Contrôle visuomoteur chez Danionella cerebrum

Nous avons développé un système de réalité virtuelle adapté à Danionella cerebrum, un poisson miniature et transparent, permettant l'imagerie cérébrale à l'échelle du cerveau entier pendant une navigation fictive. Nous avons observé que les poissons peuvent ajuster leur orientation et leur vitesse de nage afin de stabiliser leur position en réponse à un mouvement de leur environnement visuel simulant un courant. En manipulant les paramètres de rétroaction, nous avons démontré que des délais dans la boucle sensorimotrice peuvent entraîner des oscillations persistantes de la vitesse de nage. Ces délais contraignent le système en imposant un compromis entre réactivité et stabilité. De plus, la relation entre les commandes motrices et la rétroaction visuelle dépend du contexte, car le flux optique dépend du rapport entre la vitesse et la distance des objets environnants, nécessitant une adaptabilité en temps réel. Nous avons développé un cadre mathématique pour étudier les systèmes de rétroaction avec délais, en présence de bruit et de non-linéarités. Les prédictions théoriques ont guidé des expériences supplémentaires qui nous ont permis d'identifier les opérations sensorimotrices à l'œuvre dans ce processus de contrôle. Nous avons découvert que la réponse adaptative observée chez le poisson est permise par les non-linéarités logarithmiques au niveau sensoriel (loi de Weber-Fechner) et moteur (principe de taille de Henneman). Notre théorie rend compte quantitativement des oscillations de vitesse observées, montrant qu'elles peuvent être induites soit par du bruit, soit correspondre à des cycles limites, selon le régime des paramètres. Enfin, nous avons identifié ces transformations sensori-motrices non linéaires dans les enregistrements de l'activité neuronale, ce qui confirme l'encodage logarithmique à la fois du taux de flux optique et de la vitesse de nage. Nos résultats révèlent un rôle inédit dans l'adaptation sensori-motrice pour ces propriétés fondamentales du système nerveux, traditionnellement interprétées en termes de codage efficient.