peut isoler l'activité neuronale correspondant uniquement aux potentiels d'action. Le filtrage passe-bande est par exemple réalisé entre 300 Hz et 3 kHz lorsqu'on utilise l'activité neuronale liée aux potentiels d'action pour étudier la dynamique d'ensembles de neurones, et pour des applications 15 d'interfaces cerveau-machine. Quand un neurone suffisamment proche de la pointe d'une microélectrode extracellulaire émet un potentiel d'action, la microélectrode extracellulaire enregistre ce potentiel d'action. La pointe d'une microélectrode extracellulaire 20 étant généralement à proximité de plusieurs neurones, le signal enregistré par la microélectrode extracellulaire peut comprendre une superposition de potentiels d'action générés par plusieurs neurones actifs différents. Un neurone donné émet typiquement un potentiel d'action pour un certain type de comportement ou d'expérience sensorielle de la part d'un individu. Par exemple, un premier neurone 25 du cortex moteur peut émettre un potentiel d'action pour un mouvement du bras vers la gauche alors qu'un deuxième neurone du cortex moteur, voisin du premier neurone, émet quant à lui un potentiel d'action pour un mouvement du bras vers la droite. Il est ainsi très important de séparer, ou trier, les potentiels d'action propres à chaque neurone à partir du signal brut enregistré par une microélectrode extracellulaire. Un tel tri de potentiels d'actions est typiquement réalisé en utilisant le fait que chaque neurone émet sur une microélectrode donnée des potentiels d'action ayant une forme spécifique. La forme spécifique, sur une microélectrode 3051348 3 donnée, des potentiels d'action émis par chaque neurone dépend notamment de la géométrie du neurone et de la position du neurone par rapport à la microélectrode. 5 Dans le contexte des interfaces cerveau-machine où l'on cherche à décoder un signal neuronal pour prédire un comportement, comme par exemple un mouvement, on obtient de meilleurs résultats avec des données de potentiels d'action triées qu'avec des données de potentiels d'action non triées. On obtient également des résultats d'autant plus précis qu'on enregistre l'activité d'un grand 10 nombre de neurones. Les techniques d'enregistrement actuelles permettent d'utiliser simultanément des centaines de microélectrodes. Plusieurs méthodes de tri de potentiels d'action en différé (« offline » en anglais), sont connues, selon lesquelles le signal brut issu de la ou des microélectrodes est 15 d'abord entièrement enregistré et stocké avant d'être traité. Une méthode de tri en différé peut mettre en oeuvre des calculs longs ou recourir à la supervision d'un opérateur humain. Ce n'est pas le cas d'une méthode de tri en temps réel, qui doit pouvoir traiter le signal brut à chaque instant, au fur et à mesure. La figure 1 a montre un diagramme des étapes d'un premier procédé 1 de tri de potentiels 20 d'action selon l'art antérieur. Le premier procédé 1 comporte : - à partir de données d'entrée dln, une première étape st10 de détection des potentiels d'action et de stockage des formes d'onde des potentiels d'action détectés d10 ; - à partir des formes d'onde des potentiels d'action détectés d10, une 25 deuxième étape stil d'extraction de caractéristiques pertinentes dll ; - à partir des caractéristiques pertinentes d11, une troisième étape stl 2 de regroupement (« clustering » en anglais) desdites caractéristiques pertinentes dll pour l'obtention de potentiels d'action triés d12. 30 Différentes stratégies peuvent être utilisées à chacune de ces trois étapes. Lors de la première étape stl 0, la détection des potentiels d'action est généralement réalisée par une détection de franchissement de seuil en amplitude ou en énergie 3051348 4 du signal brut. Lorsqu'un potentiel d'action est détecté, sa forme d'onde est enregistrée. La deuxième étape stil d'extraction de caractéristiques pertinentes vise à construire l'espace des caractéristiques de formes d'ondes avant la troisième étape stl 2 de regroupement. Des caractéristiques prédéfinies telles que 5 l'amplitude, la largeur, l'aire, les coefficients d'ondelettes ou la forme d'onde complète sur une certaine fenêtre de temps prédéfinie peuvent être utilisées comme caractéristiques pertinentes. La deuxième étape st1 1 peut également comprendre une sous-étape de réduction de la dimensionnalité de l'espace des caractéristiques. Pour cela, une approche classique est de réaliser une analyse en 10 composantes principales PCA (de l'anglais « principal component analysis ») des matrices de caractéristiques, comme celles des formes d'ondes. La troisième étape st12 consiste alors à trier les potentiels d'action en les regroupant à partir des caractéristiques extraites et, le cas échéant, réduites. Il existe de nombreux algorithmes de regroupement, parmi lesquels l'algorithme k-moyennes (« k-means 15 algorithm » en anglais) ou l'algorithme espérance-maximisation (« expectation- maximization algorithm » en anglais). Toutefois, ces méthodes de regroupement nécessitent généralement de connaître le nombre de groupes à réaliser. La supervision d'un opérateur est alors nécessaire afin de fournir cette donnée d'entrée. 