Michael Dickinson: How a fly flies

Michael Dickinson : Comment une mouche peut-elle voler ?

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2013-02-22 ・ TED


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Michael Dickinson: How a fly flies

Michael Dickinson : Comment une mouche peut-elle voler ?

311,959 views ・ 2013-02-22

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traducteur: Caroline ERUIMY Relecteur: Wendy Morales
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I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.
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15805
3532
J'ai grandit en regardant Star Trek. J'adore Star Trek.
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Star Trek made me want to see alien creatures,
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4462
Star Trek m'a donné envie de voir des créatures extra-terrestres,
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creatures from a far-distant world.
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23799
2303
des créatures d'un monde lointain.
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But basically, I figured out that I could find
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26102
2787
Mais en fait, je me suis rendu compte que je pouvais trouver
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those alien creatures right on Earth.
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28889
2977
ces créatures étranges ici-même sur la Terre.
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And what I do is I study insects.
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31866
2653
Moi, j'étudie les insectes.
00:34
I'm obsessed with insects, particularly insect flight.
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3256
Je suis passionné par les insectes, et plus particulièrement par leur vol.
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I think the evolution of insect flight is perhaps
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3141
Je pense que l'évolution du vol des insectes est peut-être
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one of the most important events in the history of life.
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un des évenements les plus importants de l'histoire de la vie.
00:43
Without insects, there'd be no flowering plants.
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2237
Sans les insectes, il n'y aurait pas de plantes à fleurs,
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Without flowering plants, there would be no
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Sans les plantes à fleurs, il n'y aurait pas de
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clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
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47811
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primates fructivores et intelligents donnant des conférences TED.
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(Laughter)
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2300
(Rires).
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Now,
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Alors,
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David and Hidehiko and Ketaki
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David, Hidehiko et Ketaki
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gave a very compelling story about
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ont raconté une histoire très probante
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the similarities between fruit flies and humans,
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61719
2805
sur les similitudes entre les mouches drosophiles et les êtres humains,
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and there are many similarities,
18
64524
1489
il y a de nombreuses similitudes,
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and so you might think that if humans are similar to fruit flies,
19
66013
3002
et vous pourriez penser que si les hommes et les mouches drosophiles sont similaires,
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the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --
20
69015
3797
le comportement préféré d'une drosophile drosophile serait par exemple celui-ci -
01:12
(Laughter)
21
72812
2282
(Rires)
01:15
but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities
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75094
3191
mais, dans cette conférence, je ne souhaite pas mettre l'accent sur les similitudes
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between humans and fruit flies, but rather the differences,
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78285
3067
entre les hommes et les mouches drosophiles, mais plutôt sur les différences
01:21
and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
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81352
5287
et me concentrer sur les comportements pour lesquels les mouches sont particulièrement douées.
01:26
And so I want to show you a high-speed video sequence
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86639
2856
Alors, je vais vous montrer une vidéo à haute vitesse,
01:29
of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,
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89495
3935
d'une mouche filmée à 7000 images seconde en lumière infra-rouge,
01:33
and to the right, off-screen, is an electronic looming predator
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93430
4210
et à droite, hors de l'écran, il y a un prédateur électronique qui approche,
01:37
that is going to go at the fly.
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97640
1435
qui est prêt à sauter sur la mouche.
01:39
The fly is going to sense this predator.
29
99075
1838
La mouche va sentir ce prédateur,
01:40
It is going to extend its legs out.
30
100913
2455
va tendre ses pattes,
01:43
It's going to sashay away
31
103368
1613
et va s'en aller en se pavanant
01:44
to live to fly another day.
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104981
2565
pour vivre une nouvelle journée de mouche.
01:47
Now I have carefully cropped this sequence
33
107546
2362
Alors, j'ai découpé cette séquence
01:49
to be exactly the duration of a human eye blink,
34
109908
3160
pour qu'elle dure exactement le temps d'un clignement d’œil humain,
01:53
so in the time that it would take you to blink your eye,
35
113068
2834
et pendant le temps qu'il vous faut pour cligner de l’œil,
01:55
the fly has seen this looming predator,
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115902
3265
la mouche a vu ce prédateur qui approche,
01:59
estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,
37
119167
6168
a estimé sa position, a mis en route un schéma pour s'enfuir,
02:05
beating its wings at 220 times a second as it does so.
38
125335
4464
en battant des ailes 220 fois par seconde.
02:09
I think this is a fascinating behavior
39
129799
1973
Je trouve que c'est un comportement fascinant
02:11
that shows how fast the fly's brain can process information.
40
131772
3921
qui montre à quelle vitesse le cerveau de la mouche peut traiter des informations.
02:15
Now, flight -- what does it take to fly?
41
135693
2842
Mais, le vol. Que faut-il pour voler ?
