Pourquoi cet univers ? Un nouveau calcul suggère que notre cosmos est typique.

Deux physiciens ont calculé que l’univers a une entropie plus élevée – et donc plus probable – que d’autres univers possibles. Le calcul est " une réponse à une question qui n’a pas encore été pleinement comprise ".

(image : Les propriétés de notre univers – lisse, plat, juste une pincée d’énergie noire – sont ce à quoi nous devrions nous attendre, selon un nouveau calcul.)

Les cosmologues ont passé des décennies à chercher à comprendre pourquoi notre univers est si étonnamment vanille. Non seulement il est lisse et plat à perte de vue, mais il s'étend également à un rythme toujours plus lent, alors que des calculs naïfs suggèrent que – à la sortie du Big Bang – l'espace aurait dû se froisser sous l'effet de la gravité et détruit par une énergie noire répulsive.

Pour expliquer la planéité du cosmos, les physiciens ont ajouté un premier chapitre dramatique à l'histoire cosmique : ils proposent que l'espace se soit rapidement gonflé comme un ballon au début du Big Bang, aplanissant toute courbure. Et pour expliquer la légère croissance de l’espace après cette première période d’inflation, certains ont avancé que notre univers n’est qu’un parmi tant d’autres univers moins hospitaliers dans un multivers géant.

Mais maintenant, deux physiciens ont bouleversé la pensée conventionnelle sur notre univers vanille. Suivant une ligne de recherche lancée par Stephen Hawking et Gary Gibbons en 1977, le duo a publié un nouveau calcul suggérant que la clarté du cosmos est attendue plutôt que rare. Notre univers est tel qu'il est, selon Neil Turok de l'Université d'Édimbourg et Latham Boyle de l'Institut Perimeter de physique théorique de Waterloo, au Canada, pour la même raison que l'air se propage uniformément dans une pièce : des options plus étranges sont concevables, mais extrêmement improbable.

L'univers " peut sembler extrêmement précis, extrêmement improbable, mais eux  disent : 'Attendez une minute, c'est l'univers préféré' ", a déclaré Thomas Hertog , cosmologue à l'Université catholique de Louvain en Belgique.

"Il s'agit d'une contribution nouvelle qui utilise des méthodes différentes de celles utilisées par la plupart des gens", a déclaré Steffen Gielen , cosmologue à l'Université de Sheffield au Royaume-Uni.

La conclusion provocatrice repose sur une astuce mathématique consistant à passer à une horloge qui tourne avec des nombres imaginaires. En utilisant l'horloge imaginaire, comme Hawking l'a fait dans les années 70, Turok et Boyle ont pu calculer une quantité, connue sous le nom d'entropie, qui semble correspondre à notre univers. Mais l’astuce du temps imaginaire est une manière détournée de calculer l’entropie, et sans une méthode plus rigoureuse, la signification de la quantité reste vivement débattue. Alors que les physiciens s’interrogent sur l’interprétation correcte du calcul de l’entropie, beaucoup le considèrent comme un nouveau guide sur la voie de la nature quantique fondamentale de l’espace et du temps.

"D'une manière ou d'une autre", a déclaré Gielen, "cela nous donne peut-être une fenêtre sur la microstructure de l'espace-temps."

Chemins imaginaires

Turok et Boyle, collaborateurs fréquents, sont réputés pour avoir conçu des idées créatives et peu orthodoxes sur la cosmologie. L’année dernière, pour étudier la probabilité que notre Univers soit probable, ils se sont tournés vers une technique développée dans les années 1940 par le physicien Richard Feynman.

Dans le but de capturer le comportement probabiliste des particules, Feynman a imaginé qu'une particule explore toutes les routes possibles reliant le début à la fin : une ligne droite, une courbe, une boucle, à l'infini. Il a imaginé un moyen d'attribuer à chaque chemin un nombre lié à sa probabilité et d'additionner tous les nombres. Cette technique de " l’intégrale du chemin " est devenue un cadre puissant pour prédire le comportement probable d’un système quantique.

Dès que Feynman a commencé à faire connaître l’intégrale du chemin, les physiciens ont repéré un curieux lien avec la thermodynamique, la vénérable science de la température et de l’énergie. C'est ce pont entre la théorie quantique et la thermodynamique qui a permis les calculs de Turok et Boyle.

La thermodynamique exploite la puissance des statistiques afin que vous puissiez utiliser seulement quelques chiffres pour décrire un système composé de plusieurs éléments, comme les milliards de molécules d'air qui s'agitent dans une pièce. La température, par exemple – essentiellement la vitesse moyenne des molécules d’air – donne une idée approximative de l’énergie de la pièce. Les propriétés globales telles que la température et la pression décrivent un "  macrostate " de la pièce.

Mais ce terme de un macro-état est un compte rendu rudimentaire ; les molécules d’air peuvent être disposées d’un très grand nombre de manières qui correspondent toutes au même macroétat. Déplacez un peu un atome d’oxygène vers la gauche et la température ne bougera pas. Chaque configuration microscopique unique est appelée microétat, et le nombre de microétats correspondant à un macroétat donné détermine son entropie.

L'entropie donne aux physiciens un moyen précis de comparer les probabilités de différents résultats : plus l'entropie d'un macroétat est élevée, plus il est probable. Il existe bien plus de façons pour les molécules d'air de s'organiser dans toute la pièce que si elles étaient regroupées dans un coin, par exemple. En conséquence, on s’attend à ce que les molécules d’air se propagent (et restent dispersées). La vérité évidente selon laquelle les résultats probables sont probables, exprimée dans le langage de la physique, devient la célèbre deuxième loi de la thermodynamique : selon laquelle l’entropie totale d’un système a tendance à croître.

La ressemblance avec l'intégrale du chemin était indubitable : en thermodynamique, on additionne toutes les configurations possibles d'un système. Et avec l’intégrale du chemin, vous additionnez tous les chemins possibles qu’un système peut emprunter. Il y a juste une distinction assez flagrante : la thermodynamique traite des probabilités, qui sont des nombres positifs qui s'additionnent simplement. Mais dans l'intégrale du chemin, le nombre attribué à chaque chemin est complexe, ce qui signifie qu'il implique le nombre imaginaire i , la racine carrée de −1. Les nombres complexes peuvent croître ou diminuer lorsqu’ils sont additionnés, ce qui leur permet de capturer la nature ondulatoire des particules quantiques, qui peuvent se combiner ou s’annuler.

