Intégration sensorimotrice de la variabilité pendant l'apprentissage du chant // Sensorimotor integration of variability during birdsong learning

La variabilité joue un rôle important au cours de l'apprentissage sensorimoteur : dans certains cas, une variabilité élevée au cours de l'apprentissage est associée à de meilleures performances. En ce qui concerne l'apprentissage vocal, une composante importante du langage humain, un circuit impliquant les ganglions de la base du cerveau pourrait contrôler la variabilité facilitant l'acquisition et le maintien de traits vocaux. Avec ce projet, nous proposons d'étudier les effets de la variabilité sur l'apprentissage développemental en utilisant le chant des oiseaux (oscine) comme modèle biologique. Profitant d'avancées méthodologiques récentes, notamment l'efficacité d'un oiseau robot comme tuteur de chant et d'un nouveau système d'enregistrement électophysiologique développé et adapté pour être utilisé chez des oiseaux éveillés, nous suivrons le développement du chant de jeunes canaris (Serinus canaria) exposés à différents modèles de chant qui présentent une variabilité contrôlée. Dans le cadre d'un travail collaboratif, ces résultats seront exploités pour construire de nouveaux algorithmes de développement en neurorobotique, y compris l'apprentissage direct de modèles et l'acquisition de capacités sensorimotrices. Ce projet interdisciplinaire combine la neuro-éthologie, la neuro-robotique et le traitement du signal. Ces résultats pourraient permettre de développer des outils nécessaires pour mettre en œuvre des stratégies qui améliorent la qualité de l'apprentissage chez les oiseaux et, dans une certaine mesure, chez les enfants humains.
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There is mounting evidence that variability has an important role in the outcome of sensorimotor learning: in some cases, increased variability during learning is eventually associated with better performance. Regarding developmental vocal learning, an important component of human language, a basal ganglia (BG)-cortical circuit might control variability facilitating the acquisition and maintenance of vocal traits. With this project, we propose to investigate the effects of variability on developmental vocal learning using birdsong as a biological model. Taking advantage of recent methodological advances including the successful use of a robot bird as a song tutor and new chronic electrophysiological recording system developed and adapted for use in awake singing birds, we will track the song development of young canaries (Serinus canaria) exposed to different song models that exhibit significant variability. Thanks to a collaborative effort, the results will help building new developmental algorithms for neurorobotics including direct model learning and sensorimotor skill acquisition. This interdisciplinary project combines neuroethology, neurorobotics and signal analysis and synthesis. Ultimately, these results could help developing tools needed to implement strategies that improve the quality of learning in birds and to some extent to human infants.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Contrats ED : Programme blanc GS-LSaH

Université Paris-Saclay GS Life Sciences and Health

568 Signalisations et Réseaux Intégratifs en Biologie

Master en Neurosciences ou Ethologie, avec un intérêt pour le comportement animal, le traitement de signal et l'électrophysiologie. Aptitudes à la programmation non requises mais appréciées (Matlab, Labview, Python). Curiosité, capacité à prendre des initiatives.
Master of Neuroscience or Ethology with interest in animal behavior, signal processing and electrophysiology. Abilities for programming not required but appreciated (Matlab, Labview, Python). Curiosity, abilities in taking initiatives.