La cognition des formes géométriques chez l’humain, une fenêtre sur la représentation mentale des concepts abstraits

Human cognition of geometric shapes, a window into the mental representation of abstract concepts

• Auteur / Autrice : Mathias Sablé-Meyer
• Direction : Stanislas Dehaene
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences et sciences cognitives
• Date : Soutenance le 18/10/2022
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Neuroimagerie cognitive (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2006-....)
• Partenaire(s) de recherche : Établissement de préparation de la thèse : Collège de France (1530-....)
• Jury : Président / Présidente : Pascal Mamassian
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stanislas Dehaene, Pascal Mamassian, Adrien Meguerditchian, William Tecumseh Fitch
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Adrien Meguerditchian, Nora Newcombe

Mots clés

Mots clés contrôlés

Neurosciences

Sciences cognitives

Mots clés libres

Psychologie cognitive expérimentale

Neurosciences computationnelles

Formes géométriques

Langage de la pensée

Abstraction in cognition

Structures in cognition

Experimental cognitive psychology

Computational neurosciences

Geometric shapes

Language of thought

Abstraction in cognition

Structure in cognition

Résumé

Le langage naturel n’est pas la seule capacité cognitive qui distingue les humains. Dans cette thèse, je défends l’idée que la cognition humaine des formes géométriques passe par un langage mental. Dans une tâche de détection d’intrus, le comportement d’humains est homogène et se distingue de celui des babouins dans son utilisation de propriétés symboliques comme la présence d’angles droits. Grâce à une dissociation visuelle/symbolique, je rends compte de cette différence, et je modélise les processus neuronaux de la perception de formes obtenus en imagerie cérébrale chez l’humain. Je fournis aussi des preuves préliminaires de l’existence de la stratégie symbolique chez le nourrisson. Enfin, je propose une version explicite de langage mental de la géométrie.

Natural language is not the only hallmark of humans’ singular cognitive abilities: I propose that cognition involving geometric shapes requires a set of discrete, symbolic mental representations that act as a mental language. First, I show that all humans share a sense of geometric complexity that baboons lack even after adequate training. Artificial neural networks fit baboons’ data, but explaining humans’ behavior requires using symbolic properties such as the presence of right angles. Then, I identify the neural dynamics of both a visual and a symbolic strategy of shape perception using brain imaging methods, and I provide preliminary evidence for the existence of the symbolic strategy in infants. Finally, I propose and test an explicit mental language of geometry.