Dans quelle mesure les modèles d'IA ressemblent-ils au cerveau ? Les modèles développent des corrélations avec plusieurs régions corticales au cours de leur entraînement,

Mais elles plafonnent rapidement

Dans quelle mesure les modèles d'IA ressemblent-ils au cerveau ? Les modèles développent des corrélations avec plusieurs régions corticales au cours de leur entraînement
mais elles plafonnent rapidement

Des scientifiques ont approfondi une découverte bien établie : les grands modèles de langage (LLM) présentent de fortes corrélations de signaux avec le réseau cérébral du langage, la région de notre cerveau qui est responsable du traitement de la langue. La nouveauté de cette étude réside dans l'analyse de l'évolution de ces corrélations au fil de l'entraînement des modèles. Toutefois, les scientifiques restent prudents : la ressemblance entre une IA et le cerveau ne veut pas dire qu'ils sont la même chose. Cette prudence contraste avec le battage médiatique autour d'une IA consciente, alors même que Dario Amodei a déclaré rester ouvert à cette possibilité.

L'étude en question a été réalisée par une équipe de scientifiques de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), du MIT et de l'Institut de technologie de Géorgie (Georgia Tech). L'étude a porté sur les similitudes entre les modèles et le cerveau. Elle a évalué 34 points de contrôle d'entraînement couvrant 300 milliards de tokens sur 8 modèles de tailles différents afin d'analyser « le lien entre l'alignement cérébral et la compétence linguistique ».

Les chercheurs ont constaté que l'alignement cérébral suit de plus près le développement de la compétence linguistique formelle, c'est-à-dire la connaissance des règles linguistiques, que celui de la compétence linguistique fonctionnelle. Mais les propriétés clés du langage qui sous-tendent cette similitude, ainsi que la manière dont les représentations similaires à celles du cerveau apparaissent et évoluent au cours de l'entraînement, restent floues.

« Nous constatons notamment que la corrélation entre la prédiction du mot suivant, l'alignement comportemental et l'alignement cérébral s'estompe dès que les modèles dépassent la maîtrise du langage humain », a écrit l'équipe dans son rapport d'étude, publié dans la revue scientifique ACL Anthology.

Une ressemblance avec le cerveau qui plafonne rapidement

L'équipe a réexaminé des conclusions antérieures qui montraient que les grands modèles de langage présentaient de fortes corrélations avec le réseau linguistique humain, la région du cerveau responsable du traitement du langage. (Des similitudes surprenantes entre les régions du cerveau et les programmes d'IA ont été découvertes pour la première fois en 2014 par des chercheurs qui étudiaient une région du cerveau très différente : le cortex visuel.)


Leurs nouveaux résultats ont révélé que les corrélations entre les signaux du modèle et ceux de la région cérébrale changent au cours du processus d'entraînement, au cours duquel les modèles apprennent à compléter automatiquement des milliards de mots élidés (tokens) à partir de passages de texte.

Les corrélations entre les signaux du modèle et ceux du réseau linguistique atteignent leur niveau maximal relativement tôt dans le processus d'entraînement. Si la poursuite de l'entraînement continue d'améliorer les performances fonctionnelles des modèles, elle n'augmente pas pour autant les corrélations avec le réseau linguistique. Autrement dit, « devenir meilleur en langage ne signifie pas devenir plus "semblable" au cerveau langagier humain ».

Ces résultats clarifient le tableau surprenant qui se dégage des recherches en neurosciences menées précédemment : « les programmes d'IA peuvent présenter de fortes similitudes avec des régions cérébrales à grande échelle, en remplissant des fonctions similaires et en utilisant des modèles de signaux très similaires ». Les neuroscientifiques ont exploité ces découvertes pour créer des modèles beaucoup plus performants des régions corticales.

Plus qu'un simple réseau langagier

Le vrai apport de cette étude est interprétatif. Les modèles de langage commerciaux réalisent désormais des tâches comme le raisonnement mathématique, que les neuroscientifiques associent à une région cérébrale distincte appelée le réseau à « demandes multiples ». La stagnation des corrélations avec le réseau du langage après un certain stade d'entraînement suggère que le modèle développerait des ressemblances avec d'autres régions.

Un modèle de langage industriel moderne serait ainsi moins analogue à un réseau langagier seul et plus analogue à un ensemble de régions corticales synthétiques, c'est-à-dire un réseau du langage plus un réseau à demandes multiples, et peut-être d'autres encore.

La conscience artificielle : simple imitation de l'humain ou réalité ?

