Des cellules souches du cerveau humain au service de l’intelligence artificielle

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Culture neuronale primaire de rat, sur une puce CMOS-MEA. | 3Brain AG
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Utiliser des cellules souches du cerveau humain pour repousser encore plus loin les limites de l’intelligence artificielle, c’est le but poursuivi par le projet Neu-ChiP. Concrètement, il s’agit ici d’améliorer la capacité d’apprentissage des dispositifs d’intelligence artificielle (IA) en y intégrant des neurones humains.

L’usage de l’intelligence artificielle est aujourd’hui très répandu et ce, dans plusieurs secteurs qui nous concernent directement : la santé (diagnostics, analyses), la finance (trading haute fréquence), l’automobile (véhicules autonomes), la reconnaissance vocale, le divertissement (recommandations des services de streaming de films et de musique), etc. La plupart des entreprises technologiques, les GAFA en première ligne, investissent massivement dans l’apprentissage automatique pour toujours mieux comprendre leurs clients, prévoir leurs comportements et anticiper leurs besoins.

Les développeurs s’inspirent souvent du cerveau humain pour concevoir leurs algorithmes et leurs systèmes d’IA. Cependant, les approches électroniques actuelles de l’apprentissage automatique ont leurs limites : elles nécessitent notamment une puissance de calcul et des besoins énergétiques toujours plus élevés pour se perfectionner. Cette tendance récente à « l’informatique neuromorphique », qui vise à imiter l’activité neuronale humaine par voie électronique, pourrait idéalement contourner ces limitations.

Un « changement de paradigme » dans la technologie d’apprentissage automatique

Le projet Neu-ChiP est le fruit d’une collaboration internationale, menée par des chercheurs de l’Université Aston (Royaume-Uni). L’équipe vient d’initier un programme de recherche de trois ans lors duquel elle va tenter de trouver un moyen d’exploiter des cellules souches cérébrales cultivées sur des micropuces, dans le cadre de la résolution de problèmes complexes d’analyse de données. De quoi révolutionner véritablement l’apprentissage automatique.

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En effet, les cellules cérébrales humaines présentent des capacités d’apprentissage exceptionnelles (difficiles à reproduire artificiellement), mais contrairement aux dispositifs électroniques, ne nécessitent que très peu d’énergie : un petit volume d’une solution riche en nutriments suffit à assurer leur bon fonctionnement. Les chercheurs chargés du projet Neu-ChiP prévoient ainsi de superposer des réseaux de cellules souches du cortex humain sur des micropuces. Puis, les cellules seront stimulées via des variations de lumière ; une modélisation informatique en 3D leur permettra d’observer les changements subis par les cellules, et de vérifier à quel point elles sont adaptables.

Les scientifiques cherchent à imiter la plasticité naturelle du cerveau humain, qui est capable de s’adapter rapidement à de nouvelles informations. « Notre objectif est d’exploiter la puissance de calcul inégalée du cerveau humain pour augmenter considérablement la capacité des ordinateurs à nous aider à résoudre des problèmes complexes », explique le professeur David Saad, professeur de mathématiques à l’Université Aston. Le spécialiste ajoute que ce projet, de par la puissance de traitement dont il est question (et le peu d’énergie requise), pourrait véritablement provoquer un changement de paradigme dans la technologie d’apprentissage automatique.

À noter que cet ambitieux projet est financé par le programme Future and Emerging Technologies (FET) de la Commission européenne (à hauteur de 3,5 millions d’euros) et implique plusieurs partenaires académiques : l’Université de Loughborough (Royaume-Uni), l’Université de Barcelone (Espagne), le CNRS, le Technion Israel Institute of Technology (Israël) et la société 3Brain AG (Suisse).

Vers une meilleure compréhension des capacités cérébrales

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Généralement, les développeurs de systèmes d’IA s’appuient sur des neurones artificiels ou des circuits électroniques s’inspirant fortement du cerveau. Mais les scientifiques rappellent ici que le projet Neu-ChiP ne consiste pas seulement à modéliser un réseau de cellules neurales. « Notre objectif est de conduire le système neuronal à un état dans lequel il pourra effectuer des calculs non triviaux », souligne le professeur Rémi Monasson, directeur de recherche au CNRS. Jordi Soriano et Daniel Tornero, de l’Université de Barcelone, précisent que la formation de circuits neuronaux à l’analyse de données fournira, en outre, de nouvelles informations sur la façon dont le cerveau analyse les informations et trouve des solutions. « La technologie développée peut même aider à concevoir des interfaces homme-machine uniques et passionnantes », ajoutent-ils.

Ainsi, outre les progrès qu’il permettrait de réaliser dans le domaine de l’intelligence artificielle, ce projet devrait également permettre d’agréger de nouvelles connaissances sur le fonctionnement du cerveau, qui pourraient être utilisées pour développer de nouveaux traitements à base de cellules souches. Comme le souligne le Dr Eric Hill, maître de conférences en biologie des cellules souches à l’Université Aston, la capacité à transformer les cellules souches humaines en cellules cérébrales a d’ores et déjà révolutionné l’étude du cerveau humain. Et ce projet interdisciplinaire, réunissant des experts internationaux d’horizons divers, pourrait mener à de nouvelles technologies permettant d’aller encore plus loin dans le développement de réseaux neuronaux humains.

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Pour Shahar Kvatinsky, professeur agrégé de génie électrique, et Daniel Ramez, professeur adjoint de génie biomédical, exerçant tous deux au Technion, ce projet constitue « une étape majeure » dans la mise au point de circuits neuromorphiques, combinant électronique et neurones biologiques. « L’objectif de ce projet est de révolutionner la façon dont nous analysons les informations, en utilisant des circuits neuronaux vivants complexes spécialement conçus pour cela », résume Paul Roach, maître de conférences en biomatériaux et science des interfaces à l’Université de Loughborough.

Source : Aston University

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