Popular Science - S'agit-il d'un clair de lune ou d'un givre sur le sol ?

Par une nuit paisible de la quinzième année de l'ère Kaiyuan, sous la dynastie Tang, Li Bai, légèrement enivré, contemplait la lune brillante dans le ciel. Face à la lumière de la lune qui se déversait comme de l'eau et diffusait un rayonnement clair, la nostalgie du poète pour sa ville natale est apparue spontanément, et il n'a pu s'empêcher de dire : « Devant mon lit, une flaque de lumière... Serait-ce du givre sur le sol ? » C'est ainsi que les générations futures ont hérité de ce vers célèbre qui restera à jamais gravé dans les mémoires. Pourquoi le poète a-t-il associé le « clair de lune » au « givre sur le sol » dans sa légère ivresse ? Il s'agit du mécanisme de formation visuelle dans le cerveau. Accompagnons le talent du poète jusqu'au seuil des neurosciences et explorons les mystères de la vision.

1. L'étonnant cerveau

Figure 1 Schéma du cerveau, du tissu neural et des synapses

Le cerveau est l'un des organes les plus essentiels du corps humain et le plus complexe. Les activités supérieures de l'homme, telles que l'apprentissage, la mémoire et la communication linguistique, sont toutes inséparables du cerveau. On peut dire que l'existence de cet organe est à l'origine de la brillante civilisation de l'humanité à ce jour. Le cerveau humain est composé de connexions entre environ 10^11 à 10^14 neurones. En raison des similitudes fonctionnelles entre les neurones du cerveau humain et les diodes, on établit souvent des analogies entre le cerveau humain et les ordinateurs. En théorie, toutes les synapses neuronales du cerveau humain lui permettent d'effectuer 10^17 calculs par seconde, soit une puissance de calcul d'environ 10 000 TPOS, bien supérieure à celle d'un ordinateur personnel ordinaire. Parallèlement, le cerveau humain se caractérise par une faible consommation d'énergie. Si l'on prend l'exemple d'AlphaGo, qui a joué contre Lee Sedol, AlphaGo a eu besoin de plus de 1 000 CPU et 176 GPU pour travailler simultanément, avec une puissance de plus de 100 kW. Or, la puissance du cerveau humain n'est que de 20 W, soit bien moins que le premier.

Le mécanisme de formation de la vision dont nous allons parler aujourd'hui est étroitement lié au cerveau. Lorsque la scène extérieure est reflétée dans nos yeux par la lumière, elle est d'abord décomposée et traitée dans la rétine. Ensuite, le signal est transmis au cortex visuel primaire pour un traitement intermédiaire. Enfin, il entre dans le centre supérieur pour l'intégration finale, formant ainsi notre vision. Embarquons maintenant pour un voyage qui nous permettra de découvrir ensemble les mystères de la vision cérébrale !

Figure 2 Modèle de traitement hiérarchique des informations visuelles 

Le cerveau traite les scènes visuelles à des niveaux bas, intermédiaires et élevés. Le traitement primaire implique une simple discrimination des attributs visuels tels que le contraste local, l'orientation, la couleur et le mouvement ; le traitement intermédiaire consiste à analyser la disposition de la scène et les caractéristiques de la surface, à analyser l'image visuelle à partir des surfaces et des contours généraux, et à faire la distinction entre le premier plan et l'arrière-plan ; les centres de haut niveau effectuent le traitement intégratif final pour former la vision. 
(L'image est tirée de Principles of Neural Science, sixième édition, page 500)

2. La poésie entre ombre et lumière

Fermez les yeux et imaginez la scène à laquelle Li Bai a assisté par une nuit d'automne il y a mille ans : le poète a regardé vers le bas et a vu l'ombre tachetée de la lune sur le sol, et la lumière froide de la lune est apparue exceptionnellement brillante sur la toile de fond de la nuit, si confuse qu'elle a été confondue avec une couche de givre épaisse sur le sol. La frontière entre l'ombre et la lumière a créé une illusion pour le poète et a inspiré des poèmes à n'en plus finir. Si notre système visuel n'était pas capable de distinguer de manière sensible la lumière et l'obscurité, le poète n'aurait peut-être pas laissé derrière lui un si beau vers. Pourquoi notre système visuel peut-il percevoir et analyser le contraste entre l'ombre et la lumière ? Avant de répondre à cette question, jouons à quelques jeux intéressants.

Figure 3 Il s'agit d'un exemple classique de l'illusion de Cornsweet.

Lorsque nous observons la forme A, nous avons tendance à croire, à tort, que la partie supérieure et la partie inférieure ont des couleurs différentes. Cependant, lorsque nous couvrons la zone où les parties supérieure et inférieure se rejoignent (c'est-à-dire la forme B), nous constatons que les couleurs de ces deux parties sont exactement les mêmes.

