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Les systèmes auto-organisés
Alan Turing, le père de l’informatique
donna le premier exemple de la façon dont la brisure de symétrie d’un
système homogène pouvait apparaître en étudiant la structure spatiale
des réactions chimiques. Il imagina l’expérience suivante. Prenons un récipient dans lequel nous mélangeons deux substances de concentrations différentes. Le taux de concentration et la vitesse des deux réactions évolue en fonction du temps, la probabilité d’obtenir une certaine concentration obéissant à une fonction simple du premier degré.
Ce phénomène spontané d’échange d’information fut mis à profit par les biologistes, tel Meinhardt et Gierer pour expliquer la structure périodique des feuilles des végétaux. Ils considéraient le bourgeon terminal à l’instar d’une structure auto-organisée contenant les deux types de substances X et Y en concentrations bien définies. Lorsqu’une excroissance apparaît sur une branche et qu’un certain seuil de concentration des substances est atteint, la croissance de l’ancienne branche est inhibée au profit de la nouvelle. Ce type de réaction chimique auto-organisée et temporaire peut également expliquer la forme des zébrures sur le pelage des zèbres ou des scalaires et quantité d’autres phénomènes biologiques. En particulier il faut citer la découverte en 1987 par J.Martiel et A.Goldbeter[2] du phénomène d’agrégation des colonies de cellules de Dictyostelium discoideum, une espèce d’amibe de moisissure qui formaient des ondes concentriques et spirales analogues à la réaction BZ lorsqu’elles se formaient sur une surface d’agar. Un traceur coloré permettait d’observer que les amibes se dirigeant vers le centre des structures formaient un long fil spiralé clair tandis que celles qui restaient immobiles formaient le “fond” du décor, plus foncé. En fait en l’absence de nourriture, ces amibes adoptent un nouveau modèle d’organisation pour survivre. Elles synthétisaient une substance baptisée cAMP (adénosine monophosphate cyclique) et ce de façon périodique. Lorsque cette substance diffuse dans le milieu extracellulaire, la cAMP atteint la surface des cellules voisines ce qui permet aux autres cellules de se diriger vers la région de forte concentration en cAMP. Etant donné que la concentration des cellules augmentent près du centre d’émission de cAMPC, le mouvement des cellules s‘amplifie et s’auto-accélère dans une réaction exothermique. Selon le professeur Meinhardt du Max Planck Institute, c’est ce mouvement qui crée cette structure spiralée caractéristique. Il obéit au même principe que la réaction BZ. Ainsi se forme une boucle de rétro-action très semblable à la catalyse chimique qui accélère les hétérogénéités initiales dues à l’émission de cAMP par les premières cellules. Cette réaction peut elle-même augmenter sa propre production de cAMP à partir de la conversion d’ATP (le réservoir d’énergie de la cellule) en cAMP, mais ce mécanisme reste mal compris. Un autre exemple typique d’émergence d’une structure auto-organisée apparaît dans les organismes pluricellulaires, en particulier dans les colonies d’amibes. Nous connaissons tous les amibes sous forme d’entité individuelle. Mais dans certaines conditions elles peuvent se rassembler en grands nombres et former un être complexe ressemblant à un ver dont la structure est non linéaire.
