linguistique de masse

L'intelligence artificielle travaille-t-elle en anglais ? 

Des scientifiques de l’EPFL ont montré que les grands modèles de langage semblent utiliser l’anglais en interne même lorsqu’ils sont sollicités dans une autre langue, ce qui pourrait avoir des conséquences en termes de biais linguistiques et culturels.

Les grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT d’Open AI et Gemini de Google, ont conquis le monde et surprennent par leur capacité à comprendre les utilisatrices et utilisateurs et à leur répondre avec un discours en apparence naturel.

Bien qu’il soit possible d’interagir avec ces LLM dans n’importe quelle langue, ces derniers sont entraînés avec des centaines de milliards de paramètres textuels, principalement en anglais. Certaines personnes ont émis l’hypothèse qu’ils effectuaient la majeure partie de leur traitement interne en anglais et traduisaient ensuite dans la langue cible au tout dernier moment. Mais il y avait peu de preuves de cela, jusqu’à aujourd’hui.

Tests de Llama

Des chercheuses et chercheurs du Laboratoire de science des données (DLAB) de la Faculté informatique et communications de l’EPFL ont étudié le LLM open source Llama-2 (grand modèle de langage IA développé par Meta) pour essayer de déterminer quelles langues étaient utilisées à quels stades de la chaîne informatique.

" Les grands modèles de langage sont entraînés pour prédire le mot suivant. Pour cela, ils font correspondre chaque mot à un vecteur de nombres, c’est-à-dire à un point de données multidimensionnel. Par exemple, l’article le se trouvera toujours exactement à la même coordonnée fixe des nombres ", explique le professeur Robert West, responsable du DLAB.

" Les modèles enchaînent environ 80 couches de blocs de calcul identiques, chacun transformant un vecteur qui représente un mot en un autre vecteur. À la fin de cette séquence de 80 transformations, on obtient un vecteur représentant le mot suivant. Le nombre de calculs est déterminé par le nombre de couches de blocs de calcul. Plus il y a de calculs, plus votre modèle est puissant et plus le mot suivant a de chances d’être correct. "

Comme l’explique la prépublication intitulée Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers, Robert West et son équipe ont forcé le modèle à répondre après chaque couche chaque fois qu’il essayait de prédire le mot suivant au lieu de le laisser effectuer les calculs à partir de ses 80 couches. Ils ont ainsi pu voir quel mot le modèle aurait prédit à ce moment-là. Ils ont mis en place différentes tâches telles que demander au modèle de traduire une série de mots français en chinois.

" Nous lui avons donné un mot français, puis la traduction en chinois, un autre mot français et la traduction en chinois, etc., de sorte que le modèle sache qu’il est censé traduire le mot français en chinois. Idéalement, le modèle devrait donner une probabilité de 100% pour le mot chinois. Mais lorsque nous l’avons forcé à faire des prédictions avant la dernière couche, nous avons remarqué que la plupart du temps, il prédisait la traduction anglaise du mot français, bien que l’anglais n’apparaisse nulle part dans cette tâche. Ce n’est qu’au cours des quatre ou cinq dernières couches que le chinois est en fait plus probable que l’anglais ", affirme Robert West.

Des mots aux concepts

Une hypothèse simple serait que le modèle traduit la totalité de l’entrée en anglais et la traduit à nouveau dans la langue cible juste à la fin. Mais en analysant les données, les chercheuses et chercheurs sont parvenus à une théorie bien plus intéressante.

Dans la première phase des calculs, aucune probabilité n’est attribuée à l’un ou l’autre mot. Selon eux, le modèle s’attache à résoudre les problèmes d’entrée. Dans la seconde phase, où l’anglais domine, les chercheuses et chercheurs pensent que le modèle se trouve dans une sorte d’espace sémantique abstrait où il ne raisonne pas sur des mots isolés mais sur d’autres types de représentations qui concernent davantage des concepts, sont universels dans toutes les langues et représentent plus un modèle du monde. C’est important car, pour bien prédire le mot suivant, le modèle doit en savoir beaucoup sur le monde et l’un des moyens d’y parvenir est d’avoir cette représentation des concepts.

" Nous supposons que cette représentation du monde en termes de concepts est biaisée en faveur de l’anglais, ce qui serait très logique car les données utilisées pour entraîner ces modèles sont à environ 90% en anglais. Ils cartographient les mots en entrée à partir d’un espace de mots superficiel, dans un espace de signification plus profond avec des représentations de la façon dont ces concepts sont liés les uns aux autres dans la réalité – et les concepts sont représentés de la même manière que les mots anglais, plutôt que les mots correspondants dans la langue d’entrée réelle ", déclare Robert West.

Monoculture et biais

Cette domination de l’anglais amène à se poser la question suivante: " est-ce important "? Les chercheuses et chercheurs pensent que oui. D’après de nombreuses recherches, les structures qui existent dans le langage influencent la manière dont nous construisons la réalité et les mots que nous employons sont profondément liés à la façon dont nous pensons le monde. Robert West suggère de commencer à étudier la psychologie des modèles de langage en les traitant comme des êtres humains et, dans différentes langues, en les interrogeant, en les soumettant à des tests de comportement et en évaluant leurs biais.

" Je pense que cette recherche a vraiment touché un point sensible, car les gens s’inquiètent de plus en plus de ce genre de problème de monoculture potentielle. Les modèles étant meilleurs en anglais, bon nombre de chercheuses et chercheurs étudient aujourd’hui la possibilité d’introduire un contenu en anglais et de le traduire dans la langue souhaitée. D’un point de vue technique, cela pourrait fonctionner, mais je pense que nous perdons beaucoup de nuances, car ce que vous ne pouvez pas exprimer en anglais ne sera pas exprimé ", conclut Robert West.

Auteur: Internet

Info: https://actu.epfl.ch/news/l-intelligence-artificielle-travaille-t-elle-en--2/#:~:text=Les%20chercheuses%20et%20chercheurs%20pensent%20que%20oui.,dont%20nous%20pensons%20le%20monde.

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polypeptides

Les biologistes dévoilent les formes moléculaires de la vie

On vous décrit la quête visant à comprendre comment les protéines se plient rapidement et élégamment pour prendre des formes qui leur permettent d'effectuer des tâches uniques.

Pour le hula hoop, vous vous levez et faites pivoter vos hanches vers la droite et vers la gauche. Pour faire du vélo, on s'accroupit, on tend les bras et on pédale sur les jambes. Pour plonger dans une piscine, vous étendez les bras, rentrez le menton et vous penchez en avant. Ces formes corporelles nous permettent d’entreprendre certaines actions – ou, comme pourrait le dire un biologiste, notre structure détermine notre fonction.

Cela est également vrai au niveau moléculaire. Chaque tâche imaginable effectuée par une cellule possède une protéine conçue pour l'exécuter. Selon certaines estimations, il existe 20 000 types différents de protéines dans le corps humain : certaines protéines des cellules sanguines sont parfaitement conçues pour capter les molécules d'oxygène et de fer, certaines protéines des cellules cutanées fournissent un soutien structurel, etc. Chacun a une forme adaptée à son métier. 

Cependant, si une protéine se replie mal, elle ne peut plus fonctionner, ce qui peut entraîner un dysfonctionnement et une maladie. En comprenant comment les protéines se replient, les biologistes gagneraient non seulement une compréhension plus approfondie des protéines elles-mêmes, mais pourraient également débloquer de nouvelles façons de cibler les protéines liées à la maladie avec de nouveaux médicaments.

Cela s’est avéré être un formidable défi scientifique. Chaque protéine commence par une chaîne de molécules plus petites liées appelées acides aminés. Lorsque les acides aminés s'alignent dans l'ordre dicté par un gène, ils se plient et prennent la forme appropriée de la protéine en quelques microsecondes – un phénomène qui a stupéfié les scientifiques du XXe siècle lorsqu'ils l'ont découvert. 

Dans les années 1950, le biochimiste Christian Anfinsen a émis l’hypothèse qu’il devait y avoir un code interne intégré à la chaîne d’acides aminés qui détermine la manière dont une protéine doit se replier. Si tel était le cas, pensait-il, il devrait exister un moyen de prédire la structure finale d'une protéine à partir de sa séquence d'acides aminés. Faire cette prédiction est devenu connu sous le nom de problème de repliement des protéines. Depuis, certains scientifiques ont redéfini le problème en trois questions liées : Qu'est-ce que le code de pliage ? Quel est le mécanisme de pliage ? Pouvez-vous prédire la structure d’une protéine simplement en regardant sa séquence d’acides aminés ? 

Les biologistes ont passé des décennies à tenter de répondre à ces questions. Ils ont expérimenté des protéines individuelles pour comprendre leurs structures et construit des programmes informatiques pour déduire des modèles de repliement des protéines. Ils ont étudié la physique et la chimie des molécules d’acides aminés jusqu’au niveau atomique pour découvrir les règles du repliement des protéines. Malgré cela, les biologistes n'ont fait que des progrès hésitants dans la compréhension des règles de repliement internes d'une protéine depuis qu'Anfinsen a exposé le problème.

