La théorie de l’information intégrée (IIT) a récemment été appliquée à l’étude de la conscience. Des chercheurs ont utilisé l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pour mesurer l’information intégrée dans le cerveau à différents niveaux de conscience. Les résultats soutiennent l’IIT, offrant une nouvelle perspective pour comprendre la conscience. Cette approche pourrait influencer divers domaines, de la médecine à l’intelligence artificielle.
La conscience, cette faculté de percevoir et d’interagir avec le monde qui nous entoure, reste l’un des plus grands mystères de la science. Sa nature insaisissable a suscité de nombreuses théories et débats parmi les chercheurs. Parmi ces propositions, la théorie de l’information intégrée (IIT) se distingue par son approche unique. L’IIT suggère que la conscience émane d’un système qui génère plus d’informations en tant qu’ensemble intégré que la somme de ses parties.
La mesure clé de l’IIT est une quantité appelée Φ (phi), une mesure de l’information intégrée dans un système. En termes simples, elle quantifie l’information qui est générée par l’ensemble du système, au-delà de ce qui est produit par ses parties individuelles. Plus le phi est élevé, plus le système est considéré comme conscient. Cette théorie, bien que complexe, offre une perspective intéressante pour étudier et comprendre la conscience.
Récemment, des chercheurs ont mis cette théorie à l’épreuve en utilisant l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pour mesurer l’information intégrée dans le cerveau à différents niveaux de conscience. Cette étude a révélé des variations significatives de l’information intégrée à travers différents réseaux cérébraux et niveaux de conscience, soutenant ainsi l’application de l’IIT dans l’étude de la conscience. Les travaux sont disponibles dans la revue Communications Biology.
Information intégrée et conscience
L’IRMf offre une fenêtre précieuse sur l’activité cérébrale, permettant aux scientifiques d’observer les fluctuations et les interactions entre différentes régions du cerveau. Il faut savoir que bien que les études impliquant l’IRMf aient été initialement conçues pour que les sujets effectuent des tâches spécifiques, il est devenu de plus en plus courant de mesurer l’activité cérébrale spontanée sans stimulation manifeste. Une telle acquisition est appelée IRMf à l’état de repos, et des études l’impliquant ont identifié une série de réseaux d’état de repos (RSN), qui sont des collections de régions corticales qui se comportent de manière synchrone et représentent l’organisation fonctionnelle du cerveau au repos.
Dans le cadre de cette étude, les chercheurs ont choisi d’utiliser ce type de données. L’objectif était de déterminer comment l’information intégrée, telle que définie par l’IIT, varie à différents niveaux de conscience. En d’autres termes, les chercheurs ont tenté de comprendre comment les informations générées par le cerveau en tant qu’ensemble intégré changent lorsque nous passons d’un état de conscience à un autre.
Cette approche a permis de tester directement l’IIT, en observant si les prédictions de la théorie se vérifiaient dans les données IRMf au repos. C’est une étape importante dans la validation de l’IIT en tant que cadre pour comprendre la conscience, et cela pourrait avoir des implications significatives pour notre compréhension de ce phénomène complexe.
Des résultats prometteurs
En effet, les résultats obtenus sont encourageants. Ils révèlent des variations significatives de l’information intégrée à travers différents réseaux cérébraux et niveaux de conscience, ce qui est en accord avec les prédictions de l’IIT. Lors de l’observation de certains réseaux cérébraux, les chercheurs ont constaté une diminution notable de l’information intégrée lors de la transition de l’état d’éveil à un état de sédation profonde. Cela signifie que le cerveau, lorsqu’il passe d’un état de pleine conscience à un état de sédation, génère moins d’informations en tant qu’ensemble intégré.
Étonnamment, cette diminution n’était pas permanente. Au fur et à mesure que les sujets se réveillaient de la sédation profonde, l’information intégrée dans ces réseaux cérébraux augmentait à nouveau. Cela suggère que le niveau d’information intégrée dans le cerveau pourrait être étroitement lié à notre niveau de conscience, diminuant lorsque nous perdons conscience et augmentant lorsque nous la retrouvons.
Vers une meilleure compréhension de la conscience
Cette étude offre un cadre théorique qui permet de quantifier et de caractériser la conscience d’une manière qui n’était pas possible auparavant. En utilisant l’information intégrée comme indicateur, les chercheurs pourraient développer des outils plus précis et plus sensibles pour évaluer les niveaux de conscience. Cela pourrait être particulièrement utile dans les contextes cliniques, où la capacité à évaluer précisément le niveau de conscience d’un patient peut être cruciale.
Et les implications vont bien au-delà des neurosciences. En médecine, une meilleure compréhension de la conscience pourrait aider à améliorer le diagnostic et le traitement des troubles de la conscience. En psychologie, elle pourrait éclairer les mécanismes sous-jacents à une variété de phénomènes et troubles mentaux.
Enfin, ces travaux pourraient également avoir des répercussions dans le domaine de l’intelligence artificielle. En fournissant une mesure quantifiable de la conscience, l’IIT pourrait aider à répondre à des questions fondamentales sur la possibilité d’une conscience artificielle. Cela pourrait influencer la façon dont nous concevrons et évaluons les systèmes d’intelligence artificielle à l’avenir.