Fête de la science 2025 : intelligence(s)
Comment décider dans l'incertitude ?
Les neurosciences, le vivant et l'IA
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Vous pouvez découvrir la présentation. Bonne visite !
Lionel Naccache, Karine Naccache : Parlez-vous cerveau ? (2020)
Lionel Naccache : Le cinéma intérieur (2020)
Albert Moukheiber : Votre cerveau vous joue des tours (2020)
Hugo Bottemanne, Lucie Joly : Dans le cerveau des mamans (2022)
Anil Seth : Etre soi (2023)
Stanislas Dehaene : Une idée dans la tête (2024)
De nombreux exemples de cette présentation ont été tirés de ces documents et des suivants, empruntables au CDI.
Audrey Dussutour : Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur le blob sans jamais oser le demander (2017)
Steven Parker : Evolution. La grande histoire du vivant (2018)
Ed Yong : Un monde immense (2023)
Fabienne Delfour : Dans la peau d'un dauphin (2023)
Jean-Jacques Hublin : La tyrannie du cerveau (2024)
Tous nos documents sont empruntables pendant 3 semaines et vous pouvez emprunter jusqu'à 6 documents.
James Glieck : L'information (2011)
Jacques Poortmans : Biochimie des activités physiques et sportives (2017)Paul Delamarche et al. : STAPS, anatomie, physiologie, neurosciences et biomécanique (2018)
Stuart Russell, Peter Norvig : Intelligence artificielle (2021)
James Poskett : Une nouvelle histoire des sciences (2022)
Ces documents sont actuellement sur les présentoirs à notre banque de prêt.
Stanislas Dehaene : Cours au Collège de France (2011-2025)
Stanislas Dehaene, Yann Le Cun : La plus belle histoire de l'intelligence (2018)
Stanislas Dehaene : Apprendre ! (2018)
Stanislas Dehaene et al. : L'école éclairée par la science (2021)
Hugo Bottemanne : L'esprit est-il une machine prédictive ? (2022)
Ces autres documents, de référence, ne sont pas au CDI mais sont accessibles en ligne ou sur demande.
Ces "grosses" cellules nerveuses (de quelques micromètres de diamètre...) sont des neurones.
Il y en a près de 100 milliards dans notre cerveau, sans compter les cellules gliales.
Chaque neurone peut établir des connexions avec 10.000 autres, voire bien davantage.
réseaux de neurones,
apprentissage profond,
grands modèles de langage,
agents conversationnels,
agents décisionnels...
Ces termes, du domaine de l'Intelligence Artificielle, font de plus en plus partie de notre quotidien.
Les recherches en neurosciences et en informatique s'enrichissent mutuellement.
Cette publication de 1999 a ouvert un nouveau champ de recherche.
Et si le cerveau fonctionnait de manière prédictive, selon le même principe que nos sytèmes automatisés ?
Par exemple comme ceux développés pour la reconnaissance optique dès les années 1960 (codes postaux manuscrits, chèques bancaires...), sur le principe de la plus ou moins grande ressemblance à un modèle prédéfini ?
Même si nous sommes des primates avec un très gros cerveau, nous sommes inséparables des autres animaux.
Ceux-ci n'ont cessé de nous fasciner (peintures de la Grotte Chauvet, Ardèche, -30.000 ans) et nous aident à nous comprendre nous-mêmes.
Les conquêtes européennes à partir du XVIe siècle ont concentré ici une masse de connaissances en botanique et en zoologie accumulées par d'autres populations sur toute la planète.
Le Codex Florentin, des années 1560, qui recense des espèces du Nouveau Monde, est écrit en espagnol et en nahuatl, langue parlée dans l'empire aztèque tout juste anéanti par les Conquistadores.
Il ressortait de cette accumulation de connaissances une extrême diversité du vivant.
A partir du XVIIe siècle sont apparues des classifications systématiques des espèces animales et végétales (ici celle du savant suédois Linné).
Ces classifications étaient fondées sur une conception figée et créationniste des espèces.
Cette diversité relevait-elle du génie d'un Créateur surnaturel ?
Certains savants commençaient à en douter.
Les observateurs étaient frappés par l'étonnante adaptation de chaque espèce à son milieu.
Ici un pinson de l'archipel des Galapagos, au large de l'Amérique du Sud.
Pourtant apparentées à l'espèce continentale, chacune des sous-espèces insulaires présente un bec différent, adapté aux ressources de son île.
L'écureuil volant de Sibérie peut planer entre les arbres grâce à la membrane reliant ses pattes.
Aucune espèce n'est séparable de son environnement.
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A moins de s'entêter à croire à une nature figée une fois pour toutes, le seul moyen de rendre compte à la fois de la proximité entre les espèces et de leur diversité, c'est l'évolution sur le temps long, "au moyen de la sélection naturelle" (Darwin).
