Un bio-ordinateur composé de neurones humains apprend à jouer à Doom et brouille la frontière entre cerveau et machine

Dans un laboratoire, des neurones humains cultivés sur une puce viennent de relever un défi surprenant. Après Pong, ce bio-ordinateur expérimental apprend désormais à jouer à Doom, un jeu culte des années 1990. Une expérience fascinante qui brouille un peu plus la frontière entre cerveau biologique et machine informatique.

Comment des neurones humains cultivés sur une puce parviennent à apprendre les règles d’un jeu vidéo complexe

D’abord, imaginez une petite boîte de laboratoire. À l’intérieur, environ 200 000 neurones humains cultivés dans une solution nutritive reposent sur une matrice multi électrode. Grâce à cette interface, la puce peut envoyer des impulsions électriques et écouter les réponses des cellules. Ainsi, elle dialogue directement avec un minuscule réseau neuronal vivant.

Lire aussi Exosquelettes, cerveau stimulé et casques immersifs : le soldat augmenté fascine autant qu’il commence à inquiéter

Ensuite, ce système développé par Cortical Labs et baptisé CL1 forme ce que les chercheurs appellent un bio ordinateur. Les neurones reçoivent des signaux, puis réagissent. Leurs réponses sont alors traduites en commandes numériques. Progressivement, avec l’entraînement, ce réseau biologique apprend donc à adapter son comportement.

Pourquoi Doom reste depuis trente ans le terrain d’essai favori pour tester les capacités des machines

Depuis sa sortie en 1993, Doom occupe en effet une place particulière dans la culture informatique. Ce jeu de tir à la première personne est devenu un défi technique célèbre. Ainsi, les ingénieurs aiment prouver qu’un appareil peut le faire fonctionner, qu’il s’agisse d’un tracteur, d’une calculatrice ou même d’un objet improbable.

Cependant, dans cette nouvelle expérience, l’objectif n’était pas simplement d’afficher le jeu. Le véritable défi consistait plutôt à apprendre au système biologique à jouer réellement. Concrètement, il devait se déplacer dans un labyrinthe, repérer des ennemis puis déclencher des actions comme tirer.

Lire aussi Une puce qui calcule avec la lumière : la percée australienne qui pourrait enfin freiner l’explosion énergétique de l’IA

Or ce défi a longtemps semblé irréaliste. Lors de la première démonstration avec Pong, il avait fallu près de 18 mois d’entraînement. Pourtant, dans cette nouvelle configuration, les neurones ont commencé à comprendre les mécaniques de Doom en moins d’une semaine. Par conséquent, ce progrès apparaît particulièrement spectaculaire.

Comment les chercheurs transforment l’univers visuel du jeu en impulsions électriques lisibles

Toutefois, un problème majeur se pose immédiatement. Les neurones cultivés sur une puce ne possèdent ni yeux, ni système visuel capable d’interpréter une image. Il est donc impossible de leur montrer directement l’écran du jeu. Les chercheurs ont ainsi dû traduire chaque situation du jeu en signaux électriques.

Concrètement, les informations du labyrinthe, la présence d’un ennemi ou la direction du déplacement sont converties en motifs d’impulsions. Ensuite, les réactions électriques des neurones sont interprétées par l’ordinateur. Celui-ci transforme alors ces réponses en actions dans le jeu, comme tourner, avancer ou tirer.

Lire aussi La relativité d’Einstein quitte les étoiles pour piloter des microrobots dans un labyrinthe sans GPS ni programme

Ce que l’expérience CL1 révèle sur les promesses et les questions de l’intelligence hybride biologique

Pour l’instant, les premiers résultats restent modestes. En effet, les chercheurs expliquent que les cellules jouent encore comme un débutant découvrant un clavier pour la première fois. Pourtant, elles parviennent déjà à identifier des ennemis et à déclencher certaines attaques. Ainsi, un apprentissage biologique artificiel semble bien en cours.

De plus, un fait étonnant apparaît dans cette démonstration. L’expérience a utilisé quatre fois moins de neurones que celle menée auparavant avec Pong. Cela suggère donc que certains réseaux biologiques pourraient apprendre plus vite que des algorithmes classiques fonctionnant sur des processeurs en silicium.

Enfin, pour les scientifiques, l’objectif dépasse largement le simple jeu vidéo. Cette technologie pourrait ouvrir la voie à de nouvelles formes d’intelligence hybride, mêlant biologie et informatique. Par conséquent, cette avancée fascinante soulève aussi de nombreuses questions éthiques sur l’utilisation de neurones humains dans les machines.

Lire aussi Un modèle d’IA réussit là où les chercheurs hésitaient encore : la démonstration d’un problème d’Erdős enfin validée