02:18
Well, in order to fly, just as in a human aircraft,
42
138535
2864
Pour voler, comme dans un avion,
02:21
you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,
43
141399
2735
il vous faut des ailes qui peuvent générer suffisamment de forces aérodynamiques,
02:24
you need an engine sufficient to generate the power required for flight,
44
144134
3546
il vous faut un moteur capable de générer assez d'énergie pour un vol,
02:27
and you need a controller,
45
147680
1709
et il vous faut un contrôleur,
02:29
and in the first human aircraft, the controller was basically
46
149389
2626
dans le premier avion, le contrôleur était tout simplement
02:32
the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
47
152015
4312
le cerveau d'Orville et Wilbur assis dans le cockpit.
02:36
Now, how does this compare to a fly?
48
156327
2753
Alors, quel rapport avec une mouche ?
02:39
Well, I spent a lot of my early career trying to figure out
49
159080
3251
J'ai passé une grande partie de mon début de carrière à essayer de comprendre
02:42
how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.
50
162331
4336
comment les ailes des insectes pouvaient générer assez de force pour les maintenir en l'air.
02:46
And you might have heard how engineers proved
51
166667
1610
Et vous avez peut-être entendu parler du fait que des ingénieurs ont prouvé
02:48
that bumblebees couldn't fly.
52
168277
2634
qu'un bourdon ne pouvait pas voler ?
02:50
Well, the problem was in thinking that the insect wings
53
170911
2620
Et bien, le problème était d'avoir pensé que les ailes des insectes
02:53
function in the way that aircraft wings work. But they don't.
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173531
3119
fonctionnent comme les ailes des avions. Mais ce n'est pas le cas.
02:56
And we tackle this problem by building giant,
55
176650
2854
On a résolu le problème en construisant
02:59
dynamically scaled model robot insects
56
179504
3432
des insectes robots géants, à l'échelle,
03:02
that would flap in giant pools of mineral oil
57
182936
3336
qui battaient des ailes dans des piscines géantes d'huile minérale
03:06
where we could study the aerodynamic forces.
58
186272
2274
où nous pouvions étudier les forces aérodynamiques.
03:08
And it turns out that the insects flap their wings
59
188546
2158
Et il se trouve que les insectes battent des ailes
03:10
in a very clever way, at a very high angle of attack
60
190704
2592
d'une façon très intelligente, avec un angle d'attaque très élevé
03:13
that creates a structure at the leading edge of the wing,
61
193296
3121
qui crée une structure à l'extrémité de l'aile,
03:16
a little tornado-like structure called a leading edge vortex,
62
196417
3199
une sorte de structure comme une tornade, que l'on appelle un vortex
03:19
and it's that vortex that actually enables the wings
63
199616
2954
et que c'est ce vortex qui permet aux ailes
03:22
to make enough force for the animal to stay in the air.
64
202570
3359
de créer assez de force pour que l'animal reste en l'air.
03:25
But the thing that's actually most -- so, what's fascinating
65
205929
2428
Mais, en fait, ce qui est le plus - ce qui est fascinant,
03:28
is not so much that the wing has some interesting morphology.
66
208357
2975
ce n'est pas le fait que l'aile ait une morphologie intéressante.
03:31
What's clever is the way the fly flaps it,
67
211332
3645
Ce qui est intéressant, c'est la façon dont la mouche bat de l'aile,
03:34
which of course ultimately is controlled by the nervous system,
68
214977
3136
ce qui est bien évidemment contrôlé par son système nerveux,
03:38
and this is what enables flies to perform
69
218113
2647
qui lui permet de voler et de réaliser
03:40
these remarkable aerial maneuvers.
70
220760
2807
ces figures aériennes remarquables.
03:43
Now, what about the engine?
71
223567
2097
Alors, qu'en est-il du moteur?
03:45
The engine of the fly is absolutely fascinating.
72
225664
2492
Le moteur de la mouche est totalement fascinant.
03:48
They have two types of flight muscle:
73
228156
1898
Elles ont deux types de muscle pour voler :
03:50
so-called power muscle, which is stretch-activated,
74
230054
2985
le muscle dit de puissance, qui s'active en s'étirant,
03:53
which means that it activates itself and does not need to be controlled
75
233039
3726
ce qui veut dire qu'il s'active et n'a pas besoin d'être contrôlé
03:56
on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.
76
236765
3339
par le système nerveux sur un mode de contraction- par contraction.
04:00
It's specialized to generate the enormous power required for flight,
77
240104
4609
Ce muscle génère l'énorme puissance qui est demandée pour le vol,
04:04
and it fills the middle portion of the fly,
78
244713
2079
et il remplit la partie au milieu de la mouche,
04:06
so when a fly hits your windshield,
79
246792
1547
donc quand une mouche heurte votre pare-brise,
04:08
it's basically the power muscle that you're looking at.
