Les botanistes du cerveau<\/strong><\/p>\n\u00abNous avons effectu\u00e9 plus de 20\u2019000 exp\u00e9riences pendant quinze ans pour d\u00e9couvrir les principes qui organisent l\u2019arrangement des neurones\u00bb, d\u00e9taille Henry Markram. Les chercheurs de son \u00e9quipe pr\u00e9l\u00e8vent d\u2019abord de fines tranches de cortex chez le rat. Ils observent au microscope \u00e9lectronique la forme des cellules et les testent \u00e9lectriquement \u00e0 l\u2019aide de minuscules \u00e9lectrodes qui excitent les neurones et enregistrent leur r\u00e9ponse. En se basant sur leur forme et leurs propri\u00e9t\u00e9s \u00e9lectriques, les chercheurs ont d\u00e9fini plus de 200 types diff\u00e9rents de cellules. Tels des botanistes attel\u00e9s \u00e0 faire le recensement d\u2019une for\u00eat tropicale, les chercheurs \u00e9tablissent ensuite des statistiques: combien de neurones de chaque type se trouvent dans telle ou telle r\u00e9gion du cortex.<\/p>\n
Entre alors en sc\u00e8ne le super-ordinateur. Au hasard, il s\u00e8me des neurones virtuels en respectant leurs statistiques et fait pousser leurs filaments (l\u2019axone et les dendrites). Il impl\u00e9mente ensuite les connexions (les synapses) en effectuant un savant calcul bas\u00e9 sur la distance s\u00e9parant les filaments appartenant \u00e0 des neurones diff\u00e9rents et la probabilit\u00e9 d\u2019avoir tel ou tel type de connexion entre ces cellules. Pour l\u2019instant, les chercheurs ont travaill\u00e9 sur la colonne corticale du rat, une structure d\u2019un millim\u00e8tre cube contenant quelque 10\u2019000 neurones et qui se r\u00e9p\u00e8te dans le cortex en un million d\u2019exemplaires.<\/p>\n
Comme toute simulation num\u00e9rique, celle du HBP devra franchir l\u2019\u00e9tape cruciale de la validation et \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9e sur une quantit\u00e9 importante de donn\u00e9es exp\u00e9rimentales. Certains scientifiques restent sceptiques face \u00e0 l\u2019id\u00e9e que simuler la Nature par ordinateur nous permette vraiment de la comprendre. \u00abDe mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, on peut dire que les simulations ne font que remplacer une bo\u00eete noire inconnue (la r\u00e9alit\u00e9) par une autre (le mod\u00e8le). Celui-ci est tout aussi complexe que le monde r\u00e9el mais ne permet pas forc\u00e9ment de d\u00e9gager de principes fondamentaux\u00bb, commente Daniel Loss, physicien \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de B\u00e2le.<\/p>\n
Une premi\u00e8re validation a \u00e9t\u00e9 annonc\u00e9e en 2008: appel\u00e9 alors \u00abBlue Brain\u00bb, le mod\u00e8le d\u2019Henry Markram put reproduire des oscillations gamma (des ondes c\u00e9r\u00e9brales lentes d\u00e9tectables par EEG). R\u00e9cemment, les chercheurs ont remarqu\u00e9 que certaines statistiques des connexions observ\u00e9es sur des rats sont bien reproduites par l\u2019algorithme virtuel — une propri\u00e9t\u00e9 \u00ab\u00e9mergente\u00bb de la simulation qui ne fait pas partie des r\u00e8gles utilis\u00e9es pour la construction du cerveau artificiel. \u00abCes r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 obtenus sans ajuster les param\u00e8tres de la simulation\u00bb, souligne Richard Walker, porte-parole du Human Brain Project.<\/p>\n
Des r\u00e9seaux de neurones informatiques existent depuis des d\u00e9cennies, mais ils se basent sur des simplifications drastiques de leur fonctionnement — et restent bien loin des capacit\u00e9s du cerveau.<\/p>\n
Henry Markram poursuit le chemin inverse et cherche \u00e0 incorporer le plus de d\u00e9tails possible. Une reproduction parfaite de la r\u00e9alit\u00e9 — qui tiendrait compte par exemple de tous les atomes du cerveau — devrait en principe reproduire son fonctionnement, mais reste impossible en pratique. L\u2019\u00e9quipe du HBP esp\u00e8re pouvoir inclure suffisamment de d\u00e9tails pour que quelque chose \u00e9merge de la simulation: la perception, la cognition, l\u2019intelligence. Le chercheur sud-africain veut aller toujours plus loin avec les d\u00e9tails de sa simulation. Il \u00e9tudie les canaux ioniques, des mol\u00e9cules situ\u00e9es \u00e0 la surface des neurones qui propagent et fa\u00e7onnent les signaux \u00e9lectriques, et veut incorporer l\u2019effet des neurotransmetteurs, ces mol\u00e9cules qui transmettent et modulent l\u2019information \u00e0 travers les synapses reliant les diff\u00e9rents neurones.<\/p>\n
