Vidéo game pour neurones

Je vous ai déjà parlé de ce mini-cerveau qui voit, créé à partir de cellules souches pluripotentes. Mais aussi, rappelez-vous, de ces tumoroïdes, ces amas de cellules obtenues directement à partir d’échantillons tumoraux de patients, qui reproduisent fidèlement les caractéristiques histologiques et moléculaires de la tumeur d'origine…

Aujourd'hui, parce que rien ne semble pouvoir arrêter la science, je vous présente « DishBrain », un autre exploit de laboratoire. Des chercheurs australiens sont en effet parvenus à produire des neurones - cultivés sur boîte de Petri - capables d'apprendre à jouer à Pong, le grand classique des jeux vidéo. Pour une fois, le but de cette recherche très « biologique » n'était pas de servir la médecine humaine, mais plutôt la technologie des machines apprenantes. Car, expliquent les auteurs, « les machines sont incapables d'apprendre très rapidement des choses. Pour qu'un algorithme de " machine learning " (apprentissage automatique recourant à l'intelligence artificielle) apprenne quelque chose, il a besoin de milliers d'échantillons de données, quand un chien, doté de neurones, peut apprendre un tour en deux ou trois essais ».

Brett Kagan et ses collègues ont prélevé des neurones de cerveaux embryonnaires de souris et des neurones issus de cellules souches d'humains adultes. Ils les ont cultivés autour de matrices de micro-électrodes capables de détecter leur activité et de les stimuler. Dans une version simplifiée du jeu de tennis Pong, un signal était ensuite envoyé depuis la droite ou la gauche pour indiquer l'emplacement d'une balle et l'amas de neurones, baptisé "DishBrain" (cerveau en boîte), répondait par un autre signal pour déplacer la raquette. Un des principaux obstacles était de trouver comment amener les neurones à apprendre une tâche. Ils ont donc utilisé le principe selon lequel les cellules cherchent instinctivement à minimiser l'imprévisibilité de leur environnement… et ça a marché ! « La seule façon pour les neurones de faire en sorte que leur monde reste contrôlable et prévisible était de mieux réussir à toucher la balle », a détaillé Brett Kagan pour qui DishBrain est « sensible » - capable de percevoir des informations sensorielles et d'y répondre de façon dynamique -, mais toute de même pas « conscient »…

Avec l'AFP.