Ici un schéma tiré de son livre publié en 1859.
C'est la même variété de seiche (un céphalopode, comme les pieuvres) qui est filmée ici.
Elle est capable de modifier la surface de sa peau instantanément, en fonction de l'environnement.
Cette variété de sauterelle, présente en Andalousie, se cache à l'ombre des cailloux.
Mais si on la peint de la couleur du trottoir, elle change de lieu de vie : elle est capable de choisir le milieu le plus adapté à sa propre apparence.
Connaître la configuration des lieux, savoir faire pivoter la dalle plastique, se servir de son poids pour exercer un effet de levier...
Poids, frottements, équilibre : la prise en compte de la gravité.
Pour se représenter l'environnement : un système nerveux central et des surfaces sensitives.
Le dauphin dispose d'un sonar efficace jusqu'à 200 mètres, qui lui permet même de "voir" à travers ses proies.
Les chiens vivent dans un monde d'odeurs.
La densité des molécules odorantes en suspension dans l'air leur permet notamment de reconstituer une chronologie.
Il y a plus d'un siècle qu'avec le concept d'"Umwelt" on a établi que chaque espèce vit dans son propre univers sensoriel.
Chaque espèce se crée sa propre réalité à partir des sens qu'elle a développés au cours de son évolution.
Il n'y a pas une réalité unique pour toutes les espèces.
Il y a seulement différentes perceptions, chacune étant une construction propre à chaque espèce.
Extrait sonore : de quoi s'agit-il ?
Question : s'il n'y a pas d'humains pour la constater ou l'enregistrer, la chute de l'arbre produit-elle les mêmes sons ?
Réponse : objectivement, présence humaine ou non, il n'y a pas de "sons".
Il y a seulement des changements de la pression atmosphérique, bien réels et représentés ici, que notre cerveau reçoit via notre appareil auditif et qu'il interprète à partir de sa propre expérience.
Ces "sons" n'existent en réalité que pour nous.
Ces capucines sont-elles rouges ?
Non, car objectivement elles n'ont pas de couleur. C'est le reflet de la lumière sur leur surface, selon une certaine longueur d'onde, que nous captons et désignons comme du "rouge".
Envisagé par Alhazen (Ibn al-Haytham) vers l'An Mil, énoncé par Newton en 1704.
Nous ne percevons qu'une minuscule fraction du spectre électromagnétique, située entre 0,4 et 0,7 micromètre de longueur d'onde.
Ce sont ces longueurs d'onde de la lumière que nous percevons comme colorées.
Nous percevons aussi des couleurs qui non seulement n'existent pas mais qui, en plus, ne peuvent même pas exister.
La couleur fuschia/magenta est une création de notre cerveau à partir des deux extrêmes du spectre visible par les humains (entre ultra-violet et infra-rouge), en "retranchant" le vert entre les deux.
Si nous avons trois types de photorécepteurs pour les couleurs, cette variété de crevette en a douze.
Son "Umwelt" est bien différent du nôtre.
Le colibri perçoit les ultraviolets, que ses plumes reflètent.
La richesse de son plumage nous est en partie inaccessible.
La lavande sent bon... sauf qu'il n'y a pas d'"odeurs".
Il n'y a que des composés chimiques, qui objectivement n'ont pas d'odeur.
Les odeurs, c'est notre cerveau qui les construit.
Cette structure en damier, avec ses carrés clairs et sombres, nous est familière.
Expérience d'Adelson (1995).
Le carré A et le carré B appartiennent chacun à une rangée de couleur différente.
La scène est perturbée par la présence du cylindre qui crée une ombre sur le damier.
Mais le carré A et le carré B nous apparaissent bien d'une couleur différente.
Sauf qu'à cause de l'ombre créée par le cylindre, le carré A et le carré B sont d'une couleur identique.
Il y a donc un conflit entre notre modèle interne du damier, avec ses carrés clairs et sombres, et ce que notre vision nous renvoie de cette situation particulière.
Les quatre carrés A, B, C et D sont exactement de la même couleur mais cela entre en contradiction avec toute notre expérience passée des damiers, y compris quand on passe de la figure de gauche à la figure de droite.
Pour un cerveau, le modèle sert, en cas d'ambiguïté, d'option par défaut.
Notre modèle d'un visage est de forme convexe. Alors quand le masque tournant nous présente sa face concave, notre cerveau ne tient pas compte des signaux qui proviennent du nerf optique et impose à la place son modèle de visage convexe.
D'où cette impression de trucage (il n'y en a pas, vous pouvez essayer avec un vrai masque).
C'35T CMMOE CA QU3 V0U5 3T2S
EN RTIAN DE L1R3 C35 L1GN35
Nous avons un modèle des mots écrits les plus courants, ce qui nous permet de lire ce texte.
