En laboratoire, l’IA génère des couleurs à partir d’une toupie en noir et blanc

Faites tourner une toupie de Benham en noir et blanc, et de faibles couleurs peuvent sembler apparaître là où aucune n’a été dessinée. Kyohei Ueda, étudiant diplômé du Laboratoire de neurophysiologie de l’Institut national de biologie fondamentale, et ses collègues ont désormais fait produire un effet similaire à un réseau neuronal artificiel dans ses prédictions.

Le modèle a été entraîné par apprentissage prédictif : il a regardé des vidéos naturelles et appris à prédire quel type d’image apparaîtrait ensuite. Lorsque les chercheurs lui ont montré le motif en noir et blanc, de faibles couleurs sont apparues dans les images qu’il générait, malgré l’absence de couleur dans l’entrée.

L’effet n’était pas fixe. Les couleurs produites par le modèle variaient selon celles des objets en mouvement dans les vidéos utilisées pour l’entraînement. Des tests menés avec des vidéos naturelles, des images de synthèse en 3D et de simples vidéos bidimensionnelles montrant des carrés rouges, verts et bleus en mouvement ont mis en évidence des associations apprises entre mouvement et couleur comme l’un des facteurs à l’origine de l’illusion.

Le résultat ajoute une nouvelle piste à une énigme étudiée depuis environ 200 ans. La couleur subjective pourrait ne pas être créée uniquement dans la rétine ; elle pourrait aussi refléter la prédiction, par le cerveau, des futures informations visuelles à partir de l’expérience passée. Publiée dans Scientific Reports, l’étude est une investigation de laboratoire fondée sur un modèle : elle ne prouve donc pas encore que la vision humaine utilise exactement le même mécanisme.

Alors, qu’est-ce qui change concrètement ? Les chercheurs disposent d’un système artificiel dans lequel les liens entre mouvement et couleur peuvent être ajustés et observés pendant l’étude d’une illusion visuelle classique. Pour les lecteurs, le résultat déplace l’explication d’un effet purement rétinien vers un processus susceptible d’inclure une prédiction apprise — mais les données restent limitées au modèle et aux expériences décrites.