Diffraction monochromatique, spectre audiographique

Diffraction monochromatique, spectre audiographique

Diffraction

  • Diffraction est une sculpture en suspension composée d’une multitude de plaques de matière transparente et réfléchissante. L’installation met en jeu notre perception de l’espace par des phénomènes de résonance et de réflection de la lumière. Chaque lieu d’exposition donne à expérimenter et à élaborer, in situ, de nouvelles formes. A Seconde Nature, Etienne Rey abordera la relation entre le volume et le son en prenant comme base de construction un spectre audio, en collaboration avec l’artiste sonore Mathias Delplanque.
  • Live de Mathias Delplanque et rencontre autour de Diffraction, le Mercredi 14 avril 2010: A l’occasion de cette rencontre publique, quatre chercheurs spécialistes de l’architecture, de la perception, du son, et de la lumière exposeront depuis leurs domaines de recherches les processus engagés autour de Diffraction.`
  • Farid Ameziane, Ecole Nationale Supérieure d’Architecture de Marseille Luminy (EAML), Directeur de l’InsARTis, Marseille
  • Guillaume Bonello, Chargé de mission, POPsud, co/OAMP, Marseille
  • Fabrice Mortessagne, Directeur du laboratoire de Physique de la Matière Condensée (LPMC), Nice-Sophia Antipolis
  • Laurent Perrinet, Chercheur à l’Institut de Neurosciences Cognitives de Méditerranée, Equipe DyVA, Marseille
  • Modératrice : Colette Tron, Fondatrice d’Alphabetville, Marseille
  • Entrée libre & gratuite - 19h, durée 2h.
  • Renseignements pratiques :
  • Espace Sextius investi par Seconde Nature :
  • 27bis rue du 11 novembre,
  • 13100 Aix-en-Provence
  • (!) visitez le site de Seconde Nature

