L'IA n'a rien à voir avec un cerveau, et c'est normal

L’étonnante diversité cellulaire et la complexité du réseau du cerveau pourraient montrer comment améliorer l’IA.

L’intelligence artificielle (IA) fascine, tant elle semble incarner le rêve prométhéen de reproduire la pensée humaine. Pourtant, à l’aune des dernières découvertes, il apparaît que l’IA n’est en rien le miroir fidèle du cerveau, et que cette divergence n’est pas un défaut, mais une promesse.

La complexité vivante du cerveau

Le cerveau, ce prodige d’ingénierie biologique, se compose d’une mosaïque de neurones dont la diversité confine à l’infini. Chacun, unique dans sa forme, sa fonction, sa chimie, tisse un réseau où l’information circule sous des formes multiples : signaux électriques, fréquences, forces, analogies subtiles. Là où une simple extension du corps d’un ver active une centaine d’entrées et de sorties pour exprimer la nuance d’une sensation, le cerveau humain orchestre, à travers cent mille milliards de connexions, la mémoire, l’émotion, le mouvement, le rêve, la veille et la régulation du corps tout entier. Cette symphonie se joue à toutes les échelles, du neurone isolé jusqu’aux réseaux qui embrassent l’organisme, modulée par des substances chimiques qui adaptent en permanence l’état du système à l’environnement, à l’émotion, au stress, à la faim.

La caricature numérique de l’IA

Face à cette luxuriance, l’IA oppose la simplicité de ses " neurones " artificiels, qui ne sont que des abstractions mathématiques, des nœuds d’un réseau où l’information se réduit à des 1 et des 0, à des poids ajustés par l’apprentissage. Si le perceptron, ancêtre des réseaux neuronaux, a permis à la machine d’apprendre, il demeure une caricature du vivant : il ne connaît ni la diversité, ni la plasticité, ni la profondeur du cerveau. Les réseaux modernes, même les plus profonds, ne sont que des empilements d’opérations algébriques, dépourvus de la dynamique organique et de la capacité d’adaptation continue du cerveau humain.

Des inspirations croisées, mais des mondes séparés

Certes, l’IA s’est nourrie des avancées en neurosciences : la découverte des couches successives du cortex visuel a inspiré les réseaux convolutifs, capables de reconnaître des formes dans les images. Mais là où le cerveau apprend en interaction avec le monde, intégrant expérience, émotion, et sens, l’IA apprend par ingestion massive de données, sans compréhension réelle, sans conscience, sans subjectivité. Elle excelle dans des tâches précises - reconnaître un visage, battre un champion d’échecs - mais demeure incapable de raisonner, de généraliser, d’inventer comme le ferait un enfant ou même un animal simple.

Vers une hybridation féconde ?

Pourtant, l’écart n’est pas une impasse. Certains chercheurs tentent d’introduire dans l’IA des éléments de diversité, de plasticité, ou de modulation inspirés de la biologie, espérant ainsi améliorer la capacité d’apprentissage ou l’efficacité énergétique des machines. D’autres, à rebours, utilisent l’IA comme modèle pour comprendre le cerveau, dans un jeu de miroirs où chaque système éclaire l’autre, malgré leurs différences fondamentales.

Conclusion : deux intelligences, deux promesses

En définitive, IA et cerveau ne sont pas les deux faces d’une même pièce, mais deux architectures de l’intelligence, chacune avec ses forces et ses limites. L’IA, loin d’être un cerveau de silicium, est un nouvel objet de pensée, un outil qui prolonge nos capacités sans jamais les égaler ni les imiter parfaitement. Accepter cette altérité, c’est ouvrir la voie à une compréhension plus fine du vivant comme de la machine, et à une coévolution fertile entre biologie et technologie.