Des chercheurs ont utilisé pour la première fois des neurones humains cultivés en laboratoire pour piloter un robot physique. Cette percée, réalisée par une entreprise australienne, explore le potentiel des « ordinateurs biologiques » pour créer des machines plus adaptables.
Un chien robot recevant des instructions de cellules cérébrales humaines vivantes, cultivées en laboratoire, semble sortir de la science-fiction. Pourtant, des chercheurs australiens ont démontré que des neurones peuvent participer au contrôle d’une machine réelle. Cette expérience ouvre une nouvelle possibilité pour la robotique et pour l’avenir de l’informatique.
L’intelligence artificielle permet de développer des robots toujours plus autonomes, mais une entreprise australienne a choisi une voie distincte : remplacer une partie du traitement informatique conventionnel par des neurones humains vivants.
Cette expérience est menée par Cortical Labs. L’entreprise a utilisé l’activité électrique de cellules cérébrales cultivées sur une puce pour orienter les mouvements d’un petit chien robot.
L’objectif n’est pas de créer des machines dotées d’une conscience humaine, mais d’explorer une caractéristique remarquable du cerveau : son aptitude à apprendre et à s’adapter à des situations inconnues avec une consommation d’énergie relativement faible.
Au cœur de cette technologie se trouve le CL1, un ordinateur biologique développé par Cortical Labs. Il associe des composants électroniques classiques à des réseaux de neurones humains cultivés en laboratoire.
Les cellules se développent sur une puce équipée de microélectrodes, capables d’envoyer des stimuli électriques et de recevoir les réponses générées par l’activité neuronale.
Une communication bidirectionnelle s’établit ainsi entre l’ordinateur et le tissu biologique.
Le fonctionnement repose sur un principe simple à décrire, bien qu’extrêmement complexe à mettre en œuvre : le système transforme des informations numériques en stimuli électriques, les neurones y répondent et leur activité est interprétée en commandes.
Lors de la démonstration, ces réponses ont permis de guider un chien robot vers une cible.
Il est important de préciser que les neurones ne fournissent pas l’énergie électrique au robot, ni ne remplacent tous ses systèmes de contrôle. Ils agissent comme une partie d’un mécanisme de traitement et de prise de décision.
La recherche a pris une nouvelle dimension grâce à une collaboration entre Cortical Labs et le Honda Research Institute Europe.
Dans ce cadre, les scientifiques ont confié à des réseaux neuronaux biologiques le contrôle d’un agent dans un environnement virtuel. Cet agent devait naviguer sur une grille pour trouver un objectif.
L’environnement simulait un gradient, semblable à celui d’une odeur, fournissant des indices sur la position de la cible.
Plus de 4 000 heures d’interaction entre les cellules et le monde virtuel ont été réalisées, avec environ 1 300 combinaisons différentes de paramètres de stimulation.
Les chercheurs ont identifié 12 configurations présentant des résultats d’apprentissage cohérents au cours de plusieurs essais.
Plus intéressant, certaines configurations biologiques ont surpassé des agents conventionnels d’apprentissage par renforcement, pour un même nombre d’interactions d’entraînement.
Toutefois, cette supériorité a été observée dans une tâche expérimentale très spécifique. Elle ne signifie pas que les ordinateurs biologiques soient généralement supérieurs à l’intelligence artificielle classique.
Pourquoi utiliser des neurones humains plutôt que l’intelligence artificielle ?
Aujourd’hui, certains robots peuvent courir, sauter, monter des escaliers et même réaliser des mouvements acrobatiques impressionnants.
Cependant, exécuter des mouvements complexes est différent de prendre rapidement une décision face à une situation imprévue.
C’est précisément dans cette capacité d’adaptation que les chercheurs voient une opportunité.
Le cerveau humain traite des quantités phénoménales d’information avec une consommation de seulement quelques dizaines de watts.
En revanche, certains systèmes d’intelligence artificielle nécessitent des infrastructures informatiques aux consommations bien supérieures, bien qu’ils accomplissent des tâches très différentes.
Les réseaux biologiques disposent de mécanismes de plasticité neuronale leur permettant de modifier leurs réponses en fonction de l’expérience.
L’hypothèse des chercheurs est que ces propriétés pourraient être exploitées pour développer des machines capables d’apprendre avec moins d’exemples et de s’adapter plus vite aux changements de leur environnement.
Néanmoins, l’efficacité énergétique globale de ces systèmes biologiques n’est pas démontrée pour des applications robotiques commerciales. Il faut en effet prendre en compte les équipements électroniques et les dispositifs qui maintiennent les cellules en vie.
Cortical Labs avait déjà montré que des neurones humains cultivés pouvaient interagir avec des jeux vidéo comme Pong et Doom. Avec le chien robot, la technologie franchit une étape significative en passant des environnements virtuels au monde physique.
Malgré des résultats prometteurs, l’expérience reste limitée à des tâches simples de navigation, encore loin de l’autonomie d’un robot commercial. Aucun élément ne prouve non plus que ces cellules possèdent une forme de conscience.
À l’avenir, cette technologie pourrait trouver des applications dans des robots d’exploration ou des machines devant s’adapter à des milieux imprévisibles. Des défis persistent néanmoins concernant l’apprentissage, la stabilité et la longévité des réseaux neuronaux.
L’avancée majeure réside dans la possibilité de créer des ordinateurs utilisant des neurones vivants pour traiter l’information, en associant la biologie à l’électronique et en traçant une nouvelle voie pour l’informatique et la robotique.