Grâce aux outils informatiques de dernières générations, une équipe internationale de chercheurs, le Blue Brain Project, peut simuler les changements qui s’opèrent dans le cerveau lorsqu’on acquiert de nouvelles notions.
Selon Eilif Muller, chercheur au Département des neurosciences de l’Université de Montréal et à l’Institut de valorisation des données (IVADO)1, qui a codirigé ce projet, le modèle virtuel développé par son équipe est le premier du genre à offrir une vision la plus complète possible de la dynamique des neurones dans le néocortex. C’est de cette couche externe du cerveau, impliquée dans l’apprentissage des fonctions cognitives de haut niveau, telles que la compréhension des mathématiques, qu’émanent plusieurs problèmes d’apprentissage.
Comme dans le reste de notre matière grise, les neurones communiquent entre eux en formant des synapses, soit des zones de connexion qui permettent le passage de signaux ou de « messages » chimiques. Sous l’effet de différents stimuli, les synapses se modifient à long terme. Ce comportement, appelé plasticité synaptique, serait le substrat de l’apprentissage.
La plupart des expériences de plasticité, cependant, sont réalisées sur certains types de neurones, dans des tranches de cerveaux de rongeurs, en laboratoire… Elles ne reflètent que partiellement ce qui se passe dans un cerveau vivant.
Voilà pourquoi Eilif Muller et son équipe ont construit un néocortex virtuel à partir des connaissances actuelles. Ils l’ont « entraîné » et testé avec les données expérimentales, ce qui leur a permis notamment de simuler le flux de calcium qui enclenche les changements dans les synapses, et qui contrôle le processus d’apprentissage. Selon leurs nombreuses analyses, le modèle serait capable de prédire avec justesse la plasticité de 90 % des neurones excitateurs de l’enveloppe du cerveau.
Ces recherches permettront aux experts de mieux cerner les mécanismes de l’apprentissage néocortical, ainsi que les troubles neurodéveloppementaux associés tels que l’autisme et la schizophrénie. Une amélioration qui pourrait également conduire à développer des systèmes d’intelligence artificielle encore plus poussés, plus proches du fonctionnement du cerveau humain.
1 Eilif Muller est également chercheur membre de l’Institut québécois d’intelligence artificielle (Mila) et du Centre de recherche du CHU Sainte-Justine
