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30 janvier 2011
par Jean-Paul Baquiast et Christophe Jacquemin
Le projet Blue Brain et le programme européen
Human Brain Simulation Project (HBSP)
Blue Brain et
HBSP : des programmes de simulation du cerveau
Le
projet Blue Brain a été initialisé il y a plusieurs
années dans le cadre d'une collaboration entre l'Ecole polytechnique
fédérale de Lausanne et la firme IBM. Aujourd'hui
la revue Sciences et Avenir, dans son numéro 768 de
février 2011, consacre un Dossier à ce projet et ses
perspectives, sous le titre peut-être un peu dithyrambique
de «L'incroyable défi du projet Blue Brain».
Essayons ici de faire le point sur la question et ses implications.
Nous
avions mentionné ce projet dès ses débuts en
2005 tout en rappelant les réserves suscitées non
par le projet lui-même, mais par les conclusions que ses promoteurs
espéraient en tirer quant à la connaissance du fonctionnement
du cerveau biologique en situation. Comment, concrètement,
une analyse bottom up limitée à une part infime
de l'anatomie du cerveau pouvait-elle rendre compte du fonctionnement
global d'une «machine» comprenant 100 milliards de neurones
et un nombre infiniment plus grand de synapses et donc de connexions
potentielles? Comment par ailleurs le faire en ne tenant pas compte
des interactions du cerveau avec le reste du corps, au plan de l'organisme
global, et en ne tenant pas compte des interactions de cet organisme
avec le reste du monde, au plan de la société et de
sa culture globale ?
Bien
sûr, on ne peut pas prétendre tenir compte de tous
les facteurs en même temps. Cependant, ces diverses interactions
imposent une adaptation (plasticité) déterminante
dans le fonctionnement et, par conséquent, dans les connexions
et l'architecture d'un cerveau, fut-il d'un rat ou d'un humain.
Or ses conséquences ne peuvent pas apparaître dans
le cadre d'un examen anatomique et d'une simulation fonctionnelle
limités comme c'est le cas à une infime portion de
la matière grise, c'est-à-dire pour le moment à
quelques millimètres cubes. En d'autres terme, avec Blue
Brain, nous serions avec Blue Brain à une approche réductionniste
qui, bien qu'utile en elle-même, ne répondrait pas
aux exigences de l'approche holiste qui devrait être conduite
en parallèle(1).
Aujourd'hui
les promoteurs du projet Blue Brain vise à le prolonger
dans un projet élargi, le Human Brain Simulation Project
(HBSB) étendu à d'autres partenaires et proposé
au financement de la Commission européenne.
Voyons d'abord l'état actuel du projet Blue Brain, avant
d'aborder de façon sommaire d'autres projets parallèles
ou concurrents.
Blue
Brain : un état des lieux
On
résumera ici les éléments présentés
par le dossier de Sciences et Avenir, qu'il conviendra de
compléter par les informations disponibles sur le web. On
se référera au bref encadré valant présentation
du Human Brain Simulation Project (HBSP) publié par
Sciences et Avenir. Ce projet rassemblerait autour de Blue Brain
une centaine de laboratoires répartis dans le monde entier.
Admettons le chiffre, bien que ce nombre élevé ne
garantisse pas que tous les partenaires apportent une réelle
valeur ajoutée. Le prestige d'IBM et l'espoir de participer
aux financements doit aussi jouer un rôle.
L'initiateur du projet est Henri Markram, fondateur du Brain and
Mind Institute à l'Ecole Polytechnique fédérale
de Lausanne. L'institut vise à mieux comprendre les fonctions
du cerveau sain ou malade en associant différentes méthodes
d'analyse du comportement des neurones, y compris la simulation
sur ordinateur. Le HBSP a déposé une demande de financement
de 100 millions d'euros sur 10 ans auprès du domaine FET
de la commission européenne, Future and Emerging Technologies.
Ce domaine est un élément essentiel du programme Cordis
de l'Union européenne consacré au financement de la
recherche scientifique et technologique communautaire. A ce budget
déjà considérable s'ajouteraient des financements
provenant de la Suisse et de certains Etats européens.
