Abstract FR:

Les reseaux neuronaux recurrents excitateurs et la retroaction positive retardee qu'ils impliquent ont un role important dans nombre de taches chez les organismes vivants. Ce travail se propose de modeliser le comportement de tels reseaux. Un neurone unique qui se reexcite lui-meme a ete analyse experimentalement par diez-martinez et segundo (1983). Ils ont montre que le retard de retroaction avait une grande influence et que de petits changements de ce parametre entrainaient des variations importantes a la sortie du systeme. Nous avons explore le comportement du meme systeme en utilisant des modeles de complexite croissante. Le premier modele etait le neurone a reponse graduee. Dans ce cas, la dynamique asymptotique est insensible au delai. Pour la plupart des conditions initiales, l'activation du neurone sature a une valeur stationnaire constante. Pour certaines conditions initiales, la stabilisation survient apres des oscillations transitoires dont la duree augmente avec le retard. Nous avons montre que le comportement de reseaux de neurones a reponse graduee en anneau avec des connexions excitatrices est similaire a celui du neurone a excitation recurrente. Les caracteristiques du neurone vivant, telles que la communication par impulsion et la refractorite post-potentielle ont ete incluses dans le modele. Le second modele etait le neurone a seuil simple. Sa dynamique est toujours qualitativement differente de celle des donnees experimentales. Les autres modeles, un modele a seuil ameliore, un integrateur a fuite et un modele a conductance s'adaptent aux stimuli repetes. Leur dynamique est similaire a celle de la preparation experimentale. Ces modeles presentent une decharge reguliere pour les retards courts, et des multiplets ou bouffees pour des retards intermediaires. Finalement, nous avons explore numeriquement le comportement de reseaux excitateurs de neurones integrateur a fuite. Nous avons montre que de tels reseaux presentent une activite synchrone rappelant celle du neurone avec une auto-excitation. Neanmoins, les activites synchrones periodiques pour des retards courts et les decharges en multiplets ne sont pas robustes au bruit. Dans ce cas, les reseaux presentent une activite tonique asynchrone, pouvant etre resynchronisee en augmentant brutalement le retard. Ainsi, le retard et l'adaptation sont des parametres influant le comportement des modeles de reseaux de neurones excitateurs et probablement celui des systemes nerveux