80
248339
2406
c'est tout simplement le muscle de la puissance que vous avez en face de vous.
04:10
But attached to the base of the wing
81
250745
2146
Mais aussi, attachés à la base de l'aile,
04:12
is a set of little, tiny control muscles
82
252891
2638
il y a un ensemble de petits muscles de contrôle minuscules
04:15
that are not very powerful at all, but they're very fast,
83
255529
3301
qui ne sont pas du tout puissants, mais qui sont très rapides
04:18
and they're able to reconfigure the hinge of the wing
84
258830
3206
et qui peuvent reconfigurer la charnière de l'aile
04:22
on a stroke-by-stroke basis,
85
262036
1762
à chaque battement,
04:23
and this is what enables the fly to change its wing
86
263798
3142
et c'est ce qui permet à la mouche de changer son orientation
04:26
and generate the changes in aerodynamic forces
87
266940
2971
et qui est à l'origine des changements dans les forces aérodynamiques
04:29
which change its flight trajectory.
88
269911
2573
qui changent sa trajectoire de vol.
04:32
And of course, the role of the nervous system is to control all this.
89
272484
3563
Bien sûr, c'est au système nerveux de contrôler tout ça.
04:36
So let's look at the controller.
90
276047
1512
Alors, regardons un peu le contrôleur.
04:37
Now flies excel in the sorts of sensors
91
277559
2647
Les mouches excellent dans le type de capteurs sensoriels
04:40
that they carry to this problem.
92
280206
2284
qu'elles ont pour résoudre ce problème.
04:42
They have antennae that sense odors and detect wind detection.
93
282490
4127
Elles ont des antennes qui sentent les odeurs et qui détectent le vent.
04:46
They have a sophisticated eye which is
94
286617
1675
Elles ont un œil sophistiqué qui
04:48
the fastest visual system on the planet.
95
288292
2456
est le système visuel le plus rapide de la planète.
04:50
They have another set of eyes on the top of their head.
96
290748
2036
Elles ont aussi un autre groupe d'yeux sur le sommet de la tête.
04:52
We have no idea what they do.
97
292784
2052
Et nous ne savons pas à quoi ils servent.
04:54
They have sensors on their wing.
98
294836
2954
Elles ont des capteurs sur leurs ailes.
04:57
Their wing is covered with sensors, including sensors
99
297790
3760
Leurs ailes sont couvertes de capteurs, y compris des capteurs
05:01
that sense deformation of the wing.
100
301550
2046
qui mesurent la déformation de l'aile.
05:03
They can even taste with their wings.
101
303596
2109
Elle peuvent même gouter avec leurs ailes.
05:05
One of the most sophisticated sensors a fly has
102
305705
2555
Un des capteurs les plus sophistiqués de la mouche
05:08
is a structure called the halteres.
103
308260
1807
est une structure qu'on appelle les haltères.
05:10
The halteres are actually gyroscopes.
104
310067
1879
Les haltères sont en fait des gyroscopes.
05:11
These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,
105
311946
4449
Ces éléments battent d'avant en arrière à environ 200 hertz pendant le vol,
05:16
and the animal can use them to sense its body rotation
106
316395
2673
l'animal peut les utiliser pour ressentir la rotation de son corps
05:19
and initiate very, very fast corrective maneuvers.
107
319068
3968
et faire des manœuvres correctives extrêmement rapides.
05:23
But all of this sensory information has to be processed
108
323036
2329
Toutes ces informations sensorielles doivent être analysées
05:25
by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,
109
325365
3720
par un cerveau, et oui, en effet, les mouches ont un cerveau,
05:29
a brain of about 100,000 neurons.
110
329085
3159
un cerveau d'environ 100 000 neurones.
05:32
Now several people at this conference
111
332244
2193
Plusieurs personnes présentes à cette conférence
05:34
have already suggested that fruit flies could serve neuroscience
112
334437
4808
ont déjà suggéré que les drosophiles soient utilisées en neurosciences.
05:39
because they're a simple model of brain function.
113
339245
3247
parce qu'elles ont un modèle simple de fonction cérébrale.
05:42
And the basic punchline of my talk is,
114
342492
2077
Le point central de mon exposé est que,
05:44
I'd like to turn that over on its head.
115
344569
2658
je voudrais que l'on y réfléchisse,
05:47
I don't think they're a simple model of anything.
116
347227
2628
je ne pense pas qu'il y ait un modèle simple pour quoi que ce soit.
05:49
And I think that flies are a great model.
117
349855
2477
Et je pense que les mouches sont un modèle formidable,
05:52
They're a great model for flies.
118
352332
2516
elles sont un modèle formidable pour les mouches.
05:54
(Laughter)
119
354848
2481
(Rires)
05:57
And let's explore this notion of simplicity.
