Le secret des abeilles pour un apprentissage ultra-efficace pourrait révolutionner l'IA et la robotique
Une découverte majeure sur la façon dont les abeilles utilisent leurs mouvements de vol pour faciliter un apprentissage et une reconnaissance visuelle d'une précision remarquable pourrait transformer le développement de la prochaine génération d'intelligence artificielle (IA), selon une étude de l'Université de Sheffield. En créant un modèle informatique reproduisant le cerveau d'une abeille, les chercheurs ont révélé comment les mouvements de vol influencent la perception visuelle et génèrent des signaux électriques uniques dans leur cerveau. Ces signaux permettent aux abeilles d'identifier facilement les motifs complexes de leur environnement, comme ceux des fleurs. Cette étude, publiée le 1er juillet 2025 dans la revue eLife, ouvre la voie à des robots plus intelligents et économes en énergie, capables d'apprendre en se déplaçant plutôt qu'en dépendant de puissance de calcul massive.
Dirigée par le professeur James Marshall, directeur du Centre d'Intelligence Machine de l'Université de Sheffield, cette recherche démontre que même les plus petits cerveaux peuvent exploiter le mouvement pour interpréter leur environnement. « Cela prouve qu'un système petit et efficace, fruit de millions d'années d'évolution, peut réaliser des calculs bien plus complexes qu'on ne le pensait », explique-t-il. Ces avancées pourraient bénéficier aux véhicules autonomes, à la robotique et aux systèmes d'apprentissage en temps réel.
L'étude s'appuie sur des travaux antérieurs sur la vision active des abeilles, où leurs mouvements aident à traiter l'information visuelle. Le Dr HaDi MaBouDi, auteur principal, souligne que leur modèle révèle comment les circuits neuronaux des abeilles optimisent le traitement visuel grâce à l'interaction entre leur vol et leur environnement. « Leur cerveau s'adapte simplement en observant, sans récompense immédiate, ce qui le rend incroyablement efficace », ajoute-t-il.
Pour valider leur modèle, les chercheurs l'ont confronté à des défis visuels similaires à ceux des abeilles, comme différencier un signe '+' d'un '×'. Le modèle a reproduit la stratégie observée chez les abeilles : scanner uniquement la moitié inférieure des motifs, améliorant ainsi ses performances. Même avec un réseau neuronal minimal, le modèle a réussi à reconnaître des visages humains, confirmant la puissance du traitement visuel des abeilles.
Le professeur Lars Chittka de l'Université Queen Mary de Londres souligne que cette étude éclaire les capacités cognitives des insectes : « Leur micro-cerveau excelle dans des tâches complexes comme la reconnaissance faciale, avec très peu de neurones. » Le professeur Mikko Juusola ajoute que ces résultats renforcent l'idée d'une intelligence façonnée par l'interaction entre le cerveau, le corps et l'environnement.
En synthétisant comportement, neurosciences et modélisation, cette étude révèle des principes fondamentaux de l'intelligence, applicables à la biologie et à l'IA. Ces découvertes pourraient inspirer des technologies plus performantes et durables.
