Stanislas Dehaene — Wikipédia

Stanislas Dehaene
Stanislas Dehaene en 2014.
Fonction
Président
Conseil scientifique de l'Éducation nationale
depuis le
Biographie
Naissance
Voir et modifier les données sur Wikidata (59 ans)
Roubaix (Nord, France)Voir et modifier les données sur Wikidata
Nom de naissance
Stanislas Pierre Joseph DehaeneVoir et modifier les données sur Wikidata
Nationalité
Domicile
Formation
Activités
Conjoint
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Membre de
Directeur de thèse
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Distinctions
Œuvres principales

Stanislas Dehaene est un neuroscientifique spécialisé en psychologie cognitive, né le à Roubaix.

Ses travaux scientifiques portent sur les représentations mathématiques (nombres, géométrie, graphiques), la lecture, le langage et la conscience et ils ont fait l'objet également d'ouvrages de vulgarisation.

Depuis 2018, il préside le conseil scientifique de l'Éducation nationale.

Formation et titres universitaires

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Ancien élève du lycée privé Sainte-Geneviève puis de l'École normale supérieure (1984-1988), Stanislas Dehaene est titulaire d'une maîtrise en mathématiques de l'UPMC (1985)[1] et d'un doctorat en psychologie de l'EHESS (1989)[2]. Il rédige sa thèse La comparaison des petits nombres : représentation analogique et processus attentionnels sous la direction de Jacques Mehler, ce dernier ayant été l'un des rares promoteurs des sciences cognitives en France[3]. Parallèlement, il travaille avec Jean-Pierre Changeux sur des modèles de fonctions neurobiologiques comme le chant des oiseaux. En 1992, il part chez Michael Posner (USA) se former aux techniques d'imagerie cérébrale.

Il dirige l'unité de neuro-imagerie cognitive, unité mixte INSERM-CEA à NeuroSpin[4] dans l'Essonne.

Il est élu membre de l’Académie des sciences le , et nommé professeur au Collège de France à la chaire de psychologie cognitive expérimentale[5].

Conseil scientifique de l'Education nationale

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Depuis janvier 2018, il préside le conseil scientifique de l'Éducation nationale[6] mis en place en par le ministre de l'Éducation nationale Jean-Michel Blanquer pour l'aide à la prise de décision[7],[8],[9] concernant les apprentissages et la pédagogie[10] . Il explique que le travail se concentre principalement sur les sciences cognitives en lien avec les apprentissages en complément des neurosciences[11].

Durant la pandémie du Covid-19, il soutient l'ouverture des écoles du fait que l'interaction à travers un ordinateur et l'absence physique de l'enseignant défavorise l'apprentissage chez l'enfant[12].

Il déplore le niveau de classement de la France en matières de compétences mathématiques des élèves, dernier pays d'Europe et qualifie ce problème comme un « phénomène sociétal »[13].

Travaux de recherche

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Calcul et sens du nombre

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Dehaene a commencé par étudier les mécanismes cognitifs et cérébraux du sens des nombres - la compétence fondamentale qui nous permet de développer des intuitions des quantités. Ses recherches ont montré que cette capacité est également utilisée lorsque les humains résolvent des tâches arithmétiques simples avec des nombres présentés sous forme symbolique. Par exemple, lorsqu'ils décident lequel de deux nombres est le plus grand, les humains considèrent les quantités approximatives sous-jacentes et prennent des décisions plus rapidement lorsque les nombres sont plus éloignés[14] . Dehaene a aussi découvert que les nombres évoquent un sens automatique de l'espace (un phénomène connu sous le nom d’effet SNARC[15]), en montrant l’existence d’une "ligne numérique" mentale qui organise les petits nombres à gauche et les grands nombres à droite. Dehaene a ensuite démontré que le sens du nombre existe déjà chez les nourrissons ainsi que chez les humains sans accès à une éducation formelle ou aux symboles numériques [16],[17].

