La carte dans la tête : comment le cerveau transfère l'expérience express
En emménageant dans un nouvel appartement, on ne réapprend pas à ouvrir les portes ni à allumer la lumière. L'expérience de l'ancienne maison se transfère d'elle-même : la cuisine, c'est l'endroit avec la cuisinière et l'évier ; la chambre, celui avec le lit. Le cerveau ne stocke pas une carte exacte, mais un schéma flexible qu'il superpose à un espace inconnu.
Des scientifiques ont construit un modèle informatique de ce transfert. Il a deux étages. L'étage supérieur représente la tâche abstraite : trouver de la nourriture, se souvenir d'un coin sûr. L'étage inférieur représente le lieu concret avec ses murs et ses virages. Entre les deux, un traducteur fait le lien : il associe l'objectif « trouver de la nourriture » à un point sur la carte.
Lorsque le modèle se retrouve dans un nouvel environnement, il ne panique pas. Il applique l'ancien schéma : si la nourriture se trouvait auparavant dans le coin nord-ouest, il la cherche au même endroit. Si le coin est vide, il réapprend rapidement. C'est ainsi qu'une personne, dans un nouvel appartement, se dirige d'abord vers l'endroit où se trouvait l'interrupteur dans l'ancien.
L'étage supérieur du modèle s'est avéré semblable au cortex préfrontal : on y trouve des cellules qui réagissent à la progression vers un objectif, indépendamment du lieu précis. L'étage inférieur ressemble à l'hippocampe : on y trouve des cellules de lieu, comme chez les rats dans un labyrinthe. Le modèle a réuni les deux niveaux, ce qui offre un nouveau regard sur la manière dont le cerveau transfère l'expérience.
Résumé original
tel que rédigé par les auteurs, en anglais arXiv:2601.18946
Schemas -- abstract relational structures that capture the commonalities across experiences -- are thought to underlie humans' and animals' ability to rapidly generalize knowledge, rebind new experiences to existing structures, and flexibly adapt behavior across contexts. Despite their central role in cognition, the computational principles and neural mechanisms supporting schema formation and use remain elusive. Here, we introduce schema-based hierarchical active inference (S-HAI), a novel computational framework that combines predictive processing and active inference with schema-based mechanisms. In S-HAI, a higher-level generative model encodes abstract task structure, while a lower-level model encodes spatial navigation, with the two levels linked by a grounding likelihood that maps abstract goals to physical locations. Through a series of simulations, we show that S-HAI reproduces key behavioral signatures of rapid schema-based generalization in spatial navigation tasks, including the ability to flexibly remap abstract schemas onto novel contexts, resolve goal ambiguity, and balance reuse versus accommodation of novel mappings. Crucially, S-HAI also reproduces prominent neural codes reported in rodent medial prefrontal cortex during a schema-dependent navigation and decision task, including task-invariant goal-progress cells, goal-and-spatially conjunctive cells, and place-like codes at the lower level. Taken together, these results provide a mechanistic account of schema-based learning and inference that bridges behavior, neural data, and theory. More broadly, our findings suggest that schema formation and generalization may arise from predictive processing principles implemented hierarchically across cortical and hippocampal circuits, enabling the generalization of experience.
Chez les rats, il existe des cellules qui s'activent lorsque l'animal s'approche d'un but – même si le but lui-même se trouve à l'autre bout du labyrinthe. Ces « cellules de progression » ont également été retrouvées dans le modèle.
Dans le film « Inception », les architectes construisent des rêves selon des schémas communs que le rêveur remplit de détails – comme le cerveau superpose un schéma familier à un nouveau lieu.