Il y a quelques années, ils ont réalisé une avancée décisive lorsque de nouveaux outils d’intelligence artificielle ont permis de résoudre une partie du problème. Les outils, notamment AlphaFold de Google DeepMind, ne peuvent pas expliquer comment une protéine se replie à partir d'une chaîne d'acides aminés. Mais étant donné une séquence d’acides aminés, ils peuvent souvent prédire la forme finale dans laquelle elle se replie. 

Ce n’est que dans les décennies à venir qu’il deviendra clair si cette distinction – savoir comment une protéine se replie par rapport à ce en quoi elle se replie – fera une différence dans des applications telles que le développement de médicaments. Le magicien doit-il révéler le tour de magie ?

Quoi de neuf et remarquable

Début mai, Google DeepMind a annoncé la dernière itération de son algorithme de prédiction des protéines, appelé AlphaFold3, qui prédit les structures non seulement de protéines individuelles, mais également de protéines liées les unes aux autres et d'autres biomolécules comme l'ADN et l'ARN. Comme je l’ai signalé pour Quanta, cette annonce est intervenue quelques mois seulement après qu’un algorithme concurrent de prédiction des protéines – RosettaFold All-Atom, développé par le biochimiste David Baker de la faculté de médecine de l’Université de Washington et son équipe – a annoncé une mise à niveau similaire. " Vous découvrez désormais toutes les interactions complexes qui comptent en biologie ", m'a dit Brenda Rubenstein, professeure agrégée de chimie et de physique à l'Université Brown. Il reste néanmoins un long chemin à parcourir avant que ces algorithmes puissent déterminer les structures dynamiques des protéines lors de leur déplacement dans les cellules. 

Parfois, les protéines agissent de manière imprévisible, ce qui ajoute une autre difficulté au problème du repliement. La plupart des protéines se replient en une seule forme stable. Mais comme Quanta l’a rapporté en 2021, certaines protéines peuvent se replier sous plusieurs formes pour remplir plusieurs fonctions. Ces protéines à commutation de plis ne sont pas bien étudiées et personne ne sait quelle est leur abondance. Mais grâce aux progrès technologiques tels que la cryomicroscopie électronique et la résonance magnétique nucléaire à l’état solide, les chercheurs y voient plus clairement. De plus, certaines protéines possèdent des régions qui ne se plient pas selon une forme discrète mais qui bougent de manière dynamique. Comme Quanta l'a rapporté en février, ces protéines intrinsèquement désordonnées peuvent avoir des fonctions importantes, comme l'amélioration de l'activité des enzymes, la classe de protéines qui provoquent des réactions chimiques. 

Lorsque les protéines se replient mal, elles peuvent se regrouper et causer des ravages dans l’organisme. Les agrégats de protéines sont caractéristiques des maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer, dans lesquelles des agrégats de protéines potentiellement toxiques appelés plaques amyloïdes s'accumulent entre les neurones et compromettent la signalisation du cerveau. Comme Quanta l’a rapporté en 2022 , l’agrégation des protéines pourrait être répandue dans les cellules vieillissantes ; comprendre pourquoi les protéines se replient mal et s’accumulent pourrait aider au développement de traitements pour les problèmes liés au vieillissement. Parfois, des protéines mal repliées peuvent également favoriser le mauvais repliement et l’agrégation d’autres protéines, déclenchant une cascade d’effets néfastes qui illustrent à quel point il est essentiel qu’une protéine se plie pour prendre sa forme appropriée.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/ mai 2024, Mme Yasemin Saplakoglu

[ tridimensionnelles ] [ conformation protéique ]

prospective technologique

9 Tendances de l'intelligence artificielle que vous devriez surveiller en 2019

1) Les puces activées par l'intelligence artificielle seront généralisées
Contrairement à d'autres technologies et outils logiciels, l'IA dépend fortement de processeurs spécialisés. Pour répondre aux exigences complexes de l'IA, les fabricants de puces créeront des puces spécialisées capables d'exécuter des applications compatibles avec l'IA.
Même les géants de la technologie comme Google, Facebook et Amazon dépenseront plus d'argent pour ces puces spécialisées. Ces puces seraient utilisées à des fins comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.

2) L'IA et l'IdO (Internet des objets) se rencontrent
2019 sera l'année de la convergence des différentes technologies avec l'IA. L'IdO se joindra à l'IA sur la couche informatique de pointe. L'IdO industriel exploitera la puissance de l'IA pour l'analyse des causes profondes, la maintenance prédictive des machines et la détection automatique des problèmes.
Nous verrons la montée de l'IA distribuée en 2019. Le renseignement sera décentralisé et situé plus près des biens et des dispositifs qui effectuent les vérifications de routine. Des modèles d'apprentissage machine hautement sophistiqués, alimentés par des réseaux neuronaux, seront optimisés pour fonctionner à la fine pointe de la technologie.

3) Dites "Bonjour" à AutoML.
L'une des plus grandes tendances qui domineront l'industrie de l'IA en 2019 sera l'apprentissage automatique automatisé (AutoML). Grâce à ces capacités les développeurs seront en mesure de modifier les modèles d'apprentissage machine et de créer de nouveaux modèles prêts à relever les défis futurs de l'IA.
AutoML (Cloud AutoMLB, modèles de machine learning personnalisés de haute qualité) trouvera le juste milieu entre les API cognitives et les plates-formes d'apprentissage sur mesure. Le plus grand avantage de l'apprentissage automatique sera d'offrir aux développeurs les options de personnalisation qu'ils exigent sans les forcer à passer par un flux de travail complexe. Lorsque vous combinez les données avec la portabilité, AutoML peut vous donner la flexibilité que vous ne trouverez pas avec d'autres technologies AI.

4) Bienvenue chez AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques)
Lorsque l'intelligence artificielle est appliquée à la façon dont nous développons les applications, elle transforme la façon dont nous gérions l'infrastructure. DevOps sera remplacé par AIOps et permettra au personnel de votre service informatique d'effectuer une analyse précise des causes profondes. De plus, cela vous permettra de trouver facilement des idées et des modèles utiles à partir d'un vaste ensemble de données en un rien de temps. Les grandes entreprises et les fournisseurs de cloud computing bénéficieront de la convergence de DevOps avec AI.

5) Intégration du réseau neuronal
L'un des plus grands défis auxquels les développeurs d'IA seront confrontés lors du développement de modèles de réseaux neuronaux sera de choisir le meilleur framework. Mais, avec des douzaines d'outils d'IA disponibles sur le marché, choisir le meilleur outil d'IA pourrait ne pas être aussi facile qu'avant. Le manque d'intégration et de compatibilité entre les différentes boîtes à outils des réseaux de neurones entrave l'adoption de l'IA. Des géants technologiques tels que Microsoft et Facebook travaillent déjà au développement d'un réseau neuronal ouvert (ONNX). Cela permettra aux développeurs de réutiliser les modèles de réseaux neuronaux sur plusieurs frameworks.

6) Les systèmes d'IA spécialisés deviennent une réalité.
La demande de systèmes spécialisés augmentera de façon exponentielle en 2019. Les organisations ont peu de données à leur disposition, mais ce qu'elles veulent, ce sont des données spécialisées.
Cela obligera les entreprises à se doter d'outils qui peuvent les aider à produire des données d'IA de grande qualité à l'interne. En 2019, l'accent sera mis sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Cela jettera les bases d'une IA qui pourra fonctionner dans des situations réelles. Les entreprises se tourneront vers des fournisseurs de solutions d'IA spécialisés qui ont accès à des sources de données clés et qui pourraient les aider à donner du sens à leurs données non structurées.

7) Les compétences en IA détermineront votre destin.
Même si l'IA a transformé toutes les industries auxquelles vous pouvez penser, il y a une pénurie de talents avec des compétences en IA. Pat Calhoun, PDG d'Espressive a déclaré : " La plupart des organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur transformation numérique, mais n'ont pas les développeurs, les experts en IA et les linguistes pour développer leurs propres solutions ou même former les moteurs des solutions préconçues pour tenir leurs promesses ".
Rahul Kashyap, PDG d'Awake Security, ajoute : "Avec autant de solutions'AI-powered' disponibles pour répondre à une myriade de préoccupations commerciales, il est temps que les entreprises deviennent plus intelligentes sur ce qui se passe dans la 'boîte noire' de leurs solutions AI". La façon dont les algorithmes d'IA sont formés, structurés ou informés peut conduire à des différences significatives dans les résultats, poursuit-il. La bonne équation pour une entreprise ne sera pas la bonne pour une autre."