120
357329
3003
Examinons un peu cette notion de simplicité.
06:00
So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,
121
360332
2431
Je pense que malheureusement de nombreux spécialistes des neurosciences
06:02
we're all somewhat narcissistic.
122
362763
1832
nous sommes tous un peu narcissiques.
06:04
When we think of brain, we of course imagine our own brain.
123
364595
3433
Quand on pense cerveau, on bien sûr pense à notre propre cerveau.
06:08
But remember that this kind of brain,
124
368028
1960
Mais souvenez-vous que ce type de cerveau,
06:09
which is much, much smaller
125
369988
1768
qui est beaucoup plus petit
06:11
— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —
126
371756
2678
- il a 100 000 neurones et pas 100 milliards -
06:14
but this is the most common form of brain on the planet
127
374434
2882
c'est la forme la plus courante de cerveau de cette planète
06:17
and has been for 400 million years.
128
377316
2904
depuis 400 millions d'années.
06:20
And is it fair to say that it's simple?
129
380220
2288
Alors, est-il juste de dire qu'il est simple ?
06:22
Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,
130
382508
2095
Il est simple dans la mesure où ce cerveau a moins de neurones,
06:24
but is that a fair metric?
131
384603
1754
mais est-ce la bonne façon de mesurer ?
06:26
And I would propose it's not a fair metric.
132
386357
2276
Je pense que ce n'est pas une bonne façon de mesurer.
06:28
So let's sort of think about this. I think we have to compare --
133
388633
3100
Réfléchissons-y un peu, Nous devons comparer
06:31
(Laughter) —
134
391733
1559
(Rires)
06:33
we have to compare the size of the brain
135
393292
5121
nous devons comparer la taille du cerveau
06:38
with what the brain can do.
136
398413
2030
à ce que le cerveau peut faire.
06:40
So I propose we have a Trump number,
137
400443
2881
Admettons que nous ayons un chiffre façon Trump,
06:43
and the Trump number is the ratio of this man's
138
403324
2865
et que ce chiffre soit le ratio entre le nombre de comportements
06:46
behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.
139
406189
3679
de cet homme et le nombre de neurones de son cerveau.
06:49
We'll calculate the Trump number for the fruit fly.
140
409868
2668
Nous allons calculer ce chiffre pour la mouche drosophile.
06:52
Now, how many people here think the Trump number
141
412536
2684
Combien de personnes pensent ici que ce chiffre
06:55
is higher for the fruit fly?
142
415220
2489
est supérieur pour la drosophile ?
06:57
(Applause)
143
417709
2431
(Applaudissements)
07:00
It's a very smart, smart audience.
144
420140
3428
Nous avons un public vraiment très intelligent.
07:03
Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
145
423568
3327
Oui, c'est bien dans ce sens qu'il faut lire cette équation.
07:06
Now I realize that it is a little bit absurd
146
426895
2382
Bon, je conçois bien que ça semble un peu absurde
07:09
to compare the behavioral repertoire of a human to a fly.
147
429277
3558
de comparer les comportements d'un humain à ceux d'une mouche.
07:12
But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.
148
432835
4143
Mais prenons par exemple un autre animal. Voici une souris.
07:16
A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.
149
436978
4305
Une souris a 1 000 fois plus de neurones qu'une mouche.
07:21
I used to study mice. When I studied mice,
150
441283
2027
J'étudiais les souris à une époque. Quand j'étudiais les souris,
07:23
I used to talk really slowly.
151
443310
2837
je parlais très lentement.
07:26
And then something happened when I started to work on flies.
152
446147
2576
Ensuite, quand j'ai commencé à travailler sur les mouches, il s'est passé quelque chose.
07:28
(Laughter)
153
448723
2412
(Rires)
07:31
And I think if you compare the natural history of flies and mice,
154
451135
3460
Je pense que si on compare l'histoire naturelle des mouches et des souris,
07:34
it's really comparable. They have to forage for food.
155
454595
3313
c'est très similaire. Les deux sont en quête de nourriture.
07:37
They have to engage in courtship.
156
457908
2447
Elles doivent faire la cour pour trouver leur partenaire.
07:40
They have sex. They hide from predators.
157
460355
3471
Elles ont des relations sexuelles. Elles se cachent de leurs prédateurs.
07:43
They do a lot of the similar things.
158
463826
1980
Elles font de nombreuses choses similaires.
07:45
But I would argue that flies do more.
159
465806
1718
Mais je dirais que les mouches font bien plus.
07:47
So for example, I'm going to show you a sequence,
160
467524
3378
Voici par exemple un film,
07:50
and I have to say, some of my funding comes from the military,
161
470902
4205
et je dois avouer que certains de mes financements proviennent de l'armée,
07:55
so I'm showing this classified sequence
162
475107
2072
alors je vais vous montrer cette vidéo classée secret défense
07:57
and you cannot discuss it outside of this room. Okay?