En étudiant des patients ayant des lésions cérébrales, Dehaene a découvert que le calcul exact et approximatif pouvaient être dissociés : certains patients manquaient de sens du nombre, mais pouvaient encore effectuer des calculs mécaniques (par exemple, "trois fois neuf font vingt-sept"), et inversement, certains patients n'avaient aucune capacité à effectuer des calculs précis, mais pouvaient encore comparer et estimer des nombres (par exemple, reconnaître intuitivement que 2+3=9 est faux) [18],[19]. Le site de la lésion des patients a conduit à un premier modèle approximatif des circuits de l'arithmétique mentale, le modèle du triple-code [20], qui propose que le sillon intrapariétal, dans les deux hémisphères, est la principale région cérébrale hébergeant les circuits du "sens du nombre". Dès que des techniques non invasives d'imagerie cérébrale humaine sont devenues disponibles, Dehaene a réalisé certaines des premières études sur l'arithmétique mentale. Ces études ont confirmé le rôle central du sillon intrapariétal bilatéral, qui est actif chaque fois que nous effectuons une tâche d'arithmétique mentale. Elles ont également reproduit la dissociation entre le calcul exact et approximatif, deux tâches qui reposent sur des circuits cérébraux en partie distincts [21].

Le modèle du triple-code faisait la prédiction unique qu'il devrait exister des neurones dédiés au nombre, chacun avec une numérosité préférée et une tuning curve approximative autour de ce nombre préféré. La proposition était précise et prédisait que les tuning curve des "neurones de nombre" devraient toutes avoir la même forme gaussienne sur un axe logarithmique. Neuf ans plus tard, de tels "neurones de nombre", avec précisément ces propriétés, ont été démontrés expérimentalement chez les macaques par Andreas Nieder et Earl Miller [22]. Deux ans plus tard, Dehaene a observé les mêmes tuning curve pour la numérosité approximative chez les humains utilisant l'IRM fonctionnelle, avec la propriété supplémentaire que, chez les humains éduqués, un symbole suffit pour activer le code neuronal du nombre [23]. En fait, la correspondance entre les représentations numériques et l'activité du lobe pariétal était suffisamment fiable pour qu'à partir de scans de IRMf du sillon intrapariétal, il était possible de décoder quel nombre la personne tenait actuellement en mémoire de travail.

Dehaene a aussi étendu ses recherches aux mécanismes cognitifs et cérébraux de la géométrie, montrant encore une fois que la connaissance de base de la géométrie est présente en l'absence d'éducation [24]. L'hypothèse de Dehaene est que les concepts de nombre et d'espace sont affinés et développés avec l'entraînement et l'éducation. Pour tester cette idée, Dehaene a réalisé la première étude détaillée en IRM fonctionnelle des mathématiciens professionnels [25]. Les résultats ont montré que même en pensant à des concepts mathématiques très abstraits, éloignés de la numératie de base, les mathématiciens activaient encore les mêmes circuits cérébraux. Ainsi, nous commençons tous la vie avec les mêmes circuits cérébraux pour le sens des nombres de base, mais la culture et l'éducation peuvent les affiner.

Dehaene a également étudié comment un tel développement mathématique peut dévier, conduisant à la dyscalculie, un trouble du développement du sens des nombres et de l'arithmétique. En étudiant une maladie génétique appelée syndrome de Turner, il a démontré que la région intrapariétale pouvait être la cible de déficiences génétiques menant à la dyscalculie [26]. L'équipe de Dehaene a ensuite développé un logiciel adaptatif open-source pour la rééducation de ces difficultés arithmétiques [27].

Plus récemment, Dehaene s’est intéressé à l’étude de la perception et compréhension des graphiques [28],[29],[30], un autre produit culturel de l’espèce humain, en découvrant notamment que des intuitions statistiques de jugement de tendance d’un nuage de points sont disponibles indépendamment de l’âge et de la culture [31].

Lecture, éducation et recyclage neuronal

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En utilisant l'IRM fonctionnelle et l'électroencéphalographie, il a isolé et nommé, avec Laurent Cohen, la zone de forme visuelle des mots, une zone du lobe occipito-temporal gauche systématiquement activée pendant la lecture. Il a montré que cette région, initialement destinée à la reconnaissance visuelle des objets et des visages, développe finalement un code très efficace et inconscient pour les lettres et les mots écrits chez les sujets alphabétisés [32]. En comparant les cerveaux des adultes alphabétisés et analphabètes à l'aide de l'IRMf, il a cartographié l'ensemble des zones cérébrales affectées par l'acquisition de la lecture et a montré comment ces circuits changent pendant l'éducation à la lecture, mais échouent à le faire chez ceux qui restent analphabètes [33].