Nous voyons le monde entièrement en couleur alors que seuls les 60° face à nous sont exposés aux cônes situés au centre de notre rétine, récepteurs des couleurs.
Sur les 60° latéraux de part et d'autre, ce sont les bâtonnets qui assurent la détection - des récepteurs qui repèrent les mouvements mais qui sont uniquement sensibles au noir et blanc.
C'est donc notre cerveau qui "colorie" l'environnement sur les deux tiers latéraux de notre champ de vision.
Même face à nous, la vision est une construction, reposant sur un modèle permettant de réduire l'incertitude.
Contrairement à ce que nous fait croire notre cerveau, il n'y a pas ici de cercle bleuté, seuls certains segments noirs ont été coloriés en bleu.
Le fond de l'image est entièrement blanc.
Vérification dans Firefox :
☰ > Outils supplémentaires > Pipette : #ffffff.
Une zone aveugle, située à environ 15° de chaque côté face à nous et large de 5 à 7°, décrite par Mariotte au XVIIe siècle, nous empêche de voir quoi que ce soit dans cette zone.
Elle concerne tous les vertébrés (à cause de l'arrivée du nerf optique et de la vascularisation au fond de la rétine, qui prend la place des photodétecteurs) et est "remplie" par le cerveau. Mais nous ne nous en rendons pas compte.
Si notre vision était comme une caméra embarquée, nous aurions en permanence le mal de mer. Mais nous ne vivons pas dans le monde "réel" que nous voyons autour de nous - s'il l'était il ne pourrait pas nous apparaître stable.
Nous vivons chacun dans une "hallucination contrôlée" (Anil Seth), dans un "cinéma intérieur" (Lionel Naccache).
Si nous partageons une commune expérience du réel, c'est qu'il s'agit d'une hallucination partagée entre membres de la même espèce.
Un animal ne doit pas seulement modéliser son environnement.
Pour exister, il faut déjà qu'il modélise son propre corps.
Chaque mouvement met en oeuvre des centaines de muscles, pour l'action desquels il faut assurer les ressources et le contrôle.
Aux mouvements de son corps, on perçoit que l'antilope anticipe l'attaque, ce qui lui permet d'y échapper.
Chaque mouvement équivaut à la minimisation de l'écart entre le modèle idéal de l'enchaînement, mémorisé par l'athlète, et les retours extéroceptifs, intéroceptifs et proprioceptifs.
La vitesse de la balle dépassant le temps moyen de réaction, aucun sport de balle ne serait possible sans anticipation, sans que le cerveau prévoie à l'avance les ressources à déployer.
Chez de nombreuses espèces, l'enfance est consacrée, souvent sous forme de jeux, à préparer l'organisme - et d'abord le cerveau - aux épreuves qui l'attendent à l'âge adulte.
Ici chez des gorilles des montagnes.
Le cerveau apprend, par imitation, par répétition, à gérer les ressources du corps.
Les gestes, malhabiles au départ, vont devenir progressivement plus précis et efficaces.
Dès le stade foetal, le cerveau apprend à mobiliser des centaines de muscles et à les contrôler à l'aide de milliers de capteurs.
De multiples hormones sont mises en oeuvre pour attribuer oxygène, glucose, sel, etc, où il faut et quand il faut.
Il faut gérer les niveaux à l'avance, pour ne jamais être pris au dépourvu.
Variété de bouquetins dans les Montagnes Rocheuses.
Sont-ils seuls parmi les éboulis ?
Un léopard des montagnes les guette.
Pour les proies, la surprise, c'est la mort. Il leur faut donc la minimiser en étant sans cesse aux aguets.
Pour le prédateur, c'est le contraire, il cherchera à maximiser la surprise.
Représentation d'espèces fossilisées de la Faune de Burgess (-500 millions d'années environ).
Un arrière et un avant, avec le centre nerveux et ses capteurs : les animaux actuels, qui descendent de certaines de ces espèces, ont conservé le même plan général, qui permet de réduire l'incertitude.
Principe de thermodynamique auquel le vivant ne peut échapper : pour exister, un organisme doit résister à sa propre dissipation énergétique.
Si on représente la dépense énergétique sous forme de courbe, c'est la courbe la plus lisse qui correspond à la dépense minimale.
Chez les êtres vivants comme dans les systèmes artificiels "intelligents", réduire la dépense énergétique passe par l'anticipation : minimiser la surprise, prédire, modéliser.
Une conduite autonome suppose de calculer une trajectoire en fonction de la configuration des lieux, de la position et de la vitesse des autres véhicules, de la météorologie...