Pourtant, les physiciens ont découvert qu’une simple transformation peut vous faire passer d’un domaine à un autre. Rendez le temps imaginaire (un mouvement connu sous le nom de rotation de Wick d'après le physicien italien Gian Carlo Wick), et un second i entre dans l'intégrale du chemin qui étouffe le premier, transformant les nombres imaginaires en probabilités réelles. Remplacez la variable temps par l'inverse de la température et vous obtenez une équation thermodynamique bien connue.

Cette astuce de Wick a conduit Hawking et Gibbons à une découverte à succès en 1977, à la fin d'une série éclair de découvertes théoriques sur l'espace et le temps.

L'entropie de l'espace-temps

Des décennies plus tôt, la théorie de la relativité générale d’Einstein avait révélé que l’espace et le temps formaient ensemble un tissu unifié de réalité – l’espace-temps – et que la force de gravité était en réalité la tendance des objets à suivre les plis de l’espace-temps. Dans des circonstances extrêmes, l’espace-temps peut se courber suffisamment fortement pour créer un Alcatraz incontournable connu sous le nom de trou noir.

En 1973, Jacob Bekenstein a avancé l’hérésie selon laquelle les trous noirs seraient des prisons cosmiques imparfaites. Il a estimé que les abysses devraient absorber l'entropie de leurs repas, plutôt que de supprimer cette entropie de l'univers et de violer la deuxième loi de la thermodynamique. Mais si les trous noirs ont de l’entropie, ils doivent aussi avoir des températures et rayonner de la chaleur.

Stephen Hawking, sceptique, a tenté de prouver que Bekenstein avait tort, en se lançant dans un calcul complexe du comportement des particules quantiques dans l'espace-temps incurvé d'un trou noir. À sa grande surprise, il découvrit en 1974 que les trous noirs rayonnaient effectivement. Un autre calcul a confirmé l'hypothèse de Bekenstein : un trou noir a une entropie égale au quart de la surface de son horizon des événements – le point de non-retour pour un objet tombant.

Dans les années qui suivirent, les physiciens britanniques Gibbons et Malcolm Perry, puis plus tard Gibbons et Hawking, arrivèrent au même résultat dans une autre direction . Ils ont établi une intégrale de chemin, additionnant en principe toutes les différentes manières dont l'espace-temps pourrait se plier pour former un trou noir. Ensuite, ils ont fait tourner le trou noir, marquant l'écoulement du temps avec des nombres imaginaires, et ont scruté sa forme. Ils ont découvert que, dans la direction du temps imaginaire, le trou noir revenait périodiquement à son état initial. Cette répétition semblable au jour de la marmotte dans un temps imaginaire a donné au trou noir une sorte de stase qui leur a permis de calculer sa température et son entropie.

Ils n’auraient peut-être pas fait confiance aux résultats si les réponses n’avaient pas correspondu exactement à celles calculées précédemment par Bekenstein et Hawking. À la fin de la décennie, leur travail collectif avait donné naissance à une idée surprenante : l’entropie des trous noirs impliquait que l’espace-temps lui-même était constitué de minuscules morceaux réorganisables, tout comme l’air est constitué de molécules. Et miraculeusement, même sans savoir ce qu’étaient ces " atomes gravitationnels ", les physiciens ont pu compter leurs arrangements en regardant un trou noir dans un temps imaginaire.

"C'est ce résultat qui a laissé une très profonde impression sur Hawking", a déclaré Hertog, ancien étudiant diplômé et collaborateur de longue date de Hawking. Hawking s'est immédiatement demandé si la rotation de Wick fonctionnerait pour autre chose que les trous noirs. "Si cette géométrie capture une propriété quantique d'un trou noir", a déclaré Hertog, "alors il est irrésistible de faire la même chose avec les propriétés cosmologiques de l'univers entier."

Compter tous les univers possibles

Immédiatement, Hawking et Gibbons Wick ont ​​fait tourner l’un des univers les plus simples imaginables – un univers ne contenant rien d’autre que l’énergie sombre construite dans l’espace lui-même. Cet univers vide et en expansion, appelé espace-temps " de Sitter ", a un horizon au-delà duquel l’espace s’étend si rapidement qu’aucun signal provenant de cet espace ne parviendra jamais à un observateur situé au centre de l’espace. En 1977, Gibbons et Hawking ont calculé que, comme un trou noir, un univers de De Sitter possède également une entropie égale au quart de la surface de son horizon. Encore une fois, l’espace-temps semblait comporter un nombre incalculable de micro-états.

Mais l’entropie de l’univers réel restait une question ouverte. Notre univers n'est pas vide ; il regorge de lumière rayonnante et de flux de galaxies et de matière noire. La lumière a provoqué une expansion rapide de l'espace pendant la jeunesse de l'univers, puis l'attraction gravitationnelle de la matière a ralenti les choses pendant l'adolescence cosmique. Aujourd’hui, l’énergie sombre semble avoir pris le dessus, entraînant une expansion galopante. "Cette histoire d'expansion est une aventure semée d'embûches", a déclaré Hertog. "Il n'est pas si facile d'obtenir une solution explicite."

Au cours de la dernière année, Boyle et Turok ont ​​élaboré une solution aussi explicite. Tout d'abord, en janvier, alors qu'ils jouaient avec des cosmologies jouets, ils ont remarqué que l'ajout de radiations à l'espace-temps de De Sitter ne gâchait pas la simplicité requise pour faire tourner l'univers par Wick.

Puis, au cours de l’été, ils ont découvert que la technique résisterait même à l’inclusion désordonnée de matière. La courbe mathématique décrivant l’histoire plus complexe de l’expansion relevait toujours d’un groupe particulier de fonctions faciles à manipuler, et le monde de la thermodynamique restait accessible. "Cette rotation de Wick est une affaire trouble lorsque l'on s'éloigne d'un espace-temps très symétrique", a déclaré Guilherme Leite Pimentel , cosmologiste à la Scuola Normale Superiore de Pise, en Italie. "Mais ils ont réussi à le trouver."

En faisant tourner Wick l’histoire de l’expansion en montagnes russes d’une classe d’univers plus réaliste, ils ont obtenu une équation plus polyvalente pour l’entropie cosmique. Pour une large gamme de macroétats cosmiques définis par le rayonnement, la matière, la courbure et une densité d'énergie sombre (tout comme une plage de températures et de pressions définit différents environnements possibles d'une pièce), la formule crache le nombre de microétats correspondants. Turok et Boyle ont publié leurs résultats en ligne début octobre.

