title: Neuro-informatique
text: # Neuro-informatique
  
  La neuro-informatique est un champ de recherche visant à l'organisation des données des neurosciences par l'application de modèles informatiques et d'outils analytiques. Ces domaines de recherche sont importants pour l'intégration et l'analyse d’un nombre croissant de données expérimentales tant par le volume que par la complexité et la précision. Les bioinformaticiens fournissent des outils informatiques, des modèles mathématiques, et créent des bases de données interopérables pour les cliniciens et les chercheurs. La neuroscience est un champ hétérogène, composé de nombreuses et diverses sous-disciplines (par exemple, la psychologie cognitive, les neurosciences comportementales ou encore la génétique comportementale). Pour que la compréhension du cerveau puisse être approfondie, il est nécessaire que toutes ces sous-disciplines soient en mesure de partager leurs données et conclusions. La neuro-informatique tente de faciliter ce processus.
  
  La neuro-informatique se situe à l'intersection des neurosciences et des sciences de l'information. Des exemples précédents, comme la génomique, ont démontré l'efficacité des bases de données librement distribuées et l'application de modèles théoriques et informatiques pour résoudre des problèmes complexes. Pour la neuro-informatique, ces dispositifs doivent permettre aux chercheurs de confirmer plus facilement leurs théories de travail par modélisation informatique. En outre, la neuro-informatique favorise la recherche collaborative. L’étude du cerveau se fait de surcroit à de multiples échelles.
  
  Il existe trois principaux objectifs pour la neuro-informatique :
  
  * le développement d'outils et de bases de données pour la gestion et le partage de données des neurosciences à tous les niveaux d'analyse,
  * le développement d'outils pour l'analyse et la modélisation des données des neurosciences,
  * le développement de modèles informatiques du système nerveux et des processus neuronaux.
  
  Lors de la dernière décennie, de vastes quantités de données diverses sur le cerveau ont été recueillies par de nombreux groupes de recherche. Le problème s’est rapidement posé de savoir comment intégrer les données provenant de milliers de publications en un modèle cohérent afin de permettre la création d’outils efficaces facilitant la poursuite des recherches. Les données issues de la biologie et des neurosciences sont fortement interconnectées et complexes, et pour cette raison, l'intégration représente un défi important pour les scientifiques.
  
  La combinaison de la recherche informatique et sur le cerveau fournit des avantages pour les deux domaines. D'une part, l'informatique facilite le traitement des données du cerveau et la manipulation de données, en fournissant de nouvelles technologies électroniques et logiciels pour l'organisation des bases de données, pour la modélisation et la communication des résultats issus de la recherche sur le cerveau. D'autre part, les découvertes dans le domaine des neurosciences vont permettre à terme le développement de nouvelles technologies de l'information (TI).
  
  ## Histoire
  
  À partir de 1989, l'Institut national de la santé mentale des États-Unis (United States National Institute of Mental Health - NIMH), l'Institut national des addictions aux drogues (National Institute of Drug Abuse - NIDA) et la fondation nationale de la science (National Science Foundation - NSF), ont financé l'académie nationale des sciences et l’Institut de médecine (National Academy of Sciences - Institute of Medicine) pour analyser l’opportunité de créer des bases de données, de partager les données neuroscientifiques et pour examiner comment les technologies de l'information pourraient permettre de créer les outils rendus nécessaires par l'augmentation du volume et de la complexité des données neuroscientifiques. Les conclusions de l’étude ont été rendues en 1991 (“Mapping The Brain And Its Functions. Integrating Enabling Technologies Into Neuroscience Research." National Academy Press, Washington, D.C. ed. Pechura, C.M., and Martin, J.B.) Le rapport a eu pour conséquence la création du "Human Brain Project" (HBP) par le NIMH, désormais dirigé par Allan Leshner. Les premières subventions furent attribuées en 1993. Le HBP a été dirigée par Koslow en coopération avec d’autres instituts comme le NIH, la NSF, la National Aeronautics and Space Administration et le ministère de l'Énergie. Le HBP a légèrement précédé le développement fulgurant d’internet. De 1993 à 2004, le budget du programme a augmenté pour atteindre plus de 100 millions de dollars de subventions.
  
