Les scientifiques découvrent que le cerveau ne prend pas de décisions comme on le pensait
Des chercheurs de l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign ont mis en lumière des éléments qui pourraient modifier la compréhension des mécanismes cérébraux et de l’intelligence artificielle. Selon leurs résultats, la prise de décision commence beaucoup plus tôt dans le cerveau que ne le suggèrent les théories traditionnelles, offrant de nouvelles pistes pour concevoir des systèmes d’intelligence artificielle plus performants et énergétiquement efficaces.
Dirigée par le professeur Yurii Vlasov, de la Grainger College of Engineering, cette recherche a été publiée dans les Proceedings of the National Academy of Science (PNAS). L’étude met en évidence le rôle inattendu des régions cérébrales sensorielles précoces dans le processus décisionnel, remettant en question la vision largement acceptée selon laquelle les décisions émergent uniquement après que l’information a traversé une hiérarchie stricte de régions cérébrales.
Le cerveau humain est considéré comme la structure la plus complexe de l’univers connu. Les scientifiques n’en comprennent pas encore pleinement le fonctionnement, ce qui a conduit l’Académie nationale d’ingénierie à identifier en 2008 le reverse engineering du cerveau comme l’un des 14 grands défis de l’ingénierie au XXIe siècle.
Pendant des décennies, de nombreux systèmes d’intelligence artificielle, y compris les réseaux de neurones convolutionnels, ont été inspirés par l’idée que le cerveau traite l’information de manière séquentielle. Selon ce modèle traditionnel, l’information sensorielle monte à travers des régions cérébrales de plus en plus complexes jusqu’à atteindre le cortex frontal, où les décisions sont prises. Vlasov et ses collègues remettent en question cette vision.
Ils explorent plutôt un modèle basé sur l’intelligence naturelle, affinée par l’évolution sur des centaines de millions d’années. Dans ce cadre, le cerveau ne dépend pas uniquement d’un flux d’information linéaire ; la prise de décision repose également sur des boucles de rétroaction interconnectées permettant à l’information de circuler dans les deux sens entre les régions cérébrales.
Cette architecture pourrait guider le développement de futures intelligences artificielles, car l’intelligence biologique accomplit des tâches remarquablement complexes tout en consommant beaucoup moins d’énergie que les systèmes d’IA actuels.
Pour examiner ces processus, l’équipe de recherche a analysé les premières étapes de la perception sensorielle. Les scientifiques ont enregistré l’activité neuronale chez des souris naviguant dans un couloir en réalité virtuelle et prenant des décisions perceptuelles. Ils ont trouvé des preuves d’activité liée à la décision dans le cortex somatosensoriel primaire (S1), l’une des premières zones de traitement sensoriel du cerveau.
Au lieu de simplement transmettre l’information, S1 semblait être influencée par des régions cérébrales supérieures via des boucles de rétroaction. Cette régulation descendante indique que la prise de décision implique une communication continue entre plusieurs zones cérébrales, plutôt qu’un simple flux d’information unidirectionnel.
Les chercheurs soulignent que cette étude ne fournit pas de plan pour construire une intelligence artificielle améliorée, mais offre plutôt des aperçus sur l’organisation de la prise de décision dans le cerveau, susceptibles d’inspirer de futures architectures d’IA. Vlasov et son équipe prévoient d’explorer plus en détail le timing de ces signaux cérébraux et de développer de nouvelles technologies pour mer l’activité neuronale.
Source : Proceedings of the National Academy of Science (PNAS).