La théorie du "recyclage neuronal" est un principe central et très influent de la pensée de Dehaene [34]. L'idée est que les inventions culturelles telles que la lecture et l'arithmétique ne peuvent être acquises par les enfants que dans la mesure où elles préemptent des circuits innés qui ont évolué à d'autres fins, car la plasticité permet de les réorienter vers une nouvelle utilisation. La lecture en est un exemple : la reconnaissance des mots écrits recycle des zones visuelles pour la reconnaissance des objets et des visages, à tel point que les circuits des visages sont partiellement déplacés par l'alphabétisation. L'acquisition de la lecture est possible car les circuits du langage peuvent se mapper sur ces zones visuelles, même avant la scolarisation. Pour prouver cela, Dehaene a réalisé des études fondamentales sur l'organisation des zones de la langue parlée [35]. Avec Ghislaine Dehaene-Lambertz, il a découvert que même chez les bébés de 2 mois, les circuits du langage parlé sont déjà opérationnels [36] . En effet, le réseau linguistique de base est déjà actif, hiérarchiquement organisé et s'adapte rapidement à la langue maternelle. De plus, en accord avec l'hypothèse du recyclage neuronal, la région de la future zone de forme visuelle des mots est déjà connectée à ce réseau inné du langage parlé, plusieurs années avant l'acquisition de la lecture [37].

De nombreuses étapes de la lecture et du traitement des nombres peuvent se dérouler sans conscience. Dehaene a combiné l'imagerie cérébrale avec la technique appelée "masquage" qui peut rendre un chiffre, un mot ou un visage totalement invisible. De cette manière, il a démontré que les chiffres et les mots pouvaient être reconnus et traités sans conscience et que la signification de ces symboles pouvait être activée subliminalement et influencer nos décisions [38].

Dans une série d'expériences, Dehaene a créé des contrastes minimaux entre des conditions expérimentales conscientes et non conscientes, et a sondé la séquence des événements cérébraux conduisant un stimulus à entrer dans la conscience de manière à pouvoir être rapporté [39],[40]. Les résultats ont montré que les premières étapes du traitement visuel mettent en œuvre des calculs non conscients et que l'accès à la conscience est associé à une "ignition" tardive (~200-300 ms) distribuée de l'activité cérébrale dans des zones cérébrales de haut niveau qui soutiennent la capacité de réflexion, de rapport et d'introspection [41].

Pour rendre compte de ses observations expérimentales, Dehaene a développé, avec Jean-Pierre Changeux, la théorie de l'espace de travail neuronal global [42],[43]. La théorie lie l'accès conscient à l'activation d'un ensemble distribué de neurones pariétaux et préfrontaux avec de longs axones, permettant ainsi à une information d'être diffusée à travers le cortex et d'informer toutes nos décisions, quels que soient les circuits sur lesquels elles sont basées. Ce travail a également abouti à la définition de plusieurs "signatures de la conscience" empiriques - des marqueurs cérébraux de l'état conscient permettant de décider si une personne en état végétatif ou sous anesthésie peut encore être consciente [44],[45],[46]. Ce modèle s'inspire de la théorie de l'espace de travail global développée par Bernard Baars et tente de reproduire le comportement en essaim des fonctions cognitives supérieures du cerveau telles que la conscience, la prise de décision[47] et les fonctions exécutives centrales.

Langages mentaux et singularité humaine

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Plus récemment, Dehaene est revenu sur la question de la singularité humaine. Le langage naturel est souvent considéré comme le facteur unique qui explique la singularité cognitive de l'espèce humaine, mais ces cinq dernières années, Dehaene et son équipe ont réalisé plusieurs expériences démontrant qu'il existe également des différences fondamentales dans la perception des formes géométriques [48] ou des séquences auditives élémentaires [49]. Dehaene propose que les humains possèdent plusieurs langages internes de la pensée, semblables à des langages informatiques, qui encodent et compressent des structures dans divers domaines (mathématiques, musique, forme...) [50]. Ces langages reposent sur des circuits corticaux distincts des zones classiques du langage. Chacun se caractérise par la discrétisation d'un domaine à l'aide d'un petit ensemble de symboles, et la composition récursive de ces symboles en programmes mentaux qui encodent des répétitions imbriquées avec des variations. Dans diverses tâches de perception élémentaire de formes ou de séquences, la longueur minimale de description dans les langages proposés capture le comportement humain et l'activité cérébrale, tandis que les données des primates non humains sont capturées par des modèles non symboliques plus simples. Ainsi, Dehaene soutient que, bien que les mécanismes de base de l'accès conscient soient conservés chez les primates, les contenus de la conscience sont plus riches chez les humains et incluent des pensées symboliques discrètes [51].

