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Alexandre Pouget dirige le Laboratoire de neurosciences cognitives computationnelles à l'UNIGE. Ses recherches se concentrent sur les théories probabilistes, le calcul et l'apprentissage dans les circuits neuronaux. Actuellement, il applique ce cadre à un large éventail thématique, dont le traitement olfactif, les représentations spatiales, les transformations sensori-motrices, l'intégration multisensorielle, le contrôle de l’attention, la prise de décision, le raisonnement causal et l'arithmétique simple. Selon son approche, les connaissances cérébrales prennent la forme de distributions de probabilités et les apprentissages sont acquis par le biais d'inférences probabilistes.

Alexandre Pouget se décrit avec humour comme un « expérimentateur qui a échoué ». Cela l’amène à cette réflexion: pour entrer dans le domaine des neurosciences en tant que biologiste, il lui faut faire de la théorie ! Il développe alors de solides compétences en mathématiques et en physique. Il fonde son laboratoire en 1996 et s'adonne depuis à sa passion pour les neurosciences, et par rebondissement, à la recherche sur la santé mentale.

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Les théories probabilistes : un atout pour les neurosciences !

Les théories probabilistes sont plutôt contre-intuitives. En effet, tout ce que nous savons est sujet à de l’incertitude. Nous connaissons très peu de choses avec certitude. Chaque fois que nous observons quelque chose qui nous intéresse, nous ne captons qu'une information partielle sur ce que nous voulons savoir. Par exemple, lorsque nous voulons traverser la rue, mais voyons une voiture approcher, l'information capitale est de connaître la distance qui nous sépare de la voiture. Elle vous indique si vous avez le temps de traverser la rue avant d’être percuté. Mais il ne suffit pas de regarder la voiture pour savoir à quelle distance elle se trouve. Nous obtenons au mieux seulement une estimation. 10 mètres ? Plus, moins ? Tout ce que nous percevons, ce que nous savons, est sujet à l’incertitude. En science, on observe. Ensuite, on explique les observations à l'aide de théories scientifiques. Mais on n'a jamais de certitude absolue.

Le laboratoire d'Alexandre Pouget essaie de comprendre comment les neurones tiennent compte de l'incertitude, comment les circuits représentent l'incertitude et comment l’incertitude est manipulée pour réaliser des calculs robustes. Son équipe travaille avec tous les animaux qui effectuent de tels calculs. À commencer par les humains, mais aussi les singes, et actuellement les rongeurs et même des larves de mouches et des asticots.

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Comprendre les propriétés addictives de la cocaïne

En collaboration avec le laboratoire de Christian Lüscher à l’UNIGE, Alexandre Pouget et son équipe étudie la manière dont les animaux apprennent à obtenir certaines récompenses, qu’elles soient naturelles, comme de la nourriture, ou artificielles, comme la cocaïne ou des stimulations directes de l’aire tegmentale ventrale (ATV).

L’équipe de recherche tente de déceler la présence d’éventuels indicateurs permettant de discriminer les animaux qui vont devenir dépendants de ceux qui ne le deviendront pas. Elle utilise des modèles d’apprentissage en vue de déterminer ceux qui prédisent le mieux le phénomène de dépendance. Une fois ces paramètres prédictifs identifiés, le laboratoire met en évidence leurs corrélats neuronaux pour comprendre où ils se manifestent. Ensuite, leur fonctionnement sera déterminé pour potentiellement conduire au développement de thérapies ciblées contre l’addiction.

Grâce aux théories probabilistes du laboratoire d’Alexandre Pouget, les différences entre les individus qui deviennent dépendants et ceux qui ne le deviennent pas ont pu être identifiées et mieux comprises, une étape importante pour la compréhension de l’addiction.