Le même phénomène s’applique au vol groupé des étourneaux ou aux bancs de poissons qui demeurent soudés dans tous leurs mouvements, obéissant aux mêmes lois complexes de la dynamique : chaque animal prit séparément obéit à des lois relativement simples mais c’est l’ensemble des individus qui crée ces étonnants systèmes auto-organisés que l’on trouve dans la nature. Les systèmes vivants Nous savons que dans les systèmes dynamiques peuvent coexister des sous-structures chaotiques. Maintenant la question est de savoir quel rôle peut jouer le chaos dans les systèmes vivants[3]. Les méthodes récentes de la dynamique non linéaire ont permis de mieux comprendre le comportement de nos organes, en particulier du coeur et du cerveau. Si l’on mesure par exemple l’évolution d’une quantité en fonction du temps on peut dresser un portrait du système dans l’espace des phases et étudier sa dynamique. A partir de telles séries temporelles plusieurs paramètres peuvent être mesurés, tel la dimension fractale du système, l’exposant de Lyapunov ou l’entropie de Kolmogoroff. Ces méthodes non invasives peuvent s’appliquer en médecine en apposant simplement quelques électrodes à certains endroits précis des organes à ausculter. Prenons deux exemples, l'étude du rythme cardiaque et l'activité du cerveau. L'activité cardiaque
C’est ainsi que l’on a découvert que
l’activité cardiaque n’est pas régulière et présente un
comportement chaotique. En effet son rythme est sensible aux conditions
initiales et à la dimension fractale de son attracteur qui est basé sur
la dynamique cardiaque. On a découvert que plus le coeur bat régulièrement
par exemple moins il est capable de s’adapter. C’est dans ces
conditions que survient la crise cardiaque.
Il ne faut pas concevoir le coeur uniquement comme une pompe. Il est également contrôlé par le système hormonal, le système nerveux qui contrôle nos émotions, la pression sanguine, etc. Il s’agit donc d’un système multivariables. Nous savons bien que lorsque nous courrons ou sommes surpris notre coeur palpite beaucoup plus rapidement et provoque une série d’effets secondaires souvent incontrôlables. Même la façon dont nous respirons influence notre rythme cardiaque. Le coeur est donc sous l’influence de très nombreux facteurs. Les mathématiques nous disent que lorsque nous sommes en face d’un système d’au moins trois variables non linéaires et interdépendantes, le chaos surgit. Il serait donc tout à la fois et incompréhensible et merveilleux qu’un système aussi complexe que le coeur, dépendant d’autant de facteurs ne soit pas sous l’influence d’un attracteur chaotique. Notre coeur doit être un organe très
flexible pour s’adapter aux conditions continuellement changeantes de
notre vie quotidienne. Il doit en même temps suivre les besoins en oxygène
de notre organisme lorsque nous faisons des efforts violents, mais il doit
également réguler son rythme pour ne pas provoquer de catastrophes. Nous
savons qu’un attracteur chaotique se caractérise par un nombre très élevé
de trajectoires périodiques instables, similaires à nos conditions de
vie. C’est probablement la raison pour laquelle le travail cardiaque se
doit de suivre le profil d’un attracteur chaotique pour survivre dans
cet environnement complexe. L'activité du cerveau L’activité neuronale du cortex semble
également relever du chaos. Cela ne signifie pas que le cerveau est le siège
d’un désordre total, mais bien au contraire qu’il dépend d’un système
d’organisation très complexe sensible aux conditions initiales. Ceci
explique pourquoi le cerveau comme le coeur sont capables de s’adapter
très rapidement aux circonstances ou de changer rapidement d’état. Malgré plus d’un siècle de recherches,
il est encore très difficile de comprendre comment le cerveau assure ses
différentes fonctions. Les modèles dynamiques du cerveau, ce que l’on
appelle les systèmes informatiques neuronaux sont aujourd’hui étudiés
avec la plus grande attention et ce n’est que tout récemment que les
chercheurs ont démontré que le chaos joue un rôle dans l’organisation
du cerveau. On peut suivre l’activité globale du cerveau sur un électroencéphalogramme (EEG). On implante des électrodes sur la voûte crânienne et l’on mesure l’activité électrique du cerveau. Cette technique est très ancienne et fut utilisée pour la première fois par Berger. Il pensait qu’en analysant les EEG ont pouvait connaître les pensées des individus. Il en était à ce point convaincu qu’il refusa toujours qu’on enregistre son EEG. Aujourd'hui nous ne pouvons toujours pas lire la pensée humaine, mais l’EEG est devenu le fleuron des outils d’études cliniques. Il est utilisé pour poser des diagnostiques au sein des laboratoires du sommeil.