Figure 4 Dans les carrés de gauche et de droite, nous voyons des petits blocs de couleur « jaune », et il est facile de penser que les couleurs des deux sont identiques, mais il s'agit en fait d'une illusion visuelle. Lorsque nous séparons le petit bloc de couleur « bleu » du carré de gauche et le petit bloc de couleur « jaune » du carré de droite et que nous les plaçons sur un fond blanc pour les observer, nous constatons que ces petits blocs de couleur qui semblaient différents sont en fait identiques.

(L'image est tirée de Principles of Neural Science, sixième édition, page 557)

Figure 5 La grille de Hermann est constituée de bandes blanches et de carrés noirs qui s'entrecroisent. On peut sentir l'imminence de taches grises à l'intersection des bandes blanches, mais en fait, la couleur à l'intersection est blanche et il n'y a pas de taches grises.

(L'image est tirée de Principles of Neurobiology, deuxième édition, page 140)

Figure 6 Les bandes de Mach sont composées d'une rangée de bandes disposées verticalement avec différents niveaux de gris, le niveau de gris des bandes devenant plus clair de gauche à droite. Lorsque nous observons la limite des bandes, la couleur à gauche apparaît plus foncée et la couleur à droite plus claire. Cela donne l'impression que le niveau de gris d'une même bande diminue de gauche à droite, mais en fait, la couleur d'une même bande est uniforme et identique.
 (L'image est tirée de Principles of Neurobiology, deuxième édition, page 140)

Les quatre jeux visuels ci-dessus nous montrent que notre système visuel nous « trompe » souvent et que ce que nous voyons n'est pas nécessairement la vérité. De nombreux facteurs sont à l'origine de ces illusions visuelles, dont l'un est que les neurones de notre rétine ne transmettent pas seulement des signaux de changements d'intensité du stimulus lumineux dans le temps, mais analysent également le contraste entre la lumière et l'obscurité par l'intermédiaire du champ réceptif centre-sourire.

Les scientifiques ont découvert que pour une cellule ganglionnaire, seule une stimulation lumineuse appliquée à une zone spécifique de la rétine peut exciter la cellule, et nous appelons cette zone le champ réceptif de la cellule. Grâce à la conception expérimentale, les scientifiques ont démontré que lorsque la taille et la position du point lumineux sur le champ réceptif changent, l'allumage des cellules ganglionnaires de la rétine est différent. Sur la base de cette propriété, les scientifiques divisent les cellules ganglionnaires en deux types : les cellules ON-center/OFF-surround et les cellules OFF-center/ON-surround. Pour les premières, l'excitabilité de la cellule est la plus forte lorsqu'un modèle de stimulation de lumière centrale brillante mais entourée de lumière sombre est appliqué, tandis que pour les secondes, c'est l'inverse.

Figure 7 Il s'agit d'un neurone de type excitation centrale-inhibition périphérique. Les chercheurs ont appliqué quatre schémas de stimulation différents dans le champ réceptif du neurone pour juger de son excitabilité sur la base du schéma d'allumage. Comme le montre la figure, le neurone présente le niveau d'excitabilité le plus élevé lorsque la stimulation lumineuse est appliquée uniquement au centre du champ réceptif (deuxième schéma de stimulation). À l'inverse, lorsque la lumière est appliquée dans la région périphérique sans illumination de la zone centrale (quatrième schéma de stimulation), le neurone génère à peine des potentiels d'action, ce qui indique le niveau d'excitabilité le plus faible.
(Source de l'image : Principes de neurobiologie, deuxième édition, page 137)

Cette découverte explique que certaines cellules de la rétine peuvent non seulement répondre à la lumière, mais aussi effectuer un contraste rétinien à petite échelle entre la lumière et l'obscurité, déterminant ainsi l'information spatiale du signal lumineux et améliorant notre perception de la limite entre la lumière et l'obscurité. Sur la base de cette caractéristique, nous pouvons distinguer et percevoir la lumière et l'obscurité.

3. L'imagination dans la brume

Outre la perception de la lumière et de l'obscurité, l'atmosphère brumeuse de la nuit provoque également l'incertitude du poète quant à la scène qu'il voit, ce qui l'amène à se demander si ce n'est pas du givre sur le sol. C'est ce sentiment d'incertitude qui ajoute une beauté subtile à la poésie. Si le poète n'était pas dans l'obscurité à ce moment-là, mais dans un environnement relativement bien éclairé, même s'il pouvait percevoir la différence entre la lumière et l'obscurité, il ne serait peut-être pas en mesure de produire l'excellente association entre le clair de lune et la gelée blanche en raison de l'amélioration de la clarté de la scène. À partir de là, nous pensons naturellement à ce qui suit : Pourquoi la clarté de la vision nocturne diminue-t-elle ? Pour résoudre ce problème, il faut d'abord comprendre la structure de base de la rétine. La rétine comprend la couche épithéliale pigmentaire et la couche neurale. Bien que l'épaisseur de la rétine ne soit que de 0,1 à 0,5 millimètre, sa structure est très complexe. La couche neurale de la rétine contient principalement des cellules photoréceptrices, ainsi que des cellules bipolaires, des cellules ganglionnaires, des cellules horizontales et des cellules amacrines, quatre types de neurones.