Ouvrage Le Code de la conscience

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Dans l'ouvrage Le Code de la conscience, Stanislas Dehaene développe la théorie de l'espace de travail global (TETG) en collaboration avec le neurobiologiste Jean-Pierre Changeux selon laquelle des "données rendues accessibles à un endroit du système vont permettre à de nombreux modules spécialisés d’être mis au courant de ces informations et de les utiliser"[52].

Vie privée

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Il est l'époux de Ghislaine Dehaene-Lambertz[53].

Distinctions

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Notes et références

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Références

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  1. Université Pierre et Marie Curie - UPMC, « Stanislas Dehaene, lauréat du Grand Prix Inserm 2013. », sur UPMC, (consulté le ).
  2. Dehaene, Stanislas, « La comparaison des petits nombres : représentation analogique et processus attentionnels », http://www.theses.fr/,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  3. (en) « CV S.Dehaene », Collège de France,‎ , p. 1 (lire en ligne).
  4. Unité de neuroimagerie cognitive.
  5. « Biographie et publications | Stanislas Dehaene - Psychologie cognitive expérimentale | Collège de France », sur college-de-france.fr (consulté le ).
  6. « Installation du conseil scientifique de l'éducation nationale », sur education.gouv.fr.
  7. Marie-Estelle Pech et Caroline Beyer, « Blanquer et Dehaene : « Notre approche de l'éducation nous permet de dépasser les faux clivages » », Le Figaro, (consulté le ).
  8. Florence Rosier, « Stanislas Dehaene, des neurosciences aux sciences de l’éducation », sur Le Monde, (consulté le ).
  9. Elena Sender, « Stanislas Dehaene, les neurosciences et l'école », sur Sciences et Avenir, (consulté le ).
  10. Sébastien Leroy, « Stanislas Dehaene nouveau président du conseil scientifique de l'éducation », sur La Voix du Nord, (consulté le ).
  11. « Stanislas Dehaene : « Nous n'allons pas faire d'IRM à tous les écoliers » », sur France Inter, (consulté le ).
  12. « Confinement, numérique et neurosciences : les apprentissages face à la pandémie. Avec Stanislas Dehaene », sur France Culture (consulté le ).
  13. « Stanislas Dehaene : "c'est un scandale, nous sommes les derniers en maths de l'Union européenne" », sur franceinter.fr (consulté le ).
  14. (en) Stanislas Dehaene, « The psychophysics of numerical comparison: A reexamination of apparently incompatible data », Perception & Psychophysics, vol. 45, no 6,‎ , p. 557–566 (ISSN 1532-5962, DOI 10.3758/BF03208063, lire en ligne, consulté le )
  15. Stanislas Dehaene, Serge Bossini et Pascal Giraux, « The mental representation of parity and number magnitude. », Journal of Experimental Psychology: General, vol. 122, no 3,‎ , p. 371–396 (ISSN 0096-3445, DOI 10.1037//0096-3445.122.3.371, lire en ligne, consulté le )
  16. (en) Stanislas Dehaene, Véronique Izard, Elizabeth Spelke et Pierre Pica, « Log or Linear? Distinct Intuitions of the Number Scale in Western and Amazonian Indigene Cultures », Science, vol. 320, no 5880,‎ , p. 1217–1220 (ISSN 0036-8075 et 1095-9203, PMID 18511690, PMCID PMC2610411, DOI 10.1126/science.1156540, lire en ligne, consulté le )
  17. (en) Pierre Pica, Cathy Lemer, Véronique Izard et Stanislas Dehaene, « Exact and Approximate Arithmetic in an Amazonian Indigene Group », Science, vol. 306, no 5695,‎ , p. 499–503 (ISSN 0036-8075 et 1095-9203, DOI 10.1126/science.1102085, lire en ligne, consulté le )
