Les mathématiques unifient la recherche autour du cerveau et de la pensée

L’exposition « mathématiques, un dépaysement soudain », créée en 2011 à l’initiative de la Fondation Cartier Pour l’Art Contemporain  a été l’occasion d’une mise en scène particulière, confiée à David Lynch. L’artiste a habillé l’expérience « ergo-robots : Curiosité Artificielle et Langage », menée par des scientifiques d’Inria (1). Le résultat laisse à voir quelque chose d’étrangement ressemblant à de l’humain, de primitif, constitué pourtant d’une collection de bras artificiels vissés sur une table. Ces robots minimalistes, surmontés de masques, sont programmés pour obéir à un comportement de curiosité et pour communiquer entre eux en créant une forme de langage non articulé. Un tel dispositif nous montre qu’il est tout aussi vertigineux d’assister aux prouesses intellectuelles du cerveau humain que de prendre conscience que nous partageons les bases de l’intelligence avec des espèces moins évoluées ou même, désormais, avec des robots. 

Pour parvenir à ce résultat, il aura fallu trouver une équation mathématique, qui une fois traduite en algorithme et implémentée dans des bras articulés, permette de reproduire des comportements assimilables aux rudiments de ce qu’on peut observer chez l’humain. Les équations mathématiques cherchent donc à traduire dans un langage abstrait les connaissances issues de la biologie mais aussi des sciences cognitives, humaines et sociales. Elles intègrent des données disponibles sur l’activité des neurones, sur leur assemblage en réseaux et sur leur fonctionnement en système cognitif. Ensuite, la simulation, au travers du fonctionnement des robots, vient vérifier si elles sont « justes ». Une telle approche, nécessairement transdisciplinaire, de l’étude du cerveau a donné jour à Université Côte d’Azur à l’institut NeuroMod, créé en janvier 2020. La recherche qui y est développée ne consiste pas à coder ce qui se passe exactement au niveau physiologique, sachant qu’il reste encore énormément à découvrir. 

Le travail, au sein de l’Institut dirigé par la mathématicienne Patricia Reynaud-Bouret, directrice de recherche CNRS au laboratoire Jean Alexandre Dieudonné, consiste en quelque sorte à trouver la « phrase » mathématique la plus simple possible capable, une fois transposée en langage informatique et embarquée dans une simulation, d’exprimer un comportement cible. Les données réelles de la biologie, comparées au résultat de la simulation, permettent ensuite d’ajuster le modèle. « Nous menons par exemple une étude avec le laboratoire d’informatique, Signaux et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S),  l’Institut de Pharmacologie Moléculaire et Cellulaire (IPMC) et le laboratoire de Neurosciences Cognitives à Marseille. Nous avons des données physiologiques sur un rat qui apprend à avoir certains comportements dans un labyrinthe, en l’occurrence suivre le chemin qui le conduira à la nourriture. D’un autre côté nous avons des modèles purement algorithmiques d’apprentissage par renforcement (2), qui essayent de faire correspondre ce que nous observons chez le rat à la manière dont le système est capable de retrouver tout seul de la nourriture », illustre Patricia Reynaud-Bouret. « Or, nous observons qu’il y a toute une partie dans l’apprentissage du rat beaucoup plus erratique que ce que feraient nos algorithmes très simples », poursuit la directrice de l’Institut NeuroMod. 

 Des modèles de plus en plus réalistes

Car les modèles ne prennent pas en compte les « accidents d’apprentissage » liés à l’expérimentateur, comme les oublis de placer la nourriture ou les interruptions de protocole, mais également le fait que le rat ne puisse pas penser tout le temps qu’à sa tâche, à la différence d’un algorithme. « En revanche, les relevés d’activité des neurones pourraient nous dire « à quel point » le rat est en train de « penser » la tâche. On va regarder l’activité neuronale dans le striatum, car c’est le lieu de commande des habitudes (comme de savoir faire du vélo), pour voir si cette structure est en train de faire une différence dans les chemins que le rat choisit », révèle Patricia Reynaud-Bouret. Les scientifiques de l’Institut NeuroMod tentent, en intégrant ce type d’informations, d’être de plus en plus réalistes et d’élaborer des modèles dits bio-inspirés. C’est un des objectifs que s’est fixé Alexandre Muzy, co-fondateur de l’institut et chercheur au laboratoire I3S. 