Amanda Askell, la philosophe interne d'Anthropic, créateur du modèle d'IA Claude, a un avis mitigé sur la question. Lors d'un passage sur le podcast Hard Fork, elle a déclaré : « nous ne savons pas vraiment ce qui donne naissance à la conscience » ou à la sensibilité. Selon elle, les IA pourraient avoir acquis des concepts et des émotions à partir de leurs vastes quantités de données d'entraînement, qui constituent un corpus de l'expérience humaine.

« Peut-être que des réseaux neuronaux suffisamment grands peuvent commencer à imiter ces choses », a spéculé Amanda Askell. « Ou peut-être faut-il un système nerveux pour être capable de ressentir des choses ». Cependant, la plupart des chercheurs en IA restent sceptiques quant à la possibilité d'une IA consciente. Certains estiment que la conscience artificielle est hors de portée, et qualifient ces déclarations actuelles de battage médiatique.

Les modèles d'IA actuels génèrent toujours du langage en prédisant des modèles dans les données plutôt qu'en percevant le monde, et bon nombre des comportements décrits ci-dessus sont apparus lors d'instructions de jeux de rôle. Après avoir ingurgité d'énormes quantités d'informations provenant d'Internet, les systèmes sont capables de construire une version convaincante de l'être humain. Ils s'inspirent de la manière des comportements humains.

Ils plagient notamment la manière dont les gens ont déjà expliqué la peur, la culpabilité, le désir et le doute de soi les uns aux autres, même s'ils n'ont jamais ressenti eux-mêmes ces émotions. Il n'est pas surprenant que l'IA puisse imiter la compréhension. Même les humains ne s'accordent pas entièrement sur la signification réelle de la conscience ou de l'intelligence, et les systèmes actuels ne font que refléter les modèles qu'il a appris à partir du langage.

La machine consciente : une illusion avec des conséquences graves

Alors que les entreprises spécialisées dans l'IA affirment que leurs systèmes évoluent vers une AGI, les réactions en dehors du secteur ont commencé à suivre cette prémisse jusqu'à sa conclusion logique. Plus les modèles imitent de manière convaincante la pensée et les émotions, plus certains utilisateurs les considèrent comme des entités proches de l'esprit humain plutôt que comme des outils, ce que certains experts jugent dangereux.


Anil Seth, professeur en neurosciences et directeur du Centre for Consciousness Science (SCCS) à l’Université du Sussex, souligne que notre fascination pour l’IA consciente vient en partie de la culture et de l’histoire. Le professeur a cité des exemples comme Yossele le Golem, Frankenstein, HAL 9000 et Klara dans Klara and The Sun, montrant que « le rêve de créer des corps artificiels et des esprits synthétiques qui pensent et ressentent finit rarement bien ».

Anil Seth a mis en garde contre une erreur de perspective de plus en plus courante : prendre des systèmes très performants et très “expressifs” pour des entités conscientes. À mesure que les IA deviennent capables de dialoguer de façon fluide, d’imiter des émotions et de tenir des propos introspectifs, il devient tentant de leur attribuer une vie intérieure. Or, cette tentation repose sur une projection humaine plutôt que sur une réalité scientifique.

Dans son article, le professeur Anil Seth affirme que « l'intelligence et la conscience sont deux choses différentes ». L'intelligence concerne principalement l'action : résoudre des mots croisés, assembler des meubles, gérer une situation familiale délicate, se rendre à pied au magasin... Toutes ces activités impliquent un comportement intelligent d'une certaine manière. La conscience, contrairement à l'intelligence, concerne principalement l'être.

Conclusion : la prudence est de mise

Les résultats de cette nouvelle étude ont des implications profondes : ils confortent l'idée selon laquelle l'IA commerciale constitue une forme de « technologie cérébrale synthétique ». Toutefois, la communauté neuroscientifique reste prudente. Les modèles d'IA commerciaux manquent notamment de toute implémentation directe de la signalisation biochimique, pourtant connue pour son rôle essentiel dans le fonctionnement des systèmes nerveux.

Les chercheurs de l'étude ont annoncé que la collecte de données sur d'autres régions cérébrales est en cours pour approfondir ces comparaisons. Richard Dawkins, biologiste et théoricien de l'évolution, rapportait en 2025 que ChatGPT d'openAI a réussi le test de Turing sur la conscience, mais d'autres experts n'y avaient vu qu'une simple illusion de pensée. Selon certains critiques, l'IA ne fait que remixer et régurgiter son matériel de formation.

Le domaine des neurosciences a tendance à être conservateur lorsqu'il s'agit de faire des comparaisons avec le cerveau humain. Mais si les comparaisons susmentionnées étaient valables, elles suggéreraient que nous sommes de plus en plus entourés d'une technologie cérébrale synthétique. Une technologie qui n'est pas seulement aussi performante que le cerveau humain à certains égards, mais qui est en fait composée d'éléments similaires.

Source : rapport de l'étude

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