20 Zhang et al. ont récemment proposé, dans leur article « A neuromorphic neural spike clustering processor for deep-brain sensing and stimulation systems » (ISLPED, 2015), un deuxième procédé 2 de tri de potentiels d'action au moyen d'un réseau de neurones artificiels implémentant des règles de plasticité fonction 25 du temps d'occurrence des impulsions, ou règles STDP (de l'anglais « spike- timing-dependent plasticity »). La figure lb montre un diagramme des étapes du deuxième procédé 2 selon l'art antérieur. Après la première étape st10 de détection des potentiels d'action et d'enregistrement des formes d'onde des potentiels d'action détectés d10, le deuxième procédé 2 comprend une deuxième 30 étape st20 selon laquelle les formes d'onde d10 sont encodées sous forme d'impulsions d20, puis une troisième étape st21 selon laquelle les impulsions d20 sont injectées dans un réseau de neurones artificiels pour l'obtention de potentiels 3051348 5 d'action triés d21. Une étape st22 de contrôle de la qualité des résultats obtenus par le réseau de neurones artificiels est prévue. Grâce aux règles STDP, le réseau de neurones artificiels apprend alors à reconnaître les différentes formes d'ondes des potentiels d'action. La première étape st10 de détection des potentiels 5 d'action et d'enregistrement des formes d'onde des potentiels d'action détectés implique toutefois un prétraitement et un stockage des données en dehors du processeur neuromorphique implémentant le réseau de neurones artificiels. On souhaite pouvoir trier en temps réel, à chaque instant, les potentiels d'action 10 enregistrés par une pluralité de microélectrodes par un procédé de tri entièrement automatique, non supervisé et pouvant être entièrement implémenté sur un circuit neuromorphique. RESUME DE L'INVENTION 15 L'invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de trier des potentiels d'action en temps réel et de manière non supervisée. Un aspect de l'invention concerne un procédé de tri non supervisé, en temps réel, 20 de potentiels d'action d'une pluralité de neurones biologiques au moyen d'un réseau de neurones artificiels comportant une couche d'entrée, une couche intermédiaire et une couche de sortie, procédé selon lequel : - la couche d'entrée reçoit un signal électrique mesurant une activité électrique d'une pluralité de neurones biologiques, le signal électrique 25 présentant une amplitude variable en fonction de potentiels d'action émis par la pluralité de neurones biologiques au cours du temps ; - la couche d'entrée convertit l'amplitude du signal électrique en un train de premières impulsions ; - la couche d'entrée transmet le train de premières impulsions à la 30 couche intermédiaire ; - la couche intermédiaire convertit le train de premières impulsions en un train de deuxièmes impulsions ; 3051348 6 - la couche intermédiaire transmet le train de deuxièmes impulsions à la couche de sortie ; - en fonction du train de deuxièmes impulsions, la couche de sortie trie chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans 5 le signal électrique. La propriété est exploitée selon laquelle la présence d'un type donné de potentiel d'action se traduit par une variation donnée d'amplitude dans le signal électrique. Il est ainsi possible de discriminer chaque type de potentiel d'action. Grâce à 10 l'invention, la couche d'entrée acquiert directement le signal électrique mesurant l'activité électrique d'une pluralité de neurones biologiques. En s'affranchissant de l'étape de détection et d'encodage des procédés de l'art antérieur, le procédé de tri de potentiels d'action selon un aspect de l'invention peut avantageusement être entièrement implémenté sur un circuit neuromorphique, sans nécessiter de 15 prétraitement et/ou de stockage externe à ce circuit neuromorphique. Dans le présent document, on entend par « la couche de sortie trie chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans le signal électrique » le fait que, pour chaque type de potentiel d'action, la couche de sortie 20 réalise un acte qui est propre audit type de potentiel d'action et qui est identique à chaque occurrence dudit type de potentiel d'action. Outre les caractéristiques qui viennent d'être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de tri selon un aspect de l'invention peut présenter une ou 25 plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. En fonction du train de deuxièmes impulsions la couche de sortie trie chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans le signal électrique 30 en activant au plus un unique groupe de neurones artificiels de la couche de sortie pour chaque occurrence d'un potentiel d'action dans le signal électrique, chaque groupe de neurones artificiels de la couche de sortie comportant au moins un neurone artificiel de la couche de sortie et étant associé à un unique type de 3051348 7 potentiel d'action et chaque type de potentiel d'action étant associé à un unique groupe de neurones artificiels de la couche de sortie. Chaque groupe de neurones artificiels de la couche de sortie comporte préférentiellement un unique neurone artificiel de la couche de sortie. Alternativement, chaque groupe de neurones 5 artificiels de la couche de sortie peut comporter plusieurs neurones artificiels de la couche de sortie, par exemple afin de permettre une redondance. La couche d'entrée est une matrice de neurones artificiels