La meilleure stratégie d'apprentissage peut-elle dépendre de ce dont on essaye de se souvenir ?

Différentes approches peuvent prendre en charge diverses formes de mémoire

La répétition est un élément clé de l’apprentissage. Si vous voulez vous souvenir de quelque chose, revenez-y encore et encore. Mais le moment et la manière dont vous revisitez les informations sont importants. Des décennies de recherche ont montré que les gens se souviennent mieux des informations à long terme lorsqu'ils y reviennent au fil du temps, plutôt que d'essayer de tout mémoriser rapidement et consécutivement. Il s’agit de " l’effet d’espacement ", l’une des découvertes les plus solides et les plus renouvelée des recherches sur la mémoire.

La plupart des études antérieures sur l’effet d’espacement se sont concentrées sur l’apprentissage qui implique la répétition exacte du même contenu encore et encore. Pourtant, à l'exception de la préparation d'un examen, les environnements et les situations dans lesquels nous apprenons de nouvelles choses sont généralement beaucoup moins contrôlés. Imaginez  une rencontre avec un nouveau collègue. La prochaine fois que vous vous rencontrerez, ce sera peut-être dans un autre endroit ou avec un groupe de personnes, ou le nouveau collègue aura peut-être une coupe de cheveux différente. Comment cette variabilité influe-t-elle quant aux avantages  mémoriels associés à pareil effet d'espacement ?

Dans deux expériences récemment publiées dans les Actes de la National Academy of Sciences USA , nous avons examiné comment l'effet d'espacement profite à la mémoire lorsque le matériel répété contient un mélange réel de caractéristiques stables et variables. Nous avons constaté que ce type de variation peut faire une différence dans ce qu'on apprend et dans la qualité de notre apprentissage. Et même si l’espacement reste une excellente stratégie pour certains types de connaissances, d’autres tactiques peuvent également améliorer cette capacité à mémoriser des informations.

Dans les deux expériences, nous avons évalué dans quelle mesure les gens pouvaient se souvenir de paires d'images visuelles : un élément, tel qu'un personnage de dessin animé, un animal ou un outil, et une scène, telle qu'un lieu célèbre ou une photographie d'une pièce. Par exemple, les participants pourraient voir un homme vert moustachu côte à côte avec une photographie de la Tour Eiffel ou l'image d'un marteau avec une cuisine. Nos participants ont observé plus de 40 de ces appariements au cours de ce que nous appelons des " séances d’apprentissage ".

Nous avons présenté chaque paire d'images quatre fois au cours des sessions. Pour créer un mélange de fonctionnalités stables et variables, les paires ont été soit présentées de manière identique, avec le même élément et la même scène toujours affichés ensemble, soit l'élément est apparu à côté d'une nouvelle scène à chaque fois. (Par exemple, l'homme vert pourrait apparaître à nouveau avec la Tour Eiffel ou à côté d'un autre monument, comme les pyramides de Gizeh ou la Maison Blanche.) Pour examiner comment la variabilité influence l'effet d'espacement, nous avons contrôlé la distance entre les quatre répétitions de les paires ont été visualisées, soit rapprochées, soit espacées dans le temps.

Dans la première expérience, qui a porté sur 157 participants, ces derniers ont participé à quatre séances d’apprentissage par jour pendant une période de 24 jours, en utilisant le navigateur de leur téléphone portable. Tirant parti de la longue période de cette expérience, nous avons espacé l’apparition des paires d’éléments et de scènes répétées de quelques heures à quelques jours. Nous avons demandé aux participants d’étudier les paires en leur envoyant des SMS leur demandant de commencer chaque séance d’apprentissage. Le 25e jour, les participants ont passé un test pour voir dans quelle mesure ils avaient bien assimilé et mémorisé les images.

Dans notre deuxième expérience, 136 personnes ont participé via une plateforme informatique plutôt que via un téléphone portable. Cette fois, nous avons compressé tout l’apprentissage en une seule session sur une seule journée. Nous pouvions toujours répéter les paires cohérentes et variables soit dos à dos, soit avec un espacement, mais ici l'apprentissage n'était distribué que par secondes ou minutes.

Ensemble, les résultats de nos deux expériences suggèrent que l'espacement et la variabilité peuvent tous deux bénéficier à la mémoire, en fonction de l'aspect d'une expérience dont vous essayez de vous souvenir. Nos études nous ont permis d'examiner deux formes de mémoire : la mémoire d'objet, la capacité de rappeler un élément isolé (comme l'homme vert), et la mémoire associative, les composants liés ou les relations entre les éléments (comme l'homme vert avec la tour Eiffel). Ces deux types de mémoire constituent des aspects essentiels mais différents de la façon dont nous nous souvenons des expériences. Et bien qu’ils soient clairement liés, les neuroscientifiques pensent que le cerveau stocke et organise les éléments et les associations de manière distincte.

Conformément aux recherches précédentes, nous avons constaté que l’espacement des séances d’apprentissage permettait une meilleure mémorisation des éléments que des séances consécutives. En d’autres termes, les participants se rappelaient mieux s’ils avaient déjà rencontré l’homme vert, par exemple, lorsque les répétitions de cette image avaient été espacées.

Mais les gens se souvenaient également mieux des éléments lorsqu'ils les avaient vus associés à des scènes différentes à chaque répétition, par rapport aux éléments toujours présentés avec la même scène. Il est intéressant de noter que cette différence était plus prononcée lorsqu’il y avait moins d’espacement entre les répétitions, par exemple lorsque les paires étaient vues dans un temps rapproché.

Cela suggère un raccourci potentiel pour les personnes essayant de se souvenir d'un détail ou d'une fonctionnalité spécifique dans un laps de temps limité. Supposons que vous essayiez de vous rappeler que le nom d'une nouvelle collègue est Sarah. Il pourrait être utile de penser à vous-même : " Sarah a les cheveux bruns ", " J'ai rencontré Sarah au travail ", " Sarah a un chien ", " Sarah est allergique aux cacahuètes ", etc., plutôt que d'essayer simplement de faire en sorte que Sarah ait les cheveux bruns. le nom reste dans votre esprit en le répétant. Vous ne vous souvenez peut-être pas de tous ces détails, mais votre mémorisation du nom de votre collègue s'améliorera.

Dans les deux expériences, nous avons constaté que la mémoire associative bénéficiait de la cohérence. En d’autres termes, les gens associaient plus facilement l’homme vert et la Tour Eiffel à condition que cette association soit réapparue de manière fiable au fil des sessions d’apprentissage. L'espacement a aidé les personnes à former ces souvenirs associatifs uniquement lorsque les paires étaient les mêmes à chaque répétition et que l'espacement entre les répétitions des paires était suffisamment long (comme dans les heures ou les jours de notre première expérience).

En d'autres termes, si vous souhaitez vous rappeler à la fois que le nom de votre collègue est Sarah et qu'elle a un chien, il n'y a pas vraiment de raccourci : vous devrez répéter cette information dans son intégralité au fil du temps pour la rendre mémorable. Il est possible que la distinction entre mémoire d'objet et mémoire associative reflète des différences dans la façon dont notre cerveau renforce et construit des souvenirs. Autrement dit, le cerveau pourrait utiliser le changement pour cimenter les caractéristiques isolées et stables de la mémoire tout en s’appuyant sur la cohérence pour relier plusieurs caractéristiques associées.

Dans l’ensemble, nos travaux suggèrent que les gens peuvent utiliser la variabilité et la répétition pour améliorer la mémoire de divers aspects de leur expérience. Bien que nous n’ayons pas étudié directement les milieux éducatifs, ces travaux ont des implications passionnantes pour lênseignement ainsi que pour notre vie quotidienne. Par exemple, en fonction de ce qu'un enseignant souhaite que son élève apprenne, le matériel pédagogique peut soit être répété de manière identique d'une leçon à l'autre, soit être intégré à chaque fois dans un nouveau plan de cours, offrant ainsi une source de variabilité.

Ces résultats renforcent l’idée selon laquelle ce que nous conservons en mémoire reflète la nature multiforme de nos expériences du monde réel. Nous ne pouvons pas nous souvenir de tout ce que nous vivons, et ces expériences sont rarement aussi contrôlées que dans nos conceptions expérimentales. Tirer parti de cette complexité peut ouvrir la porte à de nouvelles recherches pour comprendre comment et ce que nous apprenons et mémorisons.

Les progrès récents de l'intelligence artificielle (IA), notamment avec ChatGPT en novembre 2022, ont suscité interrogations, espoirs et craintes, menant à des auditions par le Congrès américain et l'adoption d'une réglementation par l'UE au printemps 2023. 

Dans les parlements comme sur les réseaux sociaux, les rapides progrès de l’IA animent les discussions. À l’avenir, à quels impacts faut-il s’attendre sur notre société ? Pour tenter de répondre à cette question de manière dépassionnée, nous proposons de regarder ce qui s’est passé dans un secteur qui a déjà connu l’arrivée et la victoire de l’IA sur les capacités humaines : les échecs. La machine y a en effet un niveau supérieur à celui des humains depuis maintenant plus d’un quart de siècle.

Pourquoi le jeu d’échecs comme indicateur ?

Depuis les débuts de l’informatique, les échecs ont été utilisés comme un indicateur des progrès logiciels et matériels. C’est un jeu intéressant à de multiples niveaux pour étudier les impacts des IA sur la société :

1 C’est une activité intellectuelle qui demande différentes compétences : visualisation spatiale, mémoire, calcul mental, créativité, capacité d’adaptation, etc., compétences sur lesquelles l’IA vient concurrencer l’esprit humain.

2 Le jeu n’a pas changé depuis des siècles. Les règles sont bien établies et cela donne une base stable pour étudier l’évolution des joueurs.

3  Il est possible de mesurer la force des machines de manière objective et de comparer ce niveau à celui des humains avec le classement Elo.

4 Le champ d’études est restreint : il est clair que les échecs ne sont qu’un tout petit aspect de la vie, mais c’est justement le but. Cette étroitesse du sujet permet de mieux cibler les impacts des IA sur la vie courante.

5  Les IA ont dépassé le niveau des meilleurs joueurs humains depuis plus de 20 ans. Il est donc possible de voir quels ont été les impacts concrets sur le jeu d’échecs et la vie de sa communauté, qui peut être vue comme un microcosme de la société. On peut également étudier ces impacts en regard de la progression des IA au cours du temps.

Explorons quelles ont été les évolutions dans le monde des échecs depuis que Gary Kasparov, alors champion du monde en titre, a perdu une partie contre Deep Blue en 1996, puis le match revanche joué en 1997. Nous allons passer en revue plusieurs thèmes qui reviennent dans la discussion sur les risques liés aux IA et voir ce qu’il en a été de ces spéculations dans le domaine particulier des échecs.

Les performances de l’IA vont-elles continuer à augmenter toujours plus vite ?

Il existe deux grandes écoles pour programmer un logiciel d’échecs : pendant longtemps, seule la force brute fonctionnait. Il s’agissait essentiellement de calculer le plus vite possible pour avoir un arbre de coups plus profonds, c’est-à-dire capable d’anticiper la partie plus loin dans le futur.

(Image : À partir d’une position initiale, l’ordinateur calcule un ensemble de possibilités, à une certaine profondeur, c’est-à-dire un nombre de coups futurs dans la partie.)

