L’intelligence artificielle (IA) sera-t-elle bientôt boostée par des cellules cérébrales humaines ? Des chercheurs américains ont utilisé des organoïdes cérébraux pour exécuter des tâches habituellement réservées à des algorithmes. Ils ont obtenu des résultats très satisfaisants et rêvent désormais de rapprocher davantage l’intelligence artificielle de l’intelligence humaine.
Le cerveau humain ne pèse en moyenne que 1,4 kg. Pourtant, il contient 100 milliards de neurones capables de se connecter entre eux pour créer des réseaux puissants et résoudre des problèmes complexes. L’intelligence artificielle (IA), elle, a besoin de gros ordinateurs occupant des centaines de mètres carrés et consommant des dizaines de mégawatt (MW) pour n’accomplir qu’une tâche spécifique déterminée. D’ailleurs, malgré ses puces de silicium inspirées du cerveau humain, elle a encore du mal à imiter pleinement nos fonctions cérébrales.
Pas de prélèvement direct sur un être humain
Pour supprimer ces entraves et limitations, des chercheurs américains de l’université de l’Indiana ont conçu un système électronique incluant des d’organoïde cérébraux. C’est-à-dire des cellules cérébrales cultivées in vitro. Il ne s’agit donc pas de récupérer directement de la matière sur un être humain (mort ou vivant) comme on en voit dans les films d’Hollywood. On prélève plutôt des cellules de peau ou sanguines que l’on reprogramme pour donner des cellules souches. Celles-ci vont ensuite se développer en réseau de neurones 3D.
Création de connexions comme dans le cerveau humain
Les chercheurs américains ont connecté ces organoïdes cérébraux avec de l’électronique classique pour envoyer un signal d’entrée et recevoir un signal de sortie. Sous l’effet de cette stimulation électrique spatio-temporelle, les organoïdes ont appris de manière non supervisée et ont fonctionné de façon imprévisible. Mieux, ils ont créé des connexions un peu comme les neurones du cerveau humain.
Des résultats satisfaisants avec la reconnaissance vocale
Pour les scientifiques américains, la difficulté était d’interpréter le signal électrique de sortie de l’organoïde, qui n’est pas directement explicite. Pour cela, ils ont fait recours à des modèles de machine learning connus sous le nom de programmes de régressions. Grâce à ces systèmes, ils ont pu analyser et expérimenter leur mini cerveau sur des tâches concrètes. En premier lieu, la reconnaissance vocale avec laquelle des résultats relativement convaincants ont été obtenus. Notamment une précision de plus de 75 % avec un faible nombre d’apprentissages (5).
Possibilité de développer des bio-ordinateurs
Les résultats sont encore plus encourageants dans le cas de la prédiction d’équations non-linéaires chaotiques. Il a suffi de quatre cycles d’apprentissage aux organoïdes pour atteindre 80 % de précision. Là où une IA a besoin de 50 phases d’entraînement pour une précision moindre. Ces travaux prometteurs pourraient permettre d’améliorer significativement l’intelligence artificielle. Nous pourrions à l’avenir développer des machines et des bio-ordinateurs, capables de « vivre » et reproduire la capacité de résolution de problèmes des réseaux neuronaux humains.
Une technologie prometteuse pour plusieurs domaines
Par ailleurs, les systèmes d’IA pourraient gagner en performance et apprendre plus vite sans trop consommer d’énergie. En outre, cette nouvelle technologie devrait bouleverser divers secteurs comme l’automation, la robotique, l’interface homme-machine, l’économie et la médecine. Sur ce dernier point, le modèle organoïde permettrait de mieux comprendre les mécanismes de formation du cerveau et certaines maladies associées afin de leur apporter un traitement efficace.
