Des chercheurs de l'université de Californie à Santa Cruz ont réussi à entraîner des organoïdes cérébraux de souris pour qu'ils résolvent le problème du cart-pole, un test classique en intelligence artificielle. Les résultats sont prometteurs, mais ces petits cerveaux ont un gros défaut : ils oublient à chaque pause (un peu comme moi au collège).

Le cart-pole, un classique de l'IA confié à des neurones vivants

Le cart-pole, c'est un exercice bien connu en robotique et en IA : il faut maintenir un pendule en équilibre vertical sur un chariot mobile, un peu comme quand vous essayez de tenir un stylo debout sur le bout du doigt. En général, ce sont plutôt des algorithmes qui gèrent ce genre de tâches. Mais pour cette expérimentation, les équipes en charge du projet ont vouluvoir si des neurones purement biologiques pouvaient eux aussi s'en sortir.

Ils ont utilisé des organoïdes corticaux , des amas de tissu cérébral cultivés à partir de cellules souches de souris, et les ont connectés à un système d'électrophysiologie développé avec Maxwell Biosciences. L'inclinaison du pendule était traduite en signaux électriques envoyés aux neurones, et l'activité neuronale en retour servait à diriger le chariot vers la gauche ou la droite.

46 % de réussite

L'équipe a testé trois conditions. Sans retour d'information, les organoïdes ne réussissaient que dans 2,3 % des essais. Avec des signaux aléatoires envoyés à certains neurones, ça montait à 4,4 %. Mais quand les chercheurs ont utilisé un entraînement adaptatif, où les stimulations ciblaient les bons neurones en fonction des performances, le taux de réussite a grimpé à 46 %.

Ash Robbins résume ça assez bien : quand on choisit activement les stimuli d'entraînement, on peut modeler le réseau pour qu'il résolve le problème. L'étude, publiée dans Cell Reports en février 2026, est la première démonstration rigoureuse d'un apprentissage dirigé vers un objectif chez des organoïdes cérébraux.

Un problème de mémoire un peu contrariant

Là où ça coince, c'est la mémoire. Après 15 minutes d'exercice sur le cart-pole, les organoïdes se reposent 45 minutes. Et au retour, leurs performances retombent au niveau de départ. Aucune consolidation de l'apprentissage n'a été observée, ce qui veut dire que ces neurones apprennent sur le moment mais ne retiennent rien.

David Haussler précise d'ailleurs que l'objectif n'est pas de créer une forme d' intelligence artificielle biologique , mais de mieux comprendre comment les maladies neurologiques perturbent les mécanismes d'apprentissage du cerveau.

C'est quand même assez spectaculaire de voir un amas de neurones de souris arriver à équilibrer un pendule virtuel, même avec un taux de 46 %. Bon, on est très loin d'un cerveau fonctionnel, et le fait qu'ils oublient tout après une sieste de 45 minutes montre bien qu'il manque des mécanismes de consolidation que possèdent les vrais cerveaux.

Mais pour la recherche sur des maladies comme Alzheimer ou Parkinson, pouvoir observer en temps réel comment un réseau neuronal apprend et oublie dans un environnement contrôlé, c'est un outil qui pourrait changer pas mal de trucs à l’avenir.

Source : Science Alert

Des chercheurs du SETI Institute viennent de publier une étude qui pourrait expliquer pourquoi, après des décennies d'écoute, on n'a toujours capté aucun signal radio d'origine extraterrestre. La météo spatiale autour des étoiles brouillerait les transmissions avant même qu'elles ne quittent leur système d'origine. Et 75 % des étoiles de la Voie lactée seraient concernées. Zut alors.

La météo spatiale brouille les pistes

L'étude, publiée dans The Astrophysical Journal, part d'un constat assez simple : les programmes SETI cherchent des signaux radio très étroits, parce que ce type de transmission ne se produit quasiment jamais dans la nature. Un signal bien net, bien fin, c'est le signe qu'il y a quelqu'un derrière.

Sauf que les chercheurs Vishal Gajjar et Grayce Brown ont montré que les vents stellaires, les turbulences de plasma et les éjections de masse coronale qui entourent une étoile peuvent élargir ces signaux et disperser leur puissance sur un spectre plus large.

Le pic qui devrait déclencher les alarmes des télescopes passe alors sous le seuil de détection. Un signal élargi à seulement 10 hertz perd environ 94 % de sa luminosité de pointe. Il est toujours là, mais nos télescopes passent à côté.

Les naines rouges, principal suspect

Les naines rouges sont les plus touchées par ce phénomène, et elles représentent environ 75 % des étoiles de notre galaxie. Ces étoiles sont petites, peu lumineuses, mais elles génèrent une activité magnétique intense.

Les planètes qui les entourent orbitent à des distances très courtes, ce qui expose d'éventuelles transmissions à un environnement de plasma dense et agité pendant plus longtemps.

Les simulations de l'équipe montrent qu'à 1 GHz, plus de 70 % des systèmes de naines rouges produisent au moins 1 hertz d'élargissement de signal, et plus de 30 % dépassent les 10 hertz. À 100 MHz, c'est pire : près de 60 % des systèmes atteignent 100 hertz d'élargissement. Bref, les étoiles les plus communes de la galaxie sont aussi celles qui brouillent le plus les transmissions.

Adapter les outils de recherche

L'équipe du SETI Institute propose aussi d'adapter les méthodes de recherche en testant plusieurs largeurs de signal plutôt que de ne chercher qu'un seul pic ultra-fin. Les fréquences plus élevées sont aussi moins affectées par l'élargissement, ce qui pourrait orienter les prochaines campagnes d'observation.

Pour calibrer leur modèle, les chercheurs se sont d'ailleurs appuyés sur les transmissions radio de sondes spatiales de notre propre système solaire avant d'extrapoler les résultats à d'autres environnements stellaires.

On ne va pas se mentir, après plus de 60 ans de silence, ça fait du bien d'avoir une petite explication de pourquoi on ne capte pas grand-chose. Ça n'est pas que les petits aliens se cachent particulièrement bien, c'est juste qu'on a un biais technique dans les instruments qu'on utilise.

Ça ne veut pas dire qu'il y a quelqu'un là-haut, mais au moins on sait maintenant qu'on cherchait mal. Par contre c'était bien la peine que je fasse tourner SETI@home sur mon PC pendant des années pour du flan au final. Allez on recommence tout à zéro mais on met à jour les outils avant, ok ?

Source : Slashdot