8) L'IA tombera dans de mauvaises mains
Tout comme une pièce de monnaie à deux faces, l'IA a un côté positif et un côté négatif. Les professionnels de la sécurité informatique utiliseront l'intelligence artificielle pour détecter rapidement les activités malveillantes. Vous pouvez réduire les faux positifs de 90 % à l'aide d'algorithmes de réponse et d'apprentissage machine pilotés par l'intelligence artificielle.
L'intelligence artificielle tombera entre de mauvaises mains et les cybercriminels aux desseins malveillants en abuseront pour réaliser leurs objectifs. Avec l'automatisation, les armées de cyberattaquants peuvent lancer des attaques mortelles avec plus de succès. Cela obligera les entreprises à combattre le feu par le feu et à investir dans des solutions de sécurité alimentées par l'IA capables de les protéger contre de telles attaques.

9) Transformation numérique alimentée par l'IA
En 2019, l'IA sera partout. Des applications Web aux systèmes de soins de santé, des compagnies aériennes aux systèmes de réservation d'hôtels et au-delà, nous verrons des nuances de l'IA partout et elle sera à l'avant-garde de la transformation numérique.
Tung Bui, président du département informatique et professeur à l'Université d'Hawaii a déclaré : "Contrairement à la plupart des prédictions et des discussions sur la façon dont les véhicules et les robots autonomes finiront par affecter le marché du travail - ceci est vrai mais prendra du temps pour des raisons institutionnelles, politiques et sociales - je soutiens que la tendance principale en IA sera une accélération dans la transformation numérique, rendant plus intelligent les systèmes commerciaux existants".

Auteur: Internet

Info: zero hedge, 1 mars 2019

paliers évolutionnaires

Des chercheurs découvrent une extinction de masse jusqu’alors inconnue de l’histoire de la Terre

Une extinction de masse désigne un événement ayant entraîné la disparition d’au moins 75 % des espèces présentes sur Terre. Les paléobiologistes affirment que notre planète a déjà connu cinq principaux épisodes de ce type ; certains estiment que nous sommes en train de vivre la sixième extinction. Mais la liste ne s’arrête pas là : des chercheurs de Virginia Tech ont découvert que la Terre aurait subi une extinction de masse il y a environ 550 millions d’années. Ce serait ainsi la toute première extinction que notre planète ait connu.

À ce jour, l’extinction de l’Ordovicien-Silurien, survenue il y a environ 440 millions d’années, est considérée comme la première extinction massive de notre planète. Celle-ci s’est vraisemblablement produite à la suite d’une grande glaciation, à laquelle auraient succombé près de 85% des espèces, faute de réussir à s’adapter à ces nouvelles conditions. Mais des preuves suggèrent aujourd’hui qu’un autre événement d’extinction l’aurait précédée : une diminution de la disponibilité mondiale d’oxygène aurait entraîné la perte d’une majorité d’animaux présents vers la fin de l’Édiacarien, il y a environ 550 millions d’années.

La première extinction de l’histoire de la Terre

Le déclin soudain de la diversité fossile il y a 550 millions d’années est connu depuis longtemps, mais les scientifiques n’avaient pas pu en déterminer la cause avec certitude. Il était possible que les espèces en présence soient entrées en compétition pour la survie, s’éliminant les unes les autres, ou simplement que les conditions environnementales de l’époque n’étaient pas propices à la préservation des fossiles édiacariens. Une nouvelle étude publiée dans Proceedings of the National Academy of Sciences permet aujourd’hui d’affirmer que ce déclin résulte bel et bien d’une extinction de masse.

Notre planète compte cinq extinctions de masse connues, les "Big Five", selon Shuhai Xiao, professeur de géobiologie à Virginia Tech : l’extinction de l’Ordovicien-Silurien (il y a 440 millions d’années), l’extinction du Dévonien tardif (il y a 370 millions d’années), l’extinction du Permien-Trias (il y a 250 millions d’années), l’extinction du Trias-Jurassique (il y a 200 millions d’années) et enfin, l’extinction du Crétacé-Paléogène (il y a 65 millions d’années), qui a anéanti environ 75 % des plantes et des animaux, y compris les dinosaures non aviens.

Toutes sont liées à des changements environnementaux majeurs et à grande échelle. Un changement climatique ou un événement de désoxygénation peuvent entraîner une extinction massive d’animaux, ainsi qu’une perturbation et une réorganisation profondes des écosystèmes. Ce premier événement d’extinction survenu lors de l’Édiacarien n’échappe pas à la règle : lui aussi a été induit par une modification significative de l’environnement.

Près de 80 % des animaux vivant sur Terre auraient disparu lors de cette première extinction massive. "Cela comprenait la perte de nombreux types d’animaux différents, mais ceux dont les plans corporels et les comportements indiquent qu’ils dépendaient d’importantes quantités d’oxygène semblent avoir été particulièrement touchés", explique Scott Evans, chercheur postdoctoral au Département des géosciences de Virginia Tech et premier auteur de l’étude décrivant l’événement.

Un "coup de pouce" à l’évolution ?

Les fossiles à corps mou du biote d’Ediacara – du nom des collines situées au sud de l’Australie où ont été découverts ces fossiles en 1946 – font partie des plus anciens organismes pluricellulaires complexes connus. Les empreintes fossiles datant de la période édiacarienne – soit d’environ -635 à -539 millions d’années – montrent que les animaux qui ont péri lors de cette extinction de masse avaient une apparence très étrange, en forme de feuille, de plume ou de tube.

Selon Evans, les organismes de l’époque semblaient expérimenter différentes façons de construire leurs grands corps multicellulaires. Par conséquent, les fossiles mis au jour datant d’avant l’extinction, ne correspondent pas toujours aux classifications actuelles des animaux. "Cette extinction a peut-être contribué à ouvrir la voie à l’évolution des animaux tels que nous les connaissons", conclut le chercheur. À savoir que la plupart des plans d’organisation animaux existant aujourd’hui sont apparus au cours du Cambrien (soit la période qui succède à l’Édiacarien).

Evans et ses collègues ont scrupuleusement examiné et catalogué l’ensemble des fossiles de la période édiacarienne décrits dans la littérature. Ils ont ainsi identifié 70 genres d’animaux, dont seuls 14 existaient encore quelque 10 millions d’années plus tard. L’équipe n’a toutefois trouvé aucun signe suggérant que ces animaux étaient en concurrence avec les premiers animaux du Cambrien, ni rien qui pouvait expliquer la non-préservation des fossiles.

En revanche, les animaux qui ont survécu arboraient tous un plan d’organisation favorisant la survie en cas d’anoxie : une surface corporelle relativement élevée par rapport à leur volume. Des preuves géochimiques confirment par ailleurs une faible disponibilité d’oxygène dans les océans il y a 550 millions d’années.

Une anoxie dont la cause reste à éclaircir

Qu’est-ce qui a causé cette baisse de la disponibilité globale de l’oxygène ? "La réponse courte à la façon dont cela s’est produit est que nous ne savons pas vraiment", a déclaré Evans. En réalité, plusieurs événements, individuels ou combinés, pourraient être à l’origine du phénomène explique le scientifique : éruptions volcaniques, mouvements de plaques tectoniques, impact d’astéroïde, etc. Des changements dans les niveaux de nutriments des océans pourraient être une autre cause possible. 

 Dans tous les cas, cette extinction a largement influencé l’évolution de la vie sur Terre et cette étude nous donne un aperçu de l’impact à long terme du manque d’oxygène sur la vie aquatique. Il se trouve que dans une autre étude, les scientifiques de Virginia Tech ont récemment découvert que les lacs d’eaux douces du monde perdaient actuellement rapidement de l’oxygène.

Ce phénomène est lié non seulement au réchauffement des eaux induit par le changement climatique, mais aussi à l’excès de ruissellement de substances polluantes (phosphore, azote) lié aux pratiques agricoles : "le réchauffement des eaux diminue la capacité de l’eau douce à retenir l’oxygène, tandis que la dégradation des nutriments dans le ruissellement par les microbes d’eau douce engloutit l’oxygène", expliquent les chercheurs.

En d’autres termes, la découverte de cette nouvelle extinction donne un aperçu des dangers de la crise climatique actuelle pour la vie animale.

