Synergies musculairesEdit
Nikolai Bernstein a proposé l’existence de synergies musculaires comme une stratégie neuronale de simplification du contrôle de multiples degrés de liberté. Une synergie musculaire fonctionnelle est définie comme un schéma de coactivation des muscles recrutés par un seul signal de commande neuronal. Un muscle peut faire partie de plusieurs synergies musculaires, et une synergie peut activer plusieurs muscles. La méthode actuelle pour trouver des synergies musculaires consiste à mesurer les signaux EMG (électromyographie) des muscles impliqués dans un certain mouvement afin d’identifier des modèles spécifiques d’activation musculaire. Des analyses statistiques sont appliquées aux données EMG filtrées pour déterminer le nombre de synergies musculaires qui représentent le mieux l’EMG original. On peut également utiliser l’analyse de cohérence des données EMG pour déterminer le couplage entre les muscles et la fréquence de l’entrée commune. Un nombre réduit d’éléments de contrôle (synergies musculaires) sont combinés pour former un continuum d’activation musculaire pour un contrôle moteur fluide pendant diverses tâches. Ces synergies fonctionnent ensemble pour produire des mouvements tels que la marche ou le contrôle de l’équilibre. La directionnalité d’un mouvement a un effet sur la façon dont la tâche motrice est exécutée (par exemple, marche avant ou marche arrière, chacune utilisant différents niveaux de contraction dans différents muscles). Les chercheurs ont mesuré les signaux EMG pour une perturbation appliquée dans plusieurs directions afin d’identifier les synergies musculaires présentes pour toutes les directions.
Initialement, on pensait que les synergies musculaires éliminaient le contrôle redondant d’un nombre limité de degrés de liberté en contraignant les mouvements de certaines articulations ou de certains muscles (synergies de flexion et d’extension). Cependant, la question de savoir si ces synergies musculaires sont une stratégie neuronale ou si elles sont le résultat de contraintes cinématiques a été débattue. Récemment, le terme de synergie sensorielle a été introduit soutenant l’hypothèse que les synergies sont les stratégies neuronales pour gérer les systèmes sensoriels et moteurs.
Hypothèse du collecteur non contrôléEdit
Une hypothèse plus récente propose que le système nerveux central n’élimine pas les degrés de liberté redondants, mais au contraire il les utilise tous pour assurer une performance flexible et stable des tâches motrices. Le système nerveux central utilise cette abondance des systèmes redondants au lieu de les restreindre comme le supposait l’hypothèse précédente. L’hypothèse du collecteur incontrôlé (UCM) fournit un moyen de quantifier la synergie musculaire. Cette hypothèse définit la « synergie » un peu différemment de ce qui a été dit plus haut ; une synergie représente une organisation de variables élémentaires (degrés de liberté) qui stabilise une importante variable de performance. Une variable élémentaire est la plus petite variable sensible qui peut être utilisée pour décrire un système d’intérêt à un niveau d’analyse sélectionné, et une variable de performance fait référence aux variables potentiellement importantes produites par le système dans son ensemble. Par exemple, dans une tâche d’atteinte multi-articulaire, les angles et les positions de certaines articulations sont les variables élémentaires, et les variables de performance sont les coordonnées du point final de la main.
Cette hypothèse propose que le contrôleur (le cerveau) agisse dans l’espace des variables élémentaires (c’est-à-dire les rotations partagées par l’épaule, le coude et le poignet dans les mouvements du bras) et sélectionne dans l’espace des collecteurs (c’est-à-dire les ensembles de valeurs angulaires correspondant à une position finale). Cette hypothèse reconnaît que la variabilité est toujours présente dans les mouvements humains, et elle la catégorise en deux types : (1) la mauvaise variabilité et (2) la bonne variabilité. Une mauvaise variabilité affecte la variable de performance importante et provoque de grandes erreurs dans le résultat final d’une tâche motrice, tandis qu’une bonne variabilité maintient la tâche de performance inchangée et conserve un résultat réussi. Un exemple intéressant de bonne variabilité a été observé dans les mouvements de la langue, qui sont responsables de la production de la parole. La prescription du niveau de rigidité au corps de la langue crée une certaine variabilité (en termes de paramètres acoustiques de la parole, tels que les formants), qui n’est toutefois pas significative pour la qualité de la parole (du moins, dans la gamme raisonnable des niveaux de rigidité). Une des explications possibles pourrait être que le cerveau ne travaille que pour diminuer la mauvaise variabilité qui entrave le résultat final désiré, et il le fait en augmentant la bonne variabilité dans le domaine redondant.