Aujourd’hui, la force brute est mise en concurrence avec des techniques d’IA issues des réseaux de neurones. En 2018, la filiale de Google DeepMind a produit AlphaZero, une IA d’apprentissage profond par réseau de neurones artificiels, qui a appris tout seul en jouant contre lui-même aux échecs. Parmi les logiciels les plus puissants de nos jours, il est remarquable que LC0, qui est une IA par réseau de neurones, et Stockfish, qui est essentiellement un logiciel de calcul par force brute, aient tous les deux des résultats similaires. Dans le dernier classement de l’Association suédoise des échecs sur  ordinateur (SSDF), ils ne sont séparés que de 4 points Elo : 3 582 pour LC0 contre 3 586 pour Stockfish. Ces deux manières totalement différentes d’implanter un moteur d’échecs sont virtuellement indistinguables en termes de force.

En termes de points Elo, la progression des machines a été linéaire. Le graphique suivant donne le niveau du meilleur logiciel chaque année selon le classement SSDF qui a commencé depuis le milieu des années 1980. Le meilleur logiciel actuel, LC0, en est à 3586, ce qui prolonge la figure comme on pourrait s’y attendre.

(Image : courbe du classement ELO )

Cette progression linéaire est en fait le reflet d’une progression assez lente des logiciels. En effet, le progrès en puissance de calcul est, lui, exponentiel. C’est la célèbre loi de Moore qui stipule que les puissances de calcul des ordinateurs doublent tous les dix-huit mois.

Cependant, Ken Thompson, informaticien américain ayant travaillé dans les années 80 sur Belle, à l’époque le meilleur programme d’échecs, avait expérimentalement constaté qu’une augmentation exponentielle de puissance de calcul conduisait à une augmentation linéaire de la force des logiciels, telle qu’elle a été observée ces dernières dizaines d’années. En effet, le fait d’ajouter un coup supplémentaire de profondeur de calcul implique de calculer bien plus de nouvelles positions. On voit ainsi que l’arbre des coups possibles est de plus en plus large à chaque étape.

Les progrès des IA en tant que tels semblent donc faibles : même si elles ne progressaient pas, on observerait quand même une progression de la force des logiciels du simple fait de l’amélioration de la puissance de calcul des machines. On ne peut donc pas accorder aux progrès de l’IA tout le crédit de l’amélioration constante des ordinateurs aux échecs.

La réception par la communauté de joueurs d’échecs

Avec l’arrivée de machines puissantes dans le monde de l'échiquier, la communauté a nécessairement évolué. Ce point est moins scientifique mais est peut-être le plus important. Observons quelles ont été ces évolutions.

" Pourquoi les gens continueraient-ils de jouer aux échecs ? " Cette question se posait réellement juste après la défaite de Kasparov, alors que le futur des échecs amateurs et professionnels paraissait sombre. Il se trouve que les humains préfèrent jouer contre d’autres humains et sont toujours intéressés par le spectacle de forts grands maîtres jouant entre eux, et ce même si les machines peuvent déceler leurs erreurs en temps réel. Le prestige des joueurs d’échecs de haut niveau n’a pas été diminué par le fait que les machines soient capables de les battre.

Le style de jeu a quant à lui été impacté à de nombreux niveaux. Essentiellement, les joueurs se sont rendu compte qu’il y avait beaucoup plus d’approches possibles du jeu qu’on le pensait. C’est l’académisme, les règles rigides, qui en ont pris un coup. Encore faut-il réussir à analyser les choix faits par les machines. Les IA sont par ailleurs très fortes pour pointer les erreurs tactiques, c’est-à-dire les erreurs de calcul sur de courtes séquences. En ligne, il est possible d’analyser les parties de manière quasi instantanée. C’est un peu l’équivalent d’avoir un professeur particulier à portée de main. Cela a sûrement contribué à une augmentation du niveau général des joueurs humains et à la démocratisation du jeu ces dernières années. Pour le moment, les IA n’arrivent pas à prodiguer de bons conseils en stratégie, c’est-à-dire des considérations à plus long terme dans la partie. Il est possible que cela change avec les modèles de langage, tel que ChatGPT.

Les IA ont aussi introduit la possibilité de tricher. Il y a eu de nombreux scandales à ce propos, et on se doit de reconnaître qu’il n’a pas à ce jour de " bonne solution " pour gérer ce problème, qui rejoint les interrogations des professeurs, qui ne savent plus qui, de ChatGPT ou des étudiants, leur rendent les devoirs.

Conclusions temporaires

Cette revue rapide semble indiquer qu’à l’heure actuelle, la plupart des peurs exprimées vis-à-vis des IA ne sont pas expérimentalement justifiées. Le jeu d’échecs est un précédent historique intéressant pour étudier les impacts de ces nouvelles technologies quand leurs capacités se mettent à dépasser celles des humains. Bien sûr, cet exemple est très limité, et il n’est pas possible de le généraliser à l’ensemble de la société sans précaution. En particulier, les modèles d’IA qui jouent aux échecs ne sont pas des IA génératives, comme ChatGPT, qui sont celles qui font le plus parler d’elles récemment. Néanmoins, les échecs sont un exemple concret qui peut être utile pour mettre en perspective les risques associés aux IA et à l’influence notable qu’elles promettent d’avoir sur la société.

Comment l’IA impacte la recherche sur la structure des protéines

Chaque être humain possède plus de 20 000 protéines. Par exemple l’hémoglobine qui s’occupe du transport de l’oxygène depuis les poumons vers les cellules de tout le corps, ou encore l’insuline qui indique à l’organisme la présence de sucre dans le sang.

Chaque protéine est formée d’une suite d’acides aminés, dont la séquence détermine son repliement et sa structure spatiale – un peu comme si un mot se repliait dans l’espace en fonction des enchaînements de lettres dont il est composé. Cette séquence et ce repliement (ou structure) de la protéine déterminent sa fonction biologique : leur étude est le domaine de la « biologie structurale ». Elle s’appuie sur différentes méthodes expérimentales complémentaires, qui ont permis des avancées considérables dans notre compréhension du monde du vivant ces dernières décennies, et permet notamment la conception de nouveaux médicaments.

Depuis les années 1970, on cherche à connaître les structures de protéines à partir de la seule connaissance de la séquence d’acides aminés (on dit « ab initio »). Ce n’est que très récemment, en 2020, que ceci est devenu possible de manière quasi systématique, avec l’essor de l’intelligence artificielle et en particulier d’AlphaFold, un système d’IA développé par une entreprise appartenant à Google.

Face à ces progrès de l’intelligence artificielle, quel est désormais le rôle des chercheurs en biologie structurale ?

Pour le comprendre, il faut savoir qu’un des défis de la biologie de demain est la "biologie intégrative", qui a pour objectif de comprendre les processus biologiques au niveau moléculaire dans leurs contextes à l’échelle de la cellule. Vu la complexité des processus biologiques, une approche pluridisciplinaire est indispensable. Elle s’appuie sur les techniques expérimentales, qui restent incontournables pour l’étude de la structure des protéines, leur dynamique et leurs interactions. De plus, chacune des techniques expérimentales peut bénéficier à sa manière des prédictions théoriques d’AlphaFold.

(Photo) Les structures de trois protéines de la bactérie Escherichia coli, déterminées par les trois méthodes expérimentales expliquées dans l’article, à l’Institut de Biologie Structurale de Grenoble. Beate Bersch, IBS, à partir d’une illustration de David Goodsell, Fourni par l'auteur

La cristallographie aux rayons X

La cristallographie est, à cette date, la technique la plus utilisée en biologie structurale. Elle a permis de recenser plus de 170 000 structures de protéines dans la "Protein Data Bank", avec plus de 10 000 repliements différents.

Pour utiliser la cristallographie à rayons X, il faut faire "cristalliser les protéines". On dit souvent que cette technique est limitée par la qualité de cristaux de protéines, qui est moindre pour les grosses protéines. Mais cette notion ne correspond pas toujours à la réalité : par exemple, la structure du ribosome, l’énorme machine moléculaire qui assemble les protéines, a été résolue à 2,8 angströms de résolution. Venkatraman Ramakrishnan, Thomas Steitz et Ada Yonath ont reçu le prix Nobel de chimie en 2009 pour ce travail.

Avec le développement récent du laser X à électron libre (XFEL), il est devenu possible d’étudier simultanément des milliers de microcristaux de protéines à température ambiante et à l’échelle de la femtoseconde (10-15 secondes, soit un millionième de milliardième de seconde, l’échelle de temps à laquelle ont lieu les réactions chimiques et le repliement des protéines). Cette technique permet d’imager les protéines avant qu’elles ne soient détruites. Elle est en train de révolutionner la "cristallographie cinétique", qui permet de voir les protéines "en action", ainsi que la recherche de médicaments.

Pour l’instant, l’apport d’AlphaFold à l’étude de la structure des protéines par cristallographie s’est concentré dans la génération de modèles de protéines assez précis pour appliquer la technique dite de "remplacement moléculaire" à la résolution des structures.

La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire

Une autre méthode expérimentale pour étudier la structure des protéines est la "spectroscopie par résonance magnétique nucléaire". Alors que son alter ego d’imagerie médicale, l’IRM, regarde la distribution spatiale d’un seul signal, caractéristique des éléments chimiques dans les tissus biologiques observés, en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire, c’est un ensemble de signaux provenant des atomes constituant la protéine qui est enregistré (ce qu’on appelle le "spectre").

Généralement, la détermination de la structure par résonance magnétique est limitée à des protéines de taille modeste. On calcule des modèles de molécules basés sur des paramètres structuraux (comme des distances interatomiques), provenant de l’analyse des spectres expérimentaux. On peut s’imaginer cela comme dans les débuts de la cartographie, où des distances entre des points de référence permettaient de dessiner des cartes en 2D. Pour faciliter l’interprétation des spectres qui contiennent beaucoup d’information, on peut utiliser des modèles obtenus par prédiction (plutôt qu’expérimentalement), comme avec AlphaFold.

En plus de la détermination structurale, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire apporte deux atouts majeurs. D’une part, en général, l’étude est effectuée avec un échantillon en solution aqueuse et il est possible d’observer les parties particulièrement flexibles des protéines, souvent invisibles avec les autres techniques. On peut même quantifier leur mouvement en termes d’amplitude et de fréquence, ce qui est extrêmement utile car la dynamique interne des protéines est aussi cruciale pour leur fonctionnement que leur structure.

D’autre part, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire permet de détecter aisément les interactions des protéines avec des petites molécules (ligands, inhibiteurs) ou d’autres protéines. Ceci permet d’identifier les sites d’interaction, information essentielle entre autres pour la conception rationnelle de molécules actives comme des médicaments.

Ces propriétés font de la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire un outil extraordinaire pour la caractérisation fonctionnelle des protéines en complémentarité avec d’autres techniques expérimentales et l’IA.

