Bases neurales des apprentissages implicites // Neural bases of implicit learning

L'apprentissage implicite est la capacité d'acquérir des connaissances automatiquement et inconsciemment ; cette capacité est apparue très tôt dans l'évolution et est bien conservée dans le cerveau des mammifères. L'apprentissage implicite d'ordre élevé intervient dans l'acquisition de compétences motrices ou dans l'adaptation comportementale et émotionnelle au contexte. Si l'implication du cortex et des ganglions de la base dans ces apprentissages de haut niveau est bien établie et a fait l'objet d'études approfondies, notre équipe a récemment révélé que le cervelet exerce un contrôle sur ces types d'apprentissage (Frontera et al. 2020, Frontera et al. 2023, Varani et al. 2026, Sala et al. BioRxiv 2025). Le cervelet est une structure bien caractérisée, capable d'apprendre à affiner les actions et la cognition en implémentant des algorithmes de filtrage adaptatifs (c'est-à-dire le calcul en ligne de l'écart par rapport à une cible), mais son rôle dans la régulation de l'apprentissage dans d'autres régions du cerveau est très nouveau et essentiellement inexploré.
Le projet de thèse explorera cette nouvelle fonction et établira ses mécanismes dans le cerveau des rongeurs. Il combinera des études comportementales sur des animaux libres de leur mouvement, des enregistrements neurophysiologiques (électrophysiologie multiélectrodes, photométrie), des outils de perturbation (opto- et chemogénétique ciblés à des types de cellules/voies spécifiques) et du traçage anatomique. L'apprentissage émotionnel ou moteur peuvent être abordés au sein de l'équipe en fonction du profil de l'étudiant.e et impliquent une diversité de mécanismes putatifs : calcul et propagation de l'erreur de prédiction, déclenchement de mises à jour des représentations motrices dans le réseau cérébello-striato-cortical, régulation de la communication inter-corticale.
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Implicit learning is the ability to acquire knowledge automatically and unconsciously; such ability appeared early in evolution and are well conserved in the mammalian brain. High-order implicit learning takes place in motor skill acquisition, or behavioral and emotional tuning to context. While the involvement of the forebrain in these high-order learning is well established and has been intensly studied, our team in the recent year has revealed that the cerebellum exerts a control on forebrain learning (Frontera et al. 2020, Frontera et al. 2023, Varani et al. 2026, Sala et al. BioRxiv 2026). The cerebellum is a well-known structure able to learn to fine-tune actions and thoughts by implementing adaptive filtering algorithms (i.e. online computation of the deviation from a target), but its role in regulating learning in other regions is very novel and essentially unexplored.
The project of the thesis will explore this novel function and establish its mechanisms in the rodent brain. It will use a combination of behavioral studies in freely moving animals, neurophysiological recordings (multielectrode electrophysiology, photometry), perturbation tools (opto- and chemogenetics delivered to specific cell-types/pathways) and anatomical tracing. Both emotional and motor learning can be approached in the team depending on the profile of the student, and cover a diversity of putative mechanisms: computation and propagation of prediction error, triggering of updates of motor representations in the cerebello-striato-cortical network, regulation of inter-cortical communication.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Ecole normale supérieure - PSL

657 Sciences du Vivant

L'étudiant.e doit avoir fini un master de neuroscience à l'été 2026 au plus tard et être animé d'un fort désir de comprendre le fonctionnement du cerveau. Un ou plusieurs stages dans des équipes de neuroscience expérimentale sont fortement souhaités. Des compétences en analyse de données sont bienvenues. L'équipe pourvoira sinon à l'essentiel de la formation.
The student must have completed a master's degree in neuroscience (in the summer 2026 the latest) and have a strong desire to understand how the brain works. One or more internships in experimental neuroscience teams are highly desirable. Data analysis skills are welcome. Otherwise, the team will provide most of the training.