  L’internationalisation de l'HBP et de la neuro-informatique s’est effectuée grâce au soutien de l'Union européenne et de l'organisation de coopération et de développement économiques de l’OCDE. Deux opportunités se sont révélées cruciales en 1996.
  
  * La première était l'existence du groupe de travail États-Unis / Commission européenne sur les Biotechnologies coprésidé par Mary Clutter de la NSF. Dans le cadre du mandat de ce comité, dont Koslow était un membre. Le Comité États-Unis-Europe pour la neuro-informatique fut créé et coprésidé par Koslow. Ce comité a abouti à une initiative de la Commission européenne pour initier la neuro-informatique et un soutien actif aux activités de recherche et de formation dans le domaine de la neuro-informatique.
  * Une seconde chance pour l’internationalisation de la neuro-informatique est survenue lorsqu'il a été demandé aux gouvernements participant au Mega Science Forum (MSF) de l'OCDE s'is avaient des nouvelles initiatives scientifiques à présenter pour la coopération scientifique dans le monde entier. Le bureau politique scientifique et technologique de la Maison-Blanche a demandé aux agences de rencontrer le gouvernement fédéral au NIH pour décider si une coopération internationale pouvait être bénéfique. Le NIH a tenu une série de réunions au cours desquelles des propositions de différents organismes ont été discutées. La proposition de recommandation des États-Unis pour le MSF était une combinaison des propositions de la NSF et du NIH. Jim Edwards, de la NSF a soutenu la nécessité de créer des bases de données et de les rendre accessibles dans le domaine de la biodiversité. Koslow a pour sa part proposé le HBP comme un modèle pour le partage de données neuroscientifiques et a proposé le nouveau nom de neuro-informatique.
  
  Les deux initiatives ont été combinées pour former la proposition des États-Unis sur l'« informatique biologique ». Cette initiative a été soutenue par le bureau politique scientifique et technologique de la Maison Blanche et a présenté au MSF de l’OCDE par Edwards et Koslow. Un comité du MSF a été créé sur l'informatique biologique avec deux sous-comités : 1. Biodiversité (président, James Edwards, NSF), et 2. neuro-informatique (président, Stephen Koslow, NIH). Au bout de deux ans le sous-comité neuroinformatique du Groupe de travail a publié un rapport sur la biologie faisant la promotion d’un effort mondial en neuro-informatique. Koslow, en collaboration avec le NIH et le Bureau politique scientifique et technologique de la Maison Blanche a participé à l'établissement d'un nouveau groupe de travail pour développer des recommandations spécifiques pour soutenir les recommandations plus générales du premier rapport. Le Forum mondial de la science (Global Science Forum - GSF, renommé de MSF) de l'OCDE a appuyé cette recommandation.
  
  ### Le centre international de coordination de la neuro-informatique
  
  Ce comité a présenté 3 recommandations aux gouvernements membres du GSF. Ces recommandations sont les suivantes :
  
  * Des programmes nationaux de neuro-informatique devraient être poursuivis ou entrepris dans chaque pays et devraient disposer d’un centre de coordination national pour à la fois fournir des ressources de recherche à l'échelle nationale et pour servir de contact pour la coordination nationale et internationale.
  * Un Fonds international de coordination neuro-informatique (International Neuroinformatics Coordinating Facility INCF) devrait être établi. Le INCF coordonnera la mise en œuvre d'un réseau de neuro-informatique mondial grâce à l'intégration de centres de neuro-informatique nationales.
  * Un nouveau régime de financement international devrait être établi. Ce système devrait permettre d'éliminer les barrières nationales et disciplinaires et de fournir une approche plus efficace pour la recherche collaborative et globale et le partage de données. Dans ce nouveau système, chaque pays devra financer ses chercheurs participants au programme.
  
  Le comité de la neuro-informatique GSF a ensuite développé un plan d'affaires pour l'opération, le soutien et la mise en place du INCF qui a été appuyé et approuvé par les ministres des Sciences GSF à sa réunion de 2004. En 2006, le INCF a été créé et son bureau central établi et mis en service à l'Institut Karolinska à Stockholm en Suède sous la direction de Sten Grillner. Seize pays (Australie, Canada, Chine, République tchèque, Danemark, Finlande, France, Allemagne, Inde, Italie, Japon, Pays-Bas, Norvège, Suède, Suisse, Royaume-Uni et États-Unis), et la Commission de l'UE ont établi une base juridique pour la INCF et le Programme international en neuro-informatique (PIN). À ce jour, quatorze pays (République tchèque, Finlande, France, Allemagne, Italie, Japon, Norvège, Suède, Suisse et États-Unis) sont membres de l'INCF. L'adhésion est en cours pour plusieurs autres pays.
  
