Cet article présente une architecture d'intelligence artificielle (IA) permettant de simuler la mise à jour itérative de la mémoire de travail humaine. Cette architecture repose sur de multiples réseaux neuronaux interconnectés, conçus pour émuler des modules spécialisés du cortex cérébral. Ces réseaux sont organisés hiérarchiquement, intégrés à l'espace de travail global et peuvent maintenir temporairement des schémas représentationnels de haut niveau, similaires aux éléments psychologiques contenus dans la mémoire de travail. Ce maintien est assuré par une activité neuronale persistante (à la fois par des décharges neuronales persistantes et par un renforcement synaptique). Ces représentations, maintenues de manière persistante, sont remplacées à plusieurs reprises, entraînant une modification progressive du contenu de la mémoire de travail. À mesure que le contenu évolue, les états de traitement successifs se chevauchent et sont continuellement interconnectés. Dans cet article, nous explorons comment cette architecture induit des changements itératifs dans la distribution des représentations coactives, permettant ainsi une continuité mentale entre les états de traitement et, in fine, une pensée et une cognition de type humain. À l'instar du cerveau humain, cette mémoire de travail IA est connectée à plusieurs systèmes de génération d'images (cartes topologiques) correspondant à différentes modalités sensorielles. La mémoire de travail étant constamment mise à jour, les cartes générées en réponse constituent une séquence d'images mentales liées. Par conséquent, les réseaux neuronaux qui imitent les interactions entre le cortex préfrontal et les cortex sensoriels et moteurs précoces capturent les capacités de guidage visuel du cerveau humain. Ces images sensorielles et motrices, combinées à une mémoire de travail constamment mise à jour, pourraient fournir aux systèmes d'IA les ressources cognitives nécessaires à la création d'une conscience ou d'émotions artificielles.
