Titre : Propagation du chaos conditionnelle pour des sytèmes de neurones en interaction en champ moyen

Résumé : Nous étudions un système stochastique de neurones en interaction dans une normalisation diffusive. Le système est constitué de N neurones, chacun envoie des décharges aléatoirement avec un taux qui dépend de son potentiel de membrane. A chaque instant de décharge, le potentiel du neurone correspondant est réinitialisé à 0 et tous les autres neurones reçoivent une quantité de potentiel supplémentaire, qui est une variable aléatoire centrée de l’ordre de N^−1/2. Entre deux décharges successives, le potentiel de chaque neurone suit un flot déterministe. Nous prouvons que ce système converge, quand N tend vers l’infini, vers une équation différentielle stochastique avec saut dirigée par une mesure de Poisson et un mouvement brownien W, qui est créé par le théorème central limite. Ce mouvement brownien régit les mouvements de toutes les particules, et crée un bruit commun à tous les neurones du système limite. Conditionnellement à W, les neurones sont indépendants dans le système limite. C’est la propriété de propagation du chaos conditionnelle. Pour prouver la convergence en loi du système fini vers le système limite, nous introduisons un nouveau problème de martingale adapté à notre cadre de travail. Les techniques utilisées dans les preuves reposent sur le fait qu’on étudie des systèmes échangeables.