Règle de Hebb

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La règle de Hebb, théorie de Hebb, postulat de Hebb ou théorie des assemblées de neurones a été établie par Donald Hebb en 1949. Elle est à la fois utilisée comme hypothèse en neurosciences et comme concept dans les réseaux neuronaux en mathématiques.

Cette théorie est souvent résumée par "Des neurones qui stimulent en même temps, sont des neurones qui se lient ensemble" "Cells that fire together, wire together.". (Carla Shatz, Université de Stanford) C'est une règle d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels dans le contexte de l'étude d'assemblées de neurones.

Elle est basée sur une hypothèse scientifique en neurosciences. Elle décrit les changements d'adaptation neuronale dans le cerveau ou dans un réseau de neurones pendant un processus d'apprentissage. Elle décrit un mécanisme basique de plasticité synaptique dans laquelle l'efficacité synaptique augmente lors d'une stimulation présynaptique répétée et persistante de la cellule postsynaptique.

Faisons l'hypothèse qu'une activité persistante et répétée d'une activité avec réverbération[Quoi ?] (ou trace) tend à induire un changement cellulaire persistant qui augmente sa stabilité. Quand un axone d'une cellule A est assez proche pour exciter une cellule B de manière répétée et persistante, une croissance ou des changements métaboliques prennent place dans l'une ou les deux cellules ce qui entraîne une augmentation de l'efficacité de A comme cellule stimulant B.

Cette règle suggère que lorsque deux neurones sont excités conjointement, il se crée ou renforce un lien les unissant. Cette théorie tente d'expliquer l'apprentissage associatif, dans lequel une association est faite par la répétition de deux stimuli. La répétition d'un stimulus seul entraîne le rappel de l'autre stimulus ensuite (voir apprentissage pavlovien).

Engrammes d'Hebb et théorie des assemblées de neurones[modifier | modifier le code]

La théorie d'Hebb s'intéresse à la manière dont les neurones se connectent entre eux pour former des engrammes. Gordon Allport propose des hypothèses complémentaires "Si l'entrée de données dans un système (input) cause l'apparition répétée du même modèle de stimulation l'organisation des éléments actifs de ce sera renforcée[Quoi ?] fortement. Ainsi, chaque élément activé aura tendance à activer chaque autre élément et (a contrario) à inactiver les éléments qui ne font pas partie de cette configuration. Pour le dire autrement, la configuration comme un tout sera "auto-associée". Nous pouvons appeler une configuration apprise (auto associée) un engramme" (Alport 1985, p. 44)

Le travail du prix Nobel Eric Kandel a fourni une preuve de l'implication des mécanismes d'apprentissages de Hebb dans les synapses du gastropode marin Aplysia californica. Cependant, il est beaucoup plus difficile de vérifier ces théories sur les systèmes nerveux centraux des vertébrés.

Le phénomène de potentialisation à long terme, un équivalent biologique de la synapse de Hebb qui joue un grand rôle dans les théories neurobiologiques de la mémoire.

Références[modifier | modifier le code]

  • (en) D.O. Hebb, The organization of behavior, New York, Wiley,‎ 1949

Bibliographie[modifier | modifier le code]

  • (en) D. O. Hebb, The organization of behavior, New York, Wiley & Sons
  • (en) D.O. Hebb et J. F. Delafresnaye (Ed.) (éditeur), Brain Mechanisms and Learning, London, Oxford University Press,‎ 1961, « Distinctive features of learning in the higher animal »
  • D.O. Hebb, « Human behaviour after extensive bilateral removal from the frontal lobes », Archives of Neurology and Psychiatry, vol. 44,‎ 1940, p. 421–436
  • (en) D.A. Allport, Newman, S.K. (éditeur) et Epstein, R. (éditeur), Current Perspectives in Dysphasia, Edinburgh, Churchill Livingstone,‎ 1985 (ISBN 0-443-03039-1), « Distributed memory, modular systems and dysphasia »
  • (en) C.M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford, Oxford University Press,‎ 1995 (ISBN 0-19-853849-9 (hardback)[à vérifier : ISBN invalide])
  • O. Paulsen, « Natural patterns of activity and long-term synaptic plasticity », Current opinion in neurobiology, vol. 10, no 2,‎ 2000, p. 172–179 (PMID 10753798, PMCID 2900254, DOI 10.1016/S0959-4388(00)00076-3)

Liens externes[modifier | modifier le code]