Des chercheurs ont créé une IA qui simule le processus de mémorisation spatiale dans l’hippocampe. Leur modèle nous en apprend un peu plus sur le fonctionnement de la mémorisation de notre cerveau.


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    Les intelligences artificielles (IA) reposent sur des algorithmes d'apprentissage et, paradoxalement, grâce à elles, on est capable de mieux comprendre comment fonctionne notre cerveaucerveau, notamment notre propre apprentissage. C'est justement pour mieux comprendre notre processus de mémorisation des informations que des chercheurs de l'Université de la Ruhr à Bochum, en Allemagne, ont mis au point une IA capable de simuler le fonctionnement de notre cerveau, du moins en partie. Les scientifiques ont localisé leur recherche sur l'hippocampehippocampe. Cette région du cerveau est essentielle pour la mémoire spatiale et la navigation.

    C'est d'ailleurs ce qui explique les problèmes de mémoire et de désorientation liés à la maladie d’Alzheimer. L'hippocampe a une particularité baptisée « replay ». Lorsque nous nous déplaçons sur un itinéraire, notre hippocampe va fixer des cellules dites de « lieu » au fil de l'avancée. Une fois au repos, ou pendant le sommeilsommeil, ces cellules de lieu vont se réactiver, soit dans l'ordre du cheminement, soit dans l'ordre inverse. Autrement dit, l’hippocampe « rejoue » la scène des séquences neuronales. Ces cellules de lieu peuvent aussi s'adapter au changement de l'environnement et s'assembler à des lieux non encore visités mais que l'on a vus. Il apparait que plus certaines séquences sont rejouées et plus la navigation est rapide et facile.

    Le chercheur Nicolas Diekmann a pu obtenir plus de détails sur le fonctionnement du cerveau dans son processus d’apprentissage, grâce à une intelligence artificielle. © Université de la Ruhr
    Le chercheur Nicolas Diekmann a pu obtenir plus de détails sur le fonctionnement du cerveau dans son processus d’apprentissage, grâce à une intelligence artificielle. © Université de la Ruhr

    Une simulation biologiquement plausible

    Mais l'hippocampe ne relit pas n'importe quelles cellules de lieu. Certaines sont plus prioritaires que d'autres. Pour un rongeurrongeur qui réalise son cheminement, l'hippocampe va, par exemple, rejouer plus souvent les séquences qui sont familières ou qui sont liées à une récompense. Cela ne signifie pas que les autres sont ignorées, mais leur relecture sera plus lente, par rapport aux autres.

    Et l'IA dans tout cela ? Pour en savoir plus sur ce processus de relecture des séquences neuronales, les chercheurs ont donc créé une intelligence artificielle qui fonctionne sur le même principe et qui s'inspire justement d'un petit rongeur. Après entrainement de l'IA, ils ont pu constater qu'elle apprenait plus efficacement les informations spatiales lors de la relecture de certaines séquences, comme le fait justement l'hippocampe. Mais pas n'importe lesquelles. C'est en observant ce comportement et en analysant sur quelles cellules de lieu l’IA avait réalisé sa hiérarchie que les chercheurs ont pu obtenir plus de détails sur l'optimisation du processus de mémorisation. Pour les chercheurs, cette émulation du processus de mémorisation dans l'hippocampe est biologiquement plausible et donne un peu plus de détails sur la façon dont le cerveau humain apprend.