163
477179
4093
dont vous ne pourrez pas parler à l'extérieur de cette pièce. D'accord ?
08:01
So I want you to look at the payload
164
481272
1908
Regardez la charge
08:03
at the tail of the fruit fly.
165
483180
3026
sur la queue de la drosophile.
08:06
Watch it very closely,
166
486206
2101
Regardez attentivement,
08:08
and you'll see why my six-year-old son
167
488307
4297
et vous comprendrez pourquoi mon fils de six ans
08:12
now wants to be a neuroscientist.
168
492604
4729
veut devenir un spécialiste en neurosciences.
08:17
Wait for it.
169
497333
1179
Attendez un instant.
08:18
Pshhew.
170
498512
1569
Pouf.
08:20
So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,
171
500081
3084
Alors si les drosophiles ne sont pas aussi intelligentes que les souris
08:23
they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
172
503165
4916
vous conviendrez qu'elles sont au moins aussi intelligentes que les pigeons. (Rires)
08:28
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers
173
508081
3967
Mais, je veux vous expliquer que ce n'est pas qu'un problème de chiffres,
08:32
but also the challenge for a fly to compute
174
512048
2598
mais c'est aussi le défi posé à la mouche pour calculer
08:34
everything its brain has to compute with such tiny neurons.
175
514646
2849
tout ce qui se présente à son cerveau en utilisant des neurones aussi petits.
08:37
So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse
176
517495
2988
Voici une photo superbe d'un interneurone de la vision d'une souris,
08:40
that came from Jeff Lichtman's lab,
177
520483
2768
qui provient du laboratoire de Jeff Lichtman,
08:43
and you can see the wonderful images of brains
178
523251
3247
et vous voyez ces images magnifiques des cerveaux
08:46
that he showed in his talk.
179
526498
3193
qu'il a montrées dans sa conférence.
08:49
But up in the corner, in the right corner, you'll see,
180
529691
2368
Au coin en haut à droite, vous pouvez voir,
08:52
at the same scale, a visual interneuron from a fly.
181
532059
4112
à la même échelle, l'interneurone de la vision d'une mouche.
08:56
And I'll expand this up.
182
536171
1841
Je vais agrandir.
08:58
And it's a beautifully complex neuron.
183
538012
2170
C'est un neurone d'une complexité magnifique.
09:00
It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges
184
540182
3485
Il est vraiment minuscule, et les défis bio-physiques
09:03
with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
185
543667
3623
pour calculer avec des neurones aussi minuscules sont immenses.
09:07
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.
186
547290
3537
A quel point les neurones peuvent-ils être petits ? Regardons cet insecte.
09:10
It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,
187
550827
2212
Il ressemble à une mouche. Il a des ailes, il a des yeux,
09:13
it has antennae, its legs, complicated life history,
188
553039
2799
il a des antennes, des pattes une histoire de vie compliquée.
09:15
it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars
189
555838
3096
C'est un parasite qui doit voler et trouver des chenilles
09:18
to parasatize,
190
558934
1382
à parasiter.
09:20
but not only is its brain the size of a salt grain,
191
560316
4115
Non seulement son cerveau est de la taille d'un grain de sable,
09:24
which is comparable for a fruit fly,
192
564431
1969
de celui d'une mouche,
09:26
it is the size of a salt grain.
193
566400
2926
il est réellement de la taille d'un grain de sable.
09:29
So here's some other organisms at the similar scale.
194
569326
3635
Voici d'autres organismes à la même échelle.
09:32
This animal is the size of a paramecium and an amoeba,
195
572961
4130
Cet animal est de la taille d'une paramécie et d'un amibe
09:37
and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --
196
577091
3880
et a un un cerveau de 7000 neurones qui est si petit -
09:40
you know these things called cell bodies you've been hearing about,
197
580971
2456
vous avez entendu parler de ces corps cellulaires
09:43
where the nucleus of the neuron is?
198
583427
1651
où se trouve le noyau du neurone ?
09:45
This animal gets rid of them because they take up too much space.
199
585078
3460
Cet animal s'en débarrasse car ils prennent trop de places.
09:48
So this is a session on frontiers in neuroscience.
200
588538
2473
C'est une session sur les limites des neurosciences.
09:51
I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
201
591011
5360
Mon postutlat est qu'une des frontières en neurosciences est de comprendre comment le cerveau de cet animal fonctionne.
09:56
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?
202
596371
5633
Réfléchissons un peu. Comment si peu de neurones peuvent faire autant de choses ?
10:02
And I think, from an engineering perspective,
203
602004
2522
Je pense, que du point de vue d'un ingénieur,
10:04
you think of multiplexing.
