Séminaire ayant lieu dans le cadre du doctorat en informatique cognitive, en collaboration avec le centre de recherche CRIA et l'ISC

Frédéric ALEXANDRE

Jeudi le 14 décembre 2023 à 10h30

PK-5115 (aussi possible d'y assister à distance, pour ce faire, vous devez vous inscrire ici)       

Titre :   Apprentissage continu et contrôle cognitif

Résumé

Frédérique Alexandre explore la différence entre l'efficacité de l'apprentissage humain et celle des grands modèles de langage en termes de temps de calcul et de coûts énergétiques. L'étude se focalise sur le caractère continu de l'apprentissage humain et les défis associés, tels que l'oubli catastrophique. Deux types de mémoires, la mémoire de travail et la mémoire épisodique, sont examinés. Le cortex préfrontal est décrit comme essentiel pour le contrôle cognitif et la mémoire de travail, tandis que l'hippocampe est central pour la mémoire épisodique. Alexandre suggère que ces deux régions collaborent pour permettre un apprentissage continu et efficace, facilitant ainsi la pensée et l'imagination.

Biographie

Frédéric ALEXANDRE est directeur de recherche à l'Inria et dirige l'équipe Mnemosyne à Bordeaux, spécialisée en Intelligence Artificielle et Neurosciences Computationnelles. L'équipe étudie les différentes formes de mémoire cérébrale et leur rôle dans des fonctions cognitives telles que le raisonnement et la prise de décision. Ils explorent la dichotomie entre mémoires explicites et implicites et comment elles interagissent. Leurs projets récents s'étendent de l'acquisition du langage à la planification et la délibération. Les modèles créés sont validés expérimentalement et ont des applications médicales, industrielles, ainsi qu'en sciences humaines, notamment en éducation, droit, linguistique, économie, et philosophie.

References 

Frédéric Alexandre. A global framework for a systemic view of brain modeling. Brain Informatics, 2021, 8 (1), pp.22. https://braininformatics.springeropen.com/articles/10.1186/s40708-021-00126-4 

Snigdha Dagar, Frédéric Alexandre, Nicolas P. Rougier. From concrete to abstract rules : A computational sketch. The 15th International Conference on Brain Informatics, Jul 2022. https://inria.hal.science/hal-03695814 

Randa Kassab, Frédéric Alexandre. Pattern Separation in the Hippocampus: Distinct Circuits under Different Conditions. Brain Structure and Function, 2018, 223 (6), pp.2785-2808. https://link.springer.com/article/10.1007/s00429-018-1659-4  

Hugo Chateau-Laurent, Frédéric Alexandre. The Opportunistic PFC: Downstream Modulation of a Hippocampus-inspired Network is Optimal for Contextual Memory Recall. 36th Conference on Neural Information Processing System, Dec 2022, New Orleans, United States. https://hal.science/hal-03885715  

Pramod Kaushik, Jérémie Naudé, Surampudi Bapi Raju, Frédéric Alexandre. A VTA GABAergic computational model of dissociated reward prediction error computation in classical conditioning. Neurobiology of Learning and Memory, 2022, 193 (107653), https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1074742722000776