Ce que Google pourrait apprendre d’une mouche des fruits

En exploitant les algorithmes de la vie, les scientifiques trouvent des solutions élégantes à certains des problèmes les plus difficiles de l’informatique.

Imaginons que vous soyez à une grande fête du bureau remplie de gens, collègues et étrangers, quand quelqu’un s’approche de vous. Vous avez une fraction de seconde pour déterminer si vous connaissez cette personne ou non ; vous ne voulez pas faire le faux pas de vous présenter à nouveau à la réceptionniste. Heureusement, votre cerveau est doué pour ce que les informaticiens appellent la « détection de la nouveauté », c’est-à-dire la capacité de distinguer les nouvelles informations des détails qui ont été rencontrés auparavant. La plupart du temps, nous le faisons sans effort. Cependant, le fonctionnement exact de cette compétence est un mystère scientifique provocateur.

La détection de la nouveauté est utile dans toutes sortes d’autres contextes, y compris ceux qui n’ont rien à voir avec les interactions sociales. Si vous passez une mammographie, vous voulez que votre radiologue et tous les logiciels d’analyse d’images qu’elle utilise soient bons pour détecter les nouveautés, afin qu’elle puisse repérer avec précision toute masse qui ne devrait pas être là. Si vous faites vos courses dans un magasin, vous voulez que votre société de carte de crédit soit également capable de détecter les nouveautés. C’est bien qu’ils soient à l’affût des transactions frauduleuses, mais il serait plus agréable qu’ils ne bloquent pas votre carte à chaque fois que vous vous éloignez à plus d’une heure de chez vous.

Il se trouve que tous ces détecteurs – votre cerveau, les programmes d’analyse médicale et les détecteurs de fraude à la carte de crédit – s’appuient sur des algorithmes similaires pour trouver des choses nouvelles et inhabituelles. La principale différence est que l’algorithme de détection des nouveautés de votre cerveau est beaucoup plus précis et efficace que les algorithmes programmés, du moins pour l’instant. Les informaticiens comme Saket Navlakha s’efforcent donc de mieux comprendre les algorithmes qui réussissent si bien en biologie, puis de les rétroconcevoir pour améliorer ceux de notre technologie.

Il ne faudra peut-être pas longtemps avant que nous trouvions comment programmer nos ordinateurs pour qu’ils pensent comme des mouches.

Navlakha, professeur associé au Simons Center for Quantitative Biology du Cold Spring Harbor Laboratory de Long Island, est à la recherche d’algorithmes dans le cerveau des mouches à fruits depuis plusieurs années. Malgré leur simplicité apparente, les mouches à fruits ont besoin d’une détection sensible des nouveautés pour déterminer si une odeur leur est familière ou non. Les nouvelles odeurs peuvent indiquer une source de nourriture ou un danger. Dans tous les cas, si la mouche sent quelque chose d’inhabituel, elle doit savoir comment réagir.

Ce que Navlakha et ses collègues ont découvert, c’est que le cerveau des mouches utilise le même type d’algorithme que la plupart des ordinateurs, mais avec quelques stratégies supplémentaires que les ingénieurs en informatique n’avaient jamais essayées. En programmant ces stratégies dans des programmes informatiques existants pour la recherche dans des bases de données, les chercheurs les ont rendues plus efficaces. « Voici un organisme si simple avec 100 000 neurones dans son cerveau, et il a développé ces stratégies qui sont compétitives et parfois meilleures que ce à quoi nous avons pensé », dit-il.

Ce processus d’inversion des techniques de détection de la nouveauté en biologie s’inscrit dans un mouvement plus large de recherche d’inspiration logicielle dans le cerveau. Depuis des années, le pionnier de la microélectronique Carver Mead défend une approche encore plus radicale appelée « ingénierie neuromorphique », conçue pour imiter également le matériel du cerveau. Intel et IBM ont déjà mis au point des puces informatiques neuromorphes expérimentales à faible consommation d’énergie et d’espace. En 2018, des chercheurs de l’université de Manchester en Angleterre ont mis en service SpiNNaker, un supercalculateur de 20 millions de dollars entièrement conçu autour de ces puces neuromorphes.

Néanmoins, M. Navlakha est préoccupé par le fait que si l’informatique a grandement bénéficié de la biologie, il n’y a pas eu beaucoup de progrès dans l’autre sens. « Ces connaissances n’ont pas fait beaucoup avancer la biologie », dit-il. Son objectif est maintenant de faire avancer les choses dans les deux sens. Dans le cas de ses mouches à fruits, il espère que ses découvertes informatiques pourront améliorer notre compréhension du comportement des mouches. « L’un des avantages de considérer ce circuit comme un algorithme est que nous pouvons faire de nombreuses prédictions sur le comportement des mouches dans de nouvelles situations », explique M. Navlakha. En comparant les comportements prédits avec ce qui est réellement observé, il espère en apprendre davantage sur les processus sous-jacents du cerveau.

Dans le même esprit, l’informaticien Leslie Valiant, de l’université de Harvard, soutient depuis longtemps que le décodage des algorithmes de la vie nous permettra de mieux comprendre et de prédire le comportement des espèces, voire d’écosystèmes entiers. Jusqu’à récemment, la technologie nécessaire pour obtenir et analyser les données nécessaires au décodage de ces algorithmes n’était pas en place. Ce n’est que depuis une dizaine d’années que les progrès en matière d’imagerie et de manipulation du cerveau permettent à Valiant et à ses collègues de cartographier et de surveiller de grandes portions de cerveaux vivants au niveau des neurones.

Ces travaux pourraient déboucher sur un type de rétro-ingénierie plus ambitieux. M. Navlakha pense qu’il ne faudra pas longtemps avant que nous trouvions comment programmer nos ordinateurs pour qu’ils pensent comme des mouches – ou comme nous. « C’est passionnant parce qu’il y a beaucoup d’espoir que si nous trouvons quelque chose d’aussi élégant dans le cerveau d’une petite mouche à fruits, il y a tellement d’autres choses qui attendent d’être découvertes », dit-il.

Via Nautilus

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