Le chercheur veut tenir compte de ces aspects non pas seulement de mani\u00e8re ph\u00e9nom\u00e9no\u00adlogique (\u00e0 l\u2019aide d\u2019\u00e9quations d\u00e9crivant les effets observ\u00e9s) mais \u00e9galement au niveau microscopique, en mod\u00e9lisant les mol\u00e9cules elles-m\u00eames. En \u00e9tudiant les g\u00e8nes exprim\u00e9s dans les diff\u00e9rents types de neurones, il esp\u00e8re pouvoir un jour conna\u00eetre les propri\u00e9t\u00e9s des neurones directement via la g\u00e9n\u00e9tique, sans passer par de fastidieuses exp\u00e9riences d\u2019\u00e9lectrophysiologie effectu\u00e9es sur des tranches de cortex.<\/p>\n
Du rat \u00e0 l\u2019homme<\/strong><\/p>\nChacune de ces \u00e9tapes constitue un programme de recherche majeur. Cela ne refroidit pas Henry Markram: \u00abIl ne s\u2019agit pas de faire tout en parall\u00e8le. Ce serait absurde d\u2019int\u00e9grer l\u2019effet des prot\u00e9ines avant d\u2019avoir inclus la g\u00e9n\u00e9tique. Les validations de notre mod\u00e8le nous indiqueront ce qu\u2019il faut am\u00e9liorer et quels \u00e9l\u00e9ments doivent \u00eatre pris en compte. Il restera impossible de simuler \u00e0 l\u2019\u00e9chelle mol\u00e9culaire un ensemble important de neurones, mais nous pourrons le faire de mani\u00e8re s\u00e9lective, en \u00abzoomant\u00bb uniquement sur certaines cellules particuli\u00e8rement actives.\u00bb<\/p>\n
La taille de la simulation augmentera progressivement pour passer du rat \u00e0 la souris, au chat, au macaque et pour finir \u00e0 l\u2019homme. \u00abLa base de la construction des cerveaux est la m\u00eame chez tous les mammif\u00e8res, seules les r\u00e8gles changent. Nous devrons d\u00e9terminer comment les modifier pour reproduire les diff\u00e9rences observ\u00e9es sur les diff\u00e9rentes esp\u00e8ces, que ce soient certaines statistiques sur les connexions neuronales ou encore des signaux \u00e9mergents d\u00e9tect\u00e9s par EEG ou imagerie m\u00e9dicale.\u00bb C\u2019est un triple mouvement: des cerveaux num\u00e9riques plus grands qui incorporent davantage de d\u00e9tails microscopiques et feront \u00e9merger une complexit\u00e9 croissante: des aspects fonctionnels pour le chat, de comportement pour le macaque et de cognition pour l\u2019humain.<\/p>\n
D\u00e9chiffrer le code neuronal<\/strong><\/p>\nReste encore le Graal des neuro\u00adscientifiques: r\u00e9ussir la \u00abr\u00e9tro-ing\u00e9nierie\u00bb du cerveau, \u00e0 savoir d\u00e9chiffrer le code neuronal et expliquer comment notre cortex analyse les informations et prend des d\u00e9cisions. Si l\u2019on peut d\u00e9crypter le fonctionnement d\u2019une puce informatique en mesurant patiemment les courants \u00e9lectriques qui la traversent, Henry Markram pense qu\u2019une telle approche est vou\u00e9e \u00e0 l\u2019\u00e9chec pour le cerveau: \u00abOn peut certes imaginer introduire un nombre croissant d\u2019\u00e9lectrodes sur des animaux — 100, 1000, 100\u2019000. Mais cela ne suffira jamais pour pouvoir d\u00e9chiffrer le code neuronal. De plus, l\u2019\u00e9thique rudimentaire exclut de telles exp\u00e9riences chez l\u2019humain.\u00bb<\/p>\n
Henry Markram compte utiliser sa simulation pour effectuer, en une fraction de seconde, toutes les exp\u00e9riences dont pourraient r\u00eaver les neuroscientifiques. Ma\u00eetres de leur simulation, les chercheurs pourront instantan\u00e9ment lire les caract\u00e9ristiques \u00e9lectriques, chimiques et g\u00e9n\u00e9tiques des neurones num\u00e9riques. Ils pourront ins\u00e9rer des \u00e9lectrodes virtuelles ou mesurer des champs \u00e9lectriques moyens \u00e0 la surface du cerveau pour simuler une s\u00e9ance d\u2019EEG. A l\u2019instar des mod\u00e8les climatiques utilis\u00e9s pour estimer les cons\u00e9quences des diff\u00e9rents sc\u00e9narios d\u2019\u00e9mission du CO2, il s\u2019agit d\u2019un sacrifice de la r\u00e9alit\u00e9 au profit d\u2019une disponibilit\u00e9 absolue.<\/p>\n