Les experts ont salué le résultat explicite et quantitatif. Mais à partir de leur équation d’entropie, Boyle et Turok ont ​​tiré une conclusion non conventionnelle sur la nature de notre univers. "C'est là que cela devient un peu plus intéressant et un peu plus controversé", a déclaré Hertog.

Boyle et Turok pensent que l'équation effectue un recensement de toutes les histoires cosmiques imaginables. Tout comme l'entropie d'une pièce compte toutes les façons d'arranger les molécules d'air pour une température donnée, ils soupçonnent que leur entropie compte toutes les façons dont on peut mélanger les atomes de l'espace-temps et se retrouver avec un univers avec une histoire globale donnée. courbure et densité d’énergie sombre.

Boyle compare le processus à l'examen d'un gigantesque sac de billes, chacune représentant un univers différent. Ceux qui ont une courbure négative pourraient être verts. Ceux qui ont des tonnes d'énergie sombre pourraient être des yeux de chat, et ainsi de suite. Leur recensement révèle que l’écrasante majorité des billes n’ont qu’une seule couleur – le bleu, par exemple – correspondant à un type d’univers : un univers globalement semblable au nôtre, sans courbure appréciable et juste une touche d’énergie sombre. Les types de cosmos les plus étranges sont extrêmement rares. En d’autres termes, les caractéristiques étrangement vanille de notre univers qui ont motivé des décennies de théorie sur l’inflation cosmique et le multivers ne sont peut-être pas étranges du tout.

"C'est un résultat très intrigant", a déclaré Hertog. Mais " cela soulève plus de questions que de réponses ".

Compter la confusion

Boyle et Turok ont ​​calculé une équation qui compte les univers. Et ils ont fait l’observation frappante que des univers comme le nôtre semblent représenter la part du lion des options cosmiques imaginables. Mais c’est là que s’arrête la certitude.

Le duo ne tente pas d’expliquer quelle théorie quantique de la gravité et de la cosmologie pourrait rendre certains univers communs ou rares. Ils n’expliquent pas non plus comment notre univers, avec sa configuration particulière de parties microscopiques, est né. En fin de compte, ils considèrent leurs calculs comme un indice permettant de déterminer quels types d’univers sont préférés plutôt que comme quelque chose qui se rapproche d’une théorie complète de la cosmologie. "Ce que nous avons utilisé est une astuce bon marché pour obtenir la réponse sans connaître la théorie", a déclaré Turok.

Leurs travaux revitalisent également une question restée sans réponse depuis que Gibbons et Hawking ont lancé pour la première fois toute l’histoire de l’entropie spatio-temporelle : quels sont exactement les micro-états que compte l’astuce bon marché ?

"L'essentiel ici est de dire que nous ne savons pas ce que signifie cette entropie", a déclaré Henry Maxfield , physicien à l'Université de Stanford qui étudie les théories quantiques de la gravité.

En son cœur, l’entropie résume l’ignorance. Pour un gaz constitué de molécules, par exemple, les physiciens connaissent la température – la vitesse moyenne des particules – mais pas ce que fait chaque particule ; l'entropie du gaz reflète le nombre d'options.

Après des décennies de travaux théoriques, les physiciens convergent vers une vision similaire pour les trous noirs. De nombreux théoriciens pensent aujourd'hui que la zone de l'horizon décrit leur ignorance de ce qui s'y trouve, de toutes les façons dont les éléments constitutifs du trou noir sont disposés de manière interne pour correspondre à son apparence extérieure. (Les chercheurs ne savent toujours pas ce que sont réellement les microétats ; les idées incluent des configurations de particules appelées gravitons ou cordes de la théorie des cordes.)

Mais lorsqu’il s’agit de l’entropie de l’univers, les physiciens se sentent moins sûrs de savoir où se situe leur ignorance.

En avril, deux théoriciens ont tenté de donner à l’entropie cosmologique une base mathématique plus solide. Ted Jacobson , physicien à l'Université du Maryland réputé pour avoir dérivé la théorie de la gravité d'Einstein de la thermodynamique des trous noirs, et son étudiant diplômé Batoul Banihashemi ont explicitement défini l'entropie d'un univers de Sitter (vacant et en expansion). Ils ont adopté la perspective d’un observateur au centre. Leur technique, qui consistait à ajouter une surface fictive entre l'observateur central et l'horizon, puis à rétrécir la surface jusqu'à ce qu'elle atteigne l'observateur central et disparaisse, a récupéré la réponse de Gibbons et Hawking selon laquelle l'entropie est égale à un quart de la surface de l'horizon. Ils ont conclu que l’entropie de De Sitter compte tous les microétats possibles à l’intérieur de l’horizon.

Turok et Boyle calculent la même entropie que Jacobson et Banihashemi pour un univers vide. Mais dans leur nouveau calcul relatif à un univers réaliste rempli de matière et de rayonnement, ils obtiennent un nombre beaucoup plus grand de microétats – proportionnels au volume et non à la surface. Face à ce conflit apparent, ils spéculent que les différentes entropies répondent à des questions différentes : la plus petite entropie de De Sitter compte les microétats d'un espace-temps pur délimité par un horizon, tandis qu'ils soupçonnent que leur plus grande entropie compte tous les microétats d'un espace-temps rempli d'espace-temps. matière et énergie, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’horizon. "C'est tout un shebang", a déclaré Turok.

En fin de compte, régler la question de savoir ce que comptent Boyle et Turok nécessitera une définition mathématique plus explicite de l’ensemble des microétats, analogue à ce que Jacobson et Banihashemi ont fait pour l’espace de Sitter. Banihashemi a déclaré qu'elle considérait le calcul d'entropie de Boyle et Turok " comme une réponse à une question qui n'a pas encore été entièrement comprise ".

Quant aux réponses plus établies à la question " Pourquoi cet univers ? ", les cosmologistes affirment que l’inflation et le multivers sont loin d’être morts. La théorie moderne de l’inflation, en particulier, est parvenue à résoudre bien plus que la simple question de la douceur et de la planéité de l’univers. Les observations du ciel correspondent à bon nombre de ses autres prédictions. L'argument entropique de Turok et Boyle a passé avec succès un premier test notable, a déclaré Pimentel, mais il lui faudra trouver d'autres données plus détaillées pour rivaliser plus sérieusement avec l'inflation.