La "cryomicroscopie électronique"

La cryomicroscopie électronique consiste à congeler ultrarapidement (environ -180 °C) un échantillon hydraté dans une fine couche de glace, qui sera traversée par les électrons. Les électrons transmis vont générer une image de l’échantillon, qui après analyse, permet d’accéder à des structures qui peuvent atteindre la résolution atomique. En comparaison, un microscope optique n’a un pouvoir résolutif que de quelques centaines de nanomètres, qui correspond à la longueur d’onde de la lumière utilisée ; seul un microscope utilisant une source possédant des longueurs d’onde suffisamment faibles (comme les électrons pour la microscopie électronique) possède un pouvoir résolutif théorique de l’ordre de l’angström. Le prix Nobel de Chimie 2017 a été décerné à Jacques Dubochet, Richard Henderson et Joachim Frank pour leurs contributions au développement de la cryomicroscopie électronique.

Avec de nombreux développements technologiques, dont celui des détecteurs à électrons directs, depuis le milieu des années 2010, cette technique est devenue essentielle en biologie structurale en amorçant une "révolution de la résolution". En effet, la cryomicroscopie électronique permet désormais d’obtenir des structures avec une résolution atomique, comme dans le cas de l’apoferritine – une protéine de l’intestin grêle qui contribue à l’absorption du fer – à 1,25 angström de résolution.

Son principal atout est de permettre de déterminer la structure d’objets de taille moyenne, au-delà de 50 000 Dalton (un Dalton correspond environ à la masse d’un atome d’hydrogène), comme l’hémoglobine de 64 000 Dalton, mais également d’objets de quelques milliards de daltons (comme le mimivirus, virus géant d’environ 0,5 micromètre).

Malgré toutes les avancées technologiques précédemment évoquées, la cryomicroscopie ne permet pas toujours de résoudre à suffisamment haute résolution la structure de "complexes", constitués de plusieurs protéines. C’est ici qu’AlphaFold peut aider et permettre, en complémentarité avec la cryomicroscopie, de décrire les interactions au niveau atomique entre les différents constituants d’un complexe. Cette complémentarité donne une force nouvelle à la cryomicroscopie électronique pour son rôle à jouer demain en biologie structurale.

Les apports d’AlphaFold

AlphaFold permet de prédire la structure de protéines uniquement à partir de leur séquence avec la connaissance acquise par la biologie structurale expérimentale. Cette approche est révolutionnaire car les séquences de beaucoup de protéines sont connues à travers les efforts des séquençages des génomes, mais déterminer leurs structures expérimentalement nécessiterait des moyens humains et techniques colossaux.

À l’heure actuelle, ce type de programme représente donc un acteur supplémentaire de complémentarité, mais ne se substitue pas aux techniques expérimentales qui, comme nous l’avons vu, apportent aussi des informations complémentaires (dynamiques, interfaces), à des échelles différentes (des sites métalliques aux complexes multiprotéiques) et plus fiables, car expérimentalement vérifiées. Au-delà de la pure détermination structurale d’une protéine isolée, la complexité des systèmes biologiques nécessite souvent une approche pluridisciplinaire afin d’élucider mécanismes et fonctions de ces biomolécules fascinantes que sont les protéines.

Le libre-arbitre existe-t-il ? Comment le cerveau déforme la réalité temporelle
Nous avons coutume de penser que nous sommes libres de décider et de choisir nos actes. Et pourtant, une série d'expériences de neurosciences jettent un doute sur ce qu'on a l'habitude d'appeler notre libre-arbitre.
Même si elles sont largement débattues, tant du point de vue de leurs résultats scientifiques que de l'interprétation philosophique qui en est donnée, ces expériences sont plutôt troublantes !
Libre-arbitre et activité neurologique
Nous avons tous une notion intuitive de ce qu'est le libre-arbitre. Sur le plan biologique, il peut être associé à la notion d'action volontaire, qui s'oppose à celle de réflexe. Alors que les réflexes empruntent des chemins neuronaux simples (comme un rapide circuit via la moelle épinière), les actions volontaires font intervenir de nombreuses aires cérébrales.
1983 : L'expérience fondatrice de Benjamin Libet*
Dans l'expérience de Libet, on vous place devant une horloge qui défile rapidement, et on vous donne un bouton sur lequel vous pouvez appuyer au moment qui vous plaira. La seule chose qu'on vous demande c'est de retenir le nombre indiqué par l'horloge au moment où vous prenez votre décision d'appuyer. Dans le même temps, des électrodes placées sur votre crâne suivent votre activité cérébrale.
Ce dispositif permet de mesurer 1) le moment où vous prenez la décision d'appuyer, 2) le moment où votre cerveau commence à s'activer, et 3) le moment où vous appuyez physiquement sur le bouton. Et la découverte spectaculaire de Libet, c'est que l'activation cérébrale précède la décision consciente, et ce de plusieurs centaines de millisecondes.
Interprétée de manière brute, l'expérience de Libet semble condamner le libre-arbitre : vous avez l'impression de décider d'appuyer à un certain moment, mais votre cerveau a déjà décidé depuis presque une demi-seconde ! Comment puis-je être libre de décider quelque chose, si au moment où j'ai conscience de choisir, mon cerveau a déjà commencé à agir ? Comme on peut s'en douter, cette expérience possède de nombreux points faibles que les spécialistes n'ont pas été longs à relever.
Il y a tout d'abord les incertitudes de mesure, puisqu'on parle ici d'un écart de seulement quelques centaines de millisecondes. Ensuite le fait que l'estimation du moment de décision par le sujet lui-même n'est certainement pas très fiable : elle est subjective et l'horloge peut constituer une source de distraction et donc d'erreur. Enfin, le signal électrique relevé dans le cerveau pourrait être simplement un signal "préparatoire", qui indique que le cerveau s'active mais qui ne détermine pas spécifiquement la décision que l'on va prendre.
Bref, il y a plein de critiques à faire à l'expérience de Libet, et qui permettent de se rassurer quant à l'existence de notre libre-arbitre. Tout va bien donc, jusqu'à une nouvelle expérience réalisée en 2008, et qui s'affranchit de la plupart de ces critiques.
Dans cette nouvelle expérience, plusieurs choses diffèrent par rapport au protocole de Benjamin Libet. Tout d'abord, le sujet dispose de 2 boutons, un dans sa main gauche et un dans sa main droite. Il peut appuyer quand il le souhaite, soit à gauche soit à droite. Ensuite, le cerveau du sujet est suivi cette fois dans une IRM, ce qui permet d'observer simultanément l'activité de tout un ensemble d'aires cérébrales.
Et le moins que l'on puisse dire, c'est que les résultats de cette expérience sont perturbants. D'une part, l'IRM révèle qu'une activité cérébrale préparatoire existe 7 à 10 secondes AVANT que le sujet ne prenne sa décision d'appuyer. Encore plus troublant, cette activité cérébrale permet dans une bonne mesure de prédire de quel côté le sujet va appuyer.
Oui oui, vous avez bien lu, plusieurs secondes avant que vous soyiez conscient de choisir, votre cerveau a déjà décidé entre droite et gauche, et l'IRM peut révéler le côté qui sera choisi !
Pour modérer un peu ce résultat apparemment catastrophique pour notre libre-arbitre, il faut noter que la prédiction faite par l'IRM est loin d'être infaillible, puisqu'elle fonctionne au mieux dans 60% des cas, ce qui est significativement mieux que le hasard, mais reste tout de même limité.
Quelle conclusion raisonnable tirer de ces expériences ?
Il faut savoir qu'il n'existe chez les scientifiques et les philosophes aucun consensus quant à l'interprétation de ces expériences. Pour certains comme Patrick Haggard, le libre-arbitre n'existe tout simplement pas, il affirme "We feel that we choose, but we don't". Pour d'autres, au contraire, ces expériences n'ont aucune valeur, "Circulez ya rien à voir !".
Une position intermédiaire raisonnable c'est d'admettre que ces expériences montrent au moins que nos intentions ne sont pas systématiquement à l'origine de nos actions. Les processus inconscients jouent peut être un plus grand rôle que nous ne pouvions le penser, et la conscience d'une décision est un phénomène qui se construit au cours du processus de décision, pas à son origine.
Comme cette conclusion prudente semble quand même en mettre un coup à notre vieille notion de libre-arbitre, une manière de se rassurer c'est de considérer que notre cerveau prépare nos décisions assez en avance par rapport à notre conscience, mais qu'il nous laisse jusqu'au dernier moment un droit de veto. Il semblerait qu'une des fonctions de cette aire appelée SMA soit justement de pouvoir inhiber certaines actions décidées et préparées en amont. Donc jusqu'au dernier moment, on aurait le choix de ne pas faire. C'est ce que les anglo-saxons appellent le "free won't", par analogie au libre-arbitre appelé "free will".
Pour d'autres philosophes comme Dan Dennett, ces expériences sont correctes, mais elles ne sont pas incompatibles avec le libre-arbitre. Ces philosophes adhèrent à une position appelée compatibilisme, selon laquelle la réalité est totalement déterministe mais le libre-arbitre existe quand même. J'avoue que je ne comprends pas ce que ça signifie, et que pour moi ça ressemble beaucoup à une posture de façade "pour sauver les meubles". Ce qu'on peut comprendre car si le libre-arbitre était vraiment réfuté, les conséquences pour la société pourraient être terribles.
Les implications morales de l'absence de libre-arbitre
Imaginons que l'on montre scientifiquement que le libre-arbitre n'existe pas, alors on est mal car toutes nos lois et notre droit reposent sur la notion de responsabilité individuelle : nous sommes responsables de nos actes car nous sommes libres de les accomplir ou pas.
D'ailleurs en droit, pour être puni d'un crime, il faut qu'il y ait à la fois l'intention et l'action. La pensée n'est pas un crime, donc si vous avez juste l'intention de commettre un forfait, on ne peut pas vous condamner pour ça (encore que ce ne soit pas totalement vrai, notamment dans le cas de la préparation d'actes terroristes). Réciproquement, si quelqu'un commet un crime mais est jugé irresponsable, il ne sera pas condamné. Donc si le libre-arbitre n'existe pas, nous sommes tous irresponsables de nos actes et toutes nos structures juridiques s'effondrent !
Ceci a amené Dan Dennett à mettre en garde les scientifiques à ne pas trop faire d'annonces intempestives au sujet de leurs expériences sur le libre-arbitre !...
Pour aller plus loin...
Il faut ajouter un commentaire sur ce résultat de 60% de prédiction du côté gauche/droit quand on fait l'IRM. Cela peu paraître peu, bien peu. Mais songez que l'IRM est loin d'être en général un prédicteur parfait de nos actes. Ce qu'ont notamment montré les auteurs, c'est que même en utilisant l'information disponible dans le cortex moteur après la prise de décision et pendant le mouvement, on n'arrivait à correctement prédire le côté que dans 75% des cas. Alors qu'en théorie on devrait être capable de le faire à 100%. Cela montre que l'IRM est une information peut être trop agrégée pour permettre une prédiction très fiable.
Ainsi une récente étude montre qu'en faisant un suivi individuel de neurones avec des électrodes implantées dans le cerveau (plutôt qu'une IRM), on peut prédire le résultat avec une acuité de 80%, et ce 700 millisecondes avant la décision consciente. Tout ça pour dire que rien ne nous met à l'abri de futures expériences avec de meilleurs systèmes de mesure et de prédiction, qui pourraient deviner nos décisions 5 secondes en avance avec 90% de fiabilité.
Pour finir sur un peu de philo, ces expériences semblent au moins réfuter le modèle dualiste du corps et de l'esprit. Dans ce modèle popularisé par Descartes, l'esprit existe indépendamment du corps, et est capable de le contrôler. Si cette vision était correcte, alors le sentiment d'avoir l'intention d'agir (qui viendrait de l'esprit) devrait précéder les manifestations cérébrales et musculaires (du corps). Il paraît que les philosophes dualistes, ça n'existe plus, mais malgré tout la vision dualiste reste probablement la plus reflétée dans le langage commun, quand on dit "JE décide" (esprit), mais "le cerveau s'active" et "le muscle bouge" (corps).