Auteur: Internet

Info: https://www.science-et-vie.com, 7 déc 2022  Fleur Brosseau

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sociologie

La tyrannie de l’apparence
A l’école, à la fac, au travail… Avant même nos compétences, c’est notre physique qui est jugé. Une dictature du beau dénoncée, preuves à l’appui, par le sociologue Jean-François Amadieu.
Depuis l’Antiquité grecque, nous sommes victimes et vecteurs du même présupposé : ce qui est beau est bon. Aujourd’hui encore, tout le monde le pressent et personne ne veut y croire : notre vie tout entière est soumise à la tyrannie des apparences.
Pour la première fois en France, un livre, Le Poids des apparences (Odile Jacob, 2002), en apporte la démonstration. Professeur de sociologie, Jean-François Amadieu a recensé trente ans d’études américaines et européennes sur le sujet et en tire une conclusion effarante : toute notre vie, dans tous les domaines, en amour comme au travail, notre apparence conditionnera nos relations aux autres.
Poussant son analyse, le sociologue démontre combien la beauté est un formidable outil de discrimination sociale que les élites imposent aux classes les plus basses. Dans le monde entier, les canons de la beauté ne sont-ils pas ceux des Blancs américains diffusés par la télévision et le cinéma : blondeur, minceur, jeunesse. Que l’on s’y résolve ou que l’on se révolte, nous n’en sommes pas moins, dès la naissance, soumis à la première des injustices : celle des apparences.
Au berceau déjà
Les regards qui se portent sur le nourrisson dans son berceau ne sont pas neutres. Un bébé beau attirera force sourires et risettes alors qu’un enfant moins séduisant créera une certaine gêne chez les adultes. Même infime – oreilles décollées, tache de naissance, dissymétrie des traits –, la différence physique sera vécue par les parents comme un handicap futur. Et suscitera des comportements différents à l’égard du nourrisson.
" On ne peut pas dire qu’une mère ou un père préfèrera un enfant plus beau que ses frères et sœurs, explique Jean-François Amadieu. En revanche, les études ont prouvé que les activités seront différentes selon que l’enfant est beau ou laid. Par exemple, une mère jouera beaucoup avec son nourrisson s’il est beau, tandis qu’elle focalisera sur les apprentissages s’il est disgracieux. Et parce qu’elle sait qu’il risque de se heurter, plus tard, aux regards des autres, elle s’en occupera plus. Il est d’ailleurs prouvé que ces enfants réussiront mieux à l’école que la moyenne. On peut ici parler d’un effet de compensation à la laideur."
A l’école du favoritisme
A la maternelle déjà, les enfants beaux sont privilégiés. Les enseignants ont une meilleure opinion d’eux, leur accordent davantage d’attention, les évaluent plus chaleureusement - in Modèles du corps et psychologie esthétique de Jean Maisonneuve et Marilou Bruchon-Schweitzer (PUF, 1981). Cette bienveillance engendre une confiance chez l’enfant qui l’accompagnera toute sa vie. D’autant qu’elle va mettre en place une dynamique du succès qui se poursuivra à l’âge adulte. Ensuite, au collège et au lycée, une note peut varier de 20 à 40 % selon la beauté de l’élève. Les études prouvent qu’une étudiante laide mais de bon niveau est peu défavorisée par rapport à une étudiante belle de même niveau. En revanche, si la plus jolie est mauvaise élève, ses notes seront nettement surévaluées par les examinateurs, expliquent Jean Maisonneuve et Marilou Bruchon-Schweitzer dans Le Corps et la Beauté (PUF, 1999).
"Beaucoup plus que l’enfant beau, l’enfant laid est jugé responsable de ses échecs scolaires autant que de ses fautes, remarque Jean-François Amadieu. D’abord par les instituteurs, puis par les professeurs et enfin par les recruteurs. La beauté est un statut qui vaut diplôme : elle enrichit, comme la laideur altère, nos compétences."
La tête de l’emploi
Diplôme en poche, vous pensiez être délivré de la dictature des apparences ? Erreur. "Une apparence avenante est cruciale au moment de l’embauche, mais également pour une bonne intégration au sein de l’entreprise, explique Jean-François Amadieu. Elle permet une meilleure évaluation des performances et favorise un bon déroulement de carrière." Le candidat sera jugé d’abord sur des critères extérieurs : soin apporté à sa personne, poids, beauté physique, etc. 50 % des employeurs jugent qu’un physique séduisant est un critère important de recrutement (Multicity Study of Urban Inequality de H. Holzer, Michigan State University, 1993). Les critères négatifs : poids excessif, petite taille, nez trop long, grandes oreilles, visage disgracieux, mains moites…
"Les beaux sont jugés plus intelligents, plus ambitieux, plus chaleureux, plus sociables, plus équilibrés et moins agressifs", assure encore le sociologue. Ainsi, de nombreux spécialistes du recrutement estiment, consciemment ou pas, qu’une personnalité équilibrée se voit. Pire, les études prouvent qu’à diplôme équivalent un candidat au physique peu avenant sera recruté à un salaire moindre. Une situation qui n’ira pas en se résorbant : une étude anglaise, conduite sur onze mille salariés britanniques (Beauty, Statute and the Labour Market de B. Harper, 2000), prouve que si les plus beaux gagnent un peu plus que la moyenne nationale, les plus laids perçoivent des salaires de 11 à 15 % inférieurs.
"La beauté permet non seulement d’échapper au chômage, mais en plus elle se transforme en prime salariale, résume Jean-François Amadieu. La beauté est un capital humain que le marché du travail reconnaît financièrement." Ainsi démontrée, la dictature que nous imposent les apparences, comme la tyrannie médiatique et sociale que nous subissons, nous apparaissent dans ce qu’elles ont de fondamentalement injustes. "Bien sûr, nous préférerions que ce soient les mérites de chacun qui déterminent l’obtention des diplômes, l’accès aux emplois, etc., plutôt qu’un critère arbitraire et primitif, admet Jean-François Amadieu. Mais c’est en disant la vérité sur cette discrimination qu’on peut élaborer des stratégies visant à limiter, sinon contrer, l’emprise des apparences. Bien connue et bien utilisée par tous, elle peut aussi permettre de bousculer l’ordre imposé."
Des chercheurs américains (Physical Attractivities and Evaluation of Children’s Transgressions de K. K. Dion, 1972) ont demandé à des adultes de juger des enfants de 7 ans accusés d’avoir blessé un camarade avec une boule de neige. Dans un premier temps, les personnes interrogées se sont montrées beaucoup plus tolérantes envers les enfants les plus beaux : la faute était jugée plus légèrement lorsque le fautif était séduisant. Dans un second temps, elles se sont dit convaincues que les enfants beaux récidiveraient moins que les autres. Commentaires du sociologue Jean-François Amadieu : "Non seulement le “laid” est jugé plus responsable de sa faute que le “beau”, mais, de surcroît, cette faute apparaissant comme inscrite dans sa nature profonde, elle est susceptible d’être répétée."

Auteur: Gelly Violaine

Info:

[ inégalités ] [ injustice ] [ allure ]

palier évolutif

Découverte d’une nouvelle forme de vie née de la fusion d’une bactérie avec une algue

Ayant eu lieu il y a 100 millions d’années, il s’agit seulement du troisième cas connu de ce phénomène.

(Image - La forme de vie née de la fusion entre l'algue Braarudosphaera bigelowii et la cyanobactérie UCYN-A."

Des chercheurs ont découvert une forme de vie de nature extrêmement rare née de la fusion d’une algue avec une bactérie fixatrice d’azote il y a 100 millions d’années. Appelé endosymbiose primaire, le phénomène se produit lorsqu’un organisme en engloutit un autre pour faire de celui-ci un organite, à l’instar des mitochondries et des chloroplastes. Il s’agit du troisième cas recensé d’endosymbiose. Il pourrait ouvrir la voie à une production plus durable d’azote pour l’agriculture.

Au cours des 4 milliards d’années de vie sur Terre, seulement deux cas d’endosymbiose primaire étaient connus jusqu’ici. La première s’est produite il y a 2,2 milliards d’années, lorsqu’une archée a absorbé une bactérie pour l’intégrer dans son arsenal métabolique en la convertissant en mitochondrie. Cette étape constitue une phase majeure dans l’évolution de tous les organismes sur Terre, leur permettant notamment d’évoluer vers des formes plus complexes.

(Photo : Des mitochondries dans une cellule.)

La seconde endosymbiose primaire connue s’est produite il y a 1,6 milliard d’années, lorsque des organismes unicellulaires ont absorbé des cyanobactéries capables de convertir la lumière en énergie (photosynthèse). Ces bactéries sont devenues les chloroplastes que les plantes chlorophylliennes utilisent encore à ce jour pour convertir la lumière du Soleil en énergie.

D’un autre côté, on pensait que seules les bactéries pouvaient extraire l’azote atmosphérique et le convertir en une forme utilisable (en ammoniac) pour le métabolisme cellulaire. Les plantes pouvant fixer l’azote (comme les légumineuses) effectuent ce processus en hébergeant ces bactéries au niveau de leurs nodules racinaires.

La découverte de l’équipe du Berkeley Lab bouleverse cette notion avec le premier organite capable de fixer de l’azote et intégré dans une cellule eucaryote (une algue marine). " Il est très rare que des organites résultent de ce genre de choses ( endosymbiose primaire ) ", explique Tyler Coale de l’Université de Californie à Santa Cruz, dans un communiqué du Berkeley Lab. " La première fois que cela s’est produit à notre connaissance, cela a donné naissance à toute vie complexe. Tout ce qui est plus compliqué qu’une cellule bactérienne doit son existence à cet événement ", a-t-il déclaré, en faisant référence aux origines des mitochondries. Le nouvel organite, décrit dans deux études publiées dans les revues Cell Press et Science, est baptisé " nitroplaste ".