ayant : - Na lignes, le nombre Na de lignes étant choisi en fonction d'une plage 10 de valeurs dans laquelle l'amplitude du signal électrique est variable, de manière que les neurones artificiels d'une même ligne s'activent pour une même valeur d'amplitude du signal électrique, et - Nt colonnes, le nombre Nt de colonnes étant choisi en fonction d'une plage temporelle d'observation du signal électrique, de manière que les 15 neurones artificiels d'une même colonne reçoivent le signal électrique à un même instant donné ; et à chaque instant tn = n*dt, avec n un entier naturel et dt un pas temporel : - une première colonne Co de neurones artificiels reçoit le signal électrique, et 20 - en fonction de la valeur d'amplitude du signal électrique reçu, au moins un neurone artificiel de la première colonne Co émet une impulsion qui est transmise à la couche intermédiaire. Le procédé de tri de potentiels d'action selon un aspect de l'invention réalise un stockage d'information uniquement sur une durée correspondant à la plage 25 temporelle d'observation du signal électrique. La plage temporelle d'observation du signal électrique est typiquement de l'ordre de la durée d'un potentiel d'action. La plage temporelle d'observation du signal électrique est ainsi généralement comprise entre 0,1 ms et 5 ms, et préférentiellement comprise entre 0,5 ms et 1 MS. 30 Une marge est définie autour de chaque valeur d'amplitude du signal électrique reçu de manière que, à chaque instant tn = n*dt : - la première colonne Co de neurones artificiels reçoit le signal électrique, 3051348 8 et - en fonction de la valeur d'amplitude du signal électrique reçu et de la marge définie autour de ladite valeur d'amplitude, au moins deux neurones artificiels de la première colonne Co émettent chacun une 5 impulsion, chaque impulsion étant transmise à la couche intermédiaire. Grâce à cette marge, on définit avantageusement un intervalle de sensibilité pour chaque neurone artificiel de la couche d'entrée. L'union des intervalles de sensibilité de tous les neurones artificiels de la couche d'entrée couvre typiquement la plage de valeurs dans laquelle l'amplitude du signal est variable. Il 10 existe un recouvrement entre les intervalles de sensibilité de manière que pour chaque valeur donnée d'amplitude du signal électrique reçu, plusieurs neurones artificiels de la couche d'entrée réagissent en émettant chacun une impulsion. On augmente ainsi la robustesse du procédé selon un aspect de l'invention. 15 Le nombre Nt de colonnes de la couche d'entrée étant strictement supérieur à 1, à chaque instant tk = tn + k*dt' et pour chaque colonne Ck de neurones artificiels, avec dt' un deuxième pas temporel et k un entier naturel tel que 1 k Nt-1, chaque neurone artificiel de même ligne qu'un neurone artificiel de la première colonne Co ayant émis une impulsion à l'instant tn, émet à son tour une impulsion 20 qui est transmise à la couche intermédiaire. On permet ainsi que le signal électrique soit reçu uniquement par les neurones artificiels de la première colonne Co, et pas nécessairement par l'ensemble des neurones artificiels de la couche d'entrée. L'information de variation d'amplitude du signal électrique, initialement reçue par la première colonne Co de neurones 25 artificiels, peut être transmise de proche en proche aux autres colonnes de neurones artificiels de la couche d'entrée. Alternativement, la première colonne Co de neurones artificiels transformant l'information de variation d'amplitude du signal électrique qu'elle reçoit en une information d'émission d'impulsion par une ou plusieurs lignes de neurones artificiels, cette information d'émission d'impulsion 30 peut être transmise de proche en proche aux autres colonnes de la couche d'entrée. Le deuxième pas temporel dt' peut être identique au pas temporel dt ou distinct du pas temporel dt. 3051348 9 Chaque neurone artificiel de la couche d'entrée est connecté à une pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire par une pluralité de premières 5 synapses excitatrices de manière qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche d'entrée est transmise à la pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire par la pluralité de premières synapses excitatrices. Chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire est connecté à une pluralité de neurones artificiels de la couche de sortie par une pluralité de deuxièmes 10 synapses excitatrices de manière qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche intermédiaire est transmise à la pluralité de neurones artificiels de la couche de sortie par la pluralité de deuxièmes synapses excitatrices. Chaque synapse excitatrice présente un poids, chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire et chaque neurone artificiel de la couche de 15 sortie présentent un potentiel ayant initialement une valeur dite « de repos ». Lorsqu'une synapse excitatrice transmet une impulsion à un neurone artificiel de la couche intermédiaire ou de la couche de sortie, le potentiel dudit neurone artificiel augmente proportionnellement au poids de ladite première synapse excitatrice. Lorsque le potentiel d'un neurone artificiel de la couche intermédiaire 20 ou de la couche de sortie dépasse une valeur de seuil, ledit