Les cellules du corps se parlent du vieillissement

Les biologistes ont découvert que les mitochondries de différents tissus communiquent entre elles pour réparer les cellules blessées. Lorsque leur signal échoue, l’horloge biologique commence à ralentir.

Le vieillissement peut apparaitre comme un processus non régulé : au fil du temps, nos cellules et notre corps accumulent inévitablement des bosses et des bosses qui provoquent des dysfonctionnements, des échecs et finalement la mort. Cependant, en 1993, une découverte a bouleversé cette interprétation des événements. Les chercheurs ont trouvé une mutation dans un seul gène qui doublait la durée de vie d'un ver ; des travaux ultérieurs ont montré que des gènes apparentés, tous impliqués dans la réponse à l'insuline, sont des régulateurs clés du vieillissement chez une multitude d'animaux, depuis les vers et les mouches jusqu'aux humains. La découverte suggère que le vieillissement n’est pas un processus aléatoire – en fait, des gènes spécifiques le régulent – ​​ce qui ouvre la porte à des recherches plus approfondies sur la manière dont le vieillissement se déroule au niveau moléculaire.

Récemment, une série d’articles ont documenté une nouvelle voie biochimique qui régule le vieillissement, basée sur les signaux transmis entre les mitochondries, les organelles les plus connues comme la centrale électrique de la cellule. En travaillant avec des vers, les chercheurs ont découvert que les dommages causés aux mitochondries dans les cellules cérébrales déclenchaient une réponse de réparation qui était ensuite amplifiée, déclenchant des réactions similaires dans les mitochondries de tout le corps du ver. L'effet de cette activité de réparation prolonge la durée de vie de l'organisme : les vers dont les dommages mitochondriaux étaient rainsi éparés vivaient 50 % plus longtemps.

De plus, les cellules de la lignée germinale – les cellules qui produisent les ovules et les spermatozoïdes – étaient au cœur de ce système de communication anti-âge. C’est une découverte qui ajoute de nouvelles dimensions aux préoccupations en matière de fertilité impliquées lorsque les gens parlent du vieillissement et de leur " horloge biologique ". Certaines des découvertes ont été rapportées dans Science Advances et d’autres ont été publiées sur le serveur de prépublication scientifique biorxiv.org à l’automne.

La recherche s'appuie sur un ensemble de travaux récents suggérant que les mitochondries sont des organites sociaux qui peuvent communiquer entre elles même lorsqu'elles se trouvent dans des tissus différents. Essentiellement, les mitochondries fonctionnent comme des talkies-walkies cellulaires, envoyant des messages dans tout le corps qui influencent la survie et la durée de vie de l’organisme tout entier.

"Ce qui est important ici, c'est qu'en plus des programmes génétiques, il existe également un facteur très important pour réguler le vieillissement, à savoir la communication entre les tissus", a déclaré David Vilchez, qui étudie le vieillissement à l'Université de Cologne et n'a pas participé à l'étude. 

Le biologiste cellulaire Andrew Dillin a découvert il y a environ dix ans les premiers indices de cette nouvelle voie qui régule la durée de vie. Il était à la recherche de gènes prolongeant la vie des vers Caenorhabditis elegans lorsqu'il a découvert que les dommages génétiques aux mitochondries prolongeaient la vie des vers de 50 %.

C'était inattendu. Dillin avait supposé que des mitochondries défectueuses accéléreraient la mort plutôt que de prolonger la vie – après tout, les mitochondries sont essentielles au fonctionnement cellulaire. Pourtant, pour une raison ou une autre, le fait de perturber le bon fonctionnement des mitochondries obligeait les vers à vivre plus longtemps.

Plus intrigant était le fait que les mitochondries endommagées dans le système nerveux des vers semblaient être à l'origine de cet effet. "Cela montre vraiment que certaines mitochondries sont plus importantes que d'autres", a déclaré Dillin, qui est maintenant professeur à l'Université de Californie à Berkeley. "Les neurones dictent cela au reste de l'organisme, et c'était vraiment surprenant."

Au cours de la dernière décennie, le biologiste cellulaire Andrew Dillin a découvert les détails biochimiques d'une nouvelle voie qui régule le vieillissement, dans laquelle les mitochondries des cellules du corps communiquent sur la santé cellulaire.

Aujourd'hui, Dillin et son équipe ont élargi ces découvertes en découvrant de nouveaux détails sur la façon dont les mitochondries du cerveau communiquent avec les cellules du corps du ver pour prolonger la vie.

Tout d'abord, il fallait comprendre pourquoi des dommages causés aux mitochondries du cerveau pouvaient avoir un effet bénéfique sur l'organisme. Le processus de production d'énergie d'une mitochondrie nécessite une machinerie moléculaire extrêmement complexe comprenant des dizaines de parties protéiques différentes. Lorsque les choses tournent mal, par exemple lorsque certains composants sont manquants ou mal repliés, les mitochondries activent une réponse au stress, connue sous le nom de réponse protéique dépliée, qui délivre des enzymes de réparation pour aider les complexes à s'assembler correctement et à restaurer la fonction mitochondriale. De cette façon, la réponse protéique déployée maintient les cellules en bonne santé.

Dillin s’attendait à ce que ce processus se déroule uniquement à l’intérieur des neurones dont les mitochondries sont endommagées. Pourtant, il a observé que les cellules d’autres tissus du corps du ver activaient également des réponses de réparation même si leurs mitochondries étaient intactes.

C'est cette activité de réparation qui a permis aux vers de vivre plus longtemps. Comme si on emmenait régulièrement une voiture chez un mécanicien, la réponse protéique déployée semblait maintenir les cellules en bon état de fonctionnement et fonctionner comme un élément anti-âge. Ce qui restait mystérieux était la façon dont cette réponse protéique déployée était communiquée au reste de l’organisme.

Après quelques recherches, l'équipe de Dillin a découvert que les mitochondries des neurones stressés utilisaient des vésicules – des conteneurs en forme de bulles qui déplacent les matériaux autour de la cellule ou entre les cellules – pour transmettre un signal appelé Wnt au-delà des cellules nerveuses vers d'autres cellules du corps. Les biologistes savaient déjà que Wnt joue un rôle dans la configuration du corps au cours du développement embryonnaire précoce, au cours duquel il déclenche également des processus de réparation tels que la réponse protéique déployée. Pourtant, comment la signalisation Wnt, lorsqu’elle est activée chez un adulte, pourrait-elle éviter d’activer le programme embryonnaire ?

Dillin soupçonnait qu'il devait y avoir un autre signal avec lequel Wnt interagissait. Après d'autres travaux, les chercheurs ont découvert qu'un gène exprimé dans les mitochondries de la lignée germinale – et dans aucune autre mitochondrie – peut interrompre les processus de développement de Wnt. Ce résultat lui suggère que les cellules germinales jouent un rôle essentiel dans le relais du signal Wnt entre le système nerveux et les tissus du reste du corps.

"La lignée germinale est absolument essentielle pour cela", a déclaré Dillin. Il n’est cependant pas clair si les mitochondries germinales agissent comme des amplificateurs, recevant le signal des mitochondries du cerveau et le transmettant à d’autres tissus, ou si les tissus récepteurs " écoutent " les signaux provenant des deux sources.

Quoi qu’il en soit, la force du signal germinal régule la durée de vie de l’organisme, a déclaré Dillin. À mesure qu’un ver vieillit, la qualité de ses œufs ou de son sperme diminue – ce que nous appelons le tic-tac d’une horloge biologique. Ce déclin se reflète également dans la capacité changeante des cellules germinales à transmettre les signaux des mitochondries du cerveau, a-t-il suggéré. À mesure que le ver vieillit, sa lignée germinale transmet le signal de réparation moins efficacement et son corps décline également.

Les scientifiques ne savent pas encore si ces découvertes s’appliquent aux humains et à notre façon de vieillir. Pourtant, l’hypothèse a du sens d’un point de vue évolutif plus large, a déclaré Dillin. Tant que les cellules germinales sont saines, elles envoient des signaux favorables à la survie pour garantir que leur organisme hôte survit et se reproduit. Mais à mesure que la qualité des cellules germinales diminue, il n’y a aucune raison évolutive de continuer à prolonger la durée de vie ; du point de vue de l'évolution, la vie existe pour se reproduire.

Le fait que les mitochondries puissent communiquer entre elles peut sembler quelque peu alarmant, mais il existe une explication. Il y a longtemps, les mitochondries étaient des bactéries libres qui s’associaient à un autre type de cellules primitives pour travailler ensemble dans ce qui est devenu nos cellules complexes modernes. Ainsi, leur capacité à communiquer est probablement une relique de l’ancêtre bactérien libre des mitochondries.

"Cette petite chose qui existe à l'intérieur des cellules depuis des milliards d'années conserve toujours ses origines bactériennes", a déclaré Dillin. Et si ses recherches sur les vers se confirment dans des organismes plus complexes comme les humains, il est possible que vos mitochondries parlent en ce moment de votre âge. 

Des scientifiques font exploser des atomes avec un laser de Fibonacci pour créer une dimension temporelle "supplémentaire"

Cette technique pourrait être utilisée pour protéger les données des ordinateurs quantiques contre les erreurs.

(Photo avec ce texte : La nouvelle phase a été obtenue en tirant des lasers à 10 ions ytterbium à l'intérieur d'un ordinateur quantique.)

En envoyant une impulsion laser de Fibonacci à des atomes à l'intérieur d'un ordinateur quantique, des physiciens ont créé une phase de la matière totalement nouvelle et étrange, qui se comporte comme si elle avait deux dimensions temporelles.

Cette nouvelle phase de la matière, créée en utilisant des lasers pour agiter rythmiquement un brin de 10 ions d'ytterbium, permet aux scientifiques de stocker des informations d'une manière beaucoup mieux protégée contre les erreurs, ouvrant ainsi la voie à des ordinateurs quantiques capables de conserver des données pendant une longue période sans les déformer. Les chercheurs ont présenté leurs résultats dans un article publié le 20 juillet dans la revue Nature.

L'inclusion d'une dimension temporelle "supplémentaire" théorique "est une façon complètement différente de penser les phases de la matière", a déclaré dans un communiqué l'auteur principal, Philipp Dumitrescu, chercheur au Center for Computational Quantum Physics de l'Institut Flatiron, à New York. "Je travaille sur ces idées théoriques depuis plus de cinq ans, et les voir se concrétiser dans des expériences est passionnant.

