La façon dont nous apprenons a déconcerté les neuroscientifiques et les philosophes pendant des décennies. Une idée commune est que le cerveau fonctionne sur un principe appelé codage prédictif. Le cerveau génère un modèle mental de l’environnement, qu’il ajuste ensuite par des comparaisons avec le monde réel. Au fil du temps, ces cartes mentales deviennent plus précises et fiables. Mais au milieu de la complexité déconcertante d’un cerveau, comment un tel système pourrait-il fonctionner ? Les neuroscientifiques comportementaux proposent maintenant une nouvelle explication audacieuse : les neurones individuels peuvent, en un sens, prédire leur propre activité future.
Les chercheurs proposent que les neurones pourraient être capables de prédire leur propre activité future et d’apprendre à améliorer la précision de ces prédictions, facilitant peut-être un réseau plus efficace de connexions synaptiques. Crédit image : © Shutterstock/Jose Luis Calvo
“L’une des plus grandes questions en neurosciences est de savoir s’il existe une théorie unifiée sur le fonctionnement du cerveau”, déclare Artur Luczak, neuroscientifique informatique à l’Université de Lethbridge en Alberta, au Canada, qui a dirigé la nouvelle étude. “C’est ce qui a motivé mon travail. Je pensais que, eh bien, peut-être que si je comprends comment un seul neurone apprend, cela m’aidera peut-être à mieux comprendre comment fonctionne le cerveau”. Comprendre un tel mécanisme pourrait conduire à des machines qui pensent davantage comme des personnes, ajoute-t-il. L’étude, récemment publiée dans Nature Machine Intelligence, suggère une impulsion biologique pour que les neurones prédisent leur propre activité et comparent ces prédictions avec la réalité. Les chercheurs ont utilisé cette idée pour générer et tester certaines hypothèses à l’aide de simulations informatiques et de données sur l’activité cérébrale de rats.
“La chose la plus controversée que nous disons est qu’il pourrait être possible pour des neurones uniques de faire de telles prédictions”, dit Luczak. “Mais c’est quelque chose pour lequel nous n’avons pas encore de preuves expérimentales très solides. Donc, ce n’est qu’une hypothèse”. Comme toutes les cellules, les neurones veulent maximiser leur approvisionnement en ressources tout en minimisant la quantité de travail qu’ils effectuent. Dans le cerveau, cela se traduit par une tension entre l’utilisation de l’énergie pour former des connexions synaptiques avec d’autres neurones et la réception des avantages d’un flux sanguin supplémentaire après la mise en place de ces connexions. Les neurones qui peuvent apprendre quand de telles connexions sont les plus nécessaires gagneront donc plus de ressources qu’ils n’en utilisent. On ne sait pas comment les neurones pourraient faire des prédictions de cette manière. Un mécanisme possible est la signalisation calcique, suggère Luczak. Lorsqu’un neurone est activé, cela entraîne une augmentation de la concentration en ions calcium pendant des dizaines de millisecondes. Ce calcium élevé pourrait indiquer au neurone qu’une nouvelle activation suivra dans un délai défini.
L’idée que les neurones peuvent faire des prédictions est une proposition intéressante et plausible, déclare Gabriel Kreiman, qui étudie les circuits neuronaux à la Harvard Medical School et qui n’a pas participé à l’étude. “Les auteurs introduisent un mécanisme de règle d’apprentissage prédictif qui est plus en phase avec la biophysique connue”, dit-il, ajoutant que le mécanisme “a plusieurs propriétés intéressantes qui pourraient renforcer la recherche en apprentissage automatique”. L’activité neuronale n’est pas aléatoire. Il existe des modèles subtils dans le moment du déclenchement des neurones que les chercheurs peuvent détecter. Et ces modèles devraient également être détectables par les neurones eux-mêmes, selon l’hypothèse. Cela pourrait fournir aux neurones un moyen de tester les prédictions de leur propre activité future et d’apprendre à améliorer la précision de ces prédictions. Ils peuvent minimiser la surprise et ainsi éviter de construire de nouvelles connexions synaptiques qui ne seront pas nécessaires.
Bien que la nouvelle étude ne prouve pas que les neurones font en fait des prédictions, elle offre des preuves à l’appui, suggérant qu’un réseau de neurones mettant en œuvre la règle proposée peut apprendre à reconnaître les chiffres manuscrits. “En termes de neurosciences, tester des théories est toujours plus compliqué”, note Kreiman. “Les auteurs introduisent des comparaisons avec des enregistrements neuronaux qui sont suggestives et cohérentes avec leur proposition”. Pris chez des rats éveillés, ces enregistrements montrent des schémas cohérents et prévisibles dans lesquels les neurones auditifs se déclenchent en réponse à une série de bruits. Mais ces expériences suggèrent seulement que les schémas sont prévisibles, explique Beren Millidge, neuroscientifique informatique à l’Université d’Oxford, au Royaume-Uni. “Les expériences qu’ils ont eues sur les données neuronales montrant essentiellement que l’activité neuronale à un moment donné est prévisible et prédictive de l’avenir sont intéressantes”, déclare Millidge. “Ils ont cette idée très spéculative que les neurones peuvent prédire leur propre activité, ce qui est possible, mais ils ne font pas la distinction entre l’activité elle-même et la prévisibilité”.
Pour avoir une chance de confirmer leur hypothèse, Luczak dit qu’ils auraient besoin de regarder à l’intérieur des neurones pendant qu’ils travaillaient. “A l’aide de microscopes, il est possible de surveiller la quantité de calcium dans les neurones, et j’espère que nous pourrons bientôt valider ou réfuter cette hypothèse”, dit-il.