neurone artificiel émet une impulsion et son potentiel est abaissé à une valeur de réinitialisation ou alternativement ledit neurone artificiel est empêché de réémettre une impulsion pendant une période réfractaire. En l'absence d'impulsion en entrée d'un neurone artificiel de la couche intermédiaire ou de la couche de sortie et lorsque ce 25 neurone n'émet lui-même pas d'impulsion, le potentiel dudit neurone revient à sa valeur de repos dans un temps caractéristique Tm. Ce mécanisme permet d'éviter que les neurones artificiels émettent des impulsions de manière non spécifique. La manière dont le potentiel de chaque neurone artificiel augmente ou revient à sa 30 valeur de repos est typiquement déterminée par un modèle « intègre et décharge avec fuites » LIF (de l'anglais « leaky-integrate-and-fire »). Le poids d'une synapse est également appelé « poids synaptique ». Le potentiel d'un neurone artificiel est également appelé « potentiel de membrane » ou « potentiel transmembranaire ». 3051348 10 Le poids de chaque synapse excitatrice est modifié en fonction d'une fenêtre temporelle prédéfinie : - pour une synapse excitatrice donnée, lorsque la fenêtre temporelle prédéfinie comporte une impulsion présynaptique et une impulsion 5 postsynaptique, le poids de cette synapse excitatrice est augmenté ; - pour une synapse excitatrice donnée, lorsque la fenêtre temporelle prédéfinie comporte une impulsion postsynaptique seule, le poids de cette synapse excitatrice est diminué ; - pour une synapse excitatrice donnée, lorsque la fenêtre temporelle 10 prédéfinie comporte une impulsion présynaptique seule, le poids de cette synapse excitatrice demeure inchangé. Pour une synapse excitatrice donnée connectant un premier neurone artificiel à un deuxième neurone artificiel, on entend par « impulsion présynaptique » une impulsion émise par le premier neurone artificiel et transmise par ladite synapse 15 excitatrice au deuxième neurone artificiel et on entend par « impulsion postsynaptique une impulsion émise par le deuxième neurone artificiel. Ce mécanisme contribue à l'apprentissage, par le réseau de neurones artificiels, de chaque forme d'onde de potentiel d'action. 20 Chaque neurone artificiel de la couche d'entrée est connecté à une pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire par une pluralité de premières synapses excitatrices de manière qu'une impulsion émise par un neurone artificiel de la couche d'entrée est transmise à la pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire. Pour une première synapse excitatrice donnée connectant 25 un neurone artificiel de la couche d'entrée à un neurone artificiel de la couche intermédiaire, on entend par « neurone artificiel présynaptique » le neurone artificiel de la couche d'entrée et on entend par « neurone artificiel postsynaptique » le neurone artificiel de la couche intermédiaire. Chaque première synapse excitatrice présente un poids affecté d'un coefficient synaptique Prei tel 30 que 0 rel P - - P 1, le coefficient synaptique - rel diminuant lorsque le neurone artificiel présynaptique émet une impulsion, et le coefficient synaptique P - rel augmentant vers 1 sinon avec un temps caractéristique Tstp. Chaque neurone artificiel 3051348 11 postsynaptique recevant une impulsion via une première synapse excitatrice est excité proportionnellement au produit du coefficient synaptique P rel et du poids de ladite première synapse excitatrice. Cette caractéristique, dite de « plasticité à court terme » entre la couche d'entrée 5 et la couche intermédiaire, permet avantageusement de contribuer à filtrer le bruit du signal électrique reçu par la couche d'entrée afin que les neurones artificiels de la couche intermédiaire ne soient pas activés par du bruit, et donc que les neurones artificiels de la couche de sortie ne soient pas activés par du bruit. 10 Alternativement à la caractéristique de plasticité à court terme entre la couche d'entrée et la couche intermédiaire, une caractéristique de plasticité à court terme entre la couche intermédiaire et la couche de sortie peut être prévue afin que les neurones artificiels de la couche de sortie ne soient pas activés par du bruit. Chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire est connecté à une pluralité 15 de neurones artificiels de la couche de sortie par une pluralité de deuxièmes synapses excitatrices de manière qu'une impulsion émise par un neurone artificiel de la couche intermédiaire est transmise à la pluralité de neurones artificiels de la couche de sortie. Pour une deuxième synapse excitatrice donnée connectant un neurone artificiel de la couche intermédiaire à un neurone artificiel de la couche de 20 sortie, on entend par « neurone artificiel présynaptique » le neurone artificiel de la couche intermédiaire et on entend par « neurone artificiel postsynaptique » le neurone artificiel de la couche de sortie. Chaque deuxième synapse excitatrice présente un poids affecté d'un coefficient synaptique P rel tel que 0 P rel 1, le coefficient synaptique Prei diminuant lorsque le neurone artificiel présynaptique 25 émet une impulsion, et le coefficient synaptique P - rel augmentant vers 1 sinon avec un temps caractéristique Tstp. Chaque neurone artificiel postsynaptique recevant une impulsion via une deuxième synapse excitatrice est excité proportionnellement au produit du coefficient synaptique P rel et du poids de ladite deuxième synapse excitatrice. 