Comme il sied à une grandeur qui mesure l’ignorance, les mystères enracinés dans l’entropie ont déjà servi de précurseurs à une physique inconnue. À la fin des années 1800, une compréhension précise de l’entropie en termes d’arrangements microscopiques a permis de confirmer l’existence des atomes. Aujourd'hui, l'espoir est que si les chercheurs calculant l'entropie cosmologique de différentes manières peuvent déterminer exactement à quelles questions ils répondent, ces chiffres les guideront vers une compréhension similaire de la façon dont les briques Lego du temps et de l'espace s'empilent pour créer l'univers qui nous entoure.

"Notre calcul fournit une énorme motivation supplémentaire aux personnes qui tentent de construire des théories microscopiques de la gravité quantique", a déclaré Turok. "Parce que la perspective est que cette théorie finira par expliquer la géométrie à grande échelle de l'univers."

 

La "problèmatique de la mesure" en théorie quantique pourrait être une pilule empoisonnée pour la réalité objective

La résolution d'un problème quantique notoire pourrait nécessiter l'abandon de certaines des hypothèses les plus chères à la science concernant le monde physique.

Imaginez qu'un physicien observe un système quantique dont le comportement s'apparente à celui d'une pièce de monnaie : qui peut tomber sur pile ou face. Il effectue le jeu de pile ou face quantique et obtient pile. Pourrait-il être certain que son résultat est un fait objectif, absolu et indiscutable sur le monde ? Si la pièce était simplement du type de celles que nous voyons dans notre expérience quotidienne, le résultat du lancer serait le même pour tout le monde : pile ou face ! Mais comme pour la plupart des choses en physique quantique, le résultat d'un jeu de pile ou face quantique serait un "ça dépend" beaucoup plus compliqué. Il existe des scénarios théoriquement plausibles dans lesquels un autre observateur pourrait trouver que le résultat de la pièce de notre physicien est pile ou face.

Au cœur de cette bizarrerie se trouve ce que l'on appelle le problème de la mesure. La mécanique quantique standard rend compte de ce qui se passe lorsque l'on mesure un système quantique : en substance, la mesure provoque l'"effondrement" aléatoire des multiples états possibles du système en un seul état défini. Mais cette comptabilité ne définit pas ce qui constitue une mesure, d'où le problème de la mesure.

Les tentatives visant à éviter le problème de la mesure, par exemple en envisageant une réalité dans laquelle les états quantiques ne s'effondrent pas du tout, ont conduit les physiciens sur un terrain étrange où les résultats des mesures peuvent être subjectifs. "L'un des principaux aspects du problème de la mesure est l'idée que les événements observés ne sont pas absolus", explique Nicholas Ormrod, de l'université d'Oxford. En bref, c'est la raison pour laquelle notre pile ou face quantique imaginaire pourrait être pile d'un point de vue et face d'un autre.

Mais ce scénario apparemment problématique est-il physiquement plausible ou s'agit-il simplement d'un artefact de notre compréhension incomplète du monde quantique ? Pour répondre à ces questions, il faut mieux comprendre les théories dans lesquelles le problème de la mesure peut se poser. C'est exactement ce qu'Ormrod, Vilasini Venkatesh de l'École polytechnique fédérale de Zurich et Jonathan Barrett d'Oxford ont réussi à faire. Dans une prépublication récente, le trio a prouvé un théorème qui montre pourquoi certaines théories, comme la mécanique quantique, ont un problème de mesure en premier lieu et comment on pourrait développer des théories alternatives pour l'éviter, préservant ainsi l'"absoluité" de tout événement observé. De telles théories banniraient, par exemple, la possibilité qu'une pièce de monnaie soit tirée à pile ou face par un observateur et qu'elle soit tirée à pile ou face par un autre.

Mais leurs travaux montrent également que la préservation d'un tel caractère absolu a un coût que de nombreux physiciens jugeraient prohibitif. "C'est la démonstration qu'il n'existe pas de solution indolore à ce problème", explique M. Ormrod. "Si nous parvenons un jour à retrouver l'absoluité, nous devrons alors renoncer à certains principes physiques qui nous tiennent vraiment à cœur".

 L'article d'Ormrod, Venkatesh et Barrett "aborde la question de savoir quelles catégories de théories sont incompatibles avec l'absoluité des événements observés et si l'absoluité peut être maintenue dans certaines théories, en même temps que d'autres propriétés souhaitables", explique Eric Cavalcanti, de l'université Griffith, en Australie. (M. Cavalcanti, le physicien Howard Wiseman et leurs collègues ont défini le terme "absoluité des événements observés" dans des travaux antérieurs qui ont jeté les bases de l'étude d'Ormrod, Venkatesh et Barrett).

S'en tenir à l'absoluité des événements observés pourrait signifier que le monde quantique est encore plus étrange que ce que nous savons.

LE CŒUR DU PROBLÈME

Pour comprendre ce qu'Ormrod, Venkatesh et Barrett ont réalisé, il faut suivre un cours accéléré sur les arcanes des fondations quantiques. Commençons par considérer notre système quantique hypothétique qui, lorsqu'il est observé, peut donner soit pile, soit face.

Dans les manuels de théorie quantique, avant l'effondrement, on dit que le système se trouve dans une superposition de deux états, et cet état quantique est décrit par une construction mathématique appelée fonction d'onde, qui évolue dans le temps et l'espace. Cette évolution est à la fois déterministe et réversible : étant donné une fonction d'onde initiale, on peut prédire ce qu'elle sera à un moment donné, et on peut en principe remonter l'évolution pour retrouver l'état antérieur. La mesure de la fonction d'onde entraîne cependant son effondrement, mathématiquement parlant, de sorte que le système de notre exemple apparaît comme étant soit pile, soit face.

Ce processus d'effondrement est la source obscure du problème de la mesure : il s'agit d'une affaire irréversible et unique, et personne ne sait même ce qui définit le processus ou les limites de la mesure. Qu'est-ce qu'une "mesure" ou, d'ailleurs, un "observateur" ? Ces deux éléments ont-ils des contraintes physiques, telles que des tailles minimales ou maximales ? Doivent-ils également être soumis à divers effets quantiques difficiles à saisir, ou peuvent-ils être considérés comme immunisés contre de telles complications ? Aucune de ces questions n'a de réponse facile et acceptée, mais les théoriciens ne manquent pas de solutions.

Étant donné le système de l'exemple, un modèle qui préserve l'absoluité de l'événement observé - c'est-à-dire que c'est soit pile, soit face pour tous les observateurs - est la théorie de Ghirardi-Rimini-Weber (GRW). Selon cette théorie, les systèmes quantiques peuvent exister dans une superposition d'états jusqu'à ce qu'ils atteignent une taille encore indéterminée, à partir de laquelle la superposition s'effondre spontanément et aléatoirement, indépendamment de l'observateur. Quel que soit le résultat - pile ou face dans notre exemple - il sera valable pour tous les observateurs.

