Commentaire: Le problème, avec cette histoire d'intelligence artificielle, de dispositifs autonomes et d'apprentissage mimétique, c'est que l'on a du mal à concevoir réellement comment une machine, qui semble ne pouvoir être que la somme exacte des parties qui la compose, puisse faire autre chose qu'agir dans le cadre forcément prédéfini et prévisible des programmes spécifiques qui lui sont donnés. Certains le conçoivent malgré tout parfaitement et s'en inquiètent... On pourra donc réfléchir à ce qu'impliquent les inquiétudes de ces personnes qualifiées : apparition et/ou création d'une conscience informatique, pour ainsi dire ex nihilo ?


Cerveau artificiel
© Inconnu
Des chercheurs du CNRS viennent de créer une synapse artificielle capable d'apprendre de manière autonome. Ils ont également réussi à modéliser ce dispositif. Cette dernière étape est fondamentale pour élaborer des circuits plus complexes.

S'inspirer du fonctionnement du cerveau pour concevoir des machines de plus en plus intelligentes, telle est l'idée du biomimétisme. Le principe est déjà à l'œuvre en informatique via des algorithmes pour la réalisation de certaines tâches comme la reconnaissance d'image. C'est ce qu'utilise par exemple Facebook pour identifier des photos. Mais le procédé est très gourmand en énergie.

Vincent Garcia, de l'Unité mixte de physique CNRS-Thalès, et ses collègues, viennent de franchir une nouvelle étape dans ce domaine en créant directement sur une puce électronique une synapse artificielle capable d'apprentissage. Ils ont également développé un modèle physique qui permet d'expliciter cette capacité d'apprentissage. Cette découverte, qui vient d'être publiée dans Nature Communications, ouvre la voie à la création d'un réseau de synapses et donc à des systèmes intelligents moins dépensiers en temps et en énergie.

Le processus d'apprentissage de notre cerveau est lié à nos synapses, qui assurent la connexion entre les neurones. Plus elle est stimulée, plus cette liaison se renforce, et plus l'apprentissage s'améliore. Les chercheurs se sont inspirés de ce mécanisme pour concevoir le memristor, une synapse artificielle. Ce nanocomposant électronique, formé d'une fine couche ferroélectrique prise en sandwich entre deux électrodes, peut ajuster sa résistance sous l'action d'impulsions électriques similaires à celles des neurones. Si la résistance est faible, la liaison synaptique est forte, si la résistance est forte, la liaison est faible. C'est cette capacité de la synapse à adapter sa résistance qui permet l'apprentissage.

synapse électronique
© Sören Boyn, Unité mixte de physique CNRS-Thalès
Illustration de la synapse électronique : les particules représentent les électrons circulant à travers l’oxyde, par analogie avec les neurotransmetteurs dans les synapses biologiques. Le flux d’électrons dépend de la structure en domaines ferroélectriques de l’oxyde. Celle-ci est contrôlée par les impulsions électriques
Un premier modèle de synapse anticipe son fonctionnement

Si les travaux sur ces synapses artificielles sont au centre des préoccupations de nombreux laboratoires, jusqu'à présent le fonctionnement de ces dispositifs restait largement incompris. Pour la première fois, les chercheurs ont réussi à élaborer un modèle physique anticipant son fonctionnement. Cette compréhension du processus va donc permettre de créer des systèmes plus complexes, comme un ensemble de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.


Commentaire: Étrange réflexion que celle-ci : on se demande ce que peut signifier exactement "le fonctionnement de ces dispositifs restait largement incompris"... Est-ce à dire que les créateurs de ces "dispositifs" ne comprennent pas exactement ce qu'ils font ?


Dans le cadre du projet européen Ulpec H2020, cette découverte va ainsi être exploitée pour la reconnaissance de forme en temps réel issue d'une caméra innovante fournie par Chronocam : les pixels sont inactifs sauf s'ils voient quelque chose qui change dans l'angle de vision. Le procédé du traitement de l'information sera moins coûteux en énergie et plus rapide pour déceler les objets recherchés. Les travaux présentés impliquent des chercheurs de l'Unité mixte de physique CNRS-Thalès, du Laboratoire de l'intégration du matériau au système (CNRS-Université de Bordeaux-Bordeaux INP), de l'Université d'Arkansas, du Centre de nanosciences et nanotechnologies (CNRS-Université Paris-Sud), de l'université d'Évry et de Thalès.