  18. Stanislas Dehaene et Laurent Cohen, « Two mental calculation systems: A case study of severe acalculia with preserved approximation », Neuropsychologia, vol. 29, no 11,‎ , p. 1045–1074 (ISSN 0028-3932, DOI 10.1016/0028-3932(91)90076-k, lire en ligne, consulté le )
  19. Cathy Lemer, Stanislas Dehaene, Elizabeth Spelke et Laurent Cohen, « Approximate quantities and exact number words: dissociable systems », Neuropsychologia, vol. 41, no 14,‎ , p. 1942–1958 (ISSN 0028-3932, DOI 10.1016/s0028-3932(03)00123-4, lire en ligne, consulté le )
  20. S. Dehaene et J. P. Changeux, « Development of elementary numerical abilities: a neuronal model », Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 5, no 4,‎ , p. 390–407 (ISSN 0898-929X, PMID 23964915, DOI 10.1162/jocn.1993.5.4.390, lire en ligne, consulté le )
  21. Lotte Kaliski, « Arithmetic and the brain-injured child », The Arithmetic Teacher, vol. 9, no 5,‎ , p. 245–251 (ISSN 0004-136X, DOI 10.5951/at.9.5.0245, lire en ligne, consulté le )
  22. Wendy Suzuki, « Faculty Opinions recommendation of Representation of the quantity of visual items in the primate prefrontal cortex. », sur Faculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature, (consulté le )
  23. Manuela Piazza, Véronique Izard, Philippe Pinel et Denis Le Bihan, « Tuning Curves for Approximate Numerosity in the Human Intraparietal Sulcus », Neuron, vol. 44, no 3,‎ , p. 547–555 (ISSN 0896-6273, DOI 10.1016/j.neuron.2004.10.014, lire en ligne, consulté le )
  24. (en) Stanislas Dehaene, Véronique Izard, Pierre Pica et Elizabeth Spelke, « Core Knowledge of Geometry in an Amazonian Indigene Group », Science, vol. 311, no 5759,‎ , p. 381–384 (ISSN 0036-8075 et 1095-9203, DOI 10.1126/science.1121739, lire en ligne, consulté le )
  25. (en) Marie Amalric et Stanislas Dehaene, « Origins of the brain networks for advanced mathematics in expert mathematicians », Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 113, no 18,‎ , p. 4909–4917 (ISSN 0027-8424 et 1091-6490, PMID 27071124, PMCID PMC4983814, DOI 10.1073/pnas.1603205113, lire en ligne, consulté le )
  26. Marie Bruandet, Nicolas Molko, Laurent Cohen et Stanislas Dehaene, « A cognitive characterization of dyscalculia in Turner syndrome », Neuropsychologia, vol. 42, no 3,‎ , p. 288–298 (ISSN 0028-3932, DOI 10.1016/j.neuropsychologia.2003.08.007, lire en ligne, consulté le )
  27. (en) Anna J. Wilson, Susannah K. Revkin, David Cohen et Laurent Cohen, « An open trial assessment of "The Number Race", an adaptive computer game for remediation of dyscalculia », Behavioral and Brain Functions, vol. 2, no 1,‎ , p. 20 (ISSN 1744-9081, PMID 16734906, PMCID PMC1523349, DOI 10.1186/1744-9081-2-20, lire en ligne, consulté le )
  28. Lorenzo Ciccione et Stanislas Dehaene, « Can humans perform mental regression on a graph? Accuracy and bias in the perception of scatterplots. », sur dx.doi.org, (consulté le )
  29. Lorenzo Ciccione et Mathias Sablé-Meyer, « Analyzing the misperception of exponential growth in graphs. », sur dx.doi.org, (consulté le )
  30. Lorenzo Ciccione et Guillaume Dehaene, « Outlier detection and rejection in scatterplots: Do outliers influence intuitive statistical judgments? », sur dx.doi.org, (consulté le )
  31. (en) Lorenzo Ciccione, Mathias Sablé-Meyer, Esther Boissin et Mathilde Josserand, « Trend judgment as a perceptual building block of graphicacy and mathematics, across age, education, and culture », Scientific Reports, vol. 13, no 1,‎ , p. 10266 (ISSN 2045-2322, DOI 10.1038/s41598-023-37172-3, lire en ligne, consulté le )