Un organite à part entière

La découverte de l’organite a nécessité plusieurs décennies de travail. En 1998, les chercheurs ont identifié une courte séquence d’ADN qui semblait provenir d’une cyanobactérie fixatrice d’azote (UCYN-A) abondante dans le Pacifique. D’un autre côté, une autre équipe de l’Université de Kochi (au Japon) a identifié une algue marine (Braarudosphaera bigelowii) qui semblait être l’hôte symbiotique de la bactérie. En effet, l’ADN de cette dernière a été découvert en importante quantité dans les cellules de l’algue.

Alors que les chercheurs considéraient l’UCYN-A comme un simple endosymbiote de l’algue, les deux nouvelles études suggèrent qu’elle a co-évolué avec son hôte de sorte à devenir un organite à part entière. En effet, après plus de 300 expéditions, l’équipe japonaise est parvenue à isoler et cultiver l’algue en laboratoire. Cela a permis de montrer que le rapport de taille entre les UCYN-A et leurs algues hôtes est similaire d’une espèce à l’autre.

D’autre part, les chercheurs ont utilisé un modèle informatique pour analyser la croissance de la cellule hôte et de la bactérie par le biais des échanges de nutriments. Ils ont constaté que leurs métabolismes sont parfaitement synchronisés, ce qui leur permettrait de coordonner leur croissance. " C’est exactement ce qui se passe avec les organites ", explique Jonathan Zehr, de l’Université de Californie à Santa Cruz et coauteur des deux études. " Si vous regardez les mitochondries et le chloroplaste, c’est la même chose : ils évoluent avec la cellule ", ajoute-t-il.

Les experts ont également montré que la bactérie UCYN-A repose sur sa cellule hôte pour sa réplication protéique et sa multiplication. Pour ce faire, ils ont utilisé une technique d’imagerie à rayons X et une tomographie permettant d’observer les processus cellulaires en temps réel. " Nous avons montré grâce à l’imagerie à rayons X que le processus de réplication et de division de l’hôte algal et de l’endosymbiote est synchronisé ", indique Carolyn Larabell, du Berkeley Lab.

(Illustrations montrant les algues à différents stades de division cellulaire. UCYN-A, l’entité fixatrice d’azote désormais considérée comme un organite, est visible en cyan ; le noyau des algues est représenté en bleu, les mitochondries en vert et les chloroplastes en violet.)

Une quantification des protéines des deux organismes a aussi été réalisée. Il a été constaté qu’environ la moitié des protéines de l’UCYN-A est synthétisée par sa cellule hôte, qui les marque avec une séquence protéinique spécifique. Ce marquage permet ensuite à la cellule de les envoyer au nitroplaste, qui les importe et les utilise pour son propre métabolisme. " C’est l’une des caractéristiques de quelque chose qui passe d’un endosymbionte à un organite ", explique Zehr. " Ils commencent à éjecter des morceaux d’ADN, et leurs génomes deviennent de plus en plus petits, et ils commencent à dépendre de la cellule mère pour que ces produits génétiques soient transportés dans la cellule ".

Un potentiel pour une production d’azote plus durable

Les chercheurs estiment que les nitroplastes ont évolué il y a environ 100 millions d’années. Comme l’UCYN-A est présente dans presque tous les océans du monde, elle est probablement impliquée dans le cycle de l’azote atmosphérique. Cette découverte pourrait avoir d’importantes implications pour l’agriculture, le procédé industriel utilisé actuellement pour convertir l’azote atmosphérique en ammoniac (procédé Haber-Bosch) étant très énergivore. Ce dernier permet notamment d’assurer 50 % de la production alimentaire mondiale et est responsable d’environ 1,4 % des émissions carbone.

Toutefois, de nombreuses questions restent sans réponse concernant le nitroplaste et son hôte algal. En prochaine étape, les chercheurs prévoient ainsi de déterminer s’il est présent dans d’autres cellules ainsi que les effets que cela pourrait avoir. Cela pourrait permettre d’intégrer directement la fixation de l’azote dans les plantes de sorte à améliorer les récoltes. 



 

Auteur: Internet

Info: https://trustmyscience.com/ - Valisoa Rasolofo & J. Paiano·19 avril 2024

[ symbiogénétique ]

analyse holistique

Un type de raisonnement que l'AI ne peut remplacer

L'ingénieur en logiciel et philosophe William J. Littlefield II fait remarquer dans un essai récent qu'il existe trois types de raisonnement. Dont deux d'entre eux que nous avons probablement tous appris à l'école : le raisonnement déductif et inductif. Les ordinateurs peuvent très bien faire les deux.

Le raisonnement déductif : Les chiens sont des chiens. Tuffy est un chien. Tuffy est donc un chien.

Les premiers ordinateurs, dit Littlefield, utilisaient généralement le raisonnement déductif (qu'il considère comme un raisonnement "descendant"). Ce qui permet à de puissants ordinateurs de battre les humains à des jeux comme les échecs et le Go en calculant beaucoup plus de mouvements logiques à la fois qu'un humain ne peut le faire.

Le raisonnement inductif, en revanche, est un raisonnement "ascendant", qui va d'une série de faits pertinents à une conclusion, par exemple :

Un club a organisé 60 compétitions de natation, 20 dans chaque lieu ci-dessous :

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Sandy Point, nous obtenons en moyenne 80 % de votes d'approbation.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Stony Point, nous obtenons en moyenne 60 % des suffrages.

Lorsque le Club organise des compétitions de natation à Rocky Point, nous obtenons une approbation moyenne de 40 %.

Conclusion : Les membres du club préfèrent les plages de sable fin aux autres types de plages.

Ici aussi l'avènement de nouvelles méthodes comme les réseaux neuronaux a permis à de puissants ordinateurs d'assembler une grande quantité d'information afin de permettre un tel raisonnement inductif (Big Data).

Cependant, le Flop IBM de Watson en médecine (supposée aider à soigner le cancer on vit l'AI incapable de discerner les infos pertinentes dans une grande masse de données) suggère que dans les situations où - contrairement aux échecs - il n'y a pas vraiment de "règles", les machines ont beaucoup de difficulté à décider quelles données choisir. Peut-être qu'un jour une encore plus grande masse de données résoudra ce problème. Nous verrons bien.

Mais, selon Littlefield, le troisième type de raisonnement, le raisonnement abductif, fonctionne un peu différemment :

"Contrairement à l'induction ou à la déduction, où nous commençons par des cas pour tirer des conclusions sur une règle, ou vice versa, avec l'abduction, nous générons une hypothèse pour expliquer la relation entre une situation et une règle. De façon plus concise, dans le raisonnement abductif, nous faisons une supposition éclairée." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

Le raisonnement abductif, décrit à l'origine par un philosophe américain Charles Sanders Peirce (1839-1914), est parfois appelé "inférence vers la meilleure explication", comme dans l'exemple qui suit :

"Un matin, vous entrez dans la cuisine et trouvez une assiette et une tasse sur la table, avec de la chapelure et une noix de beurre dessus, le tout accompagné d'un pot de confiture, un paquet de sucre et un carton vide de lait. Vous en concluez que l'un de vos colocataires s'est levé la nuit pour se préparer une collation de minuit et qu'il était trop fatigué pour débarrasser la table. C'est ce qui, à votre avis, explique le mieux la scène à laquelle vous êtes confronté. Certes, il se peut que quelqu'un ait cambriolé la maison et ait pris le temps de manger un morceau pendant sur le tas, ou qu'un colocataire ait arrangé les choses sur la table sans prendre de collation de minuit, mais juste pour vous faire croire que quelqu'un a pris une collation de minuit. Mais ces hypothèses vous semblent présenter des explications beaucoup plus fantaisistes des données que celle à laquelle vous faites référence." Igor Douven, "Abduction" à l'Encyclopédie Stanford de Philosophie

Notez que la conclusion n'est pas une déduction stricte qu'il n'y a pas non plus suffisamment de preuves pour une induction. Nous choisissons simplement l'explication la plus simple qui tient compte de tous les faits, en gardant à l'esprit la possibilité que de nouvelles preuves nous obligent à reconsidérer notre opinion.

Pourquoi les ordinateurs ne peuvent-ils pas faire ça ? Littlefield dit qu'ils resteraient coincés dans une boucle sans fin :

Une part de ce qui rend l'enlèvement difficile, c'est que nous devons déduire certaines hypothèses probables à partir d'un ensemble vraiment infini d'explications....

