L'IA au service des neurosciences : Comment les scientifiques tentent de percer les mystères de l'esprit humain
Le paysage actuel de l'IA se définit par les différences entre les réseaux neuronaux et le cerveau humain. Un enfant apprend à communiquer efficacement avec peu d'énergie, tandis que les entreprises technologiques consomment des ressources massives pour entraîner leurs modèles linguistiques. Pourtant, ces réseaux neuronaux s'inspirent bel et bien du cerveau humain.
Les modèles linguistiques avancés et le cerveau partagent des similitudes frappantes. Tous deux sont composés de millions de sous-unités - neurones biologiques pour l'un, neurones simulés pour l'autre. Ce sont les seuls systèmes capables de produire un langage fluide et flexible. Et curieusement, les scientifiques comprennent mal leur fonctionnement interne.
De récentes études publiées dans Nature montrent comment les réseaux neuronaux pourraient aider à comprendre la cognition humaine. Une équipe a transformé un modèle linguistique en "modèle fondateur de la cognition humaine", baptisé Centaur. Ce modèle, basé sur Llama 3.1 de Meta, a été affiné avec des données provenant de 160 expériences psychologiques.
Contrairement aux modèles psychologiques traditionnels utilisant des équations simples, Centaur prédit bien mieux les comportements humains. Les chercheurs suggèrent qu'en analysant ses mécanismes internes, on pourrait développer de nouvelles théories sur le fonctionnement de l'esprit. Cependant, certains psychologues restent sceptiques quant à sa capacité à réellement expliquer la cognition.
Une approche alternative consiste à utiliser des réseaux neuronaux minuscules, parfois composés d'un seul neurone. Bien que spécialisés dans une tâche unique, ces petits modèles permettent d'étudier précisément comment chaque neurone contribue aux prédictions comportementales. Ils génèrent ainsi des hypothèses testables sur la cognition.
Le compromis entre la complexité des modèles et leur interprétabilité reste un défi majeur. Alors que notre capacité à prédire les comportements s'améliore rapidement, notre compréhension des systèmes complexes - qu'il s'agisse du cerveau, du climat ou des protéines - peine à suivre.