En domotique, par exemple, afin de maintenir un milieu intérieur stable, un ordinateur (prédictif) pilotera le système en ayant échantillonné la totalité des états possibles, contrôlera de nombreux paramètres pour modifier exposition solaire, chauffage, ventilation... à l'avance.
De simples thermostats (réactifs) ne permettraient pas de lisser la courbe de la dépense énergétique.
Un organisme vivant doit être proactif, prédictif.
S'il ne faisait que réagir aux circonstances, il serait toujours en retard, et donc condamné à une disparition rapide.
Exemple du frisson : avant même que la température du corps n'atteigne un seuil critique, un frisson est automatiquement déclenché qui va provoquer une activité musculaire au niveau du torse et donc réchauffer l'organisme.
Vibration ? Notification ?
Ou sensation fantôme ?
Alors que le bébé est né depuis longtemps, une maman peut encore, dans certaines occasions, le sentir bouger dans son ventre.
La prédiction du cerveau quant à la présence du bébé dans l'utérus, validée pendant plusieurs mois, peut nécessiter des retours négatifs sur une longue période, parfois des années, avant de s'atténuer et disparaître.
Le pilotage automatique en phase de croisière est basé sur la recherche constante d'erreurs de prédiction en provenance des sondes, par rapport au modèle d'un vol "idéal", aux paramètres attendus.
Un système "intelligent" est fondé sur le retour des erreurs de prédiction qui permettent de corriger le système et de le rendre progressivement plus efficace.
Les premières machines à décrypter automatiquement des messages codés étaient basées sur la minimisation progressive des erreurs de prédiction.
Ici une vue du film "The Imitation Game", qui rappelle le rôle pionnier d'Alan Turing.
Modéliser une langue permet d'attribuer une probabilité d'occurence de chaque lettre par rapport à la précédente, et de chaque mot par rapport au précédent.
C'est ce même principe qui est à la base des outils d'IA grand public actuels.
Apprendre, c'est systématiser une démarche d'enrichissement d'un modèle.
Cela passe par les erreurs, qui seules permettent de progresser.
La musique est basée sur l'apprentissage progressif d'un modèle mélodique, dont la prédiction se renforce par chaque confirmation via les retours sensoriels.
Le plaisir est provoqué par la diminution graduelle des erreurs de prédiction.
Apprendre n'est pas réservé aux animaux à gros cerveau.
C'est une propriété du vivant, qui se manifeste y compris chez les êtres sans cerveau, comme le blob.
C'est aujourd'hui à l'échelon cellulaire que l'on étudie les mécanismes élémentaires de l'apprentissage.
La mécanotransduction est la conversion d'un signal mécanique reçu en une réponse électrochimique, processus qui sous-tend les systèmes organiques complexes évoqués précédemment.
Extrait d'une conférence de Stanislas Dehaene, qui occupe la chaire des neurosciences au Collège de France et préside l'Institut du Cerveau ainsi que le Conseil scientifique de l'Education Nationale.
Ce passage illustre à l'aide de plusieurs exemples le contenu de cette présentation.
Qu'est-ce que c'est ? On peut interroger une IA...
Temps de réaction : 1 seconde !
Les raisons du décollage récent de l'IA : les immenses sources d'apprentissage, la puissance de calcul, la réévaluation et le recalibrage constants des hypothèses, l'intégration des données en couches après validation...
Un cerveau présente les mêmes principes généraux de fonctionnement.
La recherche, bio-inspirée, doit résoudre des problèmes que le vivant a résolus sur 3 milliards et demi d'années d'évolution.
Malgré tous les pas dans cette direction, l'extrême plasticité d'un système organique comme le cerveau reste hors de portée des imitations humaines.
Les systèmes d'IA actuels sont basés sur une simulation de raisonnements probabilistes par des dispositifs déterministes.
Une étape prochaine, déjà engagée, pourrait passer par le développement de systèmes informatiques structurellement probabilistes, ce qui les rapprocherait encore plus du vivant, avec un coût énergétique bien moindre.
L'IA représente déjà un fantastique outil d'aide à la décision.
En matière médicale, des modèles bien entraînés proposent désormais des diagnostics plus efficaces que les meilleurs collèges de médecins.
Les défis technologiques ne sauraient occulter les défis éthiques et sociaux auxquels l'IA nous confronte.
Ces défis existaient avant elle, elle leur donne simplement plus d'acuité et d'urgence.
C'est bien la finalité de la marche en avant technologique qui est posée (ici images d'un robot militaire équipé d'un lance-flammes) : le bien-fondé, non de la science elle-même, mais de ses applications.
En guise de conclusion...
Les différentes thématiques n'ont été ici qu'effleurées.
Vous pouvez vous reporter à la bibliographie pour davantage d'informations ou vous adresser aux professeurs-documentalistes.
Merci de votre visite !