Car tendre vers l’élaboration de neurones artificiels « réalistes » s’avère une entreprise  d’autant plus intéressante que les « vrais » neurones consomment beaucoup moins d’énergie et apprennent plus vite que les algorithmes classiques de l’intelligence artificielle.« De son côté, le Laboratoire d’Electronique, Antennes et Télécommunications (L.E.A.T.) est en train de réaliser un travail d’intégration de tels algorithmes bio-inspirés dans des systèmes électroniques », souligne Patricia Reynaud-Bouret. « Pour le moment notre travail ne concerne pas des réseaux entiers de neurones artificiels, seulement des petits comportements très simples », précise toutefois la mathématicienne. Par la suite, l’équipe aimerait aussi inscrire dans les algorithmes les « effets retour » induits par un comportement. Dans l’exemple du rat placé dans un labyrinthe, le fait de trouver à manger aura un impact sur ses connexions nerveuses, qui vont se réagencer. « Mais mathématiquement, l’expression de ce retour sur le système n’est pas encore  suffisamment « propre » », précise la directrice de l’institut NeuroMod. 

Autre écueil :  certains modèles,  ceux qui s’intéressent aux réseaux de neurones infinis, ne sont pas, par définition, implémentables. Patricia Reynaud-Bouret travaille justement sur ceux-là. « Ils m’intéressent car il s’agit d’un cas limite qui, si on le comprend bien, va permettre de voir ce qui se passe à une échelle finie mais très grande », explique-t-elle. Un cas qui reflète bien la situation de notre cerveau, puisqu’on estime que l’humain possède en moyenne 86 milliards de neurones pour 10 000 milliards de connexions nerveuses. Plusieurs axes de recherche de l’Institut NeuroMod ont par ailleurs des champs d’application en sciences humaines et sociales. Ils tentent par exemple de refléter les mécanismes fondamentaux de la biologie (le cerveau) ainsi que leur fonctionnement dans l'esprit (la pensée), en modélisant les deux. Par exemple, une substance odorante est faite de molécules, mais notre cerveau ne contient pas ces molécules : il travaille sur une représentation dans la pensée ("citron", "eau de javel", "rose") créée par notre système perceptif sur la base de ces molécules et reposant sur une structure neuronale (le cerveau). 

"parfois, sans le savoir, des chercheurs a priori très éloignés avaient conçu des concepts finalement très proches"

Autre exemple, « en économie expérimentale, des tests d’attention ont été menés au CoCoLab (3) sur les comportements d’achat en ligne, pour savoir si l’attention peut expliquer au moins en partie qu’on n’ait pas toujours des comportements rationnels », ajoute Patricia Reynaud-Bouret. « On a ainsi observé qu’on ne sélectionnait qu’un petit sous-ensemble de la masse d’information disponible, car on n’est pas capable de tout mémoriser. En conséquence on ne s’oriente pas nécessairement vers la meilleure décision », poursuit la mathématicienne. Ces concepts, qui commencent à expliquer des comportements humains, ont été reliés à l’activité neuronale et peuvent donc nourrir les travaux de modélisation mathématique et de simulation.  Pour tenter de reproduire quelque chose qui s’apparenterait aux fonctions cognitives, il faut toutefois recréer des interactions entre les neurones, pas simplement en les sommant mais en jouant sur l’intensité et la distribution de certaines liaisons. Les chercheurs attribuent alors des « poids » aux connexions qu’ils choisissent de faire entre les « neurones » artificiels. « Un chose très intéressante dont on s’aperçoit en traduisant les approches de chacun en langage mathématique est que parfois, sans le savoir, des chercheurs a priori très éloignés avaient conçu des concepts finalement très proches », souligne la directrice de l’Institut NeuroMod. 

