Fig.1
Qu'importe le choix disciplinaire, au fil de mes lectures les neurosciences sont devenues un de mes sujets favoris.
Cette année marque un changement dans mes études, notamment une volonté de m'orienter complètement vers l'analyse et la recherche. C'est justement dans le cadre de mon Master en Optimisation de la Performance et Big Data que je vais travailler pendant un an ou deux sur un même sujet.
Encore à l'état de projet brouillon, je pense m'orienter dans l'étude des systèmes dynamiques et chaotiques au sein du contrôle moteur, d'un point de vue neuroscientifique. Voici donc une introduction préliminaire.
Comportements moteurs, bases théoriques
L'influence informatique : le cognitivisme
Bref retour dans le passé.
Peu après la Seconde Guerre Mondiale, une théorie de psychologie comportementale s'est vue élaborée, le behaviorisme1. Visant à comprendre les rouages des comportements, elle mit une emphase trop importante sur les entrées et sorties (input et output), les stimuli et les réactions comportementales. Cette théorie négligeait alors les mécanismes sous-jacents. Que se passe-t-il entre l'input et l'output ? Mystère. C'est ce que l'on appelle la Black Box1.
Il y a une trentaine d'années, le développement des premières technologies informatiques annonçait le début d'une nouvelle ère.
L'informatique amenant une nouvelle manière de penser, elle impacta d'autres disciplines comme la neuroscience.
Il y a une trentaine d'années, naissait le cognitivisme classique1 issue d'une analogie cerveau/ordinateur quant au traitement de l'information.
Un ordinateur traite une entrée via un programme pour produire une sortie. Selon le cognitivisme, le cerveau fonctionnerait de manière similaire.
Dans le cadre du contrôle moteur, l'input serait un stimulus déclenchant un programme moteur. L'output est donc la production d'un mouvement.
Pour la première fois, la Black Box n'était plus noire.
"La plupart des théoriciens des programmes moteurs pensent qu'un mouvement est organisé à l'avance par un programme qui met en place des sortes de mécanismes neuraux, ou réseaux, contenant le temps et l'information de l'évènement. Un script moteur qui spécifie certains détails essentiels pour que le mouvement se déroule correctement.
Certains scientifiques disent même que les sujets "lancent" un programme moteur, ce qui est clairement une analogie au lancement d'un programme informatique." - Traduction de Beilock et al., 20042.
Au-delà du cognitivisme, l'écologie de l'esprit
L'approche écologique du contrôle moteur s'inscrit comme une théorie dans laquelle l'action humaine n'est plus uniquement liée à la volonté d'action et aux programmes cognitifs.
L'action humaine prend place dans un framework écologique, un environnement spécifique dans lequel se développent les comportements.
Il y a une co-constitution entre organisme et environnement3. Le mouvement n'est alors pas programmé à l'avance, mais émerge spontanément non seulement de contraintes internes (volonté de mouvement et contraintes liées au corps du sujet) mais aussi externes (liées à l'environnement comme la somme des forces externes, la résistance des fluides du milieu, etc...).
Il n'y a alors plus de systèmes linéaires (input -> programme -> output), mais un système complexe dans lequel chaque action peut produire son propre input et influencer le système.
Systèmes dynamiques, processus stochastiques
Peut-être avez-vous vu où je voulais en venir. L'activité humaine est à la fois organisée et variable4.
Les chercheurs, précédemment guidés par des modèles statiques se sont vite confrontés aux problèmes des systèmes dynamiques.
Pour reprendre l'exemple de Fischer et Bidell (2006), un enfant capable de résoudre un problème mathématique un jour, peut ne pas résoudre le même problème le jour suivant. Les personnes agissent différemment par adaptation à la situation, du contexte social ou encore des émotions.
La variation est une norme, pas une exception.
Le rôle des sciences comportementales est alors de décrire les différents schémas (patterns)** dans cette variabilité afin de rendre compte des différentes composantes stables et variables.
