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L’esprit predictif : introduction à la théorie du cerveau bayésien - 26/07/22

The predictive mind: An introduction to Bayesian Brain Theory

Doi : 10.1016/j.encep.2021.09.011 
H. Bottemanne a, b, c, , Y. Longuet d, C. Gauld e, f
a Paris Brain Institute – Institut du Cerveau (ICM), Sorbonne university/CNRS/Inserm, Paris, France 
b Sorbonne University, Department of Philosophy, SND research unit, UMR 8011, CNRS, Paris, France 
c Department of psychiatry, Pitié-Salpêtrière hospital, DMU Neuroscience, Sorbonne university, Assistance publique–Hôpitaux de Paris (AP–HP), Paris, France 
d Department of psychiatry, Claude Bernard Lyon 1 university, 69000 Lyon, France 
e Department of psychiatry, university of Grenoble, 38000 Grenoble, France 
f IHPST UMR 8590, Sorbonne university, Paris 1, France 

Auteur correspondant.

Résumé

La question du fonctionnement de l’esprit est au cœur des sciences cognitives. Ces dernières visent à comprendre et à expliquer les processus complexes sous-tendant la perception, la prise de décision et l’apprentissage, trois domaines fondamentaux de la cognition. La théorie du cerveau bayésien, une approche computationnelle issue des principes du traitement prédictif (PP, Predictive Processing), propose une formulation mécanistique et mathématique de ces processus cognitifs. Cette théorie suppose que le cerveau encode des croyances (états probabilistes) pour générer des prédictions à propos des entrées sensorielles, puis utilise les erreurs de prédictions pour mettre à jour ses croyances. Dans cet article, nous présentons une introduction aux principes fondamentaux de la théorie du cerveau bayésien. Nous montrons comment cette théorie innovante hybride des concepts hérités de la philosophie de l’esprit et les données expérimentales issues des neurosciences, et comment elle traduit des processus cognitifs complexes comme la perception, l’action, l’émotion, et la croyance, ou encore la symptomatologie psychiatrique.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

The question of how the mind works is at the heart of cognitive science. It aims to understand and explain the complex processes underlying perception, decision-making and learning, three fundamental areas of cognition. Bayesian Brain Theory, a computational approach derived from the principles of Predictive Processing (PP), offers a mechanistic and mathematical formulation of these cognitive processes. This theory assumes that the brain encodes beliefs (probabilistic states) to generate predictions about sensory input, then uses prediction errors to update its beliefs. In this paper, we present an introduction to the fundamentals of Bayesian Brain Theory. We show how this innovative theory hybridizes concepts inherited from the philosophy of mind and experimental data from neuroscience, and how it translates complex cognitive processes such as perception, action, emotion, or belief, or even the psychiatric symptomatology.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Traitement prédictif, Codage prédictif, Cerveau bayésien, Croyance, Bayésianisme, Neurosciences computationnelles, Mise à jour des croyances, Interoception

Keywords : Predictive processing, Predictive coding, Bayesian brain, Belief, Bayesianism, Computational neuroscience, Computational psychiatry, Belief updating, Interoception


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Vol 48 - N° 4

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