Si cette d\u00e9marche peut s\u00e9duire, il lui manque encore deux aspects absolument essentiels: la plasticit\u00e9 et la perception de l\u2019environnement. \u00abLe cerveau humain est \u00e0 la naissance capable de bien peu de choses, souligne le neuroscientifique am\u00e9ricain Jeff Lichtman. L\u2019intelligence s\u2019acqui\u00e8rt progressivement au cours des premi\u00e8res ann\u00e9es.\u00bb Selon le dogme central des neurosciences, l\u2019apprentissage passe par la plasticit\u00e9 du cortex: sans cesse, la forme des signaux \u00e9lectriques transmis par les neurones se modifie, des nouvelles connexions se cr\u00e9ent et des anciennes disparaissent. Or, apprendre exige d\u2019avoir un but. Il faut donc pouvoir agir sur un environnement que l\u2019on peut percevoir, ce qui passe n\u00e9cessairement par des dispositifs sensoriels et moteurs. Sans incorporer la plasticit\u00e9 et une connexion \u00e0 des input et output, la simulation n\u2019aura aucune possibilit\u00e9 d\u2019apprendre — ce qui est bien la caract\u00e9ristique premi\u00e8re d\u2019un cerveau.<\/p>\n
Sans surprise, le directeur du Human Brain Project d\u00e9clare vouloir int\u00e9grer ces deux \u00e9l\u00e9ments. \u00abNous allons impl\u00e9menter la plasticit\u00e9, mais il nous faut d\u2019abord d\u00e9terminer les contraintes globales qui limitent le type de modifications permises. Nous connecterons ensuite la simulation \u00e0 des dispositifs sensorimoteurs. D\u2019abord virtuellement, ensuite \u00e0 travers un robot.\u00bb<\/p>\n
C\u2019est seulement \u00e0 ce moment-l\u00e0 que les chercheurs sauront enfin si leur immense pari aura fonctionn\u00e9: cr\u00e9er un ersatz de cerveau \u00abin silico\u00bb. Sera-t-il conscient? \u00abJe ne sais pas s\u2019il est possible de construire un mod\u00e8le qui fasse \u00e9merger la conscience, r\u00e9pond Henry Markram. Bien entendu, nous serions tr\u00e8s heureux si c\u2019\u00e9tait le cas. Mais pour moi ce n\u2019est pas la question la plus pressante.\u00bb
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Une version de cet article est parue dans le magazine Reflex.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Henry Markram, professeur \u00e0 l’EPFL, a imagin\u00e9 une exp\u00e9rience sans pr\u00e9c\u00e9dent, qui vise \u00e0 simuler le cerveau humain sur un supercalculateur. Pr\u00e9sentation d\u00e9taill\u00e9e d’un pari colossal.<\/p>\n","protected":false},"author":19478,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-3530","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-latitude","latitude"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3530","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/19478"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=3530"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3530\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=3530"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=3530"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/largeur.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=3530"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Une for\u00eat de lianes entrelac\u00e9es grandit sur un \u00e9cran d\u2019ordi\u00adnateur. Cette patiente reconstruction informatique qui fait pousser des neurones virtuels l\u2019un apr\u00e8s l\u2019autre peut aujourd\u2019hui reproduire jusqu\u2019\u00e0 un million de cellules nerveuses. Il s\u2019agit certes d\u2019un nombre impressionnant, mais il ne correspond qu\u2019\u00e0 quelques millim\u00e8tres cubes de cerveau. Pour le faire \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de l\u2019Homme, le Human Brain Project (HBP), men\u00e9 par l’EPFL devra simuler 100 milliards de neurones et un nombre encore plus vertigineux de connexions: 100\u2019000 milliards.<\/p>\n