A bayesian view of motor adaptation
L'adaptabilite du systeme moteur a des perturbations visuelles ou mecaniques a ete clairement demontree par des experiences d'adaptation a des decalages prismatiques de la scene visuelle, ou par l'adaptation a des champs de force produits par un manipulandum robotise. Bien que ces experiences aient demontre la remarquable adaptabilite du systeme moteur, dans le monde reel, le systeme adaptatif doit tenir compte de l'incertitude inherente a l'environnement avec lequel il interagit. Deux sources d'incertitude doivent etre considerees : l'incertitude associee aux retro-actions sensorielles et l'incertitude provenant du fait que l'environnement peut changer. Ces differentes sortes d'incertitude produisent des contraintes sur la facon dont les informations sensorielles et contextuelles doivent etre integrees dans le temps afin de mettre a jour de facon optimale un systeme de controle adaptatif. Nous considerons l'adaptation motrice comme un probleme d'identification de systeme inferant un modele interne de l'environnement a partir d'observations bruitees, en nous basant sur l'exemple d'un systeme lineaire simple, et en etendant cette idee afin d'inclure l'information contextuelle. La theorie Bayesienne fournit un cadre dans lequel de telles sources incertaines d'information peuvent etre integrees de facon optimale. Nous discutons brievement les resultats experimentaux en termes de role de l'information contextuelle sur l'adaptation a des charges dynamiques et nous passons en revue un certain nombre d'experiences recentes qui abordent explicitement le theme de l'adaptation a des environnements bruites et variant en fonction du temps.