Les réseaux neuronaux reproduisent l’apprentissage des souris

Une souris reçoit une récompense lorsqu’elle répond à des séquences d’odeurs synchronisées. Au sein du service de santé de l’Université de l’Utah, des chercheurs ont soumis un réseau neuronal à une version informatique de ce défi et ont constaté que l’ordre de l’entraînement modifiait à la fois sa précision et ses schémas d’activité, comme dans les cerveaux vivants.

La tâche difficile exigeait une réponse spécifique après deux stimuli de durées différentes, dans un essai « go », et l’absence de réponse lorsque les deux stimuli duraient aussi longtemps l’un que l’autre, dans un essai « no-go ». Les chercheurs ont d’abord entraîné certains réseaux uniquement sur des essais « go », avant de leur présenter la tâche complète. Ces réseaux ont appris la version complexe avec plus de précision que ceux entraînés dès le départ sur l’ensemble du défi.

La différence se manifestait dans les erreurs. Les réseaux qui sautaient l’étape la plus simple répondaient souvent trop tôt, après le premier stimulus long. Les animaux vivants commettent la même erreur prévisible lorsque l’entraînement est mal structuré, ce qui donne au modèle informatique un moyen de suggérer comment les cerveaux réels peuvent apprendre — et échouer.

Les chercheurs ont ensuite mesuré l’activité neuronale chez des souris dans le cortex entorhinal médian, une région du cerveau impliquée dans l’apprentissage d’une tâche. Les schémas correspondaient globalement à ceux adoptés par les réseaux neuronaux : les uns comme les autres suivaient un cycle pendant un essai, pour finir dans un état à peu près identique à celui du début, et tous déviaient de cette trajectoire lorsqu’une réponse était requise. « Nous pouvons utiliser ces modèles complexes pour formuler des prédictions précises », a déclaré Jack Bowler, premier auteur de l’étude.

Concrètement, le bénéfice immédiat concerne la recherche : Jack Bowler explique que la modélisation a aidé l’équipe à parvenir plus rapidement à des hypothèses utiles et à réduire le nombre d’animaux nécessaires aux tests. À plus long terme, elle pourrait permettre de mieux structurer les programmes d’entraînement et d’apporter de nouvelles pistes sur les maladies qui perturbent la pensée complexe. Mais ces travaux restent une étude sur des réseaux neuronaux et des souris ; aucun programme d’apprentissage ni traitement destiné à l’humain n’a été testé.