Les physiciens n'ont pas cherché à créer une phase dotée d'une dimension temporelle supplémentaire théorique, ni à trouver une méthode permettant d'améliorer le stockage des données quantiques. Ils souhaitaient plutôt créer une nouvelle phase de la matière, une nouvelle forme sous laquelle la matière peut exister, au-delà des formes standard solide, liquide, gazeuse ou plasmatique.

Ils ont entrepris de construire cette nouvelle phase dans le processeur quantique H1 de la société Quantinuum, qui se compose de 10 ions d'ytterbium dans une chambre à vide, contrôlés avec précision par des lasers dans un dispositif connu sous le nom de piège à ions.

Les ordinateurs ordinaires utilisent des bits, c'est-à-dire des 0 et des 1, pour constituer la base de tous les calculs. Les ordinateurs quantiques sont conçus pour utiliser des qubits, qui peuvent également exister dans un état de 0 ou de 1. Mais les similitudes s'arrêtent là. Grâce aux lois étranges du monde quantique, les qubits peuvent exister dans une combinaison, ou superposition, des états 0 et 1 jusqu'au moment où ils sont mesurés, après quoi ils s'effondrent aléatoirement en 0 ou en 1.

Ce comportement étrange est la clé de la puissance de l'informatique quantique, car il permet aux qubits de se lier entre eux par l'intermédiaire de l'intrication quantique, un processus qu'Albert Einstein a baptisé d'"action magique à distance". L'intrication relie deux ou plusieurs qubits entre eux, connectant leurs propriétés de sorte que tout changement dans une particule entraîne un changement dans l'autre, même si elles sont séparées par de grandes distances. Les ordinateurs quantiques sont ainsi capables d'effectuer plusieurs calculs simultanément, ce qui augmente de manière exponentielle leur puissance de traitement par rapport à celle des appareils classiques.

Mais le développement des ordinateurs quantiques est freiné par un gros défaut : les Qubits ne se contentent pas d'interagir et de s'enchevêtrer les uns avec les autres ; comme ils ne peuvent être parfaitement isolés de l'environnement extérieur à l'ordinateur quantique, ils interagissent également avec l'environnement extérieur, ce qui leur fait perdre leurs propriétés quantiques et l'information qu'ils transportent, dans le cadre d'un processus appelé "décohérence".

"Même si tous les atomes sont étroitement contrôlés, ils peuvent perdre leur caractère quantique en communiquant avec leur environnement, en se réchauffant ou en interagissant avec des objets d'une manière imprévue", a déclaré M. Dumitrescu.

Pour contourner ces effets de décohérence gênants et créer une nouvelle phase stable, les physiciens se sont tournés vers un ensemble spécial de phases appelées phases topologiques. L'intrication quantique ne permet pas seulement aux dispositifs quantiques d'encoder des informations à travers les positions singulières et statiques des qubits, mais aussi de les tisser dans les mouvements dynamiques et les interactions de l'ensemble du matériau - dans la forme même, ou topologie, des états intriqués du matériau. Cela crée un qubit "topologique" qui code l'information dans la forme formée par de multiples parties plutôt que dans une seule partie, ce qui rend la phase beaucoup moins susceptible de perdre son information.

L'une des principales caractéristiques du passage d'une phase à une autre est la rupture des symétries physiques, c'est-à-dire l'idée que les lois de la physique sont les mêmes pour un objet en tout point du temps ou de l'espace. En tant que liquide, les molécules d'eau suivent les mêmes lois physiques en tout point de l'espace et dans toutes les directions. Mais si vous refroidissez suffisamment l'eau pour qu'elle se transforme en glace, ses molécules choisiront des points réguliers le long d'une structure cristalline, ou réseau, pour s'y disposer. Soudain, les molécules d'eau ont des points préférés à occuper dans l'espace et laissent les autres points vides ; la symétrie spatiale de l'eau a été spontanément brisée.

La création d'une nouvelle phase topologique à l'intérieur d'un ordinateur quantique repose également sur la rupture de symétrie, mais dans cette nouvelle phase, la symétrie n'est pas brisée dans l'espace, mais dans le temps.

En donnant à chaque ion de la chaîne une secousse périodique avec les lasers, les physiciens voulaient briser la symétrie temporelle continue des ions au repos et imposer leur propre symétrie temporelle - où les qubits restent les mêmes à travers certains intervalles de temps - qui créerait une phase topologique rythmique à travers le matériau.

Mais l'expérience a échoué. Au lieu d'induire une phase topologique à l'abri des effets de décohérence, les impulsions laser régulières ont amplifié le bruit provenant de l'extérieur du système, le détruisant moins d'une seconde et demie après sa mise en marche.

Après avoir reconsidéré l'expérience, les chercheurs ont réalisé que pour créer une phase topologique plus robuste, ils devaient nouer plus d'une symétrie temporelle dans le brin d'ion afin de réduire les risques de brouillage du système. Pour ce faire, ils ont décidé de trouver un modèle d'impulsion qui ne se répète pas de manière simple et régulière, mais qui présente néanmoins une sorte de symétrie supérieure dans le temps.

Cela les a conduits à la séquence de Fibonacci, dans laquelle le nombre suivant de la séquence est créé en additionnant les deux précédents. Alors qu'une simple impulsion laser périodique pourrait simplement alterner entre deux sources laser (A, B, A, B, A, B, etc.), leur nouveau train d'impulsions s'est déroulé en combinant les deux impulsions précédentes (A, AB, ABA, ABAAB, ABAABAB, ABAABABA, etc.).

Cette pulsation de Fibonacci a créé une symétrie temporelle qui, à l'instar d'un quasi-cristal dans l'espace, est ordonnée sans jamais se répéter. Et tout comme un quasi-cristal, les impulsions de Fibonacci écrasent également un motif de dimension supérieure sur une surface de dimension inférieure. Dans le cas d'un quasi-cristal spatial tel que le carrelage de Penrose, une tranche d'un treillis à cinq dimensions est projetée sur une surface à deux dimensions. Si l'on examine le motif des impulsions de Fibonacci, on constate que deux symétries temporelles théoriques sont aplaties en une seule symétrie physique.

"Le système bénéficie essentiellement d'une symétrie bonus provenant d'une dimension temporelle supplémentaire inexistante", écrivent les chercheurs dans leur déclaration. Le système apparaît comme un matériau qui existe dans une dimension supérieure avec deux dimensions de temps, même si c'est physiquement impossible dans la réalité.

Lorsque l'équipe l'a testé, la nouvelle impulsion quasi-périodique de Fibonacci a créé une phase topographique qui a protégé le système contre la perte de données pendant les 5,5 secondes du test. En effet, ils ont créé une phase immunisée contre la décohérence pendant beaucoup plus longtemps que les autres.

"Avec cette séquence quasi-périodique, il y a une évolution compliquée qui annule toutes les erreurs qui se produisent sur le bord", a déclaré Dumitrescu. "Grâce à cela, le bord reste cohérent d'un point de vue mécanique quantique beaucoup plus longtemps que ce à quoi on s'attendrait.

Bien que les physiciens aient atteint leur objectif, il reste un obstacle à franchir pour que leur phase devienne un outil utile pour les programmeurs quantiques : l'intégrer à l'aspect computationnel de l'informatique quantique afin qu'elle puisse être introduite dans les calculs.

"Nous avons cette application directe et alléchante, mais nous devons trouver un moyen de l'intégrer dans les calculs", a déclaré M. Dumitrescu. "C'est un problème ouvert sur lequel nous travaillons.

 

On assiste à un monde qui meurt, mais c’est très bien, car il va laisser la place à une autre manière de vivre

La sixième limite planétaire est officiellement dépassée : il s’agit de l’eau douce. Pourtant, ce bien commun le plus précieux semble toujours considéré comme intarissable. Charlène Descollonges, lanceuse d’alerte engagée pour préserver l’eau et l’ensemble du vivant, nous invite à ralentir et faire alliance, afin d’envisager un futur désirable.

Charlène Descollonges est ingénieure hydrologue. Sa mission : changer le regard sur l'eau pour ne plus l'exploiter, mais l'intégrer dans un grand cycle. Après une carrière dans la fonction publique sur la gestion et la gouvernance de la ressource en eau, elle est aujourd'hui consultante indépendante et accompagne les entreprises et collectivités. Parallèlement, elle est la présidente et cofondatrice de l'association " Pour une hydrologie régénérative ", qui vise à améliorer la résilience des territoires face aux risques liés à l'eau. Elle est également auteure et conférencière. Son deuxième livre, Agir pour l'eau, est paru le 12 septembre. Publicité

Futura : L’humanité partage avec l’ensemble du vivant moins de 1 % d’eau douce disponible sur la planète. Comment l’eau est-elle répartie sur Terre ?

Charlène Descollonges : Le cycle de l'eau est constitué de stocks, reliés entre eux par des flux dynamiques. Le principal stock d'eau sur Terre se trouve dans les mers (97,5 %), l’eau douce ne représentant que 2,5 % de l'eau totale. Dans ces 2,5 %, les trois quarts sont emprisonnés dans les glaciers (inlandsis, banquises et glaciers continentaux), 22 % se trouvent dans des nappes très profondes, appelées aquifères et il reste 1 % de l'eau douce disponible à l'ensemble du vivant. Dans ces 1 %, 90 % sont dans des aquifères continentaux et le reste dans les eaux de surface. Finalement, seulement 0,001 % de l'eau présente sur la planète est accessible et donc effectivement utilisable par l'Homme.

Lors de tes interventions, tu dis souvent que le cycle de l’eau que l’on apprend à l’école est faux. Peux-tu nous expliquer pourquoi ?

C.D. : Notre représentation schématique du cycle de l'eau est fausse pour deux raisons. D'une part, elle ne représente pas l'impact de l'Homme, en raison du changement climatique et des pollutions sur le grand cycle de l'eau, alors qu'il n'y a quasiment plus aucun espace sur Terre où l'Homme n'est pas. Or, on ne peut pas résoudre un problème si on n'y intègre pas les sources qui y sont à l'origine - et ce n'est pas uniquement moi qui le dis, je me base sur une étude menée en 2019 par Abbott et al.

L'autre aspect qui n'est pas représenté, c'est le recyclage continental de l'eau verte, qui est à l'origine des pluies dans la plupart des pays du monde. En France, par exemple, on est sous l'influence des régimes océaniques pour 80 % des pluies continentales, mais le reste provient des sols, des arbres, de la végétation dont l'eau s'évapore dans l'atmosphère et est recyclée au sein même du continent, tant et si bien qu'on est source de pluie pour d'autres pays. En impactant les sols, les arbres et la végétation de la France métropolitaine, on impacte le régime des pluies de tout le continent européen, voire jusqu'en Asie. C'est ce que l'on appelle les bassins atmosphériques : on nous a appris les bassins hydrologiques de l’eau bleue, mais jamais les bassins atmosphériques de l'eau verte. Sur le schéma du grand cycle de l'eau, il faudrait donc y voir représenté l'impact anthropique sur l'eau bleue, l'eau verte et l'eau grise, ainsi que le recyclage continental de l'eau verte au niveau des bassins atmosphériques.

Le saviez-vous ?

L’eau est définie par trois couleurs : l’eau verte correspond à l’eau évapo-transpirée par le végétal, l’eau bleue se trouve dans les nappes, lacs et rivières, et l’eau grise désigne les diverses pollutions aquatiques.