"La raison pour laquelle c'est important, c'est que lorsque nous sommes confrontés à des problèmes complexes, une partie de la façon dont nous les résolvons consiste à bricoler. Nous jouons en essayant plusieurs approches, en gardant notre propre système de valeurs fluide pendant que nous cherchons des solutions potentielles. Plus précisément, nous générons des hypothèses. Où 'un ordinateur peut être coincé dans une boucle sans fin, itérant sur des explications infinies, nous utilisons nos systèmes de valeurs pour déduire rapidement quelles explications sont à la fois valables et probables. Peirce savait que le raisonnement abductif était au cœur de la façon dont nous nous attaquons à de nouveaux problèmes ; il pensait en particulier que c'était la façon dont les scientifiques découvrent les choses. Ils observent des phénomènes inattendus et génèrent des hypothèses qui expliquent pourquoi ils se produisent." William J. Littlefield II, "La compétence humaine que l'IA ne peut remplacer"

En d'autres termes, le raisonnement abductif n'est pas à proprement parler une forme de calcul, mais plutôt une supposition éclairée - une évaluation des probabilités fondée sur l'expérience. Il joue un rôle important dans la création d'hypothèses dans les sciences :

"Par exemple, un élève peut avoir remarqué que le pain semble se moisir plus rapidement dans la boîte à pain que dans le réfrigérateur. Le raisonnement abductif amène le jeune chercheur à supposer que la température détermine le taux de croissance des moisissures, comme l'hypothèse qui correspondrait le mieux aux données probantes, si elle est vraie.
Ce processus de raisonnement abductif est vrai qu'il s'agisse d'une expérience scolaire ou d'une thèse de troisième cycle sur l'astrophysique avancée. La pensée abductive permet aux chercheurs de maximiser leur temps et leurs ressources en se concentrant sur une ligne d'expérimentation réaliste.
L'enlèvement est considéré comme le point de départ du processus de recherche, donnant une explication rationnelle, permettant au raisonnement déductif de dicter le plan expérimental exact." Maryn Shuttleworth, "Abductive Reasining" Chez Explorable.com

Comme on peut le voir, le raisonnement abductif fait appel à une certaine créativité parce que l'hypothèse suggérée doit être développée comme une idée et non seulement additionnée à partir d'informations existantes. Et la créativité n'est pas quelque chose que les ordinateurs font vraiment.

C'est l'une des raisons invoquées par le philosophe Jay Richards dans The Human Advantage : L'avenir du travail américain à l'ère des machines intelligentes, comme quoi l'IA ne mettra pas la plupart des humains au chômage. Au contraire, elle changera la nature des emplois, généralement en récompensant la créativité, la flexibilité et une variété d'autres caractéristiques qui ne peuvent être calculées ou automatisées.

Auteur: Internet

Info: https://mindmatters.ai/2019/10/a-type-of-reasoning-ai-cant-replace/, 10 Oct. 2019

[ optimisme ] [ informatique ]

proto-biologie

Suzan Mazur : Donc, avec cette donation, vous allez tenter de déterminer les principes généraux de la vie. Comment définissez-vous la vie ?

C W : C'est le problème, nous ne pouvons pas. Nous n'avons pas encore répondu aux questions centrales sur l'origine de la vie. Nous devons encore obtenir des preuves plus directes de ce que j'appelle une condition pré-Darwinienne, une condition progénote de la vie. C'est l'une des choses sur lesquelles nous travaillons, en essayant d'obtenir autant de preuves directes que possible. Évidemment, comme il s'agit d'un stade de l'évolution qui s'est déroulé il y a trois milliards d'années ou plus, nous n'allons pas obtenir beaucoup de preuves directes. Nous pouvons obtenir des archives fossiles, mais elles ne sont pas fiables. Il faut déduire tout ce qu'on peut de l'analyse intelligente et perspicace des données de la séquence du génome.

SM : Que considérez-vous comme l'évolution ?

CW : L'évolution est en fait ce que la biologie devrait être. Qu'est-ce que la biologie ? Est-ce une description de formes sous le microscope ? Cela ne peut pas être cela. L'évolution est un processus. C'est le processus que nous appelons maintenant biologie, et  qui est très statique. L'évolution, en revanche, est dynamique. Et nous devons comprendre quelles sont les règles que suit cette dynamique.

Alfred North Whitehead disait qu'en biologie et dans d'autres domaines, nous n'avons pas affaire à une procession de formes (ce qui résume le point de vue de Lazcano), nous avons affaire à la forme ou aux formes du processus. C'est dans cette distinction que réside l'essence même de l'institut d'astrobiologie de l'Illinois. Nous allons réellement étudier l'origine évolutive de la vie. Toute personne ayant une intuition biologique peut sentir - que la vie est un processus évolutif. Comme je l'ai dit, ce n'est pas seulement une procession de formes.

SM : Avez-vous des inquiétudes concernant la création d'une protocellule ?

CW : Oh oui. Il y en a, comme vous le savez, Craig Venter bat le tambour sur ce sujet tout le temps, juste pour être à l'avant-garde. Le pouvoir.

SM : Il y a aussi les chercheurs de Harry Lonsdale, qui l'abordent de manière ascendante. David Deamer, scientifique à l'origine de la vie à l'Université de Santa Cruz, par exemple, dit qu'il prévoit de fabriquer une protocellule d'ici une dizaine d'années.

CW : Bonne chance.

SM : ça vous préoccupe, la protocellule ?

CW : Je suis préoccupé par les scientifiques qui pensent qu'ils sont Dieu quand il s'agit de biologie. Les scientifiques devraient essayer d'étudier les expériences que la nature a déjà faites sous la forme du processus d'évolution.

SM : Vous avez décrit la "déconnexion entre les darwinistes, qui avaient pris le contrôle de l'évolution, et les microbiologistes, qui ne trouvaient aucune utilité à la sélection naturelle darwinienne." Avez-vous quelque chose à dire sur la récente décision du Huffington Post de bloquer la publication de la réponse du microbiologiste James Shapiro au darwiniste Jerry Coyne suite à la récente attaque de Coyne sur la pensée de Shapiro concernant un rôle réduit de la sélection naturelle dans l'évolution ?

CW : Je pense que c'est immoral. La science doit être libre d'examiner ce qu'elle voit. Si vous dites que tout le monde doit suivre la ligne darwinienne, ce n'est pas de la science libre. Le Huffington Post est passé de droite/gauche à gauche/droite. Je ne sais pas où il est maintenant. Cela n'appartient pas à la science.

Je pense que Shapiro a le doigt sur l'avenir. Il voit que nous devrions étudier la régulation. L'épigénétique est très importante.

SM : Vous avez également remarqué que la pensée de Darwin sur la descendance commune est "principalement fondée sur l'analogie" et que l'évolution qui émerge maintenant ne découle pas de Darwin. Je vous cite "Il me semble qu'une biologie future ne peut être construite dans les superstructures conceptuelles du passé. L'ancienne superstructure doit être remplacée par une nouvelle pour que les problèmes holistiques puissent émerger comme le nouveau courant dominant de la biologie". Vous attendriez-vous à ce que Darwin suive la voie de Freud si la biologie entre dans le monde non linéaire et que l'évolution est redéfinie ?

CW : Cela pourrait bien être le cas. J'ai longtemps soutenu, jusqu'à la fin du XXe siècle, que le problème du processus d'évolution est un problème antérieur à son époque. Darwin a essayé d'obtenir un crédit personnel en faisant irruption avec ça à un certain moment. La pensée conceptuelle sur l'évolution a d'abord été établie par des gens comme Buffon et le propre grand-père de Darwin, Erasmus Darwin - que Darwin ne mentionne jamais dans l'Origine des espèces, sauf dans une note de bas de page lorsqu'il y fut contraint, dans la troisième édition, de l'ajouter au bas de la préface.

Il l'a nommé d'une manière dédaigneuse. Disant en gros, oh oui, beaucoup de gens ont pensé à cela et a nommé des gens comme Buffon et Lamarck. Mais il n'a pas nommé son propre grand-père, Erasmus Darwin, sauf pour dire que son grand-père avait les mêmes idées fausses que Lamarck et Goethe. Et il n'a pas dit quelles étaient ces idées ou ce qu'il leur reprochait. Il voulait se distancer de son grand-père autant qu'il le pouvait.

SM : J'ai été intrigué par l'interview que vous avez donné au magazine Wired il y a quelques années où vous avez parlé de "l'interaction distribuée" agissant au sein de diverses communautés en réseau de la vie précoce avant la cellule moderne. Et puis vous avez dit que cette dynamique pré-darwinienne se retrouve dans la société. Je me demandais si vous vouliez dire que nous continuons en quelque sorte à reconstituer notre ancien passé organisationnel ?

CW : Non, je ne pense pas que nous tournons dans les mêmes cercles. Il s'agit d'une spirale toujours plus grande, parce que c'est ainsi que l'on peut définir un système complexe dynamique.

SM : Nigel Goldenfeld a fait des conférences sur les "trois régimes dynamiques". Fait-il référence à ce que vous avez décrit dans votre article de 2006 - une faible évolution communautaire, une puissante évolution communautaire et une évolution individuelle ?