  32. S. Dehaene, L. Naccache, L. Cohen et D. L. Bihan, « Cerebral mechanisms of word masking and unconscious repetition priming », Nature Neuroscience, vol. 4, no 7,‎ , p. 752–758 (ISSN 1097-6256, PMID 11426233, DOI 10.1038/89551, lire en ligne, consulté le )
  33. Stanislas Dehaene, Felipe Pegado, Lucia W. Braga et Paulo Ventura, « How learning to read changes the cortical networks for vision and language », Science (New York, N.Y.), vol. 330, no 6009,‎ , p. 1359–1364 (ISSN 1095-9203, PMID 21071632, DOI 10.1126/science.1194140, lire en ligne, consulté le )
  34. Stanislas Dehaene et Laurent Cohen, « Cultural Recycling of Cortical Maps », Neuron, vol. 56, no 2,‎ , p. 384–398 (ISSN 0896-6273, DOI 10.1016/j.neuron.2007.10.004, lire en ligne, consulté le )
  35. (en) Christophe Pallier, Anne-Dominique Devauchelle et Stanislas Dehaene, « Cortical representation of the constituent structure of sentences », Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 108, no 6,‎ , p. 2522–2527 (ISSN 0027-8424 et 1091-6490, PMID 21224415, PMCID PMC3038732, DOI 10.1073/pnas.1018711108, lire en ligne, consulté le )
  36. G. Dehaene-Lambertz et S. Dehaene, « Speed and cerebral correlates of syllable discrimination in infants », Nature, vol. 370, no 6487,‎ , p. 292–295 (ISSN 0028-0836, PMID 8035876, DOI 10.1038/370292a0, lire en ligne, consulté le )
  37. (en) Zeynep M. Saygin, David E. Osher, Elizabeth S. Norton et Deanna A. Youssoufian, « Connectivity precedes function in the development of the visual word form area », Nature Neuroscience, vol. 19, no 9,‎ , p. 1250–1255 (ISSN 1546-1726, DOI 10.1038/nn.4354, lire en ligne, consulté le )
  38. S. Dehaene, L. Naccache, G. Le Clec'H et E. Koechlin, « Imaging unconscious semantic priming », Nature, vol. 395, no 6702,‎ , p. 597–600 (ISSN 0028-0836, PMID 9783584, DOI 10.1038/26967, lire en ligne, consulté le )
  39. (en) Claire Sergent, Sylvain Baillet et Stanislas Dehaene, « Timing of the brain events underlying access to consciousness during the attentional blink », Nature Neuroscience, vol. 8, no 10,‎ , p. 1391–1400 (ISSN 1546-1726, DOI 10.1038/nn1549, lire en ligne, consulté le )
  40. Bram van Vugt, Bruno Dagnino, Devavrat Vartak et Houman Safaai, « The threshold for conscious report: Signal loss and response bias in visual and frontal cortex », Science (New York, N.Y.), vol. 360, no 6388,‎ , p. 537–542 (ISSN 1095-9203, PMID 29567809, DOI 10.1126/science.aar7186, lire en ligne, consulté le )
  41. (en) Stanislas Dehaene, Hakwan Lau et Sid Kouider, « What is consciousness, and could machines have it? », Science, vol. 358, no 6362,‎ , p. 486–492 (ISSN 0036-8075 et 1095-9203, DOI 10.1126/science.aan8871, lire en ligne, consulté le )
  42. Dehaene S., Kerszberg M., Changeux J.-P. (1998). A neuronal model of a global workspace in effortful cognitive tasks. Proc Natl Acad Sci USA 95: 14529-14534.
  43. Dehaene S., Sergent C., Changeux J.-P. (2003) A neuronal network model linking subjective reports and objective physiological data during conscious perception. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 100: 8520-8525.
  44. (en) F. Faugeras, B. Rohaut, N. Weiss et T.A. Bekinschtein, « Probing consciousness with event-related potentials in the vegetative state », Neurology, vol. 77, no 3,‎ , p. 264–268 (ISSN 0028-3878 et 1526-632X, PMID 21593438, PMCID PMC3136052, DOI 10.1212/WNL.0b013e3182217ee8, lire en ligne, consulté le )