Le
projet HBSP est ambitieux. Dans le cadre d'un objectif très
général et relativement banal, la compréhension
et la simulation du cerveau humain, des gènes au comportement,
il s'intéresse à la réalisation de nouveaux
calculateurs imitant le cerveau, sur le modèle des réseaux
de neurones, ou à l'implémentation dans des robots
de modules inspirés du cerveau (neurorobotique). Comme nous
l'avons indiqué, il dispose déjà, via l'Ecole
de Lausanne, d'importantes ressources informatiques, notamment le
super-ordinateur Blue Gene d'IBM. La version acquise en 2005, Blue
Gene/L vient d'être augmentée en Blue Gene/P. Cette
machine comporte 16.000 microprocesseurs et développe une
puissance de 53.5 teraflops. Elle n'occupe cependant que le 173
ème rang dans le classement mondial des plus gros calculateurs.
Jusqu'à ce jour, le projet HBSP dans sa version Blue Gene
s'est focalisé sur la modélisation informatique d'une
mini-colonne de cortex de rat. L'ambition paraît modeste,
mais il faut rappeler que le cortex, siège de l'essentiel
des fonctions neurologiques élaborées, sensorielles,
motrices et cognitives, est constitué, chez l'homme et chez
le rat, voisin de l'homme à cet égard, d'un empilement
de 6 couches de neurones présentant des caractères
différents selon les couches. Ces neurones entretiennent
des connexions de type horizontal avec des neurones voisins ou éloignés
dans le cerveau. Mais ils s'organisent aussi verticalement en unités
fonctionnelles appelées mini-colonnes ou colonnes fonctionnelles.
Celles-ci prennent la forme de colonnes verticales traversant les
couches horizontales du cortex. Elles regroupent environ 10.000
neurones pour un volume de matière grise total ne dépassant
pas 2mm3. Les neurones sont reliés entre eux de
façon arborescente par un grand nombre de synapses, quelques
milliers par neurone. Dans le faible volume d'une mini-colonne,
ceci représente un réseau extrêmement dense
de liens possibles.
Par ailleurs, les observations portant sur le cerveau entier, faites
depuis longtemps par divers procédés - dont depuis
quelques années l'imagerie fonctionnelle - ont montré
que le cerveau, dès la naissance, à la suite d'une
programmation génétique souvent spécifique
à l'espèce, s'organise en aires spécialisées.
Dédiées au départ à telle ou telle fonction,
ces spécialisations sont susceptibles de se préciser
ou d'évoluer au cours de la croissance du sujet. Comment
cette spécialisation se traduit-elle au niveau très
fin des mini-colonnes ? Selon les hypothèses des neurologues
américains Vernon Mourtcastle, David Hubel et Torsten Wiesel,
cités dans le dossier de S&A, elle se traduirait par
une similarité d'organisation fonctionnelle dans les colonnes
traitant de façon identique les données sensorielles
et motrices : «Il existerait dans le cerveau de la souris,
par exemple, une colonne corticale d'architecture spécifique
commandant les fonctions liées aux moustaches ».
D'une
façon générale, les colonnes corticales seraient
spécialisées dans des fonctions déterminées,
par exemple la reconnaissance des formes ou des sons dans les cortex
sensoriels. Le cerveau humain disposerait d'1 million de telles
colonnes(2). Associer des colonnes à
des fonctions spécifiques représente une avancée
dans l'analyse. Elle permet de préciser la localisation de
ces fonctions au sein des aires plus vastes identifiées depuis
longtemps, aires sensorielles par exemple. Mais l'analyse ne permet
pas encore de descendre, sauf exception, au niveau du faisceau de
neurones ou du neurone isolé, afin d'identifier par exemple
le célèbre et mythique «neurone de la grand-mère»
censé ne s'activer qu'à la vue de la grand mère.