Mais la théorie GRW, qui appartient à une catégorie plus large de théories de "l'effondrement spontané", semble aller à l'encontre d'un principe physique chéri depuis longtemps : la préservation de l'information. Tout comme un livre brûlé pourrait, en principe, être lu en réassemblant ses pages à partir de ses cendres (en ignorant l'émission initiale de rayonnement thermique du livre brûlé, pour des raisons de simplicité), la préservation de l'information implique que l'évolution d'un système quantique dans le temps permette de connaître ses états antérieurs. En postulant un effondrement aléatoire, la théorie GRW détruit la possibilité de savoir ce qui a conduit à l'état d'effondrement, ce qui, selon la plupart des témoignages, signifie que l'information sur le système avant sa transformation est irrémédiablement perdue. "La théorie GRW serait un modèle qui renonce à la préservation de l'information, préservant ainsi l'absoluité des événements", explique M. Venkatesh.

Un contre-exemple qui autorise la non-absoluité des événements observés est l'interprétation de la mécanique quantique selon le principe des "mondes multiples". Selon cette interprétation, la fonction d'onde de notre exemple se ramifiera en de multiples réalités contemporaines, de sorte que dans un "monde", le système sortira pile, tandis que dans un autre, il sortira face. Dans cette conception, il n'y a pas d'effondrement. "La question de savoir ce qui se passe n'est donc pas absolue ; elle est relative à un monde", explique M. Ormrod. Bien entendu, en essayant d'éviter le problème de mesure induit par l'effondrement, l'interprétation des mondes multiples introduit la ramification abrutissante des fonctions d'onde et la prolifération galopante des mondes à chaque bifurcation de la route quantique - un scénario désagréable pour beaucoup.

Néanmoins, l'interprétation des mondes multiples est un exemple de ce que l'on appelle les théories perspectivistes, dans lesquelles le résultat d'une mesure dépend du point de vue de l'observateur.

ASPECTS CRUCIAUX DE LA RÉALITÉ

Pour prouver leur théorème sans s'embourber dans une théorie ou une interprétation particulière, mécanique quantique ou autre, Ormrod, Venkatesh et Barrett se sont concentrés sur les théories perspectivistes qui obéissent à trois propriétés importantes. Une fois encore, il nous faut un peu de courage pour saisir l'importance de ces propriétés et pour apprécier le résultat plutôt profond de la preuve des chercheurs.

La première propriété est appelée nonlocalité de Bell (B). Elle fut identifiée pour la première fois en 1964 par le physicien John Bell dans un théorème éponyme et s'est avérée être un fait empirique incontesté de notre réalité physique. Supposons qu'Alice et Bob aient chacun accès à l'une des deux particules décrites par un état unique. Alice et Bob effectuent des mesures individuelles de leurs particules respectives et le font pour un certain nombre de paires de particules préparées de manière similaire. Alice choisit son type de mesure librement et indépendamment de Bob, et vice versa. Le fait qu'Alice et Bob choisissent leurs paramètres de mesure de leur plein gré est une hypothèse importante. Ensuite, lorsqu'ils compareront leurs résultats, le duo constatera que les résultats de leurs mesures sont corrélés d'une manière qui implique que les états des deux particules sont inséparables : connaître l'état de l'une permet de connaître l'état de l'autre. Les théories capables d'expliquer de telles corrélations sont dites non locales de Bell.

La deuxième propriété est la préservation de l'information (I). Les systèmes quantiques qui présentent une évolution déterministe et réversible satisfont à cette condition. Mais la condition est plus générale. Imaginez que vous portiez aujourd'hui un pull-over vert. Dans une théorie préservant l'information, il devrait toujours être possible, en principe, de retrouver la couleur de votre pull dans dix ans, même si personne ne vous a vu le porter. Mais "si le monde ne préserve pas l'information, il se peut que dans 10 ans, il n'y ait tout simplement aucun moyen de savoir de quelle couleur était le pull que je portais", explique M. Ormrod.

La troisième est une propriété appelée dynamique locale (L). Considérons deux événements dans deux régions de l'espace-temps. S'il existe un cadre de référence dans lequel les deux événements semblent simultanés, on dit que les régions de l'espace sont "séparées comme dans l'espace". La dynamique locale implique que la transformation d'un système dans l'une de ces régions ne peut affecter causalement la transformation d'un système dans l'autre région à une vitesse supérieure à celle de la lumière, et vice versa, une transformation étant toute opération qui prend un ensemble d'états d'entrée et produit un ensemble d'états de sortie. Chaque sous-système subit sa propre transformation, de même que le système dans son ensemble. Si la dynamique est locale, la transformation du système complet peut être décomposée en transformations de ses parties individuelles : la dynamique est dite séparable. "La [contrainte] de la dynamique locale permet de s'assurer que l'on ne simule pas Bell [la non-localité]", explique M. Venkatesh.

Dans la théorie quantique, les transformations peuvent être décomposées en leurs éléments constitutifs. "La théorie quantique est donc dynamiquement séparable", explique M. Ormrod. En revanche, lorsque deux particules partagent un état non local de Bell (c'est-à-dire lorsque deux particules sont intriquées, selon la théorie quantique), on dit que l'état est inséparable des états individuels des deux particules. Si les transformations se comportaient de la même manière, c'est-à-dire si la transformation globale ne pouvait pas être décrite en termes de transformations de sous-systèmes individuels, alors le système entier serait dynamiquement inséparable.

Tous les éléments sont réunis pour comprendre le résultat du trio. Le travail d'Ormrod, Venkatesh et Barrett se résume à une analyse sophistiquée de la manière dont les théories "BIL" (celles qui satisfont aux trois propriétés susmentionnées) traitent une expérience de pensée faussement simple. Imaginons qu'Alice et Bob, chacun dans son propre laboratoire, effectuent une mesure sur l'une des deux particules. Alice et Bob effectuent chacun une mesure, et tous deux effectuent exactement la même mesure. Par exemple, ils peuvent tous deux mesurer le spin de leur particule dans le sens haut-bas.

Charlie et Daniela observent Alice et Bob et leurs laboratoires de l'extérieur. En principe, Charlie et Daniela devraient pouvoir mesurer le spin des mêmes particules, par exemple dans le sens gauche-droite. Dans une théorie préservant l'information, cela devrait être possible.