Dans la phase de sommeil dite paradoxal, durant laquelle nous pouvons avoir des activités cognitives internes, ce sont les rêves, les ondes électriques retrouvent un profil proche de celui que nous avons lorsque nous avons les yeux ouverts. Les signaux sont de faible amplitude et de haute fréquence. La dimension fractale augmente à nouveau. Chez l’individu normal la dimension
fractale est la plus petite durant le sommeil profond. Mais il existe un
certain nombre de pathologies intéressantes. Il existe une forme d’épilepsie
appelée “petit mal” durant laquelle les signaux du cerveau présentent
une activité étonnamment régulière. Durant ces crises qui ne durent
que quelques secondes, l’EEG de ces patients se caractérise par une
grande amplitude mais le patient perd toute ses capacités cognitives.
Dans ces situations bien particulières il semble que le cerveau
fonctionne comme un tout cohérent. L’attracteur de cet état est très
structuré, presque réduit à un cycle limite un peu brouillé. La
dimension fractale de cet objet est également très basse, similaire à
l’attracteur étrange de Lorenz, un système se définissant par trois
variables. Si cette crise d’épilepsie ne dure que
quelques secondes, il existe une autre maladie, le syndrome de
Creutsfeldt-Jakob dont l’origine est virale qui est capable de détruire
les neurones du cerveau et plonge finalement le malade dans un coma fatal.
Un cas typique est celui d’un patient dont on avait enregistré l’EEG
durant deux jours, jusqu’à sa mort. Son tracé était très régulier
mais en contrepartie la victime n’avait plus la moindre aptitude motrice
ou cognitive lorsque son cerveau produisait ces signaux. Le système présentait
un attracteur chaotique de très faible dimension mais malgré tout supérieure
à celle de l’attracteur de l’épilepsie. Ainsi si l’on passe des attracteurs
d’un patient ayant les yeux ouverts à celui du sommeil paradoxal, à
celui de l’épilepsie et du coma, on peut en conclure que la puissance
cognitive augmente avec la dimension fractale et tend à disparaître
lorsque la dimension fractale diminue. On peut donc dire que l’activité
cérébrale du cerveau calque en quelque sorte l’activité cardiaque. En
conclusion en biologie la régularité semble être un signe pathologique.
Un signal extérieur appliqué sur le premier réseau
stabilise les signaux d’entrées ayant des orbites périodiques
instables. Le second réseau neuronal est ainsi en mesure de discriminer
différents états et de véhiculer une information. Ainsi on peut penser
que dans le cerveau, le chaos est un moyen très utile pour traiter
l’information, ce serait peut-être la composante essentielle de sa méthode
de travail. Un système chaotique est en effet très flexible et passe très
rapidement d’une orbite à une autre. C’est donc un moyen
excessivement rapide pour passer d’un état à un autre. Cela
s’applique aux systèmes qui évoluent en fonction de paramètres de
bifurcations ou au monde de la biologie qui produit toujours de nouvelles
espèces, de nouvelles enzymes ou de nouveaux récepteurs qu’il faut préserver
de la destruction. Dans le système chaotique le plus simple la question fondamentale est de savoir s’il contient un nombre infini d‘orbites périodiques instables. Si c’est le cas, cela signifierait que ce système dispose d’un nombre infini de moyens de stabilité, qu’il présente un nombre infini de comportements, à l’inverse du cercle limite qui ne présente qu’un seul degré de liberté ou du tore qui se définit par deux degrés de liberté. Un attracteur chaotique est d’une riche extrême et si l’on parvient à le contrôler ont pourrait entrevoir ses immenses facultés. C’est pourquoi l’on peut dire que le chaos siège dans le cerveau car cela fait de lui un instrument très puissant. Le chaos peut donc avoir un rôle constructif, rendant les systèmes vivants plus adaptés à leur environnement. La nature est également concernée par le chaos lorsqu’elle s’en sert dans une fonction constructive et que nous l’utilisons pour bâtir des systèmes artificiels. Pour plus d'information Applications of chaos and nonlinear dynamics to communications, Douglas B. Williams Chaos à l'Université de Maryland (en anglais) Le Chaos à l'Université Technique de Munich (en allemand) Prochain chapitre Les Principes de la Thermodynamique
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