La collaboration entre neurobiologie et intelligence artificielle crée un engouement sans précédent. Les grandes entreprises technologiques cherchent à capter un savoir-faire unique, attirant des scientifiques de haut niveau pour des avancées prometteuses. Cette évolution marque une étape clé dans la dynamique entre les deux secteurs.
Le secteur de l’intelligence artificielle mise sur l’expertise du cerveau humain pour surmonter ses plus grands défis, entraînant une migration de talents du domaine médical vers le secteur technologique
Dans la compétition acharnée pour maîtriser l’intelligence artificielle, un nouveau profil professionnel est devenu le plus recherché à Silicon Valley. Des géants comme Meta, Apple, Google et OpenAI rivalisent pour recruter des neuroscientifiques, persuadés que les secrets du cerveau humain sont cruciaux pour mener la prochaine génération d’innovations en IA.
Ce phénomène entraîne une migration massive de talents académiques vers le secteur privé, qui séduit les chercheurs avec ses ressources illimitées et la possibilité de concrétiser leurs idées à une échelle mondiale.
L’exode des cerveaux
Le cas de Aldo Battista, raconté par le média Semafor, illustre bien cette tendance ; après avoir développé sa carrière au Centre de Science Neurale de l’Université de New York, où il étudiait comment le cerveau prend des décisions subjectives, Battista a été recruté par Meta en septembre en tant que chercheur scientifique : « Le milieu académique est passionnant car on peut explorer des idées étranges et novatrices, mais on sait que cela n’aura pas forcément un impact réel », a-t-il reconnu.
Il explique que chez Meta, son travail se concentre sur le développement des réseaux neuronaux qui recommandent des contenus sur les réseaux sociaux, et il trouve gratifiant le « retour d’information » instantané de son nouveau poste, un aspect qu’il ne vivait pas lors de ses recherches : « On peut mesurer si les personnes préfèrent l’algorithme grâce à cette petite modification que vous avez faite, ou pas », précise-t-il.
L’un des principaux motifs de recherche de neuroscientifiques par les entreprises de l’IA est la forte consommation d’énergie de l’industrie. La logique derrière cela repose sur l’idée que le matériel exécutant l’IA fonctionne de façon similaire au cerveau humain, réalisant plus ou moins les mêmes opérations par seconde. Cependant, les GPU alimentant les modèles linguistiques consomment beaucoup plus d’énergie que nos cerveaux. Elles comptent sur les experts du cerveau humain pour accroître l’efficacité de ces modèles au même niveau que celui de l’humain.
Des recherches menées par le Centre National d’Intelligence Artificielle (CENIA) du Chili ont examiné les différences fondamentales entre les micromodèles neuronaux du néocortex et les réseaux neuronaux artificiels actuels. Le Dr. Rodrigo Clemente Vergara Ortuzar, membre de cette équipe, souligne que « les systèmes d’IA actuels ont encore beaucoup de potentiel pour s’inspirer de la neurobiologie afin d’améliorer leur flexibilité et leur efficacité ».
De plus, Vergara explique que, tandis que les systèmes d’IA ont tendance à « figer » leur apprentissage après l’entraînement, le cerveau biologique conserve une plasticité et une capacité d’apprentissage tout au long de sa vie. C’est une autre des raisons pour lesquelles les développeurs souhaitent harmoniser le fonctionnement de leurs modèles avec celui du cerveau humain, comme le souligne une analyse publiée sur Medium par le Dr. David Ragland : « Cette collaboration interdisciplinaire entre la neurobiologie et l’IA n’est pas qu’une simple opportunité ; elle est cruciale pour le progrès des deux secteurs ».
Alors que l’IA d’origine s’est inspirée de la compréhension basique du cerveau, les systèmes contemporains atteignent des niveaux de complexité nécessitant des connaissances neurobiologiques plus avancées pour continuer à progresser. Je suis convaincu qu’au cours des prochaines années, l’IA intégrera de plus en plus de profils, et au bout du compte cela va créer des emplois.