Tous les systèmes vivants sont organisés, qu'ils soient biologiques, psychologiques ou sociaux4. Un organisme désorganisé meurt, une société désorganisée s'effondre, un esprit désorganisé devient potentiellement pathologique.
Lesdits systèmes sont organisés par ce qu'on appelle une structure, un système définissant les relations entre chaque composant. Dire qu'un système est organisé, c'est admettre qu'il existe des relations entre ses éléments constituants.
A première vue, il serait possible de dire qu'un système statique remplirait parfaitement cette fonction. Le problème est qu'un système statique est par définition incapable de changer, de s'adapter aux conditions qui lui sont imposées. Les êtres vivants auraient été incapables de survivre aux ères glacières, les sociétés incapables de s'adapter aux nouveaux besoins des populations, etc...
Les systèmes vivants doivent être dynamiques pour réguler les relations des composants à des fins d'adaptation.
L'esprit humain est un système vivant spécialisé qui participe aux et avec les autres systèmes corporels, environnementaux et sociaux. La fonction spécialisée de l'esprit humain est de guider et d'interpréter l'activité humaine en relation avec le monde des personnes et des objets.
L'activité prend place in medias res, au milieu des choses et pas seulement au sein de l'individu ou du cerveau. Les objets et personnes du monde physique et social prennent part à l'activité. Traduction de Fischer et Bidell, 2006.
Les bases théoriques des systèmes dynamiques au sein du contrôle moteur sont posées par Riley et al. en 19997. Le système est alors dit stochastique, c'est-à-dire qu'il réfère à un comportement aléatoire, ou du moins influencé à la fois par du déterminisme et de l'aléatoire5,7.
Pour représenter le système, une simple équation peut suffire5 :
X(t) = M(t) + N(t),
avec X(t) une série temporelle, M(t) une partie déterministe (un invariant, par exemple l'utilisation du biceps pour plier le bras), et N(t) une partie aléatoire (attracteurs chaotiques).
Typiquement, la variabilité au sein du contrôle moteur apparaît comme étant le résultat d'un bruit N(t), superposé au mouvement déterministe, généralement l'activation musculaire5.
Comprendre et faire émerger des patterns au sein d'un comportement qui semble chaotique permet alors de mieux comprendre la régulation du mouvement, ce qui fait qu'un système est dynamique et non-statique et ainsi comprendre comment le système s'auto-régule au regard des conditions imposées.
Comprendre l'aspect chaotique du contrôle moteur offre un outil de premier choix quant à l'optimisation du mouvement humain et peut être généralisé aux thérapies neurologiques en permettant aux thérapeutes d'anticiper les progressions non-linéaires des patients en ne se focalisant plus uniquement sur les schémas de surface (i.e. l'équivalent de M(t)), mais aussi sur le bruit N(t) représentant "l'intérieur" du mouvement humain et plus particulièrement les capacités d'adaptation du système6.
Bien qu'il n'y ait encore aucune évidence clinique sur les différences entre sujets sains et pathologiques sur les aspects du bruit N(t), l'hypothèse suivante peut-être posée : restaurer un bruit "normal" chez un sujet pathologique peut-il restaurer ses capacités motrices ?6
L'objet de mon mémoire consistera très certainement en une étude comparative des bruits présents au sein du contrôle moteur entre des individus novices et des individus experts de la motricité humaine à des fins d'optimisation du mouvement humain. Enfin, ce n'est qu'une idée, peut-être que je serai amené à changer d'avis d'ici là !
Références
- Vegard Fusche Moe, A Phisolophical Critique of Classical Cognitivsim is Sport: From Information Processing to Bodily Background Knowledge. 2005.
- Beilock et al., From Novice to Expert Performance. 2004.
- Isbanez et Cosmelli, Moving Beyond Computational Cognitivism: Understanding Intentionality, Intersubjectivity and Ecology of Mind. 2008.
- Fischer et Bidell, Dynamic Development of Action and Thought. 2006.
- Riley et Turvey, Variability and Determinism in Motor Behavior. 2002.
