Abstract FR:

Apres un examen detaille des donnees de la psychologie developpementale et une analyse critique des modeles de l'intelligence artificielle, nous avons elabore, a partir des donnees de la neurophysiologie du cortex prefrontal, un modele connexionniste de l'apprentissage de formes ontogenetiquement simples de raisonnement analogique. L'hypothese principale avancee dans ce modele est que l'apprentissage de regles abstraites au cours de conduites analogiques necessite la mise en place de comportements bistables des neurones prefrontaux impliques dans l'abstraction. Mises en correspondance des termes de l'analogie et variations stochastiques des representations internes distribuees sur les automates prefrontaux constituent deux autres points clefs de la modelisation. Les processus de mise en correspondance ou d'evocation renvoient ici a des phenomenes de memoires associatives au sein du reseau neuromimetique. Dans cette perspective, le developpement ontogenetique des conduites analogiques se fonde en particulier sur des processus de construction et d'enrichissement des representations internes des situations analogiques, determines par des contraintes neurophysiologiques cortico-frontales. Nous decrivons aussi des correspondants neuronaux plausibles aux automates-colonnes d'une premiere approche modulaire a meme de mettre en uvre l'apprentissage par calcul d'erreur propose. Dans ce cadre nous avancons quelques hypotheses physiopathologiques quant aux mecanismes qui pourraient sous-tendre des dysfonctionnements cognitifs observes dans certaines pathologies