Prenons l'exemple spécifique de ce qui pourrait se produire dans la théorie quantique standard. Charlie, par exemple, considère Alice, son laboratoire et la mesure qu'elle effectue comme un système soumis à une évolution déterministe et réversible. En supposant qu'il contrôle totalement le système dans son ensemble, Charlie peut inverser le processus de manière à ce que la particule revienne à son état d'origine (comme un livre brûlé qui serait reconstitué à partir de ses cendres). Daniela fait de même avec Bob et son laboratoire. Charlie et Daniela effectuent maintenant chacun une mesure différente sur leurs particules respectives dans le sens gauche-droite.

En utilisant ce scénario, l'équipe a prouvé que les prédictions de toute théorie de la BIL pour les résultats des mesures des quatre observateurs contredisent le caractère absolu des événements observés. En d'autres termes, "toutes les théories de la BIL ont un problème de mesure", explique M. Ormrod.

CHOISISSEZ VOTRE POISON

Les physiciens se trouvent donc dans une impasse désagréable : soit ils acceptent le caractère non absolu des événements observés, soit ils renoncent à l'une des hypothèses de la théorie de la BIL.

Venkatesh pense qu'il y a quelque chose de convaincant dans le fait de renoncer à l'absoluité des événements observés. Après tout, dit-elle, la physique a réussi à passer d'un cadre newtonien rigide à une description einsteinienne de la réalité, plus nuancée et plus fluide. "Nous avons dû ajuster certaines notions de ce que nous pensions être absolu. Pour Newton, l'espace et le temps étaient absolus", explique M. Venkatesh. Mais dans la conception de l'univers d'Albert Einstein, l'espace et le temps ne font qu'un, et cet espace-temps unique n'est pas quelque chose d'absolu mais peut se déformer d'une manière qui ne correspond pas au mode de pensée newtonien.

D'autre part, une théorie perspectiviste qui dépend des observateurs crée ses propres problèmes. En particulier, comment peut-on faire de la science dans les limites d'une théorie où deux observateurs ne peuvent pas se mettre d'accord sur les résultats des mesures ? "Il n'est pas évident que la science puisse fonctionner comme elle est censée le faire si nous ne parvenons pas à des prédictions pour des événements observés que nous considérons comme absolus", explique M. Ormrod.

Donc, si l'on insiste sur le caractère absolu des événements observés, il faut faire un compromis. Ce ne sera pas la non-localité de Bell ou la préservation de l'information : la première repose sur des bases empiriques solides, et la seconde est considérée comme un aspect important de toute théorie de la réalité. L'accent est mis sur la dynamique locale, en particulier sur la séparabilité dynamique.

La séparabilité dynamique est "une sorte d'hypothèse du réductionnisme", explique M. Ormrod. "On peut expliquer les grandes choses en termes de petits morceaux.

Le fait de préserver le caractère absolu des événements observés pourrait signifier que ce réductionnisme ne tient pas : tout comme un état non local de Bell ne peut être réduit à certains états constitutifs, il se peut que la dynamique d'un système soit également holistique, ce qui ajoute un autre type de nonlocalité à l'univers. Il est important de noter que le fait d'y renoncer ne met pas une théorie en porte-à-faux avec les théories de la relativité d'Einstein, tout comme les physiciens ont soutenu que la non-localité de Bell ne nécessite pas d'influences causales superluminales ou non locales, mais simplement des états non séparables.

"Peut-être que la leçon de Bell est que les états des particules distantes sont inextricablement liés, et que la leçon des nouveaux théorèmes est que leur dynamique l'est aussi", ont écrit Ormrod, Venkatesh et Barrett dans leur article.

"J'aime beaucoup l'idée de rejeter la séparabilité dynamique, car si cela fonctionne, alors ... nous aurons le beurre et l'argent du beurre", déclare Ormrod. "Nous pouvons continuer à croire ce que nous considérons comme les choses les plus fondamentales du monde : le fait que la théorie de la relativité est vraie, que l'information est préservée, et ce genre de choses. Mais nous pouvons aussi croire à l'absoluité des événements observés".

Jeffrey Bub, philosophe de la physique et professeur émérite à l'université du Maryland, College Park, est prêt à avaler quelques pilules amères si cela signifie vivre dans un univers objectif. "Je voudrais m'accrocher à l'absoluité des événements observés", déclare-t-il. "Il me semble absurde d'y renoncer simplement à cause du problème de la mesure en mécanique quantique. À cette fin, Bub pense qu'un univers dans lequel les dynamiques ne sont pas séparables n'est pas une si mauvaise idée. "Je pense que je serais provisoirement d'accord avec les auteurs pour dire que la non-séparabilité [dynamique] est l'option la moins désagréable", déclare-t-il.

Le problème est que personne ne sait encore comment construire une théorie qui rejette la séparabilité dynamique - à supposer qu'elle soit possible à construire - tout en conservant les autres propriétés telles que la préservation de l'information et la non-localité de Bell.

UNE NON LOCALITÉ PLUS PROFONDE

Howard Wiseman, de l'université Griffith, qui est considéré comme une figure fondatrice de ces réflexions théoriques, apprécie l'effort d'Ormrod, Venkatesh et Barrett pour prouver un théorème qui s'applique à la mécanique quantique sans lui être spécifique. "C'est bien qu'ils poussent dans cette direction", déclare-t-il. "Nous pouvons dire des choses plus générales sans faire référence à la mécanique quantique.

 Il souligne que l'expérience de pensée utilisée dans l'analyse ne demande pas à Alice, Bob, Charlie et Daniela de faire des choix - ils font toujours les mêmes mesures. Par conséquent, les hypothèses utilisées pour prouver le théorème n'incluent pas explicitement une hypothèse sur la liberté de choix, car personne n'exerce un tel choix. Normalement, moins il y a d'hypothèses, plus la preuve est solide, mais ce n'est peut-être pas le cas ici, explique Wiseman. En effet, la première hypothèse, selon laquelle la théorie doit tenir compte de la non-localité de Bell, exige que les agents soient dotés d'un libre arbitre. Tout test empirique de la non-localité de Bell implique qu'Alice et Bob choisissent de leur plein gré les types de mesures qu'ils effectuent. Par conséquent, si une théorie est nonlocale au sens de Bell, elle reconnaît implicitement le libre arbitre des expérimentateurs. "Ce que je soupçonne, c'est qu'ils introduisent subrepticement une hypothèse de libre arbitre", déclare Wiseman.

