Impact des statistiques temporelles sur le traitement des stimuli auditifs

Impact of temporal statistics on the processing of auditory stimuli

• Auteur / Autrice : Pierre Bonnet
• Direction : Anne Kösem
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 25/11/2024
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Neurosciences et Cognition (NSCo) (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon (Bron ; Saint-Priest-en-Jarez ; 2011-....)
• Jury : Président / Présidente : Virginie Van Wassenhove
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Anne Kösem, Benedikt Zoefel, Benjamin Morillon, Valérie Gaveau, Véronique Boulenger
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Benedikt Zoefel, Benjamin Morillon
• DOI : 10.70675/db130cd2zf8eaz4af2z9b00z0cfbf2e7d524

Mots clés

Mots clés contrôlés

Stimulation sensorielle

Perception auditive

Son -- Mesure

Langage -- Compréhension

Mots clés libres

Audition

Perception

Statistiques temporelles

Prédictions

Audition

Perception

Temporal statistics

Predictions

Résumé

Les régularités temporelles du contexte sont connues pour affecter la perception d'un prochain événement sensoriel. Par exemple, lorsque nous écoutons un métronome, nous pouvons facilement anticiper quand le prochain son se produira, ce qui améliore notre capacité à détecter des changements acoustiques subtils. Cependant, l’impact de la variabilité temporelle sur les mécanismes de prédiction reste mal compris. Cette question est cruciale car, d'un point de vue écologique, dans la musique et la parole en particulier, les événements sensoriels suivent plutôt des motifs réguliers mais dans lesquels peuvent également se produire une certaine variabilité temporelle. Dans cette thèse, nous avons étudié l'impact de la variabilité temporelle des séquences sonores sur la perception auditive, les réponses neuronales associées et leur impact potentiel sur le traitement du langage. Dans une première étude comportementale, nous avons réalisé une expérience dans laquelle les volontaires ont écouté différentes séquences sonores où l'intervalle temporel entre chaque son était tiré de distributions gaussiennes avec des écarts-types distincts. Nous avons établi que les prédictions temporelles dans des contextes probabilistes sont possibles et qu'elles diminuent progressivement à mesure que la variabilité temporelle du contexte augmente. Dans une seconde étude EEG, nous montrons que la variabilité temporelle du contexte influence la réponse évoquée aux sons. En effet, dans des séquences sonores plus régulières, la réponse aux sons cible présente une activité évoquée précoce, une amplitude MMN plus élevées, et une réponse P300 plus importante. Les résultats confirment les théories actuelles liant la dynamique d'entraînement neuronal aux mécanismes de prédiction temporelle : les périodes où l'entraînement neuronal était élevé étaient associées à une discrimination plus rapide des sons cibles. Enfin, dans la troisième partie de cette thèse, nous avons montré un déficit des mécanismes de prédiction temporelle dans la dyslexie. En utilisant le même paradigme que dans le premier chapitre expérimental, nous avons montré que les volontaires dyslexiques ont significativement plus de difficultés que des volontaires témoins appariés à discriminer des sons dans des séquences temporelles régulières. Dans l'ensemble, cette thèse fournit des informations sur les mécanismes de prédiction temporelle dans des contextes probabilistes et discute de leur impact potentiel sur le traitement du langage.

The temporal regularities in the sensory context are known to affect the perception of an upcoming sensory event. For instance, when listening to a metronome, we can readily predict when the next sound will occur, which enhances our ability to detect subtle acoustic changes due to this anticipation. However, how the temporal variability can impact temporal prediction mechanisms remain poorly understood. This question is crucial because, from a naturalistic point of view, in music and speech in particular, sensory events rather follow patterns of temporal regularity and thus may also occur with a certain amount of temporal variability. In this thesis, we investigated how temporal variability of sound sequences impacts auditory perception, associated neural responses, and their potential impact on language processing. In a first behavioral study, we used an auditory oddball experiment in which participants listened to different sound sequences where the temporal interval between each sound was drawn from gaussian distributions with distinct standard deviations. We established that temporal predictions in probabilistic contexts are still possible and progressively declined as the temporal variability in the context increase. In a second EEG study, we show that temporal variability in context influences the evoked response to sounds as more regular sound sequence showed stronger ramping activity post-target onset, higher MMN amplitude and increased P300 response. The results further support current theories linking observed neural entrainment dynamics to temporal predictions mechanisms: periods where neural entrainment was high was associated with faster target sounds discrimination. Finally, in the third part of this thesis we showed a deficit in temporal prediction mechanisms in dyslexia. Using the same paradigm as in the first experimental chapter, dyslexic participants had significantly more difficulty discriminating sounds in regular temporal sequences than matched controls. Overall, this thesis provides insights into temporal predictions mechanisms in probabilistic contexts and discusses their potential impact in auditory language processing.