Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Leaky Integrate-and-Fire (LIF)
Modèle neuronal simplifié qui intègre les courants d'entrée avec une fuite représentant la perte de charge membranaire, générant un spike lorsque le potentiel atteint un seuil prédéfini avant de se réinitialiser.
Hodgkin-Huxley
Modèle mathématique décrivant la dynamique des potentiels d'action via des équations différentielles couplées représentant les conductances ioniques variables au cours du temps.
Izhikevich
Modèle neuronal hybride combinant la richesse dynamique de Hodgkin-Huxley avec l'efficacité computationnelle de LIF, capable de reproduire de multiples régimes de décharge neuronale.
Potentiel d'action
Signal électrique transitoire et bref généré par les neurones lorsqu'ils dépassent leur seuil d'excitation, se propageant le long de l'axone pour transmettre l'information.
Seuil de décharge
Valeur critique du potentiel membranaire au-delà de laquelle un neurone génère un potentiel d'action, déterminant la sensibilité neuronale aux stimuli entrants.
Période réfractaire
Intervalle temporel suivant un spike pendant lequel le neurone est temporairement incapable de générer un nouveau potentiel d'action, divisé en phases absolue et relative.
Courant synaptique
Flux de charges électriques traversant les synapses en réponse aux neurotransmetteurs, modifiant le potentiel membranaire postsynaptique selon leur nature excitatrice ou inhibitrice.
Conductance membranaire
Mesure de la perméabilité de la membrane neuronale aux ions, variant dynamiquement selon l'ouverture et la fermeture des canaux ioniques voltage-dépendants.
Constante de temps membranaire
Paramètre caractérisant la vitesse de changement du potentiel membranaire en réponse aux stimuli, déterminé par la résistance et la capacité membranaire.
Équation différentielle stochastique
Formulation mathématique incorporant des termes aléatoires pour modéliser le bruit neuronal et la variabilité intrinsèque des réponses neuronales aux stimuli.
Modèle de FitzHugh-Nagumo
Simplification bidimensionnelle du modèle Hodgkin-Huxley capturant l'essence de l'excitabilité neuronale avec une variable de récupération et une variable d'activation rapide.
Spike-timing-dependent plasticity (STDP)
Mécanisme d'apprentissage où la modification synaptique dépend du timing relatif des spikes pré- et postsynaptiques, renforçant ou affaiblissant les connexions selon leur corrélation temporelle.
Encodeur temporel
Mécanisme de conversion des informations analogiques en trains de spikes temporels, où l'information est codée dans les moments précis d'émission des potentiels d'action.
Neurone adaptatif exponentiel (AdEx)
Modèle neuronal étendant LIF avec une dynamique d'adaptation exponentielle pour reproduire les régimes de décharge réguliers, burst et adaptatifs observés in vivo.
Modèle de Morris-Lecar
Modèle à deux variables décrivant l'excitabilité neuronale avec des dynamiques de calcium et potassium, particulièrement adapté pour étudier les oscillations et les bifurcations.
Potentiel postsynaptique excitateur (EPSP)
Dépolarisation graduelle du potentiel membranaire postsynaptique augmentant la probabilité de génération d'un spike, résultant de l'activation des synapses excitatrices.
Potentiel postsynaptique inhibiteur (IPSP)
Hyperpolarisation ou shunt inhibiteur du potentiel membranaire postsynaptique réduisant la probabilité de décharge neuronale, médié par les neurotransmetteurs inhibiteurs comme GABA.
Dynamique temporelle
Évolution des variables neuronales dans le temps, incluant les changements de potentiels membranaires, les états de canaux ioniques et les patterns de spikes.
Variable de récupération
État interne du neurone modélisant les processus d'inactivation lente et d'adaptation, contrôlant la période réfractaire et la régulation de la fréquence de décharge.
Conductances ioniques
Paramètres décrivant la perméabilité sélective de la membrane aux différents ions (Na+, K+, Ca2+ Cl-), régulés par des canaux voltage-dépendants ou chimiquement contrôlés.