En gros, tous les détails qui ne sont pas essentiels. Siegfried donne l’exemple d’un chien qui vous aurait déjà attaqué dans un parc. Si votre mémoire conserverait les moindres détails au sujet du chien (taille, couleur, longueur du pelage, des pattes, etc.) et du parc (sur le sentier de roche, près d’un banc, sous un grand arbre, etc.) il est possible que vous ne généraliseriez pas à d’autres chiens et à d’autres lieux une peur prudente qui vous évitera sans doute une seconde morsure. Votre humble serviteur qui s’était déjà fait sauter dessus par un chien alors qu’il était à la maternelle sait trop bien que c’est cette généralisation par oubli des détails superflus qui s’effectue en nous et permet, des décennies plus tard, d’entretenir spontanément une certaine prudence envers les chiens. Une prudence des plus adaptatives quand on y pense deux minutes. Si vous n'êtes pas convaincu, changez le chien pour un lion et l’auteur de ces lignes pour une gazelle. Vous comprendrez pourquoi l’évitement d’un point d’eau par la gazelle lorsqu'elle perçoit le moindre signal de félin pourra faire une différence entre la vie (et des descendants ayant hérité de ces mécanismes d’oubli et de généralisation) et la mort (des individus ayant une super mémoire des détails qui ne se sont pas méfié de ces signaux car ils ne correspondaient pas exactement à ceux qu'ils avaient mémorisés…).
Cela nous amène naturellement à répondre à la deuxième question : plus efficace pour quoi ? Pour prédire le meilleur comportement à adopter dans telle ou telle situation, tout simplement. Le neurobiologiste français Alain Berthoz disait déjà, il y a de nombreuses années :
La mémoire du passé n'est pas faite pour se souvenir du passé, elle est faite pour prévenir le futur. La mémoire est un instrument de prédiction.
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Et j’ai parlé ici à plusieurs reprises, dont une juste avant les Fêtes, de toute cette mouvance en neurosciences où l’on considère le cerveau d’abord et avant tout comme une machine à faire constamment des prédictions. Pour le dire comme la neuroscientifique Maria Wimber dans l’article de Siegfried, le problème qui surgit lorsque l’on accumule les détails est celui de « l’overfitting » qui est l’inverse d’un bon modèle assez général pour être capable de s’accommoder de nombreuses situations similaires.
Tranquillement donc, différentes pièces du puzzle commencent à s’assembler pour laisser entrevoir une conception du cerveau qui s’éloigne des mauvaises métaphores informatiques et s’enracine dans une perspective évolutive qui met l'accent sur l'importance de l'action. Oublier les détails pour mieux généraliser et donc mieux agir permet, à long terme et en moyenne (pour employer une précision chère à Friston et Cie), de maintenir son organisme à l’intérieur des limites physiologiques de la viabilité, bref de ne pas crever prématurément !
Un petit bémol en terminant à propos du schéma de l’article de Siegfried visant à illustrer comment les engrammes mnésiques se forment et peuvent disparaître. Je préfère de loin l’illustration d’un article de Rodrigo Quian Quiroga où l’on évoque fort bien ce à quoi pourrait ressembler une assemblée de neurones sélectionnées formant l’engramme d’un souvenir de Luke Skywalker. Ou encore, la première illustration de l’article de 2015 de Sheena A. Josselyn et Paul W. Frankland, Finding the engram (et dont une partie illustre ce billet), les deux neurobiologistes dont l’article de revue de 2018, Memory Allocation: Mechanisms and Function, est cité comme référence par Siegfried.
