inVibe

Inférence et Comportements Visuels

La vision est une entrée sensorielle majeure pour le guidage de nos actions, la perception et la réalisation de diverses tâches cognitives. À ce titre, les signaux visuels qui atteignent le cerveau sont à la base de plusieurs défis computationnels car ils sont ambigus, dynamiques et segmentés en une myriade d’indices élémentaires.
Imaginez, par exemple, que vous de-viez suivre du regard un objet en mouvement dans un environnement pluvieux, et que cette cible disparaisse pendant un moment derrière un objet plus large.
Une telle tâche, appa-remment réalisée sans difficulté, nécessite une ségrégation des divers signaux de mouve-ment afin d’intégrer la trajectoire de la cible et de la suivre de façon continue.

Pour résoudre ce problème, notre système visuel doit combiner les signaux sensoriels avec des connais-sances a priori, et ce, à plusieurs échelles spatiales et temporelles. L’objectif de nos projets de recherche est d’élucider les opérations neuronales qui relèvent ces défis selon deux cadres théoriques différents et détaillés ci-dessous.
Et à cette fin, l’équipe InVIBE développe de multiples expertises qui impliquent des études comportementales chez l’homme et le singe, des études électrophysiologiques et d’imagerie optique temps réel et une modélisation de type Bayésien.

Notre premier objectif est de comprendre comment l’information est intégrée, représentée neuralement et modulée pour guider l’exploration visuelle et la construction des percepts. Notre originalité est d’explorer les calculs dynamiques sous-jacents qui se déroulent en parallèle à différentes échelles spatio-temporelles, au sein de différentes régions cérébrales (i.e., V1, V4, MT, Colliculus Supérieur, Cervelet) et à différents niveaux (des neurones au comportement).
Pour lier ces études entre ces différentes dimensions, nous avons développé des procédures standardisées (telles que l’intégration du mouvement visuel) ayant recours à des stimuli à la fois classiques mais aussi multidimensionnels.
En parallèle, nous étudions comment ces représentations dynamiques sensibles au contexte guident, ou inversement sont influencées par, les comportements oculomoteurs dirigés vers un but.

Le cerveau fait des inférences pour construire une interprétation optimale des signaux bruités et ambigus. Notre second objectif est de comprendre comment les entrées visuelles inte-ragissent avec des inférences dynamiques et hiérarchisées incarnées dans les étapes corti-cales précoces pour contrôler l’intégration du mouvement visuel.
Premièrement, nous enre-gistrons comment des solutions inférentielles sont diffusées au sein d’une aire corticale pour construire une information globale, mais aussi entre différentes aires, pour prendre en compte les informations traitées par les aires de plus haut.
Deuxièmement, plutôt que d’avoir recours à une définition ad hoc de la connaissance a priori, nous avons commencé à mesurer directement sa dynamique par l’enregistrement des mouvements oculaires. Une perspective à long terme est de découvrir comment les informations a priori et sensorielles sont combinées dans le contexte de tâches bien-définies telles que l’intégration du mouvement au travers d’une ouverture.

Au cours des 6 dernières années, nous avons également démarré un programme de re-cherche pour étudier la dynamique corticale engendrée par une réorganisation massive de la rétine suite à une lésion. D’une part, nous voulons enregistrer les changements dans la dy-namique de l’activité corticale lors d’un scotome artificiel.
D’autre part, nous cherchons de nouvelles perspectives thérapeutiques en en développant des mesures fiables de l’impact fonctionnel de neuroprothèses rétiniennes (en collaboration avec le CEA-Leti, Institut de la Vision). Ces deux approches complémentaires sont conduites en collaboration avec le Dé-partement d’Ophtalmologie à Marseille.

Enfin, notre équipe développe aussi des projets de recherche méthodologiques afin de mieux comprendre (i) le substrat neuronal des signaux d’imagerie optique de composés fluorescents sensibles au potentiel, (ii) le couplage neurovasculaire dans le cerveau sain et épileptique et (en collaboration avec INSERM U751) et (iii) l’imagerie optique sur des milieux biologiques hautement diffusifs (en collaboration avec l’Institut Fresnel de Marseille).

En résumé, le projet de recherche de notre équipe a pour objectif de fusionner les approches comportementales, physiologiques et théoriques.
Les projets détaillés ci-dessus sont ancrés sur ces efforts et notre détermination, consolidée au cours des dernières années, de combi-ner nos expertises diversifiées dans un paradigme commun. Ils sont renforcés par l’expertise technique des membres de l’équipe qui va des études comportementales chez l’homme et le singe aux études d’imagerie optique temps réel chez le singe en comportement en passant par des approches de modélisation.

Responsable de l'équipe

CHAVANE Frederic

Chef d'équipe-Team Leader

MASSON Guillaume

Chef d'équipe-Team leader

Membres de l'équipe

Selection de publications



  • Taouali W., Benvenuti G., Wallisch P., Chavane F., et Perrinet L.U. (2016). Testing the odds of inherent vs. observed overdispersion in neural spike counts. Journal of Neurophysiology, 115: 434-444.


  • Matonti F., Roux S., Denis D., Picaud S., et Chavane F. (2015). Cécité et réhabilitation visuelle. Journal Français d'Ophtalmologie, 38: 93-102.


  • Quinet J. et Goffart L. (2015). Does the Brain Extrapolate the Position of a Transient Moving Target? Journal of Neuroscience, 35: 11780-11790.


  • Quinet J. et Goffart L. (2015). Cerebellar control of saccade dynamics: contribution of the fastigial oculomotor region. Journal of Neurophysiology, 113: 3323-3336.

  • Meso A.I. et Masson G.S. (2014). Dynamic resolution of ambiguity during tri-stable motion perception. Vision Research, 107C: 113-123.

  • Muller L., Reynaud A., Chavane F., et Destexhe A. (2014). The stimulus-evoked population response in visual cortex of awake monkey is a propagating wave. Nature Communications, 5.


  • Vidal M. et Barrès V. (2014). Hearing (rivaling) lips and seeing voices: how audiovisual interactions modulate perceptual stabilization in binocular rivalry. Frontiers in Human Neuroscience, 8.

  • Da Silva A., Deumié C., et Vanzetta I. (2012). Elliptically polarized light for depth resolved optical imaging. Biomedical optics express, 3: 2907-2915.

  • Leon P.S., Vanzetta I., Masson G.S., et Perrinet L.U. (2012). Motion clouds: model-based stimulus synthesis of natural-like random textures for the study of motion perception. Journal of Neurophysiology, 107: 3217-3226.


  • Simoncini C., Perrinet L.U., Montagnini A., Mamassian P., et Masson G.S. (2012). More is not always better: adaptive gain control explains dissociation between perception and action. Nature Neuroscience, 15: 1596-1603.
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