Quelle est l’empreinte anthropique sur ce cycle, et quelles en sont les conséquences ? 

C.D. : L'humanité utilise chaque année 24 000 milliards de mètres cubes d'eau, soit environ la moitié du flux d'eau douce qui va des continents vers l'océan. La principale empreinte est l'eau verte, liée à la déforestation, l'agriculture, l'artificialisation des sols... Pourquoi ? Parce que nous sommes dépendants de l'humidité des sols pour faire pousser des végétaux. Parfois, c'est pour notre alimentation directe, mais la plupart du temps, c'est pour alimenter le bétail : notre empreinte eau est donc dominée par l'agriculture destinée au bétail.

Plus généralement, l'empreinte eau est liée à nos modes de vie et on peut la calculer pour chaque produit qu'on utilise au quotidien, y compris l'énergie : objets, vêtements, électronique et numérique... En France, l'empreinte eau quotidienne moyenne est de 5 000 litres d'eau par jour et par personne, avec la méthode de calcul volumétrique. Mais il existe une autre méthode de calcul, plus récente et basée sur l'analyse du cycle de vie de produits, qui estime cette empreinte autour de 9 000 à 11 000 litres d'eau par jour et par personne. C'est inimaginable. En plus du terme " empreinte ", je parlerais même de dépendance. Un calculateur d'empreinte va bientôt sortir, de la même façon que l'empreinte carbone, par Nos gestes climat.

“On a tout fait pour accélérer le grand cycle de l’eau. Résultat, il y a de plus en plus de sécheresses, d’inondations et d’érosions”

Maintenant, parlons des conséquences de cette empreinte. D'abord, on est passé d'un cycle long à un cycle court, en pompant de l'eau souterraine qui y circule lentement, pour l'amener en surface, puis dans l'atmosphère, où son temps de résidence est moindre. On a ensuite largement détruit les zones humides, qui sont de véritables éponges naturelles, capables de ralentir l'eau. Et enfin, on a énormément artificialisé les sols, bitumé des routes, rectifié la trajectoire des cours d'eau, construit des digues... Bref, on a tout fait pour accélérer le grand cycle de l'eau. Résultat, il y a de plus en plus de sécheresses, d'inondations et d'érosions. Ces aléas vont s'intensifier, mais des solutions existent.

Tu présentes l’hydrologie régénérative comme faisant partie des " solutions fondées sur la nature ". Quel est son principe ?

C.D. : L’hydrologie régénérative est une vision territoriale, à l'échelle des bassins versants qui concentrent l'eau bleue. Son concept est de ralentir l'eau, la répartir, faire en sorte qu'elle s'infiltre le plus possible dans les sols pour y être stockée et densifier la végétation. Le triptyque est le suivant : eau-sols-arbres. Travailler sur le cheminement de l'eau va permettre de la faire ralentir pour la répartir. Nourrir les sols par des couverts végétaux et des amendements va permettre d'avoir plus de matière organique, et donc des sols plus poreux, capables d'infiltrer et de stocker l'eau. Et enfin les arbres, avec des techniques d'agroforesterie qui associent des arbres à des cultures, toujours dans cette volonté de ralentir l'eau et de densifier la végétation. On essaie d'avoir une vision cohérente à l'échelle du bassin versant : on a commencé par le domaine agricole, mais il y a également une application en ville, au niveau des rivières et des forêts. 

Quels sont les leviers d’action que chacun peut mettre en place ?

C.D. : Je suis convaincue que la mise en action individuelle est un préalable à la mise en action collective. Le premier niveau est de s'intéresser au petit cycle de l'eau, chez soi. D'où vient l'eau potable ? Comment repart-elle ? Comment est-elle traitée ? Est-elle bien traitée ? Qu'en est-il des cosmétiques, médicaments, résidus de produits ménagers ? On peut aussi avoir un jardin, y creuser une mare...

“La mise en action individuelle est un préalable à la mise en action collective” 

Le deuxième niveau est de réduire l'empreinte eau dans son quotidien. Et s'il y a bien un écogeste qui devance tous les autres, c'est l'alimentation : réduire sa consommation de viande, s'approvisionner localement, privilégier la filière biologique... D'une manière générale, nous devons ralentir nos vies : l'hypermobilité conduit à l'artificialisation des sols car l'aménagement du territoire a un impact énorme sur le grand cycle de l'eau, sans parler de l'énergie, du numérique... Et le troisième niveau est de s'engager, cela passe par la formation et l'information. Engagez-vous dans un modèle régénératif où vous allez engendrer des impacts positifs sur les écosystèmes.

Je suis pessimiste quant à la trajectoire climatique que l'on prend, et donc aux effets sur le grand cycle de l'eau que l'on va ressentir. En revanche, je suis optimiste sur notre capacité d'adaptation et de résilience. C'est malheureux, mais l'Histoire nous a montré que c'est en vivant des grands chocs que l'on prend conscience de certaines choses.

Un dernier mot ?

C.D. : Une petite note pour les jeunes générations, celles qui se demandent " à quoi bon ? ". Je veux leur envoyer un message d'espérance, encore plus que d'espoir : on assiste à un monde qui meurt, mais c'est très bien, car il va laisser la place à un autre monde, une autre manière de vivre. On tend vers un futur désirable encouragé par des dynamiques collectives. L'espoir n'est pas perdu !

Internet n’est pas assez développé pour former l’IA, mais une solution existe : les fausses données 

Une nouvelle vague de start-up anticipe la crise existentielle à laquelle est confrontée l’industrie de l’intelligence artificielle (IA) : que se passera-t-il lorsqu’on sera à court de données ?

En 2011, Marc Andreessen, dont la société de capital-risque Andreessen Horowitz a depuis investi dans certaines des plus grandes start-up de l’IA, a écrit que " la technologie est en train de manger le monde ". Plus d’une décennie plus tard, c’est exactement ce qui est en train de se produire.

L’IA, et plus particulièrement les grands modèles de langage qui l’alimentent, est un consommateur vorace de données. Cependant, ces données sont limitées et s’épuisent. Les entreprises ont tout exploité dans leurs efforts pour former des IA toujours plus puissantes : transcriptions et sous-titres de vidéos YouTube, messages publics sur Facebook et Instagram, livres et articles de presse protégés par le droit d’auteur (parfois sans autorisation, parfois avec des accords de licence). ChatGPT d’OpenAI, le chatbot qui a contribué à la généralisation de l’IA, a déjà été entraîné sur l’ensemble de l’Internet public, soit environ 300 milliards de mots, y compris l’intégralité de Wikipédia et de Reddit. À un moment donné, il ne restera plus rien.

C’est ce que les chercheurs appellent " heurter le mur des données ". Selon eux, cela risque de se produire dès 2026. La création de données d’entraînement pour l’IA est donc une question à plusieurs milliards de dollars, à laquelle une cohorte émergente de start-up cherche une solution.

Une possibilité : créer des données artificielles

C’est l’approche adoptée par Gretel pour résoudre le problème des données de l’IA. La start-up crée ce que l’on appelle des " données synthétiques ", c’est-à-dire des données générées par l’IA qui imitent fidèlement des informations factuelles, mais qui ne sont pas réelles. Pendant des années, la start-up, aujourd’hui évaluée à 350 millions de dollars, a fourni des données synthétiques à des entreprises travaillant avec des informations personnelles identifiables qui doivent être protégées pour des raisons de confidentialité (les données des patients, par exemple). Cependant, aujourd’hui, son PDG Ali Golshan voit une opportunité de fournir aux entreprises d’IA en manque de données de fausses données fabriquées à partir de zéro, qu’elles peuvent utiliser pour entraîner leurs modèles d’IA.

" Les données synthétiques étaient tout à fait adaptées ", a déclaré Ali Golshan, ancien analyste de renseignements, à propos de la question du mur de données. " Elles résolvaient les deux faces d’une même pièce. Il était possible d’obtenir des données de haute qualité et de les rendre sûres. "

Cette approche " l’IA alimente l’IA " a déjà été adoptée par Anthropic, Meta, Microsoft et Google, qui ont tous utilisé des données synthétiques d’une manière ou d’une autre pour entraîner leurs modèles. Le mois dernier, la start-up Gretel a annoncé qu’elle mettrait ses données synthétiques à la disposition des clients utilisant Databricks, une plateforme d’analyse de données, pour construire des modèles d’IA.

Les limites des données synthétiques

Cependant, les données synthétiques ont leurs limites. Elles peuvent exagérer les biais d’un ensemble de données original et ne pas inclure les valeurs aberrantes, de rares exceptions que l’on ne verrait qu’avec des données réelles. Cela pourrait aggraver la tendance de l’IA à halluciner. Ou encore, les modèles formés sur de fausses données pourraient tout simplement ne rien produire de nouveau. Ali Golshan appelle ça une " spirale de la mort ", mais ce phénomène est plus connu sous le nom d’" effondrement du modèle ". Pour éviter cela, il demande à ses nouveaux clients de fournir à Gretel un morceau de données réelles et de haute qualité. "Des données inutiles et sûres restent des données inutiles ", a déclaré Ali Golshan à Forbes.

Un autre moyen de contourner le mur des données : les gens. Certaines start-up embauchent des armées de personnes pour nettoyer et étiqueter les données existantes afin de les rendre plus utiles pour l’IA ou de créer davantage de nouvelles données.

Le poids lourd de l’étiquetage des données est le mastodonte Scale AI, valorisé à 14 milliards de dollars, qui fournit des données annotées par des humains à des start-up d’IA de premier plan telles qu’OpenAI, Cohere et Character AI. L’entreprise a des activités gigantesques, employant quelque 200 000 travailleurs dans le monde entier par l’intermédiaire d’une filiale appelée Remotasks. Ces travailleurs réalisent plusieurs tâches, comme dessiner des boîtes autour d’objets dans une image, ou comparer différentes réponses à une question et évaluer laquelle est la plus précise.

À une échelle encore plus grande, Toloka, une société basée à Amsterdam, a rassemblé neuf millions d’étiqueteurs humains ou " tuteurs d’IA " à des fins similaires. Surnommés " Tolokers ", ces travailleurs du monde entier annotent également des données, par exemple en étiquetant des informations personnellement identifiables dans un ensemble de données destiné à être utilisé dans un projet communautaire d’IA mené par Hugging Face et ServiceNow. Néanmoins, ils créent également des données à partir de zéro : ils traduisent des informations dans de nouvelles langues, les résument et les transcrivent. 

Toloka travaille également avec des experts tels que des docteurs en physique, des scientifiques, des juristes et des ingénieurs en logiciel afin de créer des données originales spécifiques à un domaine pour les modèles qui ciblent des tâches de niche. La start-up engage par exemple des juristes germanophones pour créer du contenu pouvant être intégré dans des modèles d’IA juridiques. Cependant, c’est un travail considérable que de mobiliser des personnes dans 200 pays, de vérifier que leur travail est précis, authentique et impartial, et de traduire tout jargon académique dans un langage accessible et digeste pour les modèles d’IA.

