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CONTRÔLE MOTEUR : Comment le cerveau apprend de ses erreurs

Actualité publiée il y a 6 années 2 mois 4 semaines
Current Biology
. La recherche explique pourquoi la pratique, l’expérience, bref l’entrainement sont nécessaires pour améliorer les compétences motrices et pourquoi les erreurs motrices diminuent au fil de l’apprentissage.

Cette équipe de scientifiques de l'Université d'Osaka nous explique comment le cerveau analyse l’erreur pour s’adapter et « toucher sa cible ». Ces travaux, centrés sur les erreurs et compétences motrices, présentés dans la revue Current Biology, révèlent deux mécanismes bien distincts d’adaptation du cerveau : celui lié à une erreur intrinsèque inhérente à un mauvais contrôle moteur et celui lié à une erreur liée à un mouvement inattendu de la cible ou à un changement externe soudain. La recherche explique pourquoi la pratique, l’expérience, bref l’entrainement, sont nécessaires pour améliorer les compétences motrices et pourquoi les erreurs motrices diminuent au fil de l’apprentissage.

 

C’est un examen chez des singes en mouvement, du lobe pariétal de leur cortex, une zone impliquée dans la perception des signaux liés aux sensations visuelles, acoustiques et somatiques qui révèle deux mécanismes capables de distinguer et de répondre aux deux types d’erreurs motrices en produisant des signaux pour compenser ces erreurs. Précisément,

  • l’aire 5 de Brodmann (Cortex somatosensoriel) se montre capable de détecter les erreurs motrices auto-générées et de produire ces signaux d'adaptation,
  • alors que l’aire 7 (une autre aire du cortex somatosensoriel) détecte les erreurs liées à des mouvements externes, de la cible ou de l’environnement, et produit également les signaux permettant au sujet de s’adapter.

 

 

En synthèse, ces travaux suggèrent que le cerveau ne détecte pas automatiquement la discordance entre le mouvement du sujet et sa cible, c'est-à-dire l'erreur, mais qu’il distingue l'erreur moteur de l'erreur cible et rectifie ou effectue l'adaptation en utilisant les deux systèmes distincts. Certes, ces données expérimentales pourront peut-être contribuer à perfectionner encore l’apprentissage de certains sports, mais elles pourront être utiles aussi à la gestion de certains déficits moteurs ou à la recherche en robotique.


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