# L'équipe NECTARINE à Strasbourg

Axel Hutt

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Axel Hutt. L'équipe NECTARINE à Strasbourg. 2025. hal-05325991

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Submitted on 23 Oct 2025

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L'équipe NECTARINE à Strasbourg

Axel Hutt

Team Nectarine, Bâtiment Explora, 2 rue Marie Hemm, 67000 Strasbourg

1. Présentation générale:

Les membres de l'équipe MIMESIS du Centre Inria de l'Université de Lorraine travaillent sur un
ensemble de défis scientifiques dans le domaine du calcul scientifique, e.g., de l'assimilation de
données, de l'apprentissage automatique et du contrôle avec l'objectif de créer des jumeaux
numériques en temps réel d'un organe. MIMESIS est une équipe de recherche Inria située à Strasbourg
et fait partie de l'équipe MLMS du centre de recherche strasbourgeois iCube. Les principaux domaines
d'application sont la formation chirurgicale et le guidage chirurgical lors d'interventions complexes.
L'un des principaux objectifs cliniques est la stimulation efficace du cerveau humain pour atténuer les
troubles mentaux.

L'équipe MIMESIS comprend l'équipe NECTARINE, qui se concentre sur la neurostimulation et qui devrait être créée en tant qu'équipe de recherche indépendante à l'été/automne 2025. Les membres de l'équipe NECTARINE seront Axel HUTT (directeur de recherche, chef d'équipe) et Camille GONTIER (ISFP) ensemble avec deux doctorantes. Les membres de l'équipe travailleront dans le domaine des neurosciences computationnelles et se concentreront sur le développement de modèles mathématiques et de nouvelles techniques computationnelles et expérimentales de modulation cérébrale. Ces modulations comprendront des médicaments pharmacologiques et des neurostimulations perceptives et électromagnétiques. Elles viseront à moduler la conscience des sujets, leur niveau d'attention ou leur capacité de prédiction temporelle. Les modèles théoriques impliquent une dynamique stochastique et relient plusieurs échelles de description de l'activité neuronale, tandis que les nouvelles techniques informatiques empruntent des idées à ces modèles et comprennent diverses techniques d'apprentissage automatique, telles que l'apprentissage actif. Les techniques expérimentales comprennent l'électroencéphalographie, la stimulation visuelle et auditive et le retour d'information en temps réel sur les performances. Un élément essentiel est la fusion des modèles neuronaux et des données expérimentales. Les principales applications sont l'amélioration des déficits d'attention chez l'homme, tels qu'observés dans le TDAH et la dépression majeure, et l'amélioration des prédictions temporelles chez l'homme, telles qu'observées dans la schizophrénie. Les membres de NECTARINE travaillent avec l'équipe Psychiatrie d'INSERM1329. Les publications récentes pertinentes sont les suivantes

* G. Alves Castro, B.-T. Pham, A. Bonnefond and A. Hutt, *Sustained attention in attention-deficit subjects and the impact of binaural beat stimulation evaluated by behavior and EEG*, submitted (2025)

* J. Lefebvre and A. Hutt, *Induced synchronisation by endogenous noise modulation in finite-size random neural networks: a stochastic mean-field study*, *Chaos 33*(12):123110 (2023)

* T. Wahl, J. Riedinger, M. Duprez and A. Hutt, *Delayed closed-loop neurostimulation for the treatment of pathological brain rhythms in mental disorder: a computational study*, *Frontiers in Neuroscience 17*:1183670 (2023)

* A. Hutt and A. G. Hudetz, *Arousal system stimulation and anesthetic state alter visuo-parietal connectivity*, *Frontiers in System Neuroscience 17*:1157488 (2023)

2. Activités en cours:
Au sein de l'équipe NECTARINE, la doctorante Negin MAZJOUBI travaille sur l'amélioration des déficits d'attention humaine par retour de performance (octobre 2024-septembre 2027). Elle travaille sur une tâche expérimentale incluant le comportement et l'électroencéphalographie (EEG) avec un retour de performance de comportement en temps réel. Elle analysera les données comportementales et EEG à l'aide de techniques d'apprentissage automatique afin de détecter les interrelations entre les caractéristiques comportementales et spectrales de l'EEG. Negin effectue ce travail en étroite collaboration avec Anne Bonnefond à l'INSERM1329 à Strasbourg.