notes de l’intervention de Laurent Perrinet

  • Qu’est-ce que voir? En perception, les neurones « parlent » tous en même temps par de brèves impulsions électrochimiques, générant un mélange de signaux, un bruit. Pourtant c’est par eux que nous pensons, voyons, sentons. Les ordinateurs sont différents, plus rapides. Ils sont construits avec pour modèle la grammaire humaine autour d’une unité centrale, car on imaginait la cognition sous cet angle à leur invention. Le bit est le quantum d’un algorithme mécanique (thèse de Church-Turing). Une théorie tranche par rapport à la précédente, proposée par «von Neumann» : beaucoup d’unités sont présentes dans le cerveau. Comparée à la chaîne logique du langage, dans cet algorithme, beaucoup d’autres chaînes et logiques se mêlent. Comment vont-elles « parler » entre elles ? Existe-t-il des algorithmes biologiques ?
    OUCHI
    Définir ce « langage », c’est comprendre comment une somme d’informations locales peut produire une perception globale. Comment en jouant avec les atomes du code, en les superposant, les « cassant » pour les mettre en résonance, les neurosciences et l’artiste questionnent le langage de notre pensée ? Quel est le code utilisé par les neurones pour communiquer (code neuronal ? existe-t-il un même vocabulaire au sens homomorphique ?). En pratique, on apprend par exemple la sélectivité à l’orientation. Les phénomènes d’orientation sont radicaux à la fin de l’expérience, « gelant » son évolution. Un lien évident avec l’installation Phytosphère d’Etienne Rey. L’information dans le cerveau se propage par diffusion, par diffraction (contamination des informations entre neurones pour occuper l’espace), en lien avec le travail sur la lumière d’Etienne Rey. L’image a besoin de 30 millisecondes pour se diffuser de l’œil vers l’arrière du crâne et 85 millisecondes pour produire un réflexe oculaire. Les neurosciences cherchent à savoir comment comprendre la globalité par l’émergence. Il y a donc une superposition d’états, comme dans la diffraction d’Etienne Rey. En perception, le mécanisme neuronal cherche à sortir de l’ambiguïté première quand il connaît une image : il superpose des particules élémentaires d’information, les diffuse pour les prendre toutes. Ce qui émerge est non linéaire. Le cerveau interfère ces particules, donc les met en compétition, en coopération (voir expérience plus haut avec les neurones rouges et bleus), dans une dynamique où ces particules se réorientent elles-mêmes. Elles créent des phénomènes d’organisation, se collent, deviennent plus lumineuses. La perception n’est donc pas séquentielle mais fluide et la sortie de l’ambiguité depuis l’image pixel vient de l’introduction de ces contraintes. Ainsi quand nous voyons un objet, nous le « capturons ». Quand nous sommes vus, nous cherchons à nous séparer de cette capture. Un problème classique est l’ambiguité du monde sensible. Une couleur que l’on ne voit pas va apparaître visuellement. L’inpainting créé une œuvre qui correspond à un mécanisme neuronal, cherchant à reproduire toujours une même structure. La mémoire iconique du monde extérieur va imprégner le cerveau, s’y figer. Tout le problème de la perception pour les neurosciences repose sur deux dialectiques. La première présente une analogie avec les images informatiques par pixels : ce serait en neurosciences une métaphore de la sensation pure. La seconde rappelle l’image vectorisée : pour s’extraire de la sensation pure, le cerveau retiendra des règles proches des algorithmes. En cognition, il permet de mettre en lumière le symptome d**‘autisme**. Dans un schéma montrant un bloc derrière un arbre, dépassant des deux côtés, sera découpé visuellement par l’autiste en plusieurs morceaux distincts. Il ne généralise pas l’information.
    diffractionFriche_0134.jpg
    Comment être sûr d’une perception globale en désignant les modules de l’installation d’Etienne Rey, ou signifiants des atomes, dans ce passage du local au global ? Les modules ne se voient pas forcément dans l’installation, mais d’autres aspects sont perçus. La relation à l’atome, même si elle n’est pas signifiante pour le public, n’est pas primordiale. Le public voit une accumulation de « choses », car par principe quand un phénomène est concentré « il se passe des choses » par jeu de contraste. Le fait de bouger face à l’installation rend unique à l’individu la perception et réalise la globalité de l’œuvre: on a alors passage de l’atome à la forme globale. Cette résolution rejoint Giotto et les débuts de la perspective en art pictural. Il a révélé la question du point de vue, par positionnement et déplacement. En effet, les personnes penchent la tête dans l’installation spirale en container, d’Etienne Rey, pour le festival Ozosphère à Strasbourg. Ce phénomène est à rattaché aux théories sur la perception. Biographie Laurent Perrinet, chercheur à l’Institut de Neurosciences Cognitives de la Méditerranée à Marseille, unité mixte du CNRS, aime citer « La vie de Brian » des Monty Python : (Brian:) “You have to work it out for yourselves!” (Crowd:) “Yes, we have to work it out for ourselves… (silence) Tell us more!”. L’individualité et la perception du monde… Dans l’équipe DyVA (pour Dynamique de la perception visuelle et de l’action), Laurent Perrinet s’intéresse aux neurones impulsionnels et au codage neuronal, ainsi qu’à la perception des mouvements spatio-temporels. Ces processus définis comme des algorithmes, la représentation du flux vidéo modélise via l’informatique ces interactions au niveau cellulaire (colonnes corticales) et au niveau cognitif (aires corticales). Il cherche à comprendre le fonctionnement des calculs corticaux dans le système visuel. Cette recherche fournit des réponses aux problèmes cognitifs. Après un diplôme d’ingénieur de traitement du signal et de modélisation stochastique de l’école d’aéronautique Supaéro à Toulouse et des études à San Diego et à Pasadena (Californie) pour la Nasa, Laurent Perrinet obtient un doctorat de Sciences Cognitives. Répondant aux questions « Peut-on parler d’intelligence mécanique ? », « Pourquoi une grenouille gobe mieux une mouche qu’un robot ? » ou « Quelle est la différence entre intelligence et algorithme ? », il intervient en 2009 au colloque marseillais « Les chemins de l’intelligence ». Parmi ses publications : Role of homeostasis in learning sparse representations, et sa thèse Comment déchiffrer le code impulsionnel de la vision ? Étude du flux parallèle, asynchrone et épars dans le traitement visuel ultra-rapide
Laurent U Perrinet
Laurent U Perrinet
Researcher in Computational Neuroscience

My research interests include Machine Learning and computational neuroscience applied to Vision.