Biocomputing : les neurones humains, futur de l’intelligence artificielle ?

Le biocomputing associe neurones humains vivants et informatique pour explorer de nouvelles formes d’intelligence artificielle. Avec son ordinateur biologique CL1, l’entreprise Cortical Labs ouvre des perspectives en matière d’apprentissage et d’efficacité énergétique, mais soulève aussi des questions éthiques majeures : ces réseaux neuronaux pourraient-ils un jour ressentir ou être conscients ?
‍

Imaginez être piégé dans un jeu vidéo rempli de zombies, obligé de combattre sans jamais pouvoir en sortir. Cela ressemble au début d’un mauvais film d’horreur. Sauf qu’ici, les « joueurs » ne sont pas des humains, mais environ 200 000 neurones humains cultivés dans le système CL1 de Cortical Labs qui jouent Doom, le célèbre jeu de tir des années 1990. Le CL1 est présenté comme le premier ordinateur biologique commercial permettant de déployer du code sur des réseaux neuronaux vivants.
‍

Le système fonctionne en boucle fermée. Les images et événements du jeu sont convertis en stimulations électriques envoyées aux neurones. Ceux-ci réagissent à leur tour par des signaux électriques, qui sont ensuite traduits en actions dans Doom. Le résultat est frappant, mais il ne faut pas en conclure trop vite : les cellules repèrent des ennemis et tirent, sans vraiment maîtriser le jeu. Leur niveau reste proche de celui d’un débutant qui découvre l’ordinateur.

À lire aussi : IA et cybersécurité : pourquoi les données mal maîtrisées deviennent un nouveau risque

Les neurones ne proviennent pas d’un cerveau, mais sont obtenus à partir de cellules adultes reprogrammées en cellules souches pluripotentes induites, puis différenciées en neurones. Cette méthode s’appuie sur les travaux de Shinya Yamanaka, récompensé par le prix Nobel de médecine, qui ont montré comment « réinitialiser » une cellule adulte. 
‍

Une fois cultivées sur une puce, les cellules sont entraînées à interagir avec leur environnement virtuel. Quand elles échouent, elles reçoivent un signal électrique imprévisible ; quand elles réussissent, le signal redevient plus régulier. Cette logique repose sur le principe d’énergie libre, selon lequel les neurones cherchent à réduire l’imprévisibilité de leur environnement. Ils ne « comprennent » donc pas Doom. Ils modifient peu à peu leur activité pour rendre leurs stimulations plus prévisibles.
‍

Pourquoi l’IA s’intéresse au cerveau
‍

L’argument le plus puissant en faveur du biocomputing est énergétique. L’IA moderne demande toujours plus de calcul : la puissance nécessaire à l’entraînement des grands modèles double environ tous les six mois, selon la tendance estimée sur les modèles étudiés . Face à cette croissance exponentielle, le cerveau humain paraît remarquablement sobre, avec une consommation d’énergie estimée à environ 20 watts, soit l’équivalent d’une ampoule. 

À lire aussi : Fuite DGFiP : un seul compte volé, 678 000 personnes exposées

L’autre promesse concerne l’apprentissage. Un enfant peut reconnaître un chien après une ou deux rencontres alors qu’un système d’IA supervisée a généralement besoin de très nombreuses images pour arriver au même résultat. L’idée n’est donc pas seulement d’imiter le cerveau avec du silicium, mais d’utiliser directement du tissu neuronal comme support de calcul et d’apprentissage. 
‍

Une question éthique : conscience et souffrance
‍

Ces neurones sont-ils seulement vivants, ou peuvent-ils penser, percevoir, voire souffrir ? Honnêtement, nous ne le savons pas. Il n’existe pas de zone cérébrale clairement identifiable comme « siège » de la conscience. Certaines théories la conçoivent plutôt comme une propriété émergente de systèmes suffisamment interconnectés. La théorie de l’information intégrée suggère que la conscience pourrait apparaître par degrés. Affirmer qu’un amas de neurones n’en possède aucune devient donc difficile. Les hypothèses quantiques de Roger Penrose et Stuart Hameroff, selon lesquelles la conscience serait liée aux microtubules, restent toutefois minoritaires et controversées parmi les neuroscientifiques.
‍

L’exemple des plantes permet de nuancer le débat. Après une blessure, elles transmettent des signaux électriques, libèrent des composés chimiques d’alerte et, selon certaines études, produisent des ultrasons lorsqu’elles sont stressées. Pour autant, la majorité des scientifiques refuse toutefois de parler de « douleur végétale », car la douleur suppose généralement un système nerveux, que les plantes n’ont pas. Autrement dit, réagir à un stimulus n’est pas la même chose que vivre une expérience subjective.

À lire aussi : Gestion des vulnérabilités : l'IA impose de passer de la guerre du patch à la guerre de mouvement

Il n’en reste pas moins que tous les tissus biologiques n’ont pas le même statut moral. Cultiver, stimuler et utiliser des neurones humains comme support de calcul mérite au minimum d’être débattu. Non pas parce que leur conscience serait établie, mais parce qu’elle n’est ni prouvée ni exclue.
‍

Matrix : de dystopie à réalité ?
‍

Dans le film Matrix, les humains sont réduits à une ressource biologique destinée à alimenter les machines. Transposé au biocomputing, ce scénario devient celui de centres de données fondés sur des neurones humains, où du tissu d’origine humaine serait transformé en infrastructure de calcul. La manière dont Cortical Labs décrit les neurones dans son CL1, par exemple comme « nés sur une puce de silicium » ou « élevés dans une simulation », ne fait rien pour dissiper cette impression de science-fiction.
‍

Ce parallèle doit évidemment rester une métaphore. Les neurones cultivés ne sont pas des personnes. Ils ne possèdent ni corps, ni mémoire biographique, ni identité, et rien n’indique qu’ils forment un cerveau ou une conscience. Mais la métaphore a une fonction utile : elle rappelle qu’une société peut progressivement accepter de traiter des fragments humains comme de simples objets industriels, ce qui pourrait fragiliser sa conception de la dignité humaine.

À lire aussi : Acheter n'est plus posséder, de PlayStation à l'IA

Le biocomputing n’est donc plus une simple curiosité de laboratoire. Son attrait est réel : une IA potentiellement moins énergivore, plus adaptative et peut-être plus proche de certaines capacités humaines. Mais les incertitudes le sont tout autant. Nous ne savons pas si ces systèmes peuvent ressentir quoi que ce soit, ni quel statut moral donner à des tissus d’origine humaine utilisés comme matériel de calcul. Plus ces systèmes deviendront complexes et autonomes, plus il sera difficile de distinguer une simple réactivité biologique d’une éventuelle expérience subjective. La vraie question n’est donc pas seulement de savoir ce que le biocomputing pourra faire. Elle est de savoir quelles limites nous serons capables de fixer avant que la technologie ne dépasse notre capacité à en débattre.