Notre cerveau est incroyablement adaptable. Chaque jour, nous formons de nouveaux souvenirs, acquérons de nouvelles connaissances ou affinons des compétences existantes. Cela contraste fortement avec nos ordinateurs actuels, qui n’effectuent généralement que des actions préprogrammées. La plasticité synaptique est au cœur de notre capacité d’adaptation. Les synapses sont les points de connexion entre les neurones, qui peuvent se modifier de différentes manières selon la façon dont ils sont utilisés.

Cette plasticité synaptique est un sujet de recherche important en neurosciences, car elle est au cœur des processus d’apprentissage et de la mémoire. Pour mieux comprendre ces processus cérébraux et construire des machines adaptatives, les chercheurs en neurosciences et en intelligence artificielle (IA) créent des modèles des mécanismes qui sous-tendent ces processus. Ces modèles d’apprentissage et de plasticité aident à comprendre le traitement biologique de l’information et devraient également permettre aux machines d’apprendre plus rapidement.

Les algorithmes imitent l’évolution biologique

Dans le cadre du projet européen sur le cerveau humain, des chercheurs de l’Institut de physiologie de l’université de Berne ont mis au point une nouvelle approche fondée sur des algorithmes dits « évolutionnaires ». Ces programmes informatiques recherchent des solutions à des problèmes en imitant le processus d’évolution biologique, comme le concept de sélection naturelle. Ainsi, l’aptitude biologique, qui décrit le degré d’adaptation d’un organisme à son environnement, devient un modèle pour les algorithmes évolutionnaires. Dans ces algorithmes, l' »aptitude » d’une solution candidate correspond à sa capacité à résoudre le problème sous-jacent.

Une créativité étonnante

La nouvelle approche développée est appelée « évoluer pour apprendre » (E2L) ou « devenir adaptatif ». L’équipe de recherche dirigée par le Dr Mihai Petrovici, de l’Institut de physiologie de l’Université de Berne et de l’Institut Kirchhoff de physique de l’Université de Heidelberg, a confronté les algorithmes évolutionnaires à trois scénarios d’apprentissage typiques. Dans le premier, l’ordinateur devait détecter un motif répétitif dans un flux continu d’entrées sans recevoir de retour sur ses performances. Dans le deuxième scénario, l’ordinateur recevait des récompenses virtuelles lorsqu’il se comportait d’une manière particulière. Enfin, dans le troisième scénario d' »apprentissage guidé », on indiquait précisément à l’ordinateur dans quelle mesure son comportement s’écartait de celui qui était souhaité.

« Dans tous ces scénarios, les algorithmes évolutionnaires ont été capables de découvrir les mécanismes de la plasticité synaptique et ont ainsi réussi à résoudre une nouvelle tâche« , explique Jakob Jordan, correspondant et coauteur de l’Institut de physiologie de l’Université de Berne. Ce faisant, les algorithmes ont fait preuve d’une créativité étonnante : « Par exemple, l’algorithme a trouvé un nouveau modèle de plasticité dans lequel les signaux que nous avons définis sont combinés pour former un nouveau signal. En fait, nous observons que les réseaux qui utilisent ce nouveau signal apprennent plus rapidement qu’avec les règles précédemment connues », souligne le Dr Maximilian Schmidt du Centre RIKEN des sciences du cerveau à Tokyo, coauteur principal de l’étude. Les résultats ont été publiés dans la revue eLife.

« Nous considérons l’E2L comme une approche prometteuse pour comprendre en profondeur les principes d’apprentissage biologique et accélérer les progrès vers des machines d’apprentissage artificielles puissantes », déclare Mihai Petrovoci. « Nous espérons qu’elle permettra d’accélérer la recherche sur la plasticité synaptique dans le système nerveux », conclut Jakob Jordan. Ces résultats permettront de mieux comprendre le fonctionnement des cerveaux sains et malades. Elles pourraient également ouvrir la voie au développement de machines intelligentes capables de mieux s’adapter aux besoins de leurs utilisateurs.

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