Cela ne veut pas dire que la preuve est plus faible. Au contraire, elle aurait été plus forte si elle n'avait pas exigé une hypothèse de libre arbitre. En l'occurrence, le libre arbitre reste une exigence. Dans ces conditions, la portée la plus profonde de ce théorème pourrait être que l'univers est non local d'une manière entièrement nouvelle. Si tel est le cas, cette nonlocalité serait égale ou supérieure à la nonlocalité de Bell, dont la compréhension a ouvert la voie aux communications quantiques et à la cryptographie quantique. Personne ne sait ce qu'un nouveau type de nonlocalité - suggéré par la non-séparabilité dynamique - signifierait pour notre compréhension de l'univers.

En fin de compte, seules les expériences permettront de trouver la bonne théorie, et les physiciens quantiques ne peuvent que se préparer à toute éventualité. "Indépendamment de l'opinion personnelle de chacun sur la meilleure [théorie], toutes doivent être explorées", déclare M. Venkatesh. "En fin de compte, nous devrons examiner les expériences que nous pouvons réaliser. Cela pourrait être dans un sens ou dans l'autre, et il est bon de s'y préparer."

Pieuvres et calmars modifient et corrigent (édit en anglais) leur ARN, tout en laissant l'ADN intact. Des changements qui pourraient expliquer l'intelligence et la flexibilité des céphalopodes dépourvus de coquille

De nombreux écrivains se plaignent lorsqu'un rédacteur  vient éditer et donc modifier leur article, mais les conséquences de la modification d'un seul mot ne sont généralement pas si graves.

Ce n'est pas le cas des instructions génétiques pour la fabrication des protéines. Même une petite modification peut empêcher une protéine de faire son travail correctement, ce qui peut avoir des conséquences mortelles. Ce n'est qu'occasionnellement qu'un changement est bénéfique. Il semble plus sage de conserver les instructions génétiques telles qu'elles sont écrites. À moins d'être une pieuvre.

Les pieuvres sont comme des extraterrestres qui vivent parmi nous : elles font beaucoup de choses différemment des animaux terrestres ou même des autres créatures marines. Leurs tentacules flexibles goûtent ce qu'ils touchent et ont leur esprit propre. Les yeux des pieuvres sont daltoniens, mais leur peau peut détecter la lumière par elle-même. Les pieuvres sont des maîtres du déguisement, changeant de couleur et de texture de peau pour se fondre dans leur environnement ou effrayer leurs rivaux. Et plus que la plupart des créatures, les pieuvres font gicler l'équivalent moléculaire de l'encre rouge sur leurs instructions génétiques avec un abandon stupéfiant, comme un rédacteur en chef déchaîné.

Ces modifications-éditions concernent l'ARN, molécule utilisée pour traduire les informations du plan génétique stocké dans l'ADN, tout en laissant l'ADN intact.

Les scientifiques ne savent pas encore avec certitude pourquoi les pieuvres et d'autres céphalopodes sans carapace, comme les calmars et les seiches, sont des modificateurs aussi prolifiques. Les chercheurs se demandent si cette forme d'édition génétique a donné aux céphalopodes une longueur d'avance sur le plan de l'évolution (ou un tentacule) ou si cette capacité n'est qu'un accident parfois utile. Les scientifiques étudient également les conséquences que les modifications de l'ARN peuvent avoir dans diverses conditions. Certaines données suggèrent que l'édition pourrait donner aux céphalopodes une partie de leur intelligence, mais au prix d'un ralentissement de l'évolution de leur ADN.

"Ces animaux sont tout simplement magiques", déclare Caroline Albertin, biologiste spécialiste du développement comparatif au Marine Biological Laboratory de Woods Hole (Massachusetts). "Ils ont toutes sortes de solutions différentes pour vivre dans le monde d'où ils viennent. L'édition de l'ARN pourrait contribuer à donner à ces créatures un grand nombre de solutions aux problèmes qu'elles peuvent rencontrer.

(vidéo - Contrairement à d'autres animaux à symétrie bilatérale, les pieuvres ne rampent pas dans une direction prédéterminée. Des vidéos de pieuvres en train de ramper montrent qu'elles peuvent se déplacer dans n'importe quelle direction par rapport à leur corps, et qu'elles changent de direction de rampe sans avoir à tourner leur corps. Dans le clip, la flèche verte indique l'orientation du corps de la pieuvre et la flèche bleue indique la direction dans laquelle elle rampe.)

Le dogme central de la biologie moléculaire veut que les instructions pour construire un organisme soient contenues dans l'ADN. Les cellules copient ces instructions dans des ARN messagers, ou ARNm. Ensuite, des machines cellulaires appelées ribosomes lisent les ARNm pour construire des protéines en enchaînant des acides aminés. La plupart du temps, la composition de la protéine est conforme au modèle d'ADN pour la séquence d'acides aminés de la protéine.

Mais l'édition de l'ARN peut entraîner des divergences par rapport aux instructions de l'ADN, créant ainsi des protéines dont les acides aminés sont différents de ceux spécifiés par l'ADN.

L'édition modifie chimiquement l'un des quatre éléments constitutifs de l'ARN, ou bases. Ces bases sont souvent désignées par les premières lettres de leur nom : A, C, G et U, pour adénine, cytosine, guanine et uracile (la version ARN de la base ADN thymine). Dans une molécule d'ARN, les bases sont liées à des sucres ; l'unité adénine-sucre, par exemple, est appelée adénosine.

Il existe de nombreuses façons d'éditer des lettres d'ARN. Les céphalopodes excellent dans un type d'édition connu sous le nom d'édition de l'adénosine à l'inosine, ou A-to-I. Cela se produit lorsqu'une enzyme appelée ADAR2 enlève un atome d'azote et deux atomes d'hydrogène de l'adénosine (le A). Ce pelage chimique transforme l'adénosine en inosine (I).

 Les ribosomes lisent l'inosine comme une guanine au lieu d'une adénine. Parfois, ce changement n'a aucun effet sur la chaîne d'acides aminés de la protéine résultante. Mais dans certains cas, la présence d'un G à la place d'un A entraîne l'insertion d'un acide aminé différent dans la protéine. Ce type d'édition de l'ARN modifiant la protéine est appelé recodage de l'ARN.

Les céphalopodes à corps mou ont adopté le recodage de l'ARN à bras-le-corps, alors que même les espèces étroitement apparentées sont plus hésitantes à accepter les réécritures, explique Albertin. "Les autres mollusques ne semblent pas le faire dans la même mesure.