Elle encadre par exemple une thèse de mathématiques et psychologie. « À force de fouiller, je m’aperçois que des chercheurs avaient formulé sans le savoir quelque chose qui s’apparente à un réseau neuronal au sens du deep learning, des algorithmes de l’intelligence artificielle. Et si on pousse encore plus loin, on s’apercevra peut-être que tout cela coïncide avec l’existence d’un vrai champ récepteur, d’un vrai neurone », estime-t-elle. Néanmoins, « plus on arrivera à reproduire des comportements plus il faudra se mettre en garde et ne pas comprendre ça comme une indication que les neurones et donc les bases de l’intelligence humaine sont « stupides » », prévient Patricia Reynaud-Bouret. « Il faudra plutôt comprendre qu’avec des choses élémentaires on peut concevoir des phénomènes extrêmement complexes », nuance-t-elle encore. 

L’équipe travaille enfin sur des dispositifs thérapeutiques innovants. Elle est par exemple impliquée dans un projet collaboratif avec le service de Neurochirurgie du CHU de Nice et l’équipe Athena d’INRIA, visant à relier une fonction cérébrale (comme le langage) et les structures anatomiques impliquées dans cette fonction (cortex cérébral et faisceaux d’association) chez des patients opérés d’une tumeur cérébrale. « Grâce à des données issues de l’activité cérébrale, comme l’IRM, l’électroencéphalogramme et les réponses comportementales des patients à certaines stimulations, on peut modéliser de manière personnalisée le fonctionnement cérébral des patients avant l’opération. », illustre Patricia Reynaud-Bouret.  

 "j’arrive maintenant à recréer une connectivité fonctionnelle"

L’équipe Biovision d’Inria Sophia Antipolis-Méditerranée travaille également sur des implants d’aide à la vision pour les déficients visuels. Maureen Clerc, la directrice du centre, œuvre par ailleurs à l’élaboration de voies de communication détournées avec les personnes en état de conscience minimal. À l’IPMC, l’équipe de Massimo Mantegazza étudie les relations entre l’activité des canaux ioniques et l’état d’excitation des neurones impliqués par exemple dans les migraines et l’épilepsie. Éclectique, la coopération créée autour de l’Institut NeuroMod n’a de bornes que là où cesse l’intérêt des chercheurs. « Un partie de nos travaux concerne aussi bien les serious games employés au laboratoire CobTeK auprès des patients Alzheimer que la recherche menée à l’Institut de Chimie de Nice sur les mécanismes de détection des odeurs et sur l’impact que ces dernières ont sur certains symptômes et sur les émotions », explique Patricia Reynaud-Bouret. 

À titre personnel, la directrice de l’Institut NeuroMod se réjouit de l’avancée de ses recherches. « À partir de neurones dont nous avons enregistré l’activité de façon isolée j’arrive maintenant à recréer une connectivité fonctionnelle. On est en train de simuler des très gros réseaux de neurones, des sous-parties de réseaux infinis qui nous laissent imaginer ce que serait le réseau à l’infini », explique-t-elle. «  Je suis vraiment très contente d’être en train de déporter mes résultats mathématiques ailleurs que dans ma discipline, car ils sont maintenant acceptés et intégrés. On commence à avoir de vraies percées des mathématiques et de l’informatique vers la biologie », se réjouit-elle. Pour que la voie ouverte à l’Institut NeuroMod prenne de l’ampleur, les chercheurs sont néanmoins conscients de la nécessité de développer un enseignement adapté, incluant l’apprentissage de la lecture des mathématiques. Deux diplômes ont donc vu le jour à la rentrée 2019, le Master National de Sciences Cognitives et le Master of Science Modélisation Des Systèmes Neuronaux et Cognitifs « MSc Mod4NeuCog », qui délivre  une double compétence en sciences cognitives et ingénierie mathématique.

(1)  https://flowers.inria.fr/robots/ergo-robots-fr/

https://www.youtube.com/watch?v=c5yXEMkxq5E

(2) Il s’agit d’algorithmes où un certain type de stimulation (ici « trouver de la nourriture ») vient renforcer un comportement (ici « emprunter tel chemin plutôt qu’un autre »)

(3) http://unice.fr/mshs/CoCoLab