30 Il est possible de prévoir à la fois la caractéristique de plasticité à court terme entre la couche d'entrée et la couche intermédiaire, et la caractéristique de 3051348 12 plasticité à court terme entre la couche intermédiaire et la couche de sortie. Chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire est connecté à l'ensemble des autres neurones artificiels de la couche intermédiaire par une pluralité de 5 premières synapses inhibitrices de manière qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche intermédiaire est transmise à l'ensemble des autres neurones artificiels de la couche intermédiaire par la pluralité de premières synapses inhibitrices. Chaque neurone artificiel de la couche de sortie est connecté à l'ensemble des autres neurones artificiels de la couche de sortie par 10 une pluralité de deuxièmes synapses inhibitrices de manière qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche de sortie est transmise à l'ensemble des autres neurones artificiels de la couche de sortie par la pluralité de deuxièmes synapses inhibitrices. Selon une première alternative, lorsqu'une synapse inhibitrice transmet une impulsion à un neurone artificiel de la couche 15 intermédiaire ou de la couche de sortie, ledit neurone artificiel est empêché d'émettre une impulsion pendant une durée prédéfinie dite « période d'inhibition ». Selon une deuxième alternative, lorsqu'une synapse inhibitrice transmet une impulsion à un neurone artificiel de la couche intermédiaire ou de la couche de sortie, le potentiel dudit neurone artificiel est diminué proportionnellement au poids 20 de ladite synapse inhibitrice. L'utilisation d'une période d'inhibition, dans la première alternative, permet de maîtriser le temps entre deux impulsions successives plus précisément que dans la deuxième alternative. La diminution de potentiel utilisée dans la deuxième alternative permet une plus grande souplesse : par exemple, si deux potentiels d'action parviennent simultanément ou presque, la 25 couche de sortie pourra émettre deux impulsions correspondant à ces potentiels d'action malgré l'inhibition. Selon une troisième alternative combinant les première et deuxième alternatives, lorsqu'une synapse inhibitrice transmet une impulsion à un neurone artificiel de la couche intermédiaire ou de la couche de sortie, ledit neurone artificiel est empêché d'émettre une impulsion pendant une durée 30 prédéfinie dite « période d'inhibition » et le potentiel dudit neurone artificiel est diminué proportionnellement au poids de ladite synapse inhibitrice. Ce mécanisme de type « le gagnant emporte tout » (« winner takes all » en anglais) contribue avantageusement à empêcher que plusieurs neurones artificiels 3051348 13 apprennent la même forme d'onde de potentiel d'action. Dans le cas où la couche de sortie active, pour chaque occurrence d'un potentiel d'action dans le signal électrique, un unique groupe de neurones artificiels de la couche de sortie comportant plusieurs neurones artificiels de la couche de sortie, il n'y a 5 avantageusement pas d'inhibition latérale entre les neurones artificiels d'un même groupe. Une pluralité de deuxièmes synapses excitatrices connecte chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire à une pluralité de neurones artificiels de la 10 couche de sortie, chaque deuxième synapse excitatrice ayant un poids. Pour chaque deuxième synapse excitatrice, lorsqu'un neurone artificiel de la couche de sortie reçoit, dans une fenêtre temporelle prédéfinie, une impulsion transmise par ladite deuxième synapse excitatrice et une impulsion transmise par une deuxième synapse inhibitrice, alors le poids de ladite deuxième synapse excitatrice est 15 diminué. Pour chaque deuxième synapse excitatrice, lorsqu'un neurone artificiel de la couche de sortie reçoit, dans la fenêtre temporelle prédéfinie, une impulsion transmise par ladite deuxième synapse excitatrice et aucune impulsion transmise par une deuxième synapse inhibitrice, alors le poids de ladite deuxième synapse excitatrice est augmenté. 20 Ce mécanisme, appelé ici plasticité induite par inhibition, contribue avantageusement à empêcher que plusieurs neurones artificiels apprennent la même forme d'onde de potentiel d'action et augmente donc la précision de l'apprentissage. Le mécanisme de plasticité induite par inhibition est avantageusement combiné avec le mécanisme de type « le gagnant emporte 25 tout » précédemment décrit. Chaque neurone artificiel de la couche de sortie présente un potentiel ; chaque neurone artificiel de la couche de sortie émet une impulsion lorsque son potentiel dépasse une valeur de seuil. La valeur de seuil de chaque neurone artificiel de la 30 couche de sortie émettant une impulsion à un instant t est augmentée proportionnellement au nombre d'impulsions reçues par ledit neurone artificiel dans une fenêtre temporelle autour de l'instant t. La valeur de seuil Th de chaque neurone artificiel de la couche de sortie émettant une impulsion à un instant tl est 3051348 14 diminuée de manière que : Th(t2) = a * Th(t1) avec Th(t1) la valeur de seuil à l'instant t1, Th(t2) la valeur de