Les
chercheurs de Blue Brain (HBSP) se sont donc attachés à
reproduire sur ordinateur une de ces colonnes, à partir de
l'observation du tissu d'un cortex de rat, fragment prélevé
dans une aire dont la spécificité fonctionnelle a
été plus ou moins définie. Le travail doit
alors être conduit, en principe, neurone par neurone. La tâche
est considérable puisqu'il existe environ 50 catégories
de neurones différents et un nombre infiniment plus grand,
nous l'avons rappelé, de connexions synaptiques et de messages
échangés. Par ailleurs des éléments
non neuronaux interviennent également dans l'activité
fonctionnelle. Mais on doit quitter alors la matière grise
pour atteindre la matière blanche, avec les cellules de la
glie, (astrocytes notamment) dont il faudrait en principe intégrer
l'action dans le modèle fonctionnel de la mini-colonne. Nous
ne savons si Blue Brain descend jusque là.
Plusieurs
méthodes différentes et ingénieuses ont été
développées pour analyser in vivo l'anatomie
et la physiologie des échantillons de cortex biologique étudiés.
Ceci, nous l'avons dit, a été effectué quasiment
neurone par neurone. Les observations ainsi faites ont été
reportées sur l'ordinateur. Il ne restait plus qu'à
simuler sur ce dernieri les neurones, leurs dendrites et leurs synapses
(1 milliard de synapses par colonne), ainsi que les échanges
en perpétuel remaniement entre ces divers éléments.
On conçoit qu'il faille toute la puissance d'un super-ordinateur
pour reproduire sous forme d'équations ne fut-ce qu'une petite
partie des échanges réels observés. Le neurobiologiste
Idan Segev qui dirige le Centre de calcul neuronal de Jérusalem
est associé au projet. Il a développé un ensemble
d'algorithmes génétiques permettant d'obtenir le plus
rapidement possible ces équations en tenant compte de la
variété des éléments à prendre
en compte et d'un minimum de plasticité, celle qui affecte
les relations de ces cellules dans le cadre d'un fonctionnement
in vivo observé de façon obligatoirement très
limitée.
Depuis
2007, les équipes estiment avoir réussi à modéliser
une colonne entière de cortex de rat. L'ordinateur fournit
à cet égard des représentations en 3 D et fausses
couleurs qui donnent une bonne idée de la complexité
du tissu neuronal de l'animal.
Une grande variété d'images est désormais disponible
(voir image en tête d'article et
ci-contre).
Il
ne faut pas confondre ces images avec celles obtenues par observation
directe d'un fragment de tissu cérébral maintenu en
vie, utilisant par exemple des protéines fluorescentes ou
un marquage électro-physiologique.
Dans
l'immédiat le projet vise à étendre la modélisation
à l'ensemble du cerveau d'un rat. La tâche paraît
hors de portée, mais les équipes comptent développer
de nouvelles techniques d'analyse in vivo et surtout d'une
automatisation plus rapide, résultant de l'augmentation de
la puissance de l'ordinateur et de nouveaux algorithmes travaillant
en simultanéité. Une fois obtenu un cerveau global,
il sera relativement aisé d'étudier son fonctionnement
à une échelle elle-même globale, en le soumettant
à des entrées/sorties analogues à celles que
le corps vivant impose au cerveau vivant.
La
même méthode sera appliquée à la modélisation
d'une mini-colonne du cortex humain, puis, pourquoi pas, vers 2030,
à celle du cerveau entier. On devine que chez l'homme, les
observations in vivo ne peuvent être conduites, aujourd'hui,
qu'à partir d'échantillons de tissu cérébral
obtenus par autopsie post mortem. Mais les techniques des neurosciences
observationnelles, de moins en moins invasives et en plein développement,
devraient permettre d'obtenir une représentation de plus
en plus fiable des structures, non sans doute du cerveau humain
profond, mais des couches supérieures. Celles-ci viendraient
alors compléter et informer les simulations sur ordinateur.
Des projets parallèles
ou concurrents
Le
projet Brainscales
Nous
avons évoqué la nécessité de prendre
en charge l'adaptativité permanente du tissu cérébral,
dénotant sa plasticité. Celle-ci, maximale à
la naissance, se maintient dans une certaine mesure tout au long
de la vie. Comment en tenir compte, dans la représentation
d'une mini-colonne spécialisée, non facilement étudiable
à partir d'un échantillon difficile à maintenir
en vie ?