" Personne n’aime s’occuper des opérations humaines ", a déclaré Olga Megorskaya, PDG de Toloka, à Forbes. " Tout le monde aime construire des modèles d’IA et des entreprises. Mais traiter avec de vrais humains n’est pas une compétence très répandue dans l’industrie de l’IA. "

Ce type de travail pose des problèmes de main-d’œuvre à l’échelle de l’industrie. L’année dernière, les travailleurs de Scale ont fait part à Forbes de leur faible rémunération. Les travailleurs de Toloka contactés dans le cadre de cet article ont formulé des plaintes similaires. La PDG de Toloka, Olga Megorskaya, a déclaré à Forbes qu’elle estimait que la rémunération était juste, et Scale AI a déclaré de la même manière qu’elle s’engageait à payer aux travailleurs un " salaire décent ".

Utiliser moins de données

La solution la plus évidente au problème de la pénurie de données est peut-être la plus évidente : utiliser moins de données pour commencer.

Bien qu’il y ait un besoin urgent de données d’entraînement à l’IA pour alimenter des modèles massifs, certains chercheurs estiment qu’un jour, l’IA avancée pourrait ne plus avoir besoin d’autant de données. Nestor Maslej, chercheur au Human-Centered Artificial Intelligence de l’université de Stanford, pense que l’un des vrais problèmes n’est pas la quantité, mais l’efficacité.

« Il n’est pas nécessaire de prendre une fusée pour se rendre à l’épicerie. »

Alex Ratner, PDG et cofondateur de Snorkel AI

" Si l’on y réfléchit, ces grands modèles de langage, aussi impressionnants soient-ils, voient des millions de fois plus de données qu’un seul être humain n’en verrait dans toute sa vie. Pourtant, les humains peuvent faire certaines choses que ces modèles ne peuvent pas faire ", a déclaré Nestor Maslej. " D’un certain point de vue, il est clair que le cerveau humain fonctionne à un niveau d’efficacité qui n’est pas nécessairement pris en compte par ces modèles. "

Cette percée technique n’a pas encore eu lieu, mais l’industrie de l’IA commence déjà à s’éloigner des modèles massifs. Plutôt que d’essayer de construire de grands modèles de langage capables de rivaliser avec OpenAI ou Anthropic, de nombreuses start-up spécialisées dans l’IA construisent des modèles plus petits et plus spécifiques qui nécessitent moins de données. Mistral AI, par exemple, a récemment lancé Mathstral, une IA conçue pour exceller dans les problèmes mathématiques. Même OpenAI se lance dans le jeu des mini-modèles avec le lancement de GPT-4o mini.

" Nous assistons à une course au volume et les grands fournisseurs de modèles généralistes s’emparent de plus en plus de données et essaient des schémas pour générer de nouvelles données ", a déclaré Alex Ratner, PDG de la société d’étiquetage de données Snorkel AI. " La clé pour qu’un modèle fonctionne vraiment bien pour une tâche donnée est la qualité et la spécificité des données, et non le volume. "

Par conséquent, l’approche de Snorkel AI consiste à aider les entreprises à tirer parti des données dont elles disposent déjà et à les convertir en or pour l’entraînement à l’IA. La start-up, qui a été créée par le laboratoire d’IA de Stanford et qui est maintenant évaluée à un milliard de dollars, fournit un logiciel qui permet au personnel d’une entreprise d’étiqueter plus facilement et rapidement les données.

De cette manière, les modèles d’une entreprise sont conçus pour répondre à ses besoins réels. " Il n’est pas nécessaire de prendre une fusée pour se rendre à l’épicerie ", a déclaré Alex Ratner.

Fascinant : des " battements d'ailes de papillons " quantiques expliqueraient notre Univers !

On savait déjà que la théorie de l'inflation en cosmologie pouvait prédire la création d'une série d'univers poches, des régions de l'espace-temps peuplant un multivers avec des lois physiques un peu différentes, mais nées à partir de fluctuations quantiques, notamment celles de l'écume de l'espace-temps en gravitation quantique. Mais une exploration plus profonde de cette théorie vient de montrer des liens avec un phénomène de la théorie du chaos bien connu en météorologie : l'effet papillon. Cet effet déterminerait le destin et la naissance du multivers de l'inflation, contenant le nôtre.

Dès le XIXe siècle, les développements de la physique mathématique avaient montré que bien que la gravitation, la chaleur et le magnétisme ou encore la mécanique des fluides soient des phénomènes physique différents, un certain nombre d'équations mathématiques leur était en commun que, dans leur jargon, les physiciens appellent des équations aux dérivées partielles du potentiel, de la diffusion et des ondes pour nommer les principales. On pouvait donc s'inspirer d'un problème de calcul du champ de gravitation pour résoudre un problème d'écoulement d'air autour d'une aile d'avion par exemple.

Ces analogies sont valables pour d'autres équations, ce qui permet aux physiciens, comme l'expliquait Richard Feynman dans son célèbre cours, de maîtriser plusieurs éléments de théories physiques différentes en les ramenant à quelques problèmes de physique mathématique canoniques et donc de ne pas capituler devant un océan de savoirs grandissant. Il y a tout de même des limites et les derniers physiciens universels, ou peu s'en faut, étaient sans doute Enrico Fermi et Lev Landau, il y a plus de 60 ans.

Tout ceci s'applique aussi bien à l'astrophysique que la géophysique. Les chercheurs y sont confrontés à des questions et des phénomènes similaires relevant notamment de ce qu'on appelle la nécessité d'avoir des méthodes non perturbatives pour des phénomènes non linéaires et de tenir compte de la sensibilité de certaines équations aux conditions initiales, comme le disent là encore les scientifiques dans leur jargon.

Prenons quelques exemples simples. Lorsque l'on considère des vagues faibles à la surface de l'eau ou des écoulements d'air lents autour d'une aile d'avion, on peut considérer des équations d'ondes linéaires, ce qui veut dire qu'une combinaison de deux solutions de ces équations linéaires est encore une solution simplement en faisant une addition. Souvent d'ailleurs, il suffit de combiner des sommes de fonctions sinus et cosinus simples, par exemple.

Mais quand la surface de l'eau est agitée lors d'une tempête, les équations que l'on doit utiliser, par exemple pour expliquer l'existence des vagues scélérates, ne sont plus linéaires. Pour les résoudre, il faut utiliser de nouvelles méthodes mathématiques que l'on appelle donc " non perturbatives " ou s'en remettre à des simulations numériques avec de puissants ordinateurs.

Or, avec les équations non linéaires, il peut apparaître des phénomènes dits chaotiques qui montrent la fameuse sensibilité aux conditions initiales. On parle souvent de ce phénomène en termes d'effet papillon.

(vidéo : Les prévisions météorologiques s’améliorent constamment mais, malgré les progrès considérables de la science et de la technologie, il reste une limite à la prévision de l’avenir. Cette limite est due à la théorie du chaos, l'idée selon laquelle le battement d'ailes d'un papillon au Brésil pourrait provoquer une tornade au Texas. Bien que cela puisse paraître légèrement exagéré, la théorie du chaos peut avoir un impact puissant sur les prévisions météorologiques, mais les météorologues disposent de moyens permettant d'atténuer ses impacts et d'améliorer les prévisions.)

Un Univers chaotique, du Big Bang à la météorologie

On s'est rendu compte avec la théorie du chaos et des simulations sur ordinateurs qu'une erreur, aussi faible que les perturbations d'un vol de papillon sur la densité et la vitesse de l'air locales de l'endroit où vole le papillon, allait conduire la météorologie à bifurquer rapidement dans le futur au point que la présence ou l'absence de ce vol de papillon pouvait faire la différence entre l'existence ou non d'un cyclone à une date donnée. Comme nous ne pouvons pas connaître avec une précision pareille l'état de l'atmosphère partout sur la Planète, nécessairement toute prédiction météorologique est destinée à n'avoir qu'une valeur très limitée dans le temps.

Il se trouve que depuis des décennies on peut comparer le comportement de l'espace-temps décrit par les équations non linéaires de la relativité générale avec le comportement des fluides décrits par les équations non linéaires de Navier-Stokes, de sorte que l'on parle par exemple d'écume quantique de l'espace-temps et que l'on peut faire intervenir la théorie du chaos et l'équivalent de la turbulence des fluides pour l'espace-temps en cosmologie.

Le modèle cosmologique standard fait aussi implicitement la supposition qu'il est bien complété par une théorie qui n'est pas encore démontrée, mais qui est bien corroborée par les observations du fameux rayonnement fossile ainsi que certaines caractéristiques de la structure à grande échelle des distributions de galaxie. Il s'agit de la théorie de l'inflation qui suppose que très tôt dans l'histoire du cosmos observable, il a existé une phase exponentiellement rapide d'expansion, mais très courte et transitoire de l'espace.(video : Rejoignez Katie Mack, titulaire de la chaire Hawking en cosmologie et communication scientifique de l'Institut Perimeter, dans un incroyable voyage à travers le cosmos dans notre nouvelle série, Cosmology 101. Dans cet épisode, nous apprenons comment la détection du fond diffus cosmologique (CMB) a validé la théorie du Big Bang et conduit au développement du concept d'inflation cosmique. Explorez les défis et les débats en cours en cosmologie alors que les scientifiques cherchent à découvrir la véritable nature de l'Univers primitif et les origines de la structure cosmique. )

Un zoo de théories inflationnaires possibles

La théorie de l'inflation se décline en plusieurs versions possibles qui ont été proposées au cours du temps comme celles de deux astrophysiciens russes Alexei Starobinski et Andrei Linde, ce dernier ayant proposé la théorie chaotique de l'inflation qui conduit naturellement à la notion d'inflation éternelle dont Futura avait parlé avec Max Tegmark. Comme le montre bien Andrei Linde dans un ouvrage en accès libre, les spéculations en physique des particules au-delà du modèle standard de la physique des hautes énergies rendent l'existence d'une phase d'inflation presque inévitable et dans l'Univers primordial elle s'accompagne de fluctuations/oscillations quantiques ayant laissé des traces dans le rayonnement fossile et à l'origine de la matière. Très souvent, on postule pour cela l'existence d'un nouveau champ scalaire cousin de celui du fameux boson de Brout-Englert-Higgs et que l'on appelle l'inflaton. Il n'est pas facile cependant de déduire des champs d'inflatons possibles l'existence et l'état du cosmos observable actuel. Dans certains cas, l'inflation n'est pas assez puissante et dans d'autres, l'Univers se recontracte très rapidement au cours du Big Bang.

Là aussi se pose la question de savoir si l'on doit utiliser une approche perturbative ou non perturbative des modèles possibles d'inflation et c'est cette question qui a été examinée en utilisant des simulations numériques par une équipe de chercheurs, des membres du CNRS à l'Institut d'astrophysique de Paris (dont le médaillé de bronze du CNRS 2024 Sébastien Renaux-Petel) et de l'université Johns-Hopkins (États-Unis), comme on peut le voir dans une publication en accès libre sur arXiv.

Une prédiction de la théorie des supercordes ?

Comme l'explique un communiqué du CNRS, les astrophysiciens ont découvert que les petites fluctuations quantiques dont on savait que les effets pouvaient être amplifiés par une phase d'inflation devaient l'être également par des phénomènes non linéaires de la théorie inflationnaire, dont on ne connaissait pas l'importance auparavant. Remarquablement, ils émergent dans un modèle de champ d'inflatons avec des oscillations et que l'on peut déduire de la théorie des supercordes.

