Les scientifiques armés d’un nouveau modèle informatique ont fait un pas de plus vers la découverte des secrets hallucinants des illusions d’optique qui trompent le cerveau en lui faisant voir les mauvaises couleurs lorsqu’il traite des images.
Les « illusions de contraste simultanées » sont un vaste groupe d’illustrations trompeuses qui incitent les gens à penser que des parties spécifiques d’une image sont de couleurs différentes les unes des autres, alors qu’en réalité, elles sont de la même couleur. L’effet reste sur l’illustrateur en modifiant la luminosité ou la couleur en arrière-plan, afin de modifier notre perception des objets au premier plan. Par exemple, dans l’image ci-dessus, la petite barre au milieu de l’image est d’une seule couleur grise mais semble être un dégradé de nuances variables car l’arrière-plan est plus clair à une extrémité et plus sombre à l’autre. Un autre exemple est le Illusion de Munker-Whiteaffiché dans l’image ci-dessous, dans laquelle 12 sphères apparaissent rouges, violettes et vertes mais sont en fait de la même nuance de beige.
Les scientifiques savent largement pourquoi ces illusions fonctionnent depuis plus d’un siècle, mais pendant tout ce temps, les experts n’ont pas été en mesure de s’entendre sur la manière exacte dont ils trompent le cerveau. Il y a deux explications possibles. La première est que l’illusion est créée de bas en haut, en commençant par une activité neuronale de bas niveau qui ne nécessite aucune exposition préalable à ce type d’illusion. La seconde est descendante, ce qui signifie qu’elle nécessite des fonctions cérébrales plus élevées et joue sur ce que votre cerveau a précédemment appris sur la luminosité et la couleur de la lumière au fil du temps.
Dans une nouvelle étude, publiée le 15 juin dans la revue Biologie computationnelleune paire de chercheurs a utilisé un nouveau modèle informatique qui imite la vision humaine pour tenter de régler le débat une fois pour toutes.
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Le modèle, connu sous le nom de « modèle à bande passante spatiochromatique limitée », utilise un code informatique pour imiter la façon dont le réseau de cellules cérébrales, ou neurones, qui reçoit d’abord les données des yeux commence à déchiffrer une image avant que ces données ne soient envoyées à d’autres -level » régions du cerveau à être entièrement traitées. Le modèle décompose l’image en sections, mesure la luminosité de chaque section, puis fusionne ces évaluations en un seul rapport qui peut être envoyé au cerveau, similaire à ce qui se passe avec la vision humaine.
La beauté de ce modèle est que le code permet aux sections individuelles d’être traitées uniquement à la même vitesse que les neurones humains pourraient les évaluer de manière réaliste, de sorte que le modèle est limité pour correspondre à nos propres limitations visuelles, co-auteur de l’étude Jolyon Troscianko, un écologiste visuel à l’Université d’Exeter au Royaume-Uni, a déclaré à Live Science. « Cet aspect du modèle est particulièrement nouveau – personne ne semble avoir pris en compte l’effet qu’une bande passante limitée pourrait avoir sur le traitement visuel », a-t-il ajouté. Plus précisément, le nouveau modèle prend en compte la rapidité avec laquelle les neurones peuvent « se déclencher », ou envoyer un message à d’autres neurones de leur réseau.
Les chercheurs ont utilisé leur nouveau modèle pour analyser plus de 50 illusions de contraste simultanées pour voir si le programme identifierait également par erreur des parties spécifiques des images comme étant de couleurs différentes, comme le ferait un être humain. (On ne sait pas exactement combien d’illusions de contraste simultanées existent, mais il y en a probablement des centaines, ont noté les auteurs du rapport.)
Au cours de ces expériences, le modèle a été constamment trompé en identifiant les mauvaises couleurs, a déclaré Troscianko. « Mon collaborateur [Daniel Osorio] n’arrêtait pas de m’envoyer de nouvelles illusions par e-mail, disant qu’il ne pensait pas que cela fonctionnerait avec celle-ci », a-t-il ajouté. « Mais à notre grande surprise et notre plus grand plaisir, il a généralement prédit l’illusion dans presque tous les cas. »
Parce que le modèle est également « trompé » par ces illusions sans la puissance de traitement complexe équivalente du cerveau humain, il suggère que ni un traitement visuel d’ordre supérieur ni des expériences passées ne sont nécessaires pour que ces illusions fonctionnent. Cela semble confirmer l’hypothèse ascendante selon laquelle seul le traitement neuronal de base est responsable de la tromperie des images, ont conclu les auteurs.
« Essentiellement, de nombreuses illusions que l’on pensait auparavant reposer sur un traitement visuel complexe, ou du moins un traitement visuel qui nécessite des boucles de rétroaction, peuvent en fait être expliquées avec quelque chose d’aussi simple qu’une seule couche de neurones », a déclaré Troscianko.
Les résultats corroborent les conclusions similaires d’une étude de 2020 dans la revue VisionRecherche. Dans cette étude, les enfants qui sont nés avec des cataractes mais qui ont subi une élimination réussie de la cataracte ont été trompés par les images peu de temps après avoir retrouvé la vue, malgré l’absence d’expériences visuelles passées pour fournir un contexte aux images.
