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Une synapse électronique capable d’apprendre toute seule

Une équipe de chercheurs, dont des Bordelais, viennent de créer une synapse artificielle capable d’apprendre de manière autonome et ont réussi à modéliser le comportement du dispositif. Un pas prometteur dans la course à l’intelligence artificielle.

La Nature fait bien les choses comme dit le proverbe. Pour le cerveau humain, c’est particulièrement le cas : cet organe complexe contient près de 100 milliards de neurones établissant chacun plusieurs milliers de contacts les synapses – un véritable réseau de communication ! - et consomme pourtant dix mille fois moins d’énergie que les supercalculateurs.

Voilà pourquoi l’homme cherche à s’en inspirer afin de concevoir des systèmes d’intelligence artificielle relativement peu coûteux en énergie. Un nouveau pas vient d’être franchi dans ce domaine : la mise au point à l’aide de matériaux ferroélectriques, par des chercheurs du CNRS-Thalès, des Universités de Bordeaux, de Paris-Sud et d’Evry, d’une synapse artificielle capable d’apprendre de manière autonome. Les scientifiques ont également réussi à modéliser ce dispositif, une étape fondamentale pour élaborer des systèmes plus complexes pour l’aide à la navigation.

Un nanocomposant et un modèle mathématique

Sylvain Saïghi, enseignant-chercheur et responsable de l’équipe AS2N (Architecture of Silicon Neural Networks) au laboratoire de l’Intégration du matériau au système (IMS) situé sur le campus de Talence (33) nous explique les travaux auxquels il a participé, publiés dans Nature Communications le 3 avril : « Nous sommes parvenus à construire une synapse électronique artificielle capable de se renforcer ou de s’affaiblir en fonction des stimuli qu’elle reçoit de « neurones », des émetteurs d’impulsions électriques », résume-t-il. Ce « memristor » est un nanocomposant électronique composé d’une fine couche de ferrite de bismuth qui possède des dipôles électriques pris en sandwich entre deux électrodes. L’orientation de ces dipôles, liée à la tension appliquée, conditionne le passage du courant. »

Bientôt un réseau de 810 synapses

En pratique, les scientifiques sont parvenus à simuler sur ordinateur un réseau de 45 synapses qui apprend à reconnaître des formes sur des images de 9 pixels sans intervention du programmeur. « Ce premier système neuromorphique (NDLR : qui s’inspire des neurones vivants) pourrait permettre à terme de fabriquer un réseau de 810 synapses capables de reconnaître le dessin des dix chiffres », ajoute Sylvain Saïghi, aussi responsable du projet européen « ULPEC H2020 ». « Ce projet, qui est une application à moyen terme, vise à coupler le réseau de neurones à des caméras innovantes pour développer des véhicules autonomes, capables de reconnaître les obstacles en temps réel », détaille le chercheur. Pour ce faire, les scientifiques travaillent avec la start-up parisienne Chronocam, conceptrice d’une caméra qui génère des potentiels d’action en fonction de l’intensité lumineuse des pixels : ceux-ci sont inactifs sauf s’ils repèrent un changement dans l’angle de vision. « Ainsi, on réduit de façon drastique le flux d’informations, celui-ci est traité de suite par un réseau de neurones, c’est moins coûteux en énergie et plus rapide », indique Sylvain Saïghi.

Vers un cerveau artificiel ?

Les applications potentielles des memristors en tant que synapses sont nombreuses : reconnaissance d’images, recherche d’informations dans une masse de données et la synthèse d’informations…

« Cela ouvre une voie vers le cerveau artificiel, mais, attention, outre la difficulté  de l’intégration dans le vivant, il faudra développer de plus vastes collaborations interdisciplinaires. Il faut compter au moins vingt ans avant la mise au point d’un tel dispositif », nuance le scientifique. En revanche, « un système capteur-traitement de l’information de très basse consommation verra le jour d’ici 3-4 ans grâce au projet ULPEC », selon lui. Une bonne nouvelle en ces temps de disette énergétique.