Tout comme dans le cas de l'effet papillon en météorologie, plusieurs évolutions divergentes de l'état initial du cosmos au début du Big Bang seraient alors possibles et peut-être réalisées dans un multivers. En tout état de cause, cela ouvre de nouvelles perspectives quant aux prédictions possibles des Univers qui peuvent émerger d'effets chaotiques dans la physique de la phase inflationnaire, en supposant qu'elle ait existé.

L'article, aujourd'hui publié dans les célèbres Physical Review Letters, explique ainsi : " Nous démontrons que de minuscules fluctuations quantiques à petite échelle, amplifiées par la caractéristique oscillatoire, peuvent considérablement affecter le destin de l'Univers tout entier, empêchant parfois l'inflation de se terminer. Cet  " effet papillon inflationniste " révèle la nécessité d'un traitement non perturbatif dans le régime pertinent pour les observations. Cela marque le début d'une nouvelle ère dans l'exploration des premières époques de l'Univers, rappelant à certains égards les simulations pionnières de phénomènes chaotiques. "

Le communiqué du CNRS ajoute que les chercheurs " ont montré que dans certaines théories, l'Univers entier peut être piégé dans un état d'inflation éternelle, inhospitalier à la vie. Dans d'autres cas, les fluctuations quantiques peuvent déclencher la formation de trous noirs à partir de l'effondrement de poches d'univers. Ces trous noirs ne sont pas des vestiges stellaires typiques : à l'intérieur ne se trouve pas le cœur effondré d'une étoile, mais un univers parallèle tout entier ! Ces travaux marquent une percée dans l'étude de l'Univers primordial à l'aide de méthodes non perturbatives, à l'interface entre la cosmologie, la théorie du chaos et les sciences computationnelles ".

Remarquablement, il est possible que les ondes gravitationnelles associées à ces nouveaux effets soient accessibles aux programmes de détection comme ceux utilisant des pulsars.

Les schémas mathématiques secrets révélés par la musique de Bach

Le compositeur baroque allemand Jean Sébastien Bach a produit une musique si bien structurée qu'elle est souvent comparée aux maths. Bien que peu d'entre nous soient émotionnellement affectés par les mathématiques, les œuvres de Bach - et la musique en général - nous émeuvent. C'est plus que du son ; c'est un message. Désormais, grâce aux outils de la théorie de l'information, les chercheurs commencent à comprendre comment la musique de Bach fait passer ce message.

En faisant de ses partitions de simples réseaux de points, appelés nœuds, reliés par des lignes, nommeés bords, les scientifiques ont quantifié les informations véhiculées par des centaines de compositions de Bach. Analyse de ces réseaux musicaux publiée le 2 février dans Physical Review Research qui révèle que les nombreux styles musicaux de Bach, tels que les chorales et les toccatas, différaient considérablement dans la quantité d'informations qu'ils communiquaient - et que certains réseaux musicaux contenaient des structures qui pouvaient faciliter la compréhension de leurs messages par les auditeurs humains.

" Je trouve cette idée vraiment cool ", explique le physicien Suman Kulkarni de l’Université de Pennsylvanie, auteur principal de la nouvelle étude. " Nous avons utilisé des outils de la physique sans faire d’hypothèses sur les pièces musicales, en commençant par cette simple représentation et en voyant ce qui peut nous dire sur les informations qui sont transmises. "

Les chercheurs ont quantifié le contenu de toute cette information, des séquences simples aux réseaux enchevêtrés, utilisant le concept d'entropie de l'information, introduit par le mathématicien Claude Shannon en 1948.

Comme son nom l'indique, l'entropie de l'information est mathématiquement et conceptuellement liée à l'entropie thermodynamique. Elle peut être considérée comme une mesure du degré de surprise d'un message - "message" qui peut être tout ce qui transmet des informations, d'une séquence de nombres à un morceau de musique. Cette perspective peut sembler contre-intuitive, étant donné que, dans le langage courant, l'information est souvent assimilée à la certitude. Mais l'idée clé de l'entropie de l'information est qu'apprendre quelque chose que l'on sait déjà n'est pas apprendre du tout.

Une conversation avec une personne qui ne sait exprimer qu'une chose, comme le personnage Hodor dans la série télévisée Game of Thrones, qui dit seulement " Hodor ", sera prévisible mais pas informationelle. Une discussion avec Pikachu sera un peu meilleure ; le Pokémon ne peut dire que les syllabes de son nom, mais il peut les réarranger, contrairement à Hodor. De même, une pièce de musique ne comportant qu'une seule note sera relativement facile à "apprendre" par le cerveau, c'est-à-dire à reproduire avec précision sous la forme d'un modèle mental, mais le morceau aura du mal à faire passer un quelconque message. Regarder un jeu de pile ou face avec une pièce à deux têtes ne donnera aucune information.

Bien sûr, envoyer un message plein d'informations n'est pas très bon si le quelque chose - ou qui que ce soit - qui le reçoit ne peut  comprendre avec précision ces informations. Et quand il s'agit de messages musicaux, les chercheurs travaillent encore sur la façon dont nous apprenons ce que la musique essaie de nous dire.

" Il existe quelques théories différentes ", explique le cognitiviste Marcus Pearce de l’université Queen Mary de Londres, qui n’a pas participé à la récente étude de la recherche sur l’évaluation physique. " La principale, je pense, en ce moment, est basée sur l’apprentissage probabiliste. Dans ce cadre, "apprendre" la musique signifie construire des représentations mentales précises des sons réels que nous entendons - ce que les chercheurs appellent un modèle - par un jeu d'anticipation et de surprise. Nos modèles mentaux prédisent la probabilité qu'un son donné vienne ensuite, sur la base de ce qui a précédé. Ensuite, explique M. Pearce, " on découvre si la prédiction était juste ou fausse, et on peut alors mettre à jour son modèle en conséquence".

Kulkarni et ses collègues sont physiciens, pas musiciens. Ils voulaient utiliser les outils de la théorie de l'information pour explorer la musique à la recherche de structures d'information qui pourraient avoir quelque chose à voir avec la façon dont les humains glanent un sens de la mélodie.

Ainsi Kulkarni a transformé 337 compositions de Bach en bandes de nœuds interconnectés et calculé l'entropie de l'information des réseaux qui en résultent. Dans ces réseaux, chaque note de la partition d'origine est un noeud, et chaque transition entre notes est un pont. Par example, si une pièce inclut une note Mi suivie d'un Do et d'un Sol joués ensemble, le noeud représentant E sera relié aux noeuds représentant Do et Sol.

Les réseaux de ce notation transitions dans la musique de Bach ont générés plus de poinçon d'information que des réseaux de même taille générés aléatoirement - le résultat d'une plus grande variation dans les degrés nodaux des réseaux, c'est-à-dire le nombre d'arêtes connectées à chaque nœud. En outre, les scientifiques ont découvert des variations dans la structure de l'information et le contenu des nombreux styles de composition de Bach. Les chorals, hymnes destinés à être chanté, ont donné lieu à des réseaux relativement pauvres en informations, bien que plus riches en informations que les réseaux de même taille générés de manière aléatoire. Les toccatas et les préludes, styles musicaux souvent écrits pour des instruments à clavier tels que l'orgue, le clavecin et le piano, présentant une entropie de l'information plus élevée.

" J’ai été particulièrement excité par les niveaux plus élevés de surprises dans les toccatas que dans les œuvres chorales ", explique le co-auteur de l’étude et physicien Dani Bassett de l’Université de Pennsylvanie. " Ces deux types de pièces sonnent et résonnent différement dans mes os, et ça m'a passionné de voir que cette distinction se manifeste dans l'information de composition. "

Ces structures de réseau dans les compositions de Bach pourraient également permettre aux auditeurs humains d'apprendre plus facilement certaines choses. Les humains n'apprennent pas parfaitement les réseaux. Nous avons des préjugés, dit Bassett. " Nous ignorons en quelque sorte certaines des informations locales au profit de la vue d’une image plus grande de l’information sur l’ensemble du système ", ajoute-t-ils. En modélisant ce biais dans la façon dont nous construisons nos modèles mentaux de réseaux complexes, les chercheurs ont comparé l'ensemble des informations de chaque réseau musical à la quantité d'informations qu'un auditeur humain en tirerait.

Des réseaux musicaux contenaient des groupes de transitions de notes pourraient aider nos cerveaux biaisés " apprendre " la musique - à reproduire la structure informationnelle de la musique avec précision en tant que modèle mental - sans sacrifier beaucoup d'informations.

" La façon dont elles saisissent l’aptitude à l’apprentissage est assez intéressante ", déclare Peter Harrison de l’Université de Cambridge, qui n’a pas participé à l’étude. " C'est très réducteur dans un certain sens. Mais c'est tout à fait complémentaire avec d'autres théories que nous connaissons, et l'aptitude à apprendre est assez difficile à maîtriser ".

Ce type d'analyse de réseau n'est pas particulier à Bach et il pourrait fonctionner pour n'importe quel compositeur. Pearce dit qu'il sera  intéressant d'utiliser cette approche pour comparer différents compositeurs ou rechercher des tendances informatives à travers l'histoire de la musique. Pour sa part, Kulkarni est excité à l'idée d'analyser les propriétés d'information de partitions d'au-delà de la tradition musicale occidentale.

La musique n'est pas seulement une séquence de notes, note cependant Harrison. Le rythme, le volume, le timbre des instruments, ces éléments sont des aspects importants des messages musicaux qui n'ont pas été pris en compte dans cette étude. Kulkarni dit qu'il sera intéressé par l'inclusion de ces aspects de la musique dans ses réseaux. Le processus pourrait également fonctionner dans l'autre sens, ajoute M. Harrison : plutôt que réduire les caractéristiques musicales à un réseau, il sera intéressant de savoir comment les caractéristiques du réseau se traduisent par des éléments qu'un musicien reconnaîtrait.

Un musicien dira : " Quelles sont les règles musicales réelles, ou les caractéristiques musicales, qui en sont à l’origine ? Puis-je l’entendre sur un piano ? " précise Harrison.

Enfin, on ne sait pas encore exactement comment les modèles de réseaux identifiés dans la nouvelle étude se traduisent dans l'expérience vécue à l'écoute d'un morceau de Bach - ou de n'importe quelle musique, précise M. Pearce. La résolution de ce problème relèvera de la psychologie musicale, poursuit-il. Des expériences pourraient révéler "si, de fait, ce genre de choses est perceptible par les gens et quels sont leurs effets sur le plaisir que les gens éprouvent lorsqu'ils écoutent de la musique". De même Harrison se dit intéressé par des expériences visant à vérifier si les types d'erreurs d'apprentissage en réseau que les chercheurs ont modélisés dans cette étude sont réellement importants pour l'apprentissage de la musique.

"Le fait que les humains présentent ce type de perception imparfaite et biaisée de systèmes informationnels complexes est essentiel pour comprendre comment nous nous impliquons dans la musique", explique M. Bassett. "Comprendre la complexité informationnelle des compositions de Bach ouvre de nouvelles questions sur les processus cognitifs qui sous-tendent la manière dont nous apprécions les différents types de musique."