  L'objectif de l’INCF est de coordonner et de promouvoir les activités internationales en neuro-informatique. L’INCF contribue au développement et au maintien des mécanismes de base de données et de l'infrastructure informatique et de soutien pour les applications en neurosciences. Le système est prévu pour fournir un accès à toutes les données du cerveau humain librement accessibles et des ressources à la communauté internationale de la recherche. La tâche la plus générale de l’INCF est de fournir des conditions pour le développement d'applications pratiques et flexibles pour les laboratoires en neurosciences afin d'améliorer nos connaissances sur le cerveau humain et de ses troubles.
  
  ### Société du groupe d'information des neurosciences du cerveau
  
  Sur la base de toutes ces activités, Huda Akil, le président 2003 de la Society for Neuroscience (SfN) a établi le Groupe d'information sur le cerveau (Brain Information Group BIG) pour évaluer l'importance de la neuro-informatique pour les neurosciences et spécifiquement pour la SfN. Après le rapport du BIG, la SfN a également créé un comité de neuro-informatique.
  
  En 2004, la SfN a annoncé la création de la base de données de neurosciences passerelle (NDG). Il s’agit d’une ressource universelle pour les neuroscientifiques à travers laquelle presque toutes les bases de données et des outils neurosciences peuvent être atteints. Le NDG a été établi avec le financement du NIDA, NINDS et NIMH. La base Neuroscience Database Gateway a migré vers une nouvelle plate-forme renforcée : the Neuroscience Information Framework (NIF) http://www.neuinfo.org. Financé par le NIH Neuroscience Blueprint, le NIF est un portail dynamique offrant un accès à des ressources en neurosciences pertinentes (données, outils, matériaux) à partir d'une seule interface de recherche. Le NIF se fonde sur la Neuroscience Database Gateway, mais fournit en plus un ensemble unique d'outils adaptés spécialement pour les neuroscientifiques: un catalogue plus large, la possibilité de rechercher plusieurs bases de données directement à partir de la page d'accueil du NIF, un indice web personnalisé des ressources en neurosciences et une fonction de recherche de la littérature axée sur les neurosciences.
  
  ## Modèles informatiques du système nerveux et des processus neuronaux
  
  Les méthodes d’apprentissage machine sont en partie issues des neurosciences et sont utilisées notamment pour traiter des données dégradées ou non labellisées pour pouvoir en extraire une information utile. Ces méthodes permettent également de créer des algorithmes dynamiques s’adaptant à des changements de situation. On distingue deux types d’algorithme d’apprentissage machine : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Des méthodes intermédiaires telles que l’apprentissage par renforcement existe. Les réseaux neuronaux sont beaucoup utilisés pour la reconnaissance de patterns comme pour la compréhension des images par exemple. La mémoire adressable par contenu (CAM) est une autre application issue de la neuro-informatique.
  
  La neuro-informatique est une discipline de l’informatique relativement récente cependant cette branche est déjà largement enseignée au sein des universités et instituts de recherche.
  
  ### Modélisation d’un réseau de neurones
  
  Il existe de nombreux modèle de réseau de neurones artificiels. Les modèles simulent des séries de neurones en réseaux et leurs interactions. Ces neurones peuvent être plus ou moins proches des neurones biologiques suivant les propriétés simulées. On peut citer parmi ces différents types de modèle :
  
  * Perceptron (Frank Rosenblatt) et perceptron multicouche
  * Hétéro-association
  * Rétropropagation du gradient
  * Réseau de neurones à base radiale (RBF)
  
  Réseau avec mécanisme de concurrence :
  
  * Auto-organisateur de Kohonen (Teuvo Kohonen)
  * Méthode des k plus proches voisins
  * Learning vector quantization (LVQ)
  * Théorie de la Résonance Adaptative (ART)
  
  Réseau de neurones récurrents :
  
  * Réseau de neurones de Hopfield (John Hopfield)
  * Auto-Association
  * Machine de Boltzmann (Terrence J. Sejnowski, Geoffrey Hinton)
  