Cours 1 – Introduction à la perception

Question 1

Pourquoi s’intéresser à la perception?

Answer 1

• Comprendre les désordres de la perception.
• Étudier la difficulté des tâches perceptuelles.
• Sous-discipline des sciences cognitives.

Question 2

Qu’est-ce que la sensation?

Answer 2

L’habileté de détecter un stimulus, et aussi, de transformer cette détection en une expérience personnelle.

Question 3

Qu’est-ce que la perception?

Answer 3

L’acte de donner un sens à la sensation détectée.

Question 4

Quels sont les 6 différentes méthodes d’étude de la perception?

Answer 4

1. Les seuils
2. Le Scaling
3. La théorie de la détection des signaux
4. Neuroscience sensorielle
5. Neuroimagerie
6. Modèles computationnels

Question 5

Qu’est ce que la méthode d’étude des seuils?

Answer 5

Méthode qui permet de trouver les limites de ce qui peut être perçu.

Question 6

Qu’est-ce que la méthode d’étude de scaling?

Answer 6

Elle est une mesure de l’expérience subjective.

Question 7

Qu’est-ce que la théorie de détection des signaux?

Answer 7

Une théorie psychophysique qui quantifie la réponse d’un observateur à la présentation d’un signal bruité.

Question 8

Qu’est-ce que la neuroscience sensorielle?

Answer 8

La façon dont nos récepteurs sensorielles et les nerfs sous-tendent notre expérience perceptive.

Question 9

À quoi sert la neuroimagerie?

Answer 9

À voir les traces d’une expérience dans le cerveau.

Question 10

Les modèles computationnels se servent de quoi pour comprendre la perception?

Answer 10

Les maths et le calculs.

Question 11

Qui est Gustav Fechner?

Answer 11

L’inventeur de la psychophysique et considéré comme le fondateur de la psychologie expérimentale.

Question 12

Qu’est-ce que la psychophysique?

Answer 12

Une science qui définit les relations quantitatives entre les événements physiques et psychologiques (subjectifs).

Question 13

Quels sont les 4 situations de stimulus-réponses possible dans la théorie de la détection du signal?

Answer 13

o Hit : stimulus est présent et l’observateur répond “Oui”.
o Miss : stimulus est présent et l’observateur répond “Non”.
o False alarm : stimulus n’est pas présent et l’observateur répond “Oui”.
o Correct rejection : stimulus n’est pas présent et l’observateur répond “Non”.

Question 14

La théorie de la détection du signal fait la distinction entre _____ et _____.

Answer 14

L’habileté d’un observateur à percevoir un signal et leur propension à le rapporter.

Question 15

Qu’est-ce que la sensibilité?

Answer 15

Une valeur qui définit la facilité avec laquelle un observateur peut faire la différence entre la présence ou l’absence d’un stimulus, ou la différence entre deux stimuli.

Le fait de détecter ou pas un stimulus.

Question 16

Qu’est-ce qu’un critère?

Answer 16

Un seuil interne défini par l’observateur.
Si la réponse interne de l’observateur est supérieure au critère, l’observateur produit une réponse.
Sous le critère, l’observateur produit une réponse différente.

Question 17

Qu’est-ce que la doctrine de l’énergie spécifique des nerfs?

Answer 17

Une doctrine proposée par Johannes Müller (1801–1858) qui dicte que la nature de d’une sensation dépend de quelles fibres sensorielles sont stimulées plutôt que comment les fibres sont stimulées.

Question 18

Combien avons-nous de nerfs crâniaux?

Answer 18

12 paires de nerfs crâniaux.

Question 19

Quels sont les nerfs crâniaux responsable des informations sensorielles?

Answer 19

Nerfs Olfactifs (I)
Nerfs Optiques (II)
Nerfs Auditifs (VIII)

Question 20

Quels sont les nerfs responsables des muscles servants aux mouvements oculaires?

Answer 20

Oculomoteur (III)
Nerfs Trochléaires (IV)
Nerfs Abducteurs (VI)

Question 21

Qu’est-ce que l’intégration sensorielle?

Answer 21

Un processus qui sert à combiner différents signaux sensoriels.

Question 22

Qu’est-ce qu’une synapse?

Answer 22

La jonction inter-neurones qui permet le transfert d’information.

Question 23

Qu’est-ce qu’un neurotransmetteur?

Answer 23

Une substance chimique utilisée dans la communication neuronale au niveau des synapses.

Question 24

Quels sont les parties d’un neurone?

Answer 24

• Dendrites : reçoivent l’information d’un autre neurone.
• Le corps cellulaire : contient le noyau et les cellules.
• Axone : collecte les information des dendrites pour générer un potentiel d’action loin du corps cellulaire.
• Terminaison axonale : fait synapse avec une cellule.