seuil à un instant t2 postérieur à t1 et a un nombre réel tel que 0 REVENDICATIONS1. Procédé (100) de tri non supervisé, en temps réel, de potentiels d'action d'une pluralité de neurones biologiques au moyen d'un réseau de neurones artificiels (10, 20, 30, 40, 50) comportant une couche d'entrée (11), une couche intermédiaire (13) et une couche de sortie (15), procédé selon lequel : - la couche d'entrée (11) reçoit (111) un signal électrique (dln) mesurant une activité électrique d'une pluralité de neurones biologiques, le signal électrique (dln) présentant une amplitude variable en fonction de potentiels d'action émis par la pluralité de neurones biologiques au cours du temps ; - la couche d'entrée convertit (112) l'amplitude du signal électrique en un train de premières impulsions ; - la couche d'entrée transmet (113) le train de premières impulsions à la couche intermédiaire ; - la couche intermédiaire convertit (131) le train de premières impulsions en un train de deuxièmes impulsions ; - la couche intermédiaire transmet (132) le train de deuxièmes impulsions à la couche de sortie ; - en fonction du train de deuxièmes impulsions, la couche de sortie trie (151) chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans le signal électrique (dln). 2. Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que, en fonction du train de deuxièmes impulsions, la couche de sortie trie (151) chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans le signal électrique (dln) en activant au plus un unique groupe de neurones artificiels de la couche de sortie pour chaque occurrence d'un potentiel 30 d'action dans le signal électrique (dln), chaque groupe de neurones artificiels de la couche de sortie comportant au moins un neurone artificiel de la couche de sortie et étant associé à un unique type de potentiel 3051348 47 d'action et chaque type de potentiel d'action étant associé à un unique groupe de neurones artificiels de la couche de sortie. 3. Procédé (100) selon la revendication précédente dans lequel la couche 5 d'entrée (11) est une matrice de neurones artificiels (n11) ayant : - Na lignes, le nombre Na de lignes étant choisi en fonction d'une plage de valeurs dans laquelle l'amplitude du signal électrique (dln) est variable, de manière que les neurones artificiels (n11) d'une même ligne s'activent pour une même valeur d'amplitude du signal électrique (dln), 10 et - Nt colonnes, le nombre Nt de colonnes étant choisi en fonction d'une plage temporelle d'observation du signal électrique (dln), de manière que les neurones artificiels (n11) d'une même colonne reçoivent le signal électrique (dln) à un même instant donné ; 15 le procédé (100) étant caractérisé en ce que, à chaque instant tn = n*dt, avec n un entier naturel et dt un pas temporel : - une première colonne Co de neurones artificiels (n11) reçoit le signal électrique (dln), et - en fonction de la valeur d'amplitude du signal électrique (dln) reçu, au 20 moins un neurone artificiel (n11_1) de la première colonne Co émet une impulsion qui est transmise à la couche intermédiaire (13). 4. Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce qu'une marge (mar) est définie autour de chaque valeur d'amplitude (va) du signal électrique (dln) reçu de manière que, à chaque instant tn = n*dt : - la première colonne Co de neurones artificiels (n11) reçoit le signal électrique (dln), et - en fonction de la valeur d'amplitude (va) du signal électrique (dln) reçu et de la marge (mar) définie autour de ladite valeur d'amplitude (va), au moins deux neurones artificiels (n11_1) de la première colonne Co émettent chacun une impulsion, chaque impulsion étant transmise à la couche intermédiaire (13). 3051348 48 5. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications 3 ou 4 caractérisé en ce que le nombre de colonne Nt est strictement supérieur à 1 et en ce que, à chaque instant tk = tn + k*clf, avec dt' un deuxième pas temporel, et pour chaque colonne Ck de neurones artificiels, avec k un 5 entier naturel tel que 1 k Nt-1, chaque neurone artificiel de même ligne qu'un neurone artificiel de la première colonne Co ayant émis une impulsion à l'instant tn, émet à son tour une impulsion qui est transmise à la couche intermédiaire (13). 10 6. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que : - chaque neurone artificiel de la couche d'entrée (n11) est connecté à une pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire (n13) par une pluralité de premières synapses excitatrices (sel) ) de manière 15 qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche d'entrée (n11) est transmise à la pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire (n13) par la pluralité de premières synapses excitatrices (sel) ) ; - chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) est connecté 20 à une pluralité de neurones artificiels de la couche de sortie (n15) par une pluralité de deuxièmes synapses excitatrices (se2) de manière qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) est transmise à la pluralité de neurones artificiels de la couche de sortie (n15) par la pluralité de deuxièmes synapses 25 excitatrices (se2) ; - chaque synapse excitatrice (sel , se2) présente un poids, chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) et chaque neurone