  45. Jacobo Diego Sitt, Jean-Remi King, Imen El Karoui et Benjamin Rohaut, « Large scale screening of neural signatures of consciousness in patients in a vegetative or minimally conscious state », Brain, vol. 137, no 8,‎ , p. 2258–2270 (ISSN 1460-2156 et 0006-8950, DOI 10.1093/brain/awu141, lire en ligne, consulté le )
  46. (en) Stanislas Dehaene, Jean-Pierre Changeux et Lionel Naccache, « The Global Neuronal Workspace Model of Conscious Access: From Neuronal Architectures to Clinical Applications », dans Characterizing Consciousness: From Cognition to the Clinic?, Springer, , 55–84 p. (ISBN 978-3-642-18015-6, DOI 10.1007/978-3-642-18015-6_4, lire en ligne)
  47. Dehaene S, Changeux JP, «  », Prog Brain Res. 126:217-29., 2000,
  48. (en) Marie Amalric, Liping Wang, Pierre Pica et Santiago Figueira, « The language of geometry: Fast comprehension of geometrical primitives and rules in human adults and preschoolers », PLOS Computational Biology, vol. 13, no 1,‎ , e1005273 (ISSN 1553-7358, PMID 28125595, PMCID PMC5305265, DOI 10.1371/journal.pcbi.1005273, lire en ligne, consulté le )
  49. (en) Samuel Planton, Timo van Kerkoerle, Leïla Abbih et Maxime Maheu, « A theory of memory for binary sequences: Evidence for a mental compression algorithm in humans », PLOS Computational Biology, vol. 17, no 1,‎ , e1008598 (ISSN 1553-7358, PMID 33465081, PMCID PMC7845997, DOI 10.1371/journal.pcbi.1008598, lire en ligne, consulté le )
  50. Stanislas Dehaene, Fosca Al Roumi, Yair Lakretz et Samuel Planton, « Symbols and mental programs: a hypothesis about human singularity », Trends in Cognitive Sciences, vol. 26, no 9,‎ , p. 751–766 (ISSN 1364-6613, DOI 10.1016/j.tics.2022.06.010, lire en ligne, consulté le )
  51. (en) Mathias Sablé-Meyer, Joël Fagot, Serge Caparos et Timo van Kerkoerle, « Sensitivity to geometric shape regularity in humans and baboons: A putative signature of human singularity », Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 118, no 16,‎ (ISSN 0027-8424 et 1091-6490, PMID 33846254, PMCID PMC8072260, DOI 10.1073/pnas.2023123118, lire en ligne, consulté le )
  52. clément dousset, « Un concours pour départager deux théories sur la conscience », sur Club de Mediapart, (consulté le ).
  53. Nathalie Devisalles, « Il démystifie la bosse des maths. Stanislas Dehaene, 32 ans, est neuropsychologue et mathématicien », sur Sciences et Avenir, .
  54. Cécile Guérin, « Stanislas Dehaene, le boss des maths », Le Monde, 28 avril 1999.
  55. Note de nomination sur le site du Saint-Siège
  56. Fiche personnelle sur le site du Collège de France
  57. Décret du 31 décembre 2010 publié au JORF du .
  58. « Le cerveau est préorganisé pour la lecture », sur Le Monde, .
  59. HEC, « Stanislas Dehaene, Professeur Honoris Causa d’HEC Paris »(Archive.orgWikiwixArchive.isGoogleQue faire ?) (consulté le ).
  60. « Prize Winners 2014 ».
  61. (en) « APA Award for Distinguished Scientific Contributions », sur apa.org (consulté le ).
  62. (es) Rosa Lugo, « UASD entrega título doctor honoris causa al francés Stanislas Dehaene », sur eluniversitario.uasd.edu.do (consulté le )
  63. (en-US) « Rumelhart Prize », sur Cognitive Science Society (consulté le )
  64. France Alumni, « Conférence sur l'éducation avec Stanislas Dehaene du Collège de France - Lima - 31 octobre », sur www.francealumni.fr (consulté le )
  65. « Stanislas Dehaene », sur www.nasonline.org (consulté le )

Bibliographie

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Articles connexes

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Liens externes

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