- Cavanaugh et al., Multifractality, Interactivity, and the Adaptative Capacity of the Human Movement System: A Perspective for Advancing the Conceptual Basis of Neurologic Physical Therapy. 2017.
- Riley et al., Recurrence quantification analysis of postural fluctuations. 1999.
Table des illustrations
- Fig.1 : CC0 Pixabay
Pour aller plus loin
- Gallese et Lakoff, The Brain's Concepts: The role of the sensory-motor system in conceptual knowledge. 2005.
Bannière par @nitesh9 et @rocking-dave
Merci aux communautés #SteemSTEM et #FrancoSTEM pour leur aide et leur soutien ! <3
Je trouve ton sujet vraiment très intéressant, mais j'avoue rester perplexe, car je n'en saisi pas toutes les subtilités.
Il m'apparaît d'ailleurs assez étrange de considérer que le comportement humain, ses mouvements, sa fonction motrice, puisse se résumer à une équation...
Après, malgré que j'ai trouvé ton sujet fascinant, il est fort possible que j'ai tout compris de travers!!! :D
Effectivement, je fais référence au corps humain :) il s'agit seulement d'une analogie.
Pour les muscles lisses, je n'ai pas d'information car je n'ai pas vraiment cherché dessus, mais tout système comprenant plus de 3 variables peut voir émerger du chaos, il ne serait pas étonnant du coup qu'ils intègrent un système stochastique.
En fait l'équation décrit simplement comment un mouvement s'inscrit dans un système stochastique. Ici c'est vraiment très vulgarisé puisque ce n'est pas vraiment une équation mais plus la somme de différents systèmes à la fois déterministes et aléatoires. Cette équation est d'ailleurs complétement détaillable mais les mathématiques sous-jacents m'echappent encore, j'avoue avoir du mal avec les équations différentielles ahah ! Certains papiers sont vraiment illisibles...
Après il me manque encore moi même énormément de notions, c'est surtout pour ça que j'ai écris dessus, juste pour pouvoir un peu mieux cerner le sujet, peut-être que je me trompe complètement ! 😂
Wahou, ok, et bien merci pour ta réponse. Quant à moi, pas besoin d'introduire plus d'équations: connaître les variables me suffit amplement (par contre, si @lemouth passe par là, lui, comprend mieux avec les équations! )😂
Je t'avoue avoir un peu de mal à comprendre ce système stochastique VS équation, mais en même temps, ça ne me surprend pas que des scientifiques tentent de faire rentrer tout ça dans sur une (ou plusieurs) lignes.
Merci en tout cas de partager tout ça avec nous et bon courage dans ton travail!
Ahah bah après il faut vraiment voir ça comme un outil et pas vraiment comme quelque chose de directement applicable, une sorte de base théorique pour après pouvoir se baser dessus pour d'autres applications :) Si jamais tu veux le détail des équations Riley et Cavanaugh poussent le concept assez loin avec notamment l'apparition de fractales dans le traitement du signal :)
Merci beaucoup ! :)
Je te remercie, mais n'étant pas très "équation", ça me suffit! lol
A la fois fascinant et enrichissant bien que très technique ! Upvoté à 100% !
Merci beaucoup ! :)
Super sujet! Cela me donne quelques souvenirs de mes années STAPS! Mais en quoi vas-tu impliquer le big data? Car si je ne me trompe pas le Big date permet de récolter énormément de données pour en tirer des conclusions...
Merci :) c'est là qu'est tout la magie, je n'ai pas encore de protocole expérimental, il faut que j'en discute avec mon directeur. Mais par exemple, pour pouvoir faire émerger des schémas, un seul sujet ni même un seul "exercice" ne peut être révélateur. Le traitement de données et l'analyse du signal pourrait se faire par exemple sur des plateformes de pression (comme dans le papier de Riley, 1999) ou alors avec des centrales inertielles. Une centrale de 10Hz, sur une cinquantaine de sujets, pendant 2 mois, ça commence à faire déjà un sacré traitement ! 😅
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