Abstract FR:

La demarche de notre travail est liee a la volonte de reunir des resultats epars obtenus en traitement des images, en intelligence artificielle, en psychologie, ou neurobiologie afin de mieux comprendre le fonctionnement du cortex cerebral et de realiser des systemes capables de depasser les limites des systemes actuels. Le systeme etudie est un point robot simule dote d'un seul il qu'il est capable de deplacer de facon a simuler des saccades visuelles. Son but est de reconnaitre dans une scene complexe des objets precedemment appris meme s'ils sont bruites, en partie occultes ou ont subi une rotation par rapport a la version apprise. Nous avons realise l'ensemble de cette chaine de traitements sous la forme de reseaux de neurones. Elle comprend une extraction de contour, la recherche de points caracteristiques, l'interpretation, la commande des mouvements oculaires et la simulation de rotations mentales. Les differentes representations d'un objet sont apprises par des reseaux simulant le fonctionnement des differentes aires corticales. Le reseau complet peut etre entierement realise avec moins de dix couches consecutives de neurones ce qui permet de considerer notre modele comme plausible en terme de vitesse par rapport a des neurones reels