Le rat qui actionnait un levier sans bouger

Mon père testait un circuit en mettant une lampe à son contact. Si la lampe s’allumait, le courant passait ; sinon, il ne passait pas, et aucune opinion sur le câblage ne changeait le résultat. J’ai pensé à cette lampe lorsque j’ai lu pour la première fois l’article paru en 1999 dans Nature Neuroscience, issu des laboratoires de John Chapin et de Miguel Nicolelis. Un rat actionnait un levier pour amener de l’eau à sa bouche. Puis le levier a été déconnecté du dispositif d’alimentation en eau, et un ordinateur qui lisait l’activité des neurones du rat a commandé à sa place le mouvement d’un bras robotisé. L’eau arrivait quand même. Pendant quelques minutes, la lampe s’est allumée et certains rats, semble-t-il, ont complètement cessé d’actionner le levier.

Je commence par là parce que tout le reste de cet essai, mon admiration comme mon désaccord, découle de cette petite scène légèrement absurde. Un rat restait immobile et une machine bougeait. En 1999, c’était une mesure, et personne n’a pu depuis l’annuler.

Ce qui lui revenait, et ce qui était partagé

L’histoire des interfaces cerveau-machine n’est pas celle d’un seul homme. À la fin des années 1960, Eberhard Fetz a rapporté que des singes pouvaient apprendre à contrôler les décharges d’un seul neurone lorsqu’ils recevaient une récompense pour cela. Dans les années 1980, Apostolos Georgopoulos et ses collègues ont montré que la direction d’un mouvement du bras est codée par une population de cellules du cortex moteur plutôt que par une cellule isolée, une idée sur laquelle repose toute interface ultérieure. Philip Kennedy implantait des électrodes chez des personnes paralysées dans les années 1990. Chapin et Nicolelis ont développé ensemble les techniques permettant d’enregistrer simultanément l’activité de nombreux neurones chez des animaux en activité, et sans ce savoir-faire, rien de la suite n’aurait pu être tenté. En 2000, le groupe de Nicolelis a publié dans Nature un résultat dans lequel l’activité corticale de singes commandait un bras robotisé en temps réel. Dans les années qui ont suivi, d’autres groupes ont réalisé leurs propres démonstrations, dont celui d’Andrew Schwartz à Pittsburgh et celui de John Donoghue à l’université Brown. L’équipe BrainGate de ce dernier a présenté en 2006 le cas d’un homme paralysé déplaçant un curseur informatique grâce à un implant dans son cortex moteur. Ce n’était pas le premier implant chez l’être humain ; celui de Kennedy l’avait précédé. C’était une démonstration d’un autre genre, et une démonstration importante.

Alors, qu’est-ce qui revenait à Nicolelis ? Je dirais deux choses, et je les dirais sans détour. Lui et ses collaborateurs ont montré très tôt et de manière convaincante que des populations de neurones dont l’activité était enregistrée simultanément pouvaient commander un dispositif physique en temps réel. Et ils ont poursuivi cette idée hors du laboratoire, au sein du Walk Again Project, un consortium international dont la démonstration d’exosquelette a ouvert la Coupe du monde de 2014 à São Paulo, où un Brésilien paralysé a donné le coup d’envoi symbolique. Je vois dans ce coup d’envoi une démonstration, la preuve publique qu’il était possible de faire fonctionner les éléments ensemble sur une scène, sous les yeux du monde entier. La valeur qu’il convient de lui accorder sur le plan thérapeutique est une autre question, et ce n’est pas à cette aune que je le juge. Je ne le trouve pas non plus négligeable. Une science qui ne quitte jamais la paillasse change rarement la vie de qui que ce soit, et Nicolelis était prêt à tenter quelque chose de difficile au vu de tous.

La vague qui a suivi

Il est désormais de bon ton de parler comme si l’histoire des implants cérébraux avait commencé avec l’arrivée des entreprises. Neuralink a été fondée en 2016. En janvier 2024, elle a annoncé son premier implant chez l’être humain, et le participant, Noland Arbaugh, s’est ensuite montré en train de contrôler un curseur à l’écran. Synchron travaille avec un dispositif acheminé par un vaisseau sanguin plutôt que placé dans le cortex. Blackrock Neurotech fournit depuis des années des réseaux d’électrodes utilisés dans une grande partie de la recherche universitaire. Je ne souhaite en rien minimiser tout cela. Les ingénieurs qui rendent un implant petit, sans fil et fabricable à l’échelle industrielle résolvent un problème que les laboratoires universitaires, y compris ceux dans lesquels j’ai travaillé, savaient mal résoudre. Un laboratoire publie un article ; une entreprise doit fabriquer dix mille exemplaires du même objet.

Mais la chronologie compte dans notre manière de comprendre cette science. Le principe selon lequel l’activité d’une population de neurones du cortex moteur peut être lue, décodée et utilisée pour faire bouger une machine a été établi chez l’animal avant que ces entreprises existent, et chez l’être humain avant que la plupart d’entre elles soient fondées. Ce que les entreprises ont apporté, c’est le changement d’échelle et le capital, deux apports bien réels, et tous deux distincts de la découverte. Un lecteur qui découvre cette histoire à rebours pensera que la vision d’un milliardaire a fait naître une possibilité. Les faits montrent que cette possibilité est née d’années passées à enregistrer l’activité de rats et de singes à trois heures du matin, puis que quelqu’un a construit une meilleure lampe.