artificiel de la couche de sortie (n15) présentent un potentiel ayant initialement une valeur dite « de repos » ; lorsqu'une synapse 30 excitatrice (sel , se2) transmet une impulsion à un neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) ou de la couche de sortie (n15), le potentiel dudit neurone artificiel (n13, n15) augmente proportionnellement au poids de ladite première synapse excitatrice 3051348 49 (sel , se2) ; lorsque le potentiel d'un neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) ou de la couche de sortie (n15) dépasse une valeur de seuil, ledit neurone artificiel (n13, n15) émet une impulsion et son potentiel est rabaissé à une valeur de réinitialisation ; 5 - en l'absence d'impulsion en entrée d'un neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) ou de la couche de sortie (n15) et lorsque ce neurone (n13, n15) n'émet lui-même pas d'impulsion, le potentiel dudit neurone (n13, n15) revient à sa valeur de repos dans un temps caractéristique Tm. 10 7. Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que le poids de chaque synapse excitatrice (sel , se2) est modifié en fonction d'une fenêtre temporelle prédéfinie : - pour une synapse excitatrice (sel , se2) donnée, lorsque la fenêtre 15 temporelle prédéfinie comporte une impulsion présynaptique et une impulsion postsynaptique, le poids de cette synapse excitatrice (sel , se2) est augmenté ; - pour une synapse excitatrice (sel , se2) donnée, lorsque la fenêtre temporelle prédéfinie comporte une impulsion postsynaptique seule, le 20 poids de cette synapse excitatrice (sel , se2) est diminué ; - pour une synapse excitatrice (sel , se2) donnée, lorsque la fenêtre temporelle prédéfinie comporte une impulsion présynaptique seule, le poids de cette synapse excitatrice (sel , se2) demeure inchangé. 25 8. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que : - chaque neurone artificiel de la couche d'entrée (n11) est connecté à une pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire (n13) par une pluralité de premières synapses excitatrices (sel) ) de manière 30 qu'une impulsion émise par un neurone artificiel de la couche d'entrée (n11) est transmise à la pluralité de neurones artificiels de la couche intermédiaire (n13) ; - chaque première synapse excitatrice (sel) ) présente un poids affecté 3051348 50 d'un coefficient synaptique P tel que 0 P 1 - rel - rel - - , o le coefficient synaptique P rel diminuant lorsque le neurone artificiel présynaptique (n11) émet une impulsion, et o le coefficient synaptique P - rel augmentant vers 1 sinon avec un temps caractéristique -rstp ; - chaque neurone artificiel postsynaptique (n13) recevant une impulsion via une première synapse excitatrice (sel) ) est excité proportionnellement au produit du coefficient synaptique P rel et du poids de ladite première synapse excitatrice (sel). 10 9. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que : - chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) est connecté à l'ensemble des autres neurones artificiels de la couche 15 intermédiaire (n13) par une pluralité de premières synapses inhibitrices (sil) ) de manière qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) est transmise à l'ensemble des autres neurones artificiels de la couche intermédiaire (n13) par la pluralité de premières synapses inhibitrices (sil) ; 20 - chaque neurone artificiel de la couche de sortie (n15) est connecté à l'ensemble des autres neurones artificiels de la couche de sortie (n15) par une pluralité de deuxièmes synapses inhibitrices (si2) de manière qu'une impulsion émise par ledit neurone artificiel de la couche de sortie (n15) est transmise à l'ensemble des autres neurones artificiels 25 de la couche de sortie (n15) par la pluralité de deuxièmes synapses inhibitrices (si2) ; - lorsqu'une synapse inhibitrice (sil, si2) transmet une impulsion à un neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) ou de la couche de sortie (n15), ledit neurone artificiel (n13, n15) est empêché d'émettre 30 une impulsion pendant une durée prédéfinie dite « période d'inhibition » et/ou le potentiel dudit neurone artificiel (n13, n15) est diminué proportionnellement au poids de ladite synapse inhibitrice (sil, si2). 5 3051348 51 10. Procédé (100) selon la revendication précédente dans lequel une pluralité de deuxièmes synapses excitatrices (se2) connecte chaque neurone artificiel de la couche intermédiaire (n13) à une pluralité de neurones artificiels de la couche de sortie (n15), chaque deuxième synapse 5 excitatrice (se2) ayant un poids, caractérisé en ce que : - pour chaque deuxième synapse excitatrice (se2), lorsqu'un neurone artificiel de la couche de sortie (n15) reçoit, dans une fenêtre temporelle prédéfinie, une impulsion transmise par ladite deuxième synapse excitatrice (se2) et une impulsion transmise par une deuxième synapse 10 inhibitrice (si2), alors le poids de ladite deuxième synapse excitatrice (se2) est diminué ; - pour chaque deuxième synapse excitatrice (se2), lorsqu'un neurone artificiel de la couche de sortie (n15) reçoit, dans la fenêtre temporelle prédéfinie, une impulsion transmise par ladite deuxième synapse 15 excitatrice (se2) et aucune impulsion transmise par une deuxième synapse inhibitrice (si2), alors le poids de ladite deuxième synapse excitatrice (se2) est augmenté. 11. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes 20 dans lequel : - chaque neurone artificiel de la couche de sortie (n15) présente un potentiel ; - chaque neurone artificiel de la couche de sortie (n15) émet une impulsion lorsque son potentiel dépasse une valeur de seuil ; 25 caractérisé en ce que : - la valeur de seuil de chaque neurone artificiel de la couche de sortie (n15) émettant une impulsion à un instant t est augmentée proportionnellement au nombre d'impulsions reçues par ledit neurone artificiel (n15) dans une fenêtre temporelle autour de l'instant t ; 30 - la valeur de seuil Th de chaque neurone artificiel de la couche de sortie (n15) émettant une impulsion à un instant t1 est diminuée de manière que : Th(t2) = a * Th(t1) 3051348 52 avec Th(t1) la valeur de seuil à l'instant t1, Th(t2) la valeur de seuil à un instant t2 postérieur à t1 et a un nombre réel tel que 0 12. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes 5 dans lequel le réseau de neurones artificiels (20) comporte la couche d'entrée (11), la couche intermédiaire (13), une deuxième couche intermédiaire (14) et la couche de sortie (15), et selon lequel : - la couche d'entrée (11) transmet le train de premières impulsions vers la couche intermédiaire (13) et vers la deuxième couche 10 intermédiaire (14) ; - la deuxième couche intermédiaire (14) convertit le train de premières impulsions en un deuxième train de deuxièmes impulsions ; - la deuxième couche intermédiaire (14) transmet le deuxième train de deuxièmes impulsions vers la couche de sortie (15) ; 15 - en fonction du train de deuxièmes impulsions et du deuxième train de deuxièmes impulsions, la couche de sortie (15) trie chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans le signal électrique (dln). 20 13. Procédé (100) selon l'une quelconque des revendications 1 à 11 dans lequel le réseau de neurones artificiels (30) comporte la couche d'entrée (11), une deuxième couche d'entrée (12), la couche intermédiaire (13) et la couche de sortie (15), et selon lequel : - la deuxième couche d'entrée (12) reçoit un deuxième signal 25 électrique (dln2) mesurant une activité électrique d'une deuxième pluralité de neurones biologiques, le deuxième signal électrique (dln2) présentant une amplitude variable en fonction de potentiels d'action émis par la deuxième pluralité de neurones biologiques au cours du temps ; 30 - la deuxième couche d'entrée (12) convertit l'amplitude du deuxième signal électrique en un deuxième train de premières impulsions ; - la deuxième couche d'entrée (12) transmet le deuxième train de premières impulsions à la couche intermédiaire (13) ; 3051348 53 - la couche intermédiaire (13) convertit le train de premières impulsions et le deuxième train de premières impulsions en un train de deuxièmes impulsions. 5 14. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11 dans lequel le réseau de neurones artificiels (40) comporte la couche d'entrée (11), une deuxième couche d'entrée (12), la couche intermédiaire (13), une deuxième couche intermédiaire (14) et la couche de sortie (15), et selon lequel : 10 - la deuxième couche d'entrée (12) reçoit un deuxième signal électrique (dln2) mesurant une activité électrique d'une deuxième pluralité de neurones biologiques, le deuxième signal électrique (dln2) présentant une amplitude variable en fonction de potentiels d'action émis par la deuxième pluralité de neurones biologiques au cours du 15 temps ; - la deuxième couche d'entrée (12) convertit l'amplitude du deuxième signal électrique en un deuxième train de premières impulsions ; - la deuxième couche d'entrée (12) transmet le deuxième train de premières impulsions à la deuxième couche intermédiaire (14) ; 20 - la deuxième couche intermédiaire (14) convertit le deuxième train de premières impulsions en un deuxième train de deuxièmes impulsions ; - la deuxième couche intermédiaire (14) transmet le deuxième train de deuxièmes impulsions à la couche de sortie (15) ; - en fonction du train de deuxièmes impulsions et du deuxième train de 25 deuxièmes impulsions, la couche de sortie (15) trie chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans le signal électrique (dln). 15. Réseau de neurones artificiels (10, 20, 30, 40, 50) pour la mise en oeuvre 30 d'un procédé (100) de tri non supervisé, en temps réel, de potentiels d'action d'une pluralité de neurones biologiques, le réseau de neurones artificiels (10, 20, 30, 40) comportant : - une couche d'entrée (11) pour la réception d'un signal électrique (dln) 3051348 54 présentant une amplitude variable en fonction de potentiels d'action émis par la pluralité de neurones biologiques au cours du temps, la conversion du signal électrique (dln) en un train de premières impulsions et la transmission du train de premières impulsions à une 5 couche intermédiaire (13) ; - ladite couche intermédiaire (13) pour la conversion du train de premières impulsions en un train de deuxièmes impulsions et la transmission du train de deuxièmes impulsions à une couche de sortie (15) ; 10 - ladite couche de sortie (15) pour le tri, en fonction du train de deuxièmes impulsions, de chaque occurrence de chaque type de potentiel d'action présente dans le signal électrique (dln).