Cela fait maintenant des décennies que les scientifiques cherchent à reproduire le fonctionnement du cerveau humain afin d’en exploiter les formidables capacités. Toutefois, les systèmes d’IA complexes qui imitent le fonctionnement des neurones humains sont énergivores et relativement limités, par rapport à ce dernier. C’est pourquoi FinalSpark, une start-up basée en Suisse, a adopté une approche différente et vient de dévoiler un processeur innovant constitué de 16 organoïdes cérébraux. Ce bioprocesseur, composé de neurones vivants capables d’apprendre et de traiter l’information comme le font les neurones du cerveau, consomme un million de fois moins d’énergie que les processeurs numériques conventionnels.
Cette nouvelle approche, baptisée Wetware computing, exploite des organoïdes cérébraux développés en laboratoire pour traiter l’information. Le Wetware fait ainsi référence à un mélange de logiciels, de matériel et de dispositifs biologiques pour parvenir à cette fin. « La convergence de l’IA, les progrès récents en biologie et les technologies des cellules souches ont ouvert de nouveaux horizons dans le domaine de la biologie synthétique », a déclaré le Dr Fred Jordan, co-fondateur de FinalSpark.
La bio-informatique comme solution à basse consommation énergétique
Selon les chercheurs, il s’agit d’une avancée majeure vers un avenir où la technologie et la biologie entrent en synergie. Cette approche proposée FinalSpark ouvre potentiellement la voie à une nouvelle ère informatique avec un impact environnemental considérablement réduit. La start-up de bio-informatique a expliqué que plutôt que de simplement intégrer des concepts biologiques à l’informatique, cette plateforme « exploite » des organoïdes issus des cultures de tissus tridimensionnels dérivées de cellules souches neuronales. Au total, 16 organoïdes sont hébergés dans quatre réseaux connectés chacun à huit électrodes et à un système microfluidique qui fournit de l’eau et des nutriments aux cellules.
Les chercheurs de FinalSpark estiment qu’une fois mature, un bioprocesseur organique pourrait constituer une alternative intéressante aux systèmes de machine learning conventionnels. Bien que ces deux technologies reposent sur les mêmes mécanismes, il y a une différence majeure entre les deux approches : l’énergie consommée. D’ailleurs, cela a toujours été l’une des problématiques centrales de l’IA. En effet, GPT-4 par exemple exploite environ 1670 milliards de paramètres et entraîner un système de cette taille nécessite une quantité d’énergie colossale.
D’après FinalSpark, former un grand modèle de langage de ce genre nécessite des dizaines de gigawatts-heures, ce qui équivaut à 6000 fois l’énergie consommée par un citoyen européen en un an. Sans compter que les tendances technologiques actuelles suggèrent que l’industrie de l’IA consommera d’ici 2030 environ 3,5 % de l’électricité mondiale.
L’approche de FinalSpark se présente ainsi comme une solution évidente pour réduire de manière considérable la consommation énergétique. En effet, d’après les chercheurs de la start-up, le cerveau humain fait fonctionner ses 86 milliards de neurones en utilisant seulement une fraction de l’énergie que les LLM utilisent (seulement 0,3 kilowattheure par jour).
Le Wetware computing au service de la recherche ?
L’objectif principal de FinalSpark est d’élaborer des approches informatiques économes en énergie. En revanche, le Wetware doit d’abord être amené à maturité. C’est pourquoi les chercheurs de la start-up ont déjà relié ces mini-cerveaux humains à leur plateforme d’accès baptisée Neuroplatform, ceci afin de permettre aux scientifiques du monde entier de mener des expériences à distance avec leurs organoides. « Nous sommes fermement convaincus qu’un objectif aussi ambitieux ne peut être atteint que grâce à une collaboration internationale », a déclaré Jordan. « Au cours des trois dernières années, Neuroplatform a été utilisée avec plus de 1000 organoïdes cérébraux, permettant la collecte de plus de 18 téraoctets de données », a-t-il ajouté.
« À l’avenir, nous prévoyons d’étendre les capacités de notre plateforme pour gérer une gamme plus large de protocoles expérimentaux pertinents pour le calcul des logiciels Wetware, tels que l’injection de molécules et de médicaments dans des organoïdes à des fins de test », conclut l’équipe.