204
604526
1729
on pense au multiplexage.
10:06
You can take a hardware and have that hardware
205
606255
2703
On prend un matériel et on lui fait faire
10:08
do different things at different times,
206
608958
1613
différentes choses à différents moments,
10:10
or have different parts of the hardware doing different things.
207
610571
2995
ou alors, on fait faire différentes choses au différentes parties de ce matériel.
10:13
And these are the two concepts I'd like to explore.
208
613566
3271
Voici les deux concepts que j'aimerais étudier.
10:16
And they're not concepts that I've come up with,
209
616837
1658
Ce ne sont pas des concepts que j'ai imaginés,
10:18
but concepts that have been proposed by others in the past.
210
618495
4545
mais ce sont des concepts qui ont été avancés par d'autres dans le passé.
10:23
And one idea comes from lessons from chewing crabs.
211
623040
3075
Une de ces idées vient d'études sur la mastication des crabes.
10:26
And I don't mean chewing the crabs.
212
626115
1867
Je ne parle pas de mastiquer des crabes.
10:27
I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.
213
627982
3599
J'ai grandi à Baltimore, et je mastique vraiment très bien les crabes.
10:31
But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.
214
631581
2857
Non, je parle des crabes qui eux-mêmes mastiquent.
10:34
Crab chewing is actually really fascinating.
215
634438
2030
La mastication des crabes est réellement fascinante.
10:36
Crabs have this complicated structure under their carapace
216
636468
3259
Les crabes ont une structure très complexe sous leur carapace
10:39
called the gastric mill
217
639727
1310
que l'on appelle le moulin gastrique
10:41
that grinds their food in a variety of different ways.
218
641037
2430
et qui meule la nourriture de plusieurs façons différentes.
10:43
And here's an endoscopic movie of this structure.
219
643467
5259
Voici une vidéo endoscopique de cette structure.
10:48
The amazing thing about this is that it's controlled
220
648726
2560
Le plus épatant, c'est qu'elle est contrôlée
10:51
by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons
221
651286
3432
par un tout petit groupe de neurones, environ 24 neurones,
10:54
that can produce a vast variety of different motor patterns,
222
654718
4963
qui peuvent générer une grande variété de schémas moteurs,
10:59
and the reason it can do this is that this little tiny ganglion
223
659681
4347
et ceci est possible grâce à ce minuscule ganglion
11:04
in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.
224
664028
4184
qui est dans le crabe et qui est inondé par de nombreux neuromodulateurs.
11:08
You heard about neuromodulators earlier.
225
668212
2141
On a parlé des neuro-modulateurs un peu plus tôt.
11:10
There are more neuromodulators
226
670353
2225
Il y a plus de neuromodulateurs
11:12
that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,
227
672578
5485
qui changent, qui innervent la structure que de neurones dans la structure en fait,
11:18
and they're able to generate a complicated set of patterns.
228
678063
4242
et ils sont capables de produire des schémas complexes.
11:22
And this is the work by Eve Marder and her many colleagues
229
682305
3441
C'est le travail d'Eve Marder et de ses nombreux collègues
11:25
who've been studying this fascinating system
230
685746
2295
qui ont étudié ce système fascinant
11:28
that show how a smaller cluster of neurons
231
688041
2152
qui ont montré qu'un tout petit groupe de neurones
11:30
can do many, many, many things
232
690193
1825
peut faire vraiment beaucoup de choses,
11:32
because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.
233
692018
4856
parce que la neuromodulation peut avoir lieu à chaque moment.
11:36
So this is basically multiplexing in time.
234
696874
2439
C'est donc du multiplexage dans le temps.
11:39
Imagine a network of neurons with one neuromodulator.
235
699313
2785
Imaginez un réseau de neurones avec un unique neuromodulateur.
11:42
You select one set of cells to perform one sort of behavior,
236
702098
3478
Vous choisissez un groupe de cellules pour avoir un certain comportement,
11:45
another neuromodulator, another set of cells,
237
705576
2618
un autre neuromodulateur, un autre groupe de cellules,
11:48
a different pattern, and you can imagine
238
708194
1713
un autre schéma, et vous voyez bien
11:49
you could extrapolate to a very, very complicated system.
239
709907
3878
qu'on peut extrapoler à un système beaucoup plus compliqué.
11:53
Is there any evidence that flies do this?
240
713785
2094
Peut-on prouver que les mouches le font ?
11:55
Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,
241
715879
3375
Et bien , pendant de nombreuses années, dans mon labo et dans de nombreux labos dans le monde,
11:59
we've been studying fly behaviors in little flight simulators.
242
719254
2648
nous avons étudié les comportements de la mouche dans des petits simulateurs de vols.
12:01
You can tether a fly to a little stick.
