Géométrie des représentations visuelles : chaque visage est un vecteur

Comment coder une représentation mentale à l’aide d’un vecteur neuronal dans un espace de haute dimension ? Le cours prendra l’exemple de la reconnaissance visuelle : chaque objet, chaque visage que nous reconnaissons est codé par l’activité d’une population de neurones dans le cortex inféro-temporal. Les travaux de Doris Tsao ont poussé cette idée très loin : ils montrent comment chaque visage que nous reconnaissons est décomposé suivant une cinquantaine d’axes principaux de forme et de contraste, qu’il est possible d’identifier au niveau neuronal. La connaissance du code neural des visages est désormais telle qu’elle permet, sur la base d’un enregistrement de l’activité neuronale, de reconstituer un portrait-robot du visage que l’animal a vu ! Le cours introduira les concepts de « metamères » (des visages différents qui conduisent à la même activité neuronale, au moins dans certains neurones) et discutera de la possibilité d’attaques « adversariales » (dans lesquelles une image est légèrement modifiée afin qu’elle soit confondue avec une autre) dans les machines comme dans le cerveau.