Une découverte révolutionnaire : les intelligences biologique et artificielle présentent des schémas neuronaux similaires lors des interactions sociales
Des chercheurs de l'UCLA ont fait une découverte majeure démontrant que les cerveaux biologiques et les systèmes d'intelligence artificielle développent des schémas neuronaux remarquablement similaires lors des interactions sociales. Cette étude pionnière, publiée dans la revue Nature, révèle que lorsque des souris interagissent socialement, des types spécifiques de cellules cérébrales se synchronisent dans des « espaces neuronaux partagés », tandis que les agents IA développent des schémas analogues lors de comportements sociaux.
Cette recherche représente une convergence frappante entre neurosciences et intelligence artificielle, deux domaines en pleine expansion. En comparant directement comment les cerveaux biologiques et les systèmes IA traitent les informations sociales, les scientifiques ont identifié des principes fondamentaux régissant la cognition sociale à travers différents types de systèmes intelligents. Ces découvertes pourraient améliorer la compréhension des troubles sociaux comme l'autisme, tout en guidant le développement de systèmes IA capables d'interactions sociales authentiques.
Une équipe multidisciplinaire de l'UCLA a utilisé des techniques d'imagerie cérébrale avancées pour enregistrer l'activité neuronale dans le cortex préfrontal dorsomédian de souris durant des interactions sociales. Les chercheurs ont développé un cadre computationnel novateur pour identifier des sous-espaces neuronaux « partagés » et « uniques » entre individus en interaction. Ce même cadre a été appliqué à des agents IA entraînés pour des comportements sociaux.
Les résultats ont révélé des parallèles frappants : dans les deux systèmes, l'activité neuronale se divisait en un « sous-espace partagé » (modèles synchronisés entre entités) et un « sous-espace unique » (activité spécifique à chaque individu). Les neurones GABAergiques (inhibiteurs) présentaient des espaces partagés plus larges que les neurones glutamatergiques (excitateurs). Lorsque ces composantes partagées étaient perturbées dans les systèmes IA, les comportements sociaux diminuaient significativement, prouvant le rôle causal de ces schémas synchronisés.
L'équipe prévoit d'étudier ces dynamiques neuronales dans des interactions sociales plus complexes et d'explorer leur lien avec les troubles sociaux. Le cadre IA servira de plateforme pour tester des hypothèses difficiles à vérifier dans les systèmes biologiques. « Cette découverte change fondamentalement notre compréhension des comportements sociaux chez tous les systèmes intelligents », souligne le Pr Weizhe Hong, auteur principal de l'étude.
L'étude, publiée le 2 juillet 2025 dans Nature, a été soutenue par le NIH, la NSF et plusieurs fondations. Elle implique des chercheurs en neurobiologie, ingénierie et informatique de l'UCLA, dont les co-premiers auteurs Xingjian Zhang et Nguyen Phi.