Le dossier de S&A n'élude pas la question. La parole
est donnée au chercheur français Yves Fregnac, participant
au projet européen Brainscales de l'Unic (Unité de
neurosciences intégratives et computationnelles du CNRS)
et de l'institut Kirchhoff. Ce projet, déjà financé
depuis quelques mois par le FET, vise à développer
une représentation multi-échelle d'un cerveau aussi
complet que possible. Les chercheurs utilisent pour cela des données
provenant de l'observation biologique pour construire un modèle
computationnel du cerveau. Celui-ci fait appel à l'architecture
des réseaux de neurones. Il est donc capable par définition
de se construire en tenant compte de l'expérience. Brainscales
est associé à Blue Brain de l'EPFL et à un
autre projet européen, Brain-i-Nets qui explore les capacités
offertes, notamment pour simuler l'apprentissage des aires cérébrales
en utilisant de grands ensembles de réseaux neuronaux artificiels(3).
Il existe donc une complémentarité de principe entre
les trois approches
Yves
Fregnac met cependant l'accent sur les faiblesses intrinsèques
du projet Blue Brain. Les résultats obtenus par ce dernier
ressembleraient, dit il, à un «ersatz» de cortex,
comparable au niveau microsopique à un cortex biologique
mais incapable à un niveau plus global ou holistique de reproduire
une opération cognitive. Ses éléments ne pourraient
en effet acquérir, faute des processus d'apprentissage adéquat,
la diversité nécessaire à la conduite d'une
telle opération. Les facteurs intrinsèques, liés
à la morphologie des neurones, et les facteurs extrinsèques
résultant de l'adapativité découlant de l'activité
synaptique, ne sont pas séparables. C'est pourtant à
cette séparation que procède Blue Brain.
De
plus, comme nous l'avons rappelé ci-dessus, une mini-colonne
entretient un grand nombre de relations avec les autres parties
du cerveau, provenant de l'activité de neurones de liaisons
qui ne sont pas observables sans l'étude du comportement
dynamique du cerveau à grande échelle. Tout ces facteurs
sont déterminants pour l'étude des fonctions cognitives.
Or le modèle Blue Brain à lui seul, construit sur
le mode bottom-up, ne pourra pas en tenir compte. Ce n'est
pas le cas des deux approches proposées par Brainscales et
Brain-i-Nets. D'où l'intérêt de conjuguer l'ensemble,
comme il est actuellement proposé à la Commission
européenne.
D'autres horizons
Mais
pour que les objectifs affichés soient tenus, il faudrait
non seulement que les financements demandés soient obtenus,
mais qu'une véritable collaboration réunissent les
chercheurs concernés, bien qu'ils partent de bases différentes.
On ne verrait pas l'intérêt, sauf pour la communication
d'IBM, que l'Union européenne mette "tous les oeufs
dans le même panier" au sein d'un programme pharaonique
dont rien ne garantirait qu'il fournisse les résultats promis
s'il ne s'ouvrait pas à une véritable coopération
multidisciplinaire.
Par
ailleurs, suffirait-il de s'en tenir aux collaborations mentionnées
ci-dessus ? Nous pouvons ici rappeler l'existence de démarches
et d'approches qui pour le moment ne semblent pas à notre
connaissance véritablement prises en compte par les partenaires
associés dans le futur consortium HBSP. Contrairement à
Blue Brain qui se contraint à ne simuler qu'une toute petite
partie du cerveau, elles étudient le fonctionnement et l'anatomie
du cerveau global en situation, pour reprendre l'expression utilisée
ci-dessus.
Les
plus importantes de ces approches concernent l'application de l'imagerie
cérébrale fonctionnelle à la compréhension
des grandes fonctions cognitives. Nous avons précédemment
sur ce site interrogé les représentants français
éminents de cette méthode, Stanislas Dehaene et Jean-Pierre
Changeux. Hasard heureux, la revue La Recherche donne ce
même mois de février la parole à Stanislas Dehaene
et à d'autres chercheurs qui étudient la façon
dont le cerveau se construit et se diversifie par l'apprentissage.
L'analyse peut être menée au niveau le plus fin des
neurones intéressés par ces processus. (La Recherche,
février 2011, Comment le cerveau apprend, Neurones, plasticité,
mémoire).