Figure 8 La rétine comprend différents types de neurones

(L'image est tirée de Principles of Neural Science, sixième édition, page 523)

Parmi eux, les cellules photoréceptrices peuvent être divisées en deux catégories principales : les cellules à bâtonnets et les cellules à cônes, qui diffèrent considérablement en termes de morphologie cellulaire et de fonction physiologique. La figure 9 montre que le segment externe des cellules à bâtonnets est cylindrique et qu'il contient de nombreuses membranes de disque qui se chevauchent, ce qui rend les cellules à bâtonnets très sensibles à la stimulation lumineuse. En revanche, le segment externe des cellules coniques est conique et responsable des fonctions de vision aiguë et de perception des couleurs.

Figure 9 Les photorécepteurs à bâtonnets et à cônes ont des structures similaires

(L'image est tirée de Principles of Neural Science, sixième édition, page 525)
En raison de leur grande sensibilité à la lumière, les cellules à bâtonnets peuvent percevoir une faible stimulation lumineuse dans des environnements peu lumineux et provoquer la vision. Cependant, les cellules à bâtonnets ne contiennent qu'un seul type de photopigment, la rhodopsine, et ne peuvent donc pas percevoir les couleurs, et leur capacité à distinguer les détails de l'objet regardé est également faible. En revanche, la photosensibilité des cellules à cônes est beaucoup plus faible, mais les cellules à cônes des primates peuvent être divisées en trois types en fonction des différents photopigments qu'elles contiennent : les cellules à cônes bleus, les cellules à cônes verts, et les cellules à cônes rouges. Les différents types de cellules coniques ont des bandes de lumière très distinctes auxquelles elles sont le plus sensibles et, selon la théorie trichromatique, lorsqu'une longueur d'onde spécifique de la lumière agit sur la rétine, elle excite les trois différents types de cellules coniques dans une proportion particulière. Cette information est transmise au système nerveux central, et la perception de la couleur de cette lumière est produite.

Figure 10 Correspondance entre la sensibilité de différentes cellules coniques à la lumière et la longueur d'onde.

L'axe vertical est l'échelle logarithmique de la sensibilité relative et l'axe horizontal est la longueur d'onde de la lumière.
Cônes S : Cône bleu, Cône M : cônes verts, cônes L : cônes rouges.
Comme le montre la figure, les différents types de cellules coniques présentent des pics de sensibilité à différentes longueurs d'onde de la lumière. En outre, les pics d'absorption spectrale de ces trois cellules coniques sont proches des longueurs d'onde de la lumière rouge, verte et bleue, ce qui confirme la théorie trichromatique.
(L'image est tirée de Principles of Neural Science, sixième édition, page 526)

En outre, les cellules coniques sont densément disposées dans la région centrale de la rétine, ce qui permet à ces cellules de distinguer des taches lumineuses plus mineures, et la région centrale est dépourvue de vaisseaux sanguins, de sorte que la lumière peut directement stimuler ces cellules coniques sans entrave, ce qui renforce encore la vision de haute précision. Jusqu'à présent, nous pouvons comprendre pourquoi la vision nocturne diminue. En effet, la stimulation lumineuse est faible la nuit et nous comptons principalement sur les cellules à bâtonnets pour voir clairement les objets, mais les cellules à bâtonnets ne peuvent pas produire de vision des couleurs et ne sont pas adaptées à la vision de haute précision, de sorte que notre vision nocturne n'est pas aussi bonne que la vision diurne.

4. Conclusion

« Devant mon lit, une flaque de lumière... Serait-ce du givre sur le sol ? Ce vers classique bien connu contient des phénomènes scientifiques étroitement liés au système visuel de notre cerveau, ce qui montre que les neurosciences sont étroitement liées à notre vie quotidienne. Tant que nous avons une paire d'yeux capables de découvrir, nous pouvons trouver des problèmes scientifiques qui valent la peine d'être étudiés et réfléchis ; ayons toujours une attitude curieuse et explorons et voyageons dans le domaine inconnu des neurosciences.

Références
1  Wang Tinghuai. Physiologie. 9e édition. Pékin : Maison d'édition médicale du peuple
2. Bear, Mark F. Neuroscience : Exploring the Brain. Lippincott Williams & Wilkins
3. Eric R. Kandel, John D. Koester. (2021). Principes de la science neuronale (sixième édition). McGraw Hill
4. Liqun Luo. (2021). Principes de neurobiologie (deuxième édition). CRC Press

Auteur:

Zheng Jiadong, Collège Médical de Shanghai de l'Université de Fudan ;

ZHANG Jiayi,Chercheuse, Institut des Sciences du Cerveau, Université Fudan,

Directrice Adjointe du Laboratoire Clé National des Fonctions Cérébrales et des Maladies Cérébrales,

Vice-Doyenne de l'Institut d'Innovation Croisée Médico-Industrielle de l'Hôpital des Yeux, de l'Oreille, du Nez et de la Gorge de l'Université de Fudan.