Question 25

Quels sont les étapes d’une décharge neuronale ?

Answer 25

• Le NA+ entre.
• Il y a une dépolarisation adjacente à la membrane pour faire entrer plus de NA+.
• Le neurone recouvre en sortant du K+ de la cellule pour revenir au potentiel de repos.

Question 26

Quels sont les méthodes de neuroimageries?

Answer 26

• Électroencéphalographie (EEG)
• Potentiels évoqués (Event-related potential; ERP)
• Magnétoencéphalographie (MEG)
• Tomodensitométrie (Computerized tomography; CT ou CAT scan)
• Imagerie par Résonance Magnétique (IRM)
• Imagerie par Résonance Magnétique Fonctionnelle (IRMf)
• Le signal BOLD (Blood oxygen level-dependent)
• Tomographie par émission de Positrons (Positron emission tomography; PET)
• Optically Pumped Magnetometers (OPM)

Question 27

Qu’est-ce que Électroencéphalographie (EEG)?

Answer 27

Électrodes sur le scalp mesurant l’activité électrique d’une population de neurone.

Question 28

Qu’est-ce que le potentiels évoqués?

Answer 28

Moyenne de plusieurs EEG.

Question 29

Qu’est-ce que la magnétoencéphalographie (MEG)?

Answer 29

Similaire à l’EEG, mais mesurant les changements d’activité magnétique d’une population de neurone.

Question 30

Qu’est-ce que la tomodensitométrie?

Answer 30

Peu utilisé en neuroscience. Rayon X pour des images de tranche de volume de matière.

Question 31

Qu’est-ce que l’imagerie par résonnance magnétique (IRM)?

Answer 31

Réponse des atomes à un champ magnétique pour obtenir des images anatomiques détaillées.

Question 32

Qu’est-ce que l’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle (IRMf)?

Answer 32

Extension de l’IRM mesurant les patrons d’activité cérébrale avec la concentration d’oxygène (concentration de désoxyhémoglobine).

Question 33

Qu’est-ce que le signal BOLD (Blood oxygen level-dependent)?

Answer 33

Ratio de la quantité d’hémoglobine oxygéné et désoxygénée permettant la localisation de neurone lors d’une tâche.

Question 34

Qu’est-ce que la tomographie par émission de positrons?

Answer 34

Définir les aires cérébrales avec des neurones actifs par le métabolisme des cellules.

Question 35

Qu’est-ce que l’optically pumped magnetometers (OPM)?

Answer 35

Mesure les signaux magnétiques très subtil. Plus flexible et sensible que la MEG.

Question 36

Qu’est-ce qu’un modèle computationnel?

Answer 36

Les modèles computationnels simulent, à l’aide de l’ordinateur, les étapes de processus psychologiques et ou neuronaux en utilisant le langage et les équations issues des mathématiques et de l’informatique.

Question 37

Qu’est-ce que le efficient coding models ?

Answer 37

Modèles théoriques ou computationnels qui découvrent la prédictibilité dans l’input sensoriel pour encoder le monde efficacement.
o Le traitement de l’information par les systèmes sensoriels du cerveau devrait être adapté aux stimuli naturels. Les neurones du système visuel (ou auditif) devraient être optimisés pour encoder les images (ou les sons) qui sont représentatifs de ceux rencontrés dans la nature.

Permet de retrouver des patrons.

Question 38

Qu’est-ce que le modèle “Bayésiens”?

Answer 38

Utilise les statistiques bayésiennes pour construire des prédictions (predictive coding) à partir de nos connaissances antérieures de l’environnement.

Question 39

Qu’est-ce qu’un réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks)?

Answer 39

Des neurones biologiques sont simulés avec des modèles à couches traitant l’input, et massivement interconnectés avec des unités d’output qui peuvent soit s’exciter ou s’atténuer mutuellement.

Question 40

Qu’est-ce que l’apprentissage profond (Deep learning)?

Answer 40

Des réseaux de neurones artificiels qui ont un très grand nombre et des centaines de millions de paramètres entre les couches d’input et d’output (décision reliée à la tâche).
Ils sont excellent pour des tâches de catégorisation.

Question 41

Qu’est-ce qu’un paradoxe?

Answer 41

C’est un énoncé qui mène à une contradiction.

Question 42

Qu’est-ce qu’un pseudo-paradoxe (un sophisme)?

Answer 42

C’est un énoncé qui semble mener à sa négation; ici, cependant, le raisonnement ne résiste pas à l’analyse.