De l’activité électrique des neurones individuels jusqu’au comportement d’un animal, les systèmes neuronaux n’attendent pas passivement l’arrivée d’entrées sensorielles. Ils génèrent plutôt des dynamiques complexes qui servent de substrat au traitement des signaux entrants. Cette activité spontanée peut être étudiée à la lumière des processus stochastiques, de la dynamique non linéaire et de l’apprentissage automatique. Dans cette présentation, je discuterai d’efforts récents visant à caractériser des enregistrements provenant de l’aire de traitement électrosensoriel des poissons électriques. Ces données révèlent des événements rapides de type bruit de grenaille (shot noise), dont l’amplitude est modulée par des fluctuations plus lentes et de plus grandes amplitudes. Des épisodes stationnaires sont extraits et utilisés pour ajuster un processus de saut-diffusion semi-paramétrique. Je présenterai ensuite des analyses en cours de données comportementales spontanées, dans lesquelles on émet l’hypothèse d’une dynamique partagée entre les mouvements de détection active et l’échantillonnage sensoriel. Deux bandes de fréquences dominantes sont identifiées, et les signaux filtrés passe-bande correspondants présentent des caractéristiques typiques de la synchronisation.