CW : Oui, je crois qu'il le fait. Je suis presque sûr que c'est le cas. Et dans un article que j'ai écrit sur les archées, je parle de l'évolution de l'individualité. Il y avait un stade communautaire au départ. C'est ce que j'appelle habituellement le progénote. J'utilise le terme "trois domaines". J'ai écrit quelque chose en 2004 pour Microbiology and Molecular Biology Review. Freeman Dyson a été séduit par ce texte et a demandé la permission de l'utiliser dans un article qu'il a écrit pour la New York Review of Books. Nigel essaie de définir pour les physiciens ce que sont ces trois domaines. C'est l'un des rares points sur lesquels je diffère de Nigel Goldenfeld. C'est un amicale différent dans nos dialogues.

SM : C'est merveilleux que vous fassiez ces percées sans rencontrer trop d'hostilité de la part de la communauté de la biologie classique.

CW : Mais je n'ai pas détrôné l'hégémonie de la culture de Darwin.

Auteur: Woese Carl

Info: interviewé par Suzan Mazur, 4 October 2012, https://www.scoop.co.nz/. Trad Mg

[ triade ] [ pré-mémétique ] [ apprentis sorciers ] [ changement de paradigme ] [ éthique ] [ prébiotique ]

médecine

L'intelligence artificielle peut prédire l'activité sur et hors cible des outils CRISPR qui ciblent l'ARN au lieu de l'ADN, selon une nouvelle recherche publiée dans Nature Biotechnology.

L'étude menée par des chercheurs de l'université de New York, de l'université Columbia et du New York Genome Center associe un modèle d'apprentissage profond à des écrans CRISPR pour contrôler l'expression des gènes humains de différentes manières, comme si l'on appuyait sur un interrupteur pour les éteindre complètement ou si l'on utilisait un bouton d'atténuation pour réduire partiellement leur activité. Ces contrôles précis des gènes pourraient être utilisés pour développer de nouvelles thérapies basées sur CRISPR.

CRISPR est une technologie d'édition de gènes qui a de nombreuses applications en biomédecine et au-delà, du traitement de la drépanocytose à la fabrication de feuilles de moutarde plus savoureuses. Elle fonctionne souvent en ciblant l'ADN à l'aide d'une enzyme appelée Cas9. Ces dernières années, les scientifiques ont découvert un autre type de CRISPR qui cible l'ARN à l'aide d'une enzyme appelée Cas13.

Les CRISPR ciblant l'ARN peuvent être utilisés dans un large éventail d'applications, notamment l'édition de l'ARN, l'élimination de l'ARN pour bloquer l'expression d'un gène particulier et le criblage à haut débit pour déterminer les candidats médicaments prometteurs. Des chercheurs de l'Université de New York et du New York Genome Center ont créé une plateforme de criblage CRISPR ciblant l'ARN et utilisant Cas13 pour mieux comprendre la régulation de l'ARN et identifier la fonction des ARN non codants. L'ARN étant le principal matériel génétique des virus, notamment du SRAS-CoV-2 et de la grippe, les CRISPR ciblant l'ARN sont également prometteurs pour le développement de nouvelles méthodes de prévention ou de traitement des infections virales. Par ailleurs, dans les cellules humaines, lorsqu'un gène est exprimé, l'une des premières étapes est la création d'ARN à partir de l'ADN du génome.

L'un des principaux objectifs de l'étude est de maximiser l'activité des CRISPR ciblant l'ARN sur l'ARN cible prévu et de minimiser l'activité sur d'autres ARN qui pourraient avoir des effets secondaires préjudiciables pour la cellule. L'activité hors cible comprend à la fois les mésappariements entre l'ARN guide et l'ARN cible, ainsi que les mutations d'insertion et de délétion. 

Les études antérieures sur les CRISPR ciblant l'ARN se sont concentrées uniquement sur l'activité sur la cible et les mésappariements ; la prédiction de l'activité hors cible, en particulier les mutations d'insertion et de délétion, n'a pas fait l'objet d'études approfondies. Dans les populations humaines, environ une mutation sur cinq est une insertion ou une délétion ; il s'agit donc d'un type important de cibles potentielles à prendre en compte dans la conception des CRISPR.

"À l'instar des CRISPR ciblant l'ADN tels que Cas9, nous prévoyons que les CRISPR ciblant l'ARN tels que Cas13 auront un impact considérable sur la biologie moléculaire et les applications biomédicales dans les années à venir", a déclaré Neville Sanjana, professeur agrégé de biologie à l'université de New York, professeur agrégé de neurosciences et de physiologie à l'école de médecine Grossman de l'université de New York, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude. "La prédiction précise des guides et l'identification hors cible seront d'une grande valeur pour ce nouveau domaine de développement et pour les thérapies.

Dans leur étude publiée dans Nature Biotechnology, Sanjana et ses collègues ont effectué une série de criblages CRISPR de ciblage de l'ARN dans des cellules humaines. Ils ont mesuré l'activité de 200 000 ARN guides ciblant des gènes essentiels dans les cellules humaines, y compris les ARN guides "parfaitement adaptés" et les désadaptations, insertions et suppressions hors cible.

Le laboratoire de Sanjana s'est associé à celui de David Knowles, expert en apprentissage automatique, pour concevoir un modèle d'apprentissage profond baptisé TIGER (Targeted Inhibition of Gene Expression via guide RNA design) qui a été entraîné sur les données des cribles CRISPR. En comparant les prédictions générées par le modèle d'apprentissage profond et les tests en laboratoire sur des cellules humaines, TIGER a été capable de prédire l'activité sur cible et hors cible, surpassant les modèles précédents développés pour la conception de guides sur cible Cas13 et fournissant le premier outil de prédiction de l'activité hors cible des CRISPR ciblant l'ARN.

"L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond montrent leur force en génomique parce qu'ils peuvent tirer parti des énormes ensembles de données qui peuvent maintenant être générés par les expériences modernes à haut débit. Il est important de noter que nous avons également pu utiliser l'"apprentissage automatique interprétable" pour comprendre pourquoi le modèle prédit qu'un guide spécifique fonctionnera bien", a déclaré M. Knowles, professeur adjoint d'informatique et de biologie des systèmes à la School of Engineering and Applied Science de l'université Columbia, membre de la faculté principale du New York Genome Center et coauteur principal de l'étude.

"Nos recherches antérieures ont montré comment concevoir des guides Cas13 capables d'éliminer un ARN particulier. Avec TIGER, nous pouvons maintenant concevoir des guides Cas13 qui trouvent un équilibre entre l'élimination sur la cible et l'évitement de l'activité hors cible", a déclaré Hans-Hermann (Harm) Wessels, coauteur de l'étude et scientifique principal au New York Genome Center, qui était auparavant chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Sanjana.

 Les chercheurs ont également démontré que les prédictions hors cible de TIGER peuvent être utilisées pour moduler précisément le dosage des gènes - la quantité d'un gène particulier qui est exprimée - en permettant l'inhibition partielle de l'expression des gènes dans les cellules avec des guides de mésappariement. Cela peut être utile pour les maladies dans lesquelles il y a trop de copies d'un gène, comme le syndrome de Down, certaines formes de schizophrénie, la maladie de Charcot-Marie-Tooth (une maladie nerveuse héréditaire), ou dans les cancers où l'expression aberrante d'un gène peut conduire à une croissance incontrôlée de la tumeur.

Notre modèle d'apprentissage profond peut nous indiquer non seulement comment concevoir un ARN guide qui supprime complètement un transcrit, mais aussi comment le "régler", par exemple en lui faisant produire seulement 70 % du transcrit d'un gène spécifique", a déclaré Andrew Stirn, doctorant à Columbia Engineering et au New York Genome Center, et coauteur de l'étude.

En associant l'intelligence artificielle à un crible CRISPR ciblant l'ARN, les chercheurs pensent que les prédictions de TIGER permettront d'éviter une activité CRISPR hors cible indésirable et de stimuler le développement d'une nouvelle génération de thérapies ciblant l'ARN.

"À mesure que nous recueillons des ensembles de données plus importants à partir des cribles CRISPR, les possibilités d'appliquer des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués sont de plus en plus rapides. Nous avons la chance d'avoir le laboratoire de David à côté du nôtre pour faciliter cette merveilleuse collaboration interdisciplinaire. Grâce à TIGER, nous pouvons prédire les cibles non ciblées et moduler avec précision le dosage des gènes, ce qui ouvre la voie à de nouvelles applications passionnantes pour les CRISPR ciblant l'ARN dans le domaine de la biomédecine", a déclaré Sanjana.