243
721902
1706
On peut attacher la mouche à un petit bâton.
12:03
You can measure the aerodynamic forces it's creating.
244
723608
2501
On peut mesurer les forces aérodynamiques ainsi créées.
12:06
You can let the fly play a little video game
245
726109
2546
On peut permettre à la mouche de jouer à un jeu vidéo
12:08
by letting it fly around in a visual display.
246
728655
3878
en la laissant voler devant une visualisation.
12:12
So let me show you a little tiny sequence of this.
247
732533
2337
Je vais vous en montrer une toute petite séquence.
12:14
Here's a fly
248
734870
1227
Voici une mouche
12:16
and a large infrared view of the fly in the flight simulator,
249
736097
3437
et vous avez une vue étendue en infra-rouges de la mouche dans le simulateur de vol,
12:19
and this is a game the flies love to play.
250
739534
1955
et c'est un jeu auquel les mouches adorent jouer.
12:21
You allow them to steer towards the little stripe,
251
741489
2437
On leur permet de se diriger vers la petite bande,
12:23
and they'll just steer towards that stripe forever.
252
743926
2825
et elle s'y dirigent encore et encore.
12:26
It's part of their visual guidance system.
253
746751
3558
Ça fait partie de leur système de navigation visuel.
12:30
But very, very recently, it's been possible
254
750309
2345
Mais depuis peu, il est possible
12:32
to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.
255
752654
4940
de modifier ce genre d'arène comportementale pour de la physiologie.
12:37
So this is the preparation that one of my former post-docs,
256
757594
2488
Voici le document que l'un de mes post-doctorants
12:40
Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,
257
760082
2443
Gaby Maimon, qui est maintenant à Rockfeller, a développé,
12:42
and it's basically a flight simulator
258
762525
1686
c'est tout simplement un simulateur de vol
12:44
but under conditions where you actually can stick an electrode
259
764211
3075
mais dans lequel on peut coller une électrode
12:47
in the brain of the fly and record
260
767286
2264
dans le cerveau de la mouche et enregistrer
12:49
from a genetically identified neuron in the fly's brain.
261
769550
3656
à partir d'un neurone identifié génétiquement dans le cerveau de la mouche.
12:53
And this is what one of these experiments looks like.
262
773206
2298
Voici à quoi ressemble une de ses expérences.
12:55
It was a sequence taken from another post-doc in the lab,
263
775504
2971
C'est une séquence tirée d'un autre post-doctorant du laboratoire,
12:58
Bettina Schnell.
264
778475
1199
Bettina Schnell.
12:59
The green trace at the bottom is the membrane potential
265
779674
3392
La trace verte en bas est le potentiel de la membrane
13:03
of a neuron in the fly's brain,
266
783066
2030
d'un neurone du cerveau d'une mouche,
13:05
and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually
267
785096
2942
et vous voyez que la mouche commence à voler et qu'en fait
13:08
controlling the rotation of that visual pattern itself
268
788038
3279
elle contrôle la rotation de ce modèle visuel
13:11
by its own wing motion,
269
791317
1479
en produisant son propre mouvement d'aile
13:12
and you can see this visual interneuron
270
792796
2110
et vous voyez que cet interneurone visuel
13:14
respond to the pattern of wing motion as the fly flies.
271
794906
3908
répond au modèle de mouvement d'aile au fur et à mesure que la mouche vole.
13:18
So for the first time we've actually been able to record
272
798814
2376
Pour la première fois, nous avons été vraiment en mesure d'enregistrer
13:21
from neurons in the fly's brain while the fly
273
801190
2908
à partir des neurones de la mouche pendant que la mouche
13:24
is performing sophisticated behaviors such as flight.
274
804098
4468
réalise des mouvements aussi sophistiqués que le vol.
13:28
And one of the lessons we've been learning
275
808566
1855
Une des leçons qu'on en a tiré,
13:30
is that the physiology of cells that we've been studying
276
810421
2420
c'est que la physiologie des cellules que nous avions étudiées
13:32
for many years in quiescent flies
277
812841
2421
pendant de nombreuses années sur des mouches au repos
13:35
is not the same as the physiology of those cells
278
815262
2648
n'est pas la même que la physiologie de ces cellules
13:37
when the flies actually engage in active behaviors
279
817910
2736
lorsque la mouche est active,
13:40
like flying and walking and so forth.
280
820646
2539
comme par exemple quand elle vole, avance, etc.
13:43
And why is the physiology different?
281
823185
2925
Pourquoi la physiologie est-elle différente ?
13:46
Well it turns out it's these neuromodulators,
282
826110
2057
Il se trouve que c'est le fait de ces neuromodulateurs,
13:48
just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.
283
828167
3951
tout comme les neuromodulateurs du petit ganglion des crabes.
13:52
So here's a picture of the octopamine system.