Quant au choix entre méthodes invasives et moins invasives, je ne pense pas que la question soit tranchée, et ma propre lecture reste prudente. Une électrode qui pénètre dans le cortex endommage une partie des tissus et tend à perdre du signal au fil du temps, ce qui explique pourquoi le débat sur l’endroit où placer les fils est sérieux, et pourquoi un dispositif situé à l’extérieur du crâne ou à l’intérieur d’un vaisseau mérite un examen aussi rigoureux qu’un dispositif situé dans le cerveau.

Le verdict

C’est ici que je me sépare de lui. Dans Le véritable créateur de toute chose, publié en 2020, Nicolelis soutient que l’intelligence est une propriété de la matière organique vivante, qu’elle ne peut pas être produite par le calcul et que ce qu’on appelle l’intelligence artificielle n’est ni intelligent ni artificiel, mais un logiciel statistique avancé qui repose sur un travail humain caché. Je suis d’accord avec une bonne partie de cela. Le travail humain derrière ces systèmes est réel ; des personnes annotent, classent et corrigent, souvent pour une faible rémunération et peu de reconnaissance. Le discours commercial est exagéré. Les systèmes énoncent des contrevérités sur le même ton égal que celui sur lequel ils énoncent des vérités.

Ce que je ne peux pas accepter, c’est le pas qui mène de là au verdict. « Statistique » décrit la manière dont un modèle est entraîné. Le mot ne décrit pas ce que l’entraînement laisse derrière lui. J’ai consacré ma carrière aux petits circuits, et la leçon que j’en ai tirée est qu’une règle d’ajustement des connexions ne dit presque rien de ce que les connexions ainsi ajustées finissent par faire. La phrase de Hebb sur les cellules qui s’activent ensemble est une règle de ce genre, statistique si l’on veut. Personne n’aurait pu en déduire ce que ferait un hippocampe.

Voici ma propre lecture, et je la présente comme telle, car les éléments de preuve font encore débat. Entraîner un système à prédire l’oblige à construire une structure interne qui l’aide à prédire, et cette structure n’est écrite par personne. On peut montrer à un modèle quelques exemples d’une tâche dans une seule consigne, puis le voir accomplir cette tâche. Dire que ce ne sont « que des statistiques », c’est comme dire qu’un cortex n’est « que de l’électrochimie » : cela nomme le substrat et élude la question. Ce n’est pas un esprit. Ce n’est pas non plus une table de correspondance bien élevée.

Venons-en à l’affirmation elle-même : l’intelligence ne peut pas être produite par le calcul. Je constate qu’il s’agit d’une hypothèse sur le monde, de même nature que l’affirmation selon laquelle elle peut l’être. Aucune des deux n’a fait l’objet d’une mesure. Les arguments les plus solides de Nicolelis viennent, si je les comprends bien, de sa conception du cerveau comme un hybride de processus numériques et analogiques, qu’il a exposée avec Ronald Cicurel dans Le cerveau relativiste, publié en 2015. Je prends cela au sérieux et ne m’en moquerais pas. C’est un modèle, pas un résultat, et il lui incombe de préciser ce qui manque exactement à un calcul et que possède un cortex, dans des termes qui permettraient un jour à une expérience de trancher. Les équations de Hodgkin et Huxley, publiées en 1952 à partir de travaux sur l’axone géant du calmar, sont continues, nous les résolvons chaque jour par le calcul, et elles reproduisent le potentiel d’action. Il est possible que quelque chose, à l’échelle plus vaste du tissu, joue un rôle qu’aucune équation n’a encore saisi. Il est également possible que nous n’ayons pas cherché assez attentivement pour nous prononcer.

Une étrange symétrie

Ce qui m’intéresse le plus, c’est que l’expérience que j’admire constitue le meilleur argument contre le verdict. Le rat de 1999, puis les singes après lui, ont montré que l’activité d’un nombre modeste de neurones, enregistrée simultanément puis traitée par un décodeur, véhicule suffisamment de l’intention du cerveau pour faire bouger un bras. Un décodeur est un objet statistique, une fonction ajustée au sens le plus simple du terme. Tout l’édifice de l’interface repose sur le fait qu’une chose aussi modeste qu’une régression peut saisir une partie de ce que fait un cortex, suffisamment bien pour que l’animal apprenne ensuite à s’en servir. Si les statistiques n’étaient qu’un vernis sur quelque chose d’insaisissable, l’interface n’aurait pas fonctionné en 1999. Elle a fonctionné parce que l’activité du cerveau possède une structure que les mathématiques peuvent suivre. C’est mon interprétation, et un lecteur peut raisonnablement la contester : un décodeur suit une trace du cerveau, et une trace n’est pas la chose elle-même.

Je n’en conclus pas qu’un modèle de langage comprenne quoi que ce soit comme un rat comprend l’eau. Les différences restent énormes. Un cerveau humain fonctionne avec une puissance d’environ vingt watts, un chiffre qui ne dit rien de la consommation du cerveau d’un rat, et un cerveau humain a aussi un corps, un sommeil, une mort et une histoire évolutive qui lui a appris à vouloir des choses. Je pense que ces différences sont le véritable sujet, et que le mot « statistiques » les occulte de façon aussi regrettable que le mot « intelligence ».

Je garde un vieil oscilloscope sur une étagère à Posadas et, certains soirs, tandis que le fleuve s’assombrit et que les lumières s’allument sur l’autre rive, je pense à la lampe que mon père tenait contre un fil. Elle n’a jamais demandé l’avis de personne. La question que j’opposerais au verdict est de cet ordre. Non pas qui a raison sur la nature de l’intelligence, mais ce que nous verrions à l’écran, et ce que nous ferions, si une machine qui, par hypothèse, ne pouvait pas être intelligente commençait à être utilisée par un cerveau comme si elle faisait partie de lui-même.