L'intérêt de ces études est de n'être
pas enfermées dans des limites artificielles autres que celles
résultant du manque de moyens et de temps d'observation.
Elles peuvent s'adresser à toutes les espèces vivantes
dotées de l'équivalent d'un système nerveux
central. Elles peuvent approcher progressivement l'ensemble des
aires neuronales mobilisables par l'ensemble des fonctions mentales.
Elles peuvent à la demande passer du détail du neurone
et de la synapse à la globalité du cerveau, du corps
et finalement du milieu culturel. Un champ potentiel considérable
d'investigations est ainsi ouvert. Rappelons que l'activité
des neurones miroirs essentiels à la vie sociale a pu être
mise en évidence de cette façon.
On
ne manque pas de reprocher une tentation de réductionnisme
aux chercheurs faisant appel à l'imagerie fonctionnelle.
Mais les ouvertures conceptuelles apportées par les travaux
de Stanislas Dehaene ou de Lionel Naccache, également mentionnés
sur notre site, montrent le contraire.
Nous
avons signalé par ailleurs d'autres recherches menées
principalement aux Etats-Unis, visant à rassembler sur de
vastes Atlas du cerveau l'ensemble des observations faites sur des
sujets vivants en bonne santé ou atteints de troubles divers
et relatives au fonctionnement du cerveau, de ses composantes et
plus généralement du système nerveux. L'intérêt
de ces méthodologies observationnelles est de conjuguer les
approches de détail et les approches holistes. Elles ne sont
pas indemnes d'a priori conceptuels, voire politiques. On ne trouve,
en ce domaine comme dans d'autres, que ce que l'on cherche
plus exactement, on ne trouve pas ce que l'on ne cherche pas. Néanmoins
ces globalisations restent scientifiques car dans la mesure où
les résultats en sont largement diffusés, sur le modèle
du Human Genome Project, elles restent en permanence susceptibles
de suggérer des expériences permettant de tester les
hypothèses.
Il
s'agit notamment de l'Human Cognome Project, approfondi aujourd'hui
par le Human Connectome Project . Au niveau le plus fin,
les études du neurone seront bientôt complétées
par celle des complexes de protéines assurant la communication
synaptiques (Post-synaptic Density ou PSD).
Pour terminer, nous devons, particulièrement dans ce numéro
où nous leur consacrons une large part, signaler l'apport
que pourrait représenter aux projets précédents
les travaux d'Alain Cardon et de Pierre Marchais. Ceux-ci
visent à modéliser sur des supports informatiques,
à partir du concept de systèmes massivement multi-agents
propre à l'Intelligence artificielle, non seulement les grandes
fonctions du cerveau mais la façon dont celles-ci se traduisent
sous forme de phénomènes mentaux, normaux ou pathologiques.
Il devrait être facile de transposer les résultats
obtenus sur des modèles physiques voire à terme biologiques
reproduisant les architectures et les échanges neuronaux,
afin de tester de façon croisée la pertinence des
diverses approches. Mais il faudrait pour cela que le programme
européen FET consacre quelques crédits à financer
les recherches d'Alain Cardon et de Pierre Marchais, puisque ceux-ci,
par éthique, ne veulent pas s'adresser à des agences
travaillant pour la défense, telle la Darpa américaine.
Notes
(1) Certains ont vu dans le projet Blue Brain
une opération récupérée depuis le début
par IBM qui en fait un argument commercial puisque c'est un ordinateur
IBM qui fournit l'essentiel de la ressource utilisée dans
l'opération. Nous n'avons pas les informations nécessaires
pour préciser exactement ce qu'il en est.
(2) Ceci paraît peu. Si ces colonnes étaient
véritablement spécialisées, et qui plus est
incapables de s'adapter à de nouvelles entrées sensorielles
et motrices, on ne voit pas comment le cerveau pourrait faire face
à ses exigences fonctionnelles, dont le nombre nous paraît
devoir dépasser le million.
(3) On notera en lisant son livre publié
sur ce site qu'Alain Cardon s'est refusé à utiliser
des réseaux de neurones formels, dont il estime les capacités
trop limitées