284
832118
2550
Voici une photo du système de l'octopamine.
13:54
Octopamine is a neuromodulator
285
834668
1754
L'octopamine est un neuromodulateur
13:56
that seems to play an important role in flight and other behaviors.
286
836422
4336
qui semble jouer un rôle important dans le vol et dans d'autres comportements.
14:00
But this is just one of many neuromodulators
287
840758
2472
Mais c'est juste un des nombreux neuromodulateurs
14:03
that's in the fly's brain.
288
843230
1071
présents dans le cerveau de la mouche.
14:04
So I really think that, as we learn more,
289
844301
2666
Je pense vraiment qu'au fil de nos découvertes,
14:06
it's going to turn out that the whole fly brain
290
846967
2527
nous allons découvrir que le cerveau de la mouche tout entier
14:09
is just like a large version of this stomatogastric ganglion,
291
849494
3089
n'est qu'une version plus grande du ganglion stomatogastrique
14:12
and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
292
852583
4360
et que c'est une des raisons pour laquelle il peut en faire tant, avec si peu de neurones.
14:16
Now, another idea, another way of multiplexing
293
856943
2787
Une autre idée, une autre façon de multiplexer,
14:19
is multiplexing in space,
294
859730
1656
est de multiplexer dans l'espace,
14:21
having different parts of a neuron
295
861386
1694
et de faire faire des choses différentes
14:23
do different things at the same time.
296
863080
2122
aux différentes parties d'un neurone au même moment.
14:25
So here's two sort of canonical neurons
297
865202
1833
Là, vous voyez deux types de neurones canoniques,
14:27
from a vertebrate and an invertebrate,
298
867035
2285
celui d'un vertébré et celui d'un invertébré,
14:29
a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,
299
869320
3250
un neurone pyramidal humains de Ramon Y Cajal,
14:32
and another cell to the right, a non-spiking interneuron,
300
872570
4003
et une autre cellule à droite, un interneurone sans poussées,
14:36
and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,
301
876573
4147
c'est le travail réalisé il y a bien des années par Alan Watson et Malcolm Borrows,
14:40
and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea
302
880720
3075
et Malcom Burrows est arrivé à une conclusion particulièrement intéressante
14:43
based on the fact that this neuron from a locust
303
883795
2882
basée sur le fait que ce neurone de sauterelle
14:46
does not fire action potentials.
304
886677
1959
ne déclenche pas de potentiels actionnels;
14:48
It's a non-spiking cell.
305
888636
1748
c'est une cellule sans poussée.
14:50
So a typical cell, like the neurons in our brain,
306
890384
2780
Une cellule classique, comme le neurone de notre cerveau
14:53
has a region called the dendrites that receives input,
307
893164
2752
a une partie appelée dendrite qui reçoit une information
14:55
and that input sums together
308
895916
2589
et cette information s'additionne
14:58
and will produce action potentials
309
898505
2296
et génèrera des potentiels d'action
15:00
that run down the axon and then activate
310
900801
2331
qui courront le long de l'axone et activeront
15:03
all the output regions of the neuron.
311
903132
2296
toutes les zones réactives du neurone.
15:05
But non-spiking neurons are actually quite complicated
312
905428
2876
Mais les neurones sans poussée sont en fait très complexes
15:08
because they can have input synapses and output synapses
313
908304
3112
car ils ont des synapses réceptives et des synapses émettrices
15:11
all interdigitated, and there's no single action potential
314
911416
3663
toutes emboitées, et il n'y aucun potentiel d'action
15:15
that drives all the outputs at the same time.
315
915079
3126
qui actionne toutes les émissions au même moment.
15:18
So there's a possibility that you have computational compartments
316
918205
3907
Il est possible qu'il y est des subdivisions computationnelles
15:22
that allow the different parts of the neuron
317
922112
3978
qui permettent aux différentes zones du neurone
15:26
to do different things at the same time.
318
926090
2560
de faire des choses différentes en même temps.
15:28
So these basic concepts of multitasking in time
319
928650
4671
Ces concepts simple d'activités en multi-tâche dans le temps,
15:33
and multitasking in space,
320
933321
2361
en multi-tâche dans l'espace,
15:35
I think these are things that are true in our brains as well,
321
935682
2832
je pense qu'ils sont également valables pour nos cerveaux
15:38
but I think the insects are the true masters of this.
322
938514
2577
mais je suis persuadé que les insectes sont les vrais maîtres en la matière.
15:41
So I hope you think of insects a little bit differently next time,
323
941091
3116
J'espère que vous verrez les insectes d'un autre œil la prochaine fois,
15:44
and as I say up here, please think before you swat.
324
944207
2935
et comme je dis, réfléchissez un peu avant d'en écraser un.
15:47
(Applause)
325
947142
2953
(Applaudissements)
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