Dans sa thèse, Telma NETTE travaille sur la modulation de la prédiction temporelle avec la stimulation magnétique transcrânienne (SMTr) et applique des approches de modélisation pour ajuster les paramètres de stimulation pour la schizophrénie. Les données comportementales et EEG enregistrées chez des patients schizophrènes reflètent l'impact de la SMTr sur le cerveau des sujets. Le modèle informatique comprend l'apprentissage automatique des données enregistrées et la description mathématique des caractéristiques spectrales de l'EEG. Telma travaille à la fois dans l'équipe NECTARINE et avec Anne GIERSCH à l'INSERM1329. Les expériences de SMTr sont réalisées au centre de neurostimulation de Strasbourg CEMNIS.

En outre, l'équipe NECTARINE entretient une collaboration étroite et de longue date avec Jérémie Lefebvre de l'Université d'Ottawa. Cette collaboration porte sur la question de savoir comment décrire mathématiquement la réponse du réseau neuronal à une stimulation externe, ce qui a donné lieu à plusieurs publications récentes :

* J. Lefebvre, A. Clappison, A. Longtin and A. Hutt, *Myelin-induced gain control in nonlinear neural networks*, Communications Physics, accepted

* A. Hutt, D. Trotter, A. Pariz, T.A. Valiante and J. Lefebvre, *Diversity-induced trivialization and resilience of neural dynamics*, *Chaos* **34**(1):013147 (2024)

* J. Lefebvre and A. Hutt, *Induced synchronisation by endogenous noise modulation in finite-size random neural networks: a stochastic mean-field study*, *Chaos* **33**(12):123110 (2023)

* A. Hutt, S. Rich, T.A. Valiante and J. Lefebvre, *Intrinsic neural diversity quenches the dynamic volatility of neural networks*, *Proceedings of National Academy of Sciences USA* **120** (28):e2218841120 (2023)

* A. Pariz, D. Trotter, A. Hutt and J. Lefebvre, *Selective control of synaptic plasticity in heterogeneous networks through transcranial alternating current stimulation (tACS)*, *PLoS Computational Biology* **19**(4):e1010736 (2023)

Outre ces activités de recherche, les membres de NECTARINE se penchent sur la question de savoir comment les médias numériques affectent l'état mental des utilisateurs. Dans un travail récent (B. Dresp-Langley et A. Hutt, Digital Addiction and Sleep, Int. J. Environ. Res. Public Health **19**(11) : 6910 (2022)), nous avons examiné comment les médias numériques induisent une dépendance chez les utilisateurs et comment l'utilisation intensive des outils Internet nuit au cerveau des enfants, des jeunes adolescents et des adultes. Récemment, ce travail a été étendu à l'étude des dangers de l'intelligence artificielle (IA) pour les personnes privées, les entreprises, les sociétés et la nature. Des demandes ultérieures ont été formulées pour atténuer les dangers de l'IA et protéger nos sociétés et la nature mondiale.

### 3. Conclusion:

L'enregistrement du comportement humain et de l'activité cérébrale, tel que l'EEG à haute résolution, produit un grand nombre d'ensembles de données de grande dimension. Ces données sont difficiles à analyser avec les techniques classiques de séries temporelles en raison de leur forte non-linéarité intrinsèque, de leurs dimensions élevées, de leur nature temporelle transitoire et de l'hétérogénéité des différents sujets. Diverses méthodes d'extraction de caractéristiques produisent
un grand ensemble hétérogène de caractéristiques d'activité, qui décrivent le comportement
humain et l'activité cérébrale. La structure de données de l'espace de caractéristiques à haute
dimension correspondant est informative en ce qui concerne les relations entre les caractéristiques
d'activité. Dans ce contexte, les techniques de détection de sous-milieux non linéaires et les
techniques de classification avancées permettent d'extraire les propriétés de la structure de
données sous-jacente et fournissent des modèles de données de l'activité cérébrale. Ces modèles de
données promettent de caractériser les troubles mentaux des sujets étudiés.