Cette dernière étude fait progresser la large applicabilité des CRISPR ciblant l'ARN pour la génétique humaine et la découverte de médicaments, en s'appuyant sur les travaux antérieurs de l'équipe de l'Université de New York pour développer des règles de conception de l'ARN guide, cibler les ARN dans divers organismes, y compris des virus comme le SRAS-CoV-2, concevoir des protéines et des ARN thérapeutiques, et exploiter la biologie de la cellule unique pour révéler des combinaisons synergiques de médicaments contre la leucémie.

Auteur: Internet

Info: L'IA combinée à CRISPR contrôle précisément l'expression des gènes par l'Université de New York. https://phys.org/, 3 juillet 2023 - Nature Biotechnology. Prediction of on-target and off-target activity of CRISPR-Cas13d guide RNAs using deep learning, Nature Biotechnology (2023). DOI: 10.1038/s41587-023-01830-8

[ génie génétique ]

intermédiaire

Hier, je me suis cultivée. Je vous préviens tout de suite, si vous vous attendez au récit d'une visite passionnante dans un musée consacré à la période Momoyama, vous allez être déçus (ou soulagés, c'est selon). Au fait, la période Momoyama a réellement existé au Japon (1573 - 1603). Je ne sais pas si un musée lui a été consacré, mais j'aime bien ce nom.

Non, hier, je lisais "Le Monde" sur Internet. Soudain, dans la colonne de droite, là où se trouvent les liens vers les sites des cabinets de recrutement, je vois dans une liste d'offres d'emploi le mot "Dumiste". Le terminologue en herbe qui sommeille dans tout traducteur s'éveille instantanément, car je n'ai aucune idée de ce que peut être un ou une dumiste, qui peut être h/f, précise l'intitulé de l'annonce, montrant par là que le (ou la, parce que là aussi, je ne sais pas ce que c'est) CA du pays de Montbéliard n'est pas sexiste (la loi le lui défend, de toute façon). Décidément, il y a trop longtemps que j'ai quitté la France.

Dumiste, là, à brûle-pourpoint, ça me fait penser à une seule chose, cette collection d'ouvrages pratiques sur l'informatique qui a été traduite en français par "(logiciel x) pour les nuls" et dont le titre orginal en anglais est "(XXX) for dummies". Pas très flatteur, donc, et ça ne doit pas être ça. J'envisage ensuite un(e) spécialiste d'une étape particulière d'un processus technique industriel complexe, mais comme ces annonces sont en principe classées par thème et que je me trouve dans la rubrique culture du journal, je doute que ce soit ça. Je subodore plutôt quelque substantif dérivé d'un acronyme, mais lequel?

Je clique donc sur l'annonce, mais ça ne donne pas grand-chose, car si j'atterris bien sur un site web  regorgeant d'"espaces ceci" et d'"espaces cela" et garantissant pourtant un "référencement optimal" des offres d'emploi, je ne retrouve même pas l'intitulé de l'annonce, j'ai dû me tromper d'espace quelque part. Je me tourne donc vers l'internet et je donne "dumiste" en pâture à Google. (Vous savez qu'en anglais, to google est devenu un verbe, "just google it", qu'on dit). Pas de problème, il connaît, et il connaît même très bien, car il me fournit obligeamment un tas de documents en français dans lesquels apparaît le mot "dumiste"".

En français, car le dumiste, c'est une invention purement hexagonale, jugez plutôt! Grâce à un passionnant document du Centre de formation des musiciens intervenants de l'université de Poitiers, je comprends assez vite que ça a un rapport avec l'enseignement de la musique, et aussi que le dumiste n'est absolument pas un professeur de musique, mais un "musicien intervenant", ou plus exactement "une personne-ressource dans la cité", qui "fait vivre des situations visant au développement de l'éducation artistique de l'enfant en temps scolaire et hors temps scolaire. Il intervient à long terme dans l'accompagnement d'un projet éducatif et se soucie de la cohérence des parcours artistiques musicaux des enfants". Les activités qu'il/elle organise doivent permettre aux enfants de "vivre des démarches artistiques collectives innovantes", "d'acquérir des savoirs et des savoir-faire fondamentaux, de développer une attitude d'écoute et se construire un jugement esthétique personnel". Il ou elle doit aussi aider les enseignants à devenir les "garants de la cohérence et de la transversalité des apprentissages".

Dans le même document se trouve un "référentiel de compétences" qui énumère toutes les qualifications, aptitudes et qualités qu'un dumiste digne de ce nom se doit de posséder, et elles sont nombreuses. J'apprends également que le dumiste exerce principalement son activité dans les écoles maternelles ou élémentaires, mais "en s'intégrant à des dispositifs institutionnels partenariaux", ce qui, vous en conviendrez, change tout. Je crois que ça veut dire qu'il/elle peut aussi être amené à travailler "en zone rural" (sans e) ou "dans des centres socioculturel" (sans s).

Tout cela ne me dit pas d'où on a sorti ce mot "dumiste". Je consulte ensuite une étude sur les situations d'emploi des musiciens intervenants diplômés des CFMI, et il me paraît désormais assez clair que le mot "dumiste" a été forgé sur DUMI, le MI signifiant musicien intervenant, mais d'où diable sort ce "DU"? En gros, cette étude dit que c'est drôlement difficile de comprendre ce que fait un dumiste, qu'elle qualifie de "musicien d’un troisième type d’abord et surtout itinérant avant d’être intermittent ou permanent". J'avoue que, de mon côté, je commence à m'y perdre un peu entre ces "intervenant" et ces "itinérant", et si en plus il est du troisième type, ce musicien... Lyrique, l'étude nous décrit aussi les dumistes comme des "colporteurs de musiques à la croisée de bien des chemins", mais enfin, comme elle a dû être rédigée pour l'administration, elle se reprend bien vite et nous précise que (je coupe, parce que la phrase fait dix lignes) "la diversité et la transversalité de ses savoir-faire musicaux, la multiplicité des compétences mobilisées (...), la diversification de ses activités et de ses lieux d’intervention (...), la multiplicité de ses partenaires (...) pour un même projet viennent singulièrement complexifier les concepts de spécialisation/ diversification musicale et professionnelle et, plus largement, l’élaboration d’une vision claire et pertinente d’un métier pluriel ..." Bref, comme le malheureux dumiste doit savoir faire des tas de choses, travailler dans un tas d'endroits et pour des tas de gens différents, eh bien ça "complexifie singulièrement" les choses. Le texte nous rappelle que le "dumiste" est une "personne-ressource", et insiste d'ailleurs sur la nécessité de "favoriser la lisibilité de la dimension de la personne-ressource" (je n'invente rien, c'est là, allez voir et estimez vous heureux de ne pas être à la place de nos collègues anglophones quand ce genre de texte atterrit sur leur bureau!).

Je tombe enfin sur un document scandaleusement simple de l’addm 22, association départementale pour le développement de la musique et de la danse en Côtes d'Armor, qui explique dès le début qu'un "dumiste" est le titulaire d'un Diplôme universitaire de musicien intervenant (c'est le fameux DUMI!), que ce n'est pas un salarié de l'Education nationale car il n'intervient pas qu'en milieu scolaire, mais aussi dans des écoles de musique, des crèches, des foyers de personnes handicapées, etc. Comme le dumiste est au service des collectivités territoriales, l'addm22 aime bien dire que c'est un "acteur culturel du territoire".  Bon, je commence à voir de quoi il retourne. Un dumiste, c'est un malheureux qui a fait des études de musique et qui s'est tapé le Conservatoire pendant 10 ans, à qui, avec beaucoup de chance (ça représente apparemment 50% des diplômés), le Conseil général ou une communauté d'agglomérations (c'est la fameuse CA du début!) va offrir un mirobolant "équivalent plein temps" de 20 heures hebdomadaires probablement distribuées entre établissements scolaires et écoles de musique, atomisées dans tous les coins du département, avec déplacements et contraintes horaires à la clé. Et j'imagine, que, lors de leurs interventions, déterminer ce qui est du ressort de l'établissement et ce qui relève de la collectivité locale, notamment quand il s'agit de financer quelque chose, ne doit pas être de tout repos non plus. Les 50% des dumistes restants devront, selon l'étude sur les "situations d'emploi" citée plus haut, se contenter de contrats portant sur des "durées inférieures à 10 heures hebdomadaires", peut-être parce que leur dimension de personne-ressource n'est pas suffisamment lisible?

Je voudrais dire toute mon admiration aux dumistes, dont j'ignorais l'existence jusqu'à hier. Ils font un bien beau métier, qu'ils ont l'air d'exercer dans des conditions pas particulièrement favorables. Les quelques témoignages de dumistes que j'ai lus sur l'internet montrent qu'ils s'acquittent de leur tâche avec passion, conviction et sincérité. Certes, ils emploient des mots comme "envie", "plaisir", "jeu" et "découverte" mais ce n'est pas très grave car la "capacité de rédiger des circulaires administratives" ne figure pas dans leur "référentiel de compétences"!

Auteur: Internet

Info: http://scrapojapon.canalblog.com, Recherche dumiste, désespérément. 19 février 2008

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