L'édition de l'ARN ne se limite pas aux créatures des profondeurs. Presque tous les organismes multicellulaires possèdent une ou plusieurs enzymes d'édition de l'ARN appelées enzymes ADAR, abréviation de "adénosine désaminase agissant sur l'ARN", explique Joshua Rosenthal, neurobiologiste moléculaire au Marine Biological Laboratory.

Les céphalopodes possèdent deux enzymes ADAR. L'homme possède également des versions de ces enzymes. "Dans notre cerveau, nous modifions une tonne d'ARN. Nous le faisons beaucoup", explique Rosenthal. Au cours de la dernière décennie, les scientifiques ont découvert des millions d'endroits dans les ARN humains où se produit l'édition.

Mais ces modifications changent rarement les acides aminés d'une protéine. Par exemple, Eli Eisenberg, de l'université de Tel Aviv, et ses collègues ont identifié plus de 4,6 millions de sites d'édition dans les ARN humains. Parmi ceux-ci, seuls 1 517 recodent les protéines, ont rapporté les chercheurs l'année dernière dans Nature Communications. Parmi ces sites de recodage, jusqu'à 835 sont partagés avec d'autres mammifères, ce qui suggère que les forces de l'évolution ont préservé l'édition à ces endroits.

(Encadré :  Comment fonctionne l'édition de l'ARN ?

Dans une forme courante d'édition de l'ARN, une adénosine devient une inosine par une réaction qui supprime un groupe aminé et le remplace par un oxygène (flèches). L'illustration montre une enzyme ADAR se fixant à un ARN double brin au niveau du "domaine de liaison de l'ARNdb". La région de l'enzyme qui interagit pour provoquer la réaction, le "domaine de la désaminase", est positionnée près de l'adénosine qui deviendra une inosine.)

Les céphalopodes portent le recodage de l'ARN à un tout autre niveau, dit Albertin. L'encornet rouge (Doryteuthis pealeii) possède 57 108 sites de recodage, ont rapporté Rosenthal, Eisenberg et leurs collègues en 2015 dans eLife. Depuis, les chercheurs ont examiné plusieurs espèces de pieuvres, de calmars et de seiches, et ont à chaque fois trouvé des dizaines de milliers de sites de recodage.

Les céphalopodes à corps mou, ou coléoïdes, pourraient avoir plus de possibilités d'édition que les autres animaux en raison de l'emplacement d'au moins une des enzymes ADAR, ADAR2, dans la cellule. La plupart des animaux éditent les ARN dans le noyau - le compartiment où l'ADN est stocké et copié en ARN - avant d'envoyer les messages à la rencontre des ribosomes. Mais chez les céphalopodes, les enzymes se trouvent également dans le cytoplasme, l'organe gélatineux des cellules, ont découvert Rosenthal et ses collègues (SN : 4/25/20, p. 10).

Le fait d'avoir des enzymes d'édition dans deux endroits différents n'explique pas complètement pourquoi le recodage de l'ARN chez les céphalopodes dépasse de loin celui des humains et d'autres animaux. Cela n'explique pas non plus les schémas d'édition que les scientifiques ont découverts.

L'édition de l'ARN amènerait de la flexibilité aux céphalopodes

L'édition n'est pas une proposition "tout ou rien". Il est rare que toutes les copies d'un ARN dans une cellule soient modifiées. Il est beaucoup plus fréquent qu'un certain pourcentage d'ARN soit édité tandis que le reste conserve son information originale. Le pourcentage, ou fréquence, de l'édition peut varier considérablement d'un ARN à l'autre ou d'une cellule ou d'un tissu à l'autre, et peut dépendre de la température de l'eau ou d'autres conditions. Chez le calmar à nageoires longues, la plupart des sites d'édition de l'ARN étaient édités 2 % ou moins du temps, ont rapporté Albertin et ses collègues l'année dernière dans Nature Communications. Mais les chercheurs ont également trouvé plus de 205 000 sites qui étaient modifiés 25 % du temps ou plus.

Dans la majeure partie du corps d'un céphalopode, l'édition de l'ARN n'affecte pas souvent la composition des protéines. Mais dans le système nerveux, c'est une autre histoire. Dans le système nerveux du calmar à nageoires longues, 70 % des modifications apportées aux ARN producteurs de protéines recodent ces dernières. Dans le système nerveux de la pieuvre californienne à deux points (Octopus bimaculoides), les ARN sont recodés trois à six fois plus souvent que dans d'autres organes ou tissus.

(Photo -  L'encornet rouge recode l'ARN à plus de 50 000 endroits. Le recodage de l'ARN pourrait aider le calmar à réagir avec plus de souplesse à son environnement, mais on ne sait pas encore si le recodage a une valeur évolutive. Certains ARNm possèdent plusieurs sites d'édition qui modifient les acides aminés des protéines codées par les ARNm. Dans le système nerveux de l'encornet rouge, par exemple, 27 % des ARNm ont trois sites de recodage ou plus. Certains contiennent 10 sites ou plus. La combinaison de ces sites d'édition pourrait entraîner la fabrication de plusieurs versions d'une protéine dans une cellule.)

Le fait de disposer d'un large choix de protéines pourrait donner aux céphalopodes "plus de souplesse pour réagir à l'environnement", explique M. Albertin, "ou leur permettre de trouver diverses solutions au problème qui se pose à eux". Dans le système nerveux, l'édition de l'ARN pourrait contribuer à la flexibilité de la pensée, ce qui pourrait expliquer pourquoi les pieuvres peuvent déverrouiller des cages ou utiliser des outils, pensent certains chercheurs. L'édition pourrait être un moyen facile de créer une ou plusieurs versions d'une protéine dans le système nerveux et des versions différentes dans le reste du corps, explique Albertin.

Lorsque l'homme et d'autres vertébrés ont des versions différentes d'une protéine, c'est souvent parce qu'ils possèdent plusieurs copies d'un gène. Doubler, tripler ou quadrupler les copies d'un gène "permet de créer tout un terrain de jeu génétique pour permettre aux gènes de s'activer et d'accomplir différentes fonctions", explique M. Albertin. Mais les céphalopodes ont tendance à ne pas dupliquer les gènes. Leurs innovations proviennent plutôt de l'édition.

Et il y a beaucoup de place pour l'innovation. Chez le calmar, les ARNm servant à construire la protéine alpha-spectrine comportent 242 sites de recodage. Toutes les combinaisons de sites modifiés et non modifiés pourraient théoriquement créer jusqu'à 7 x 1072 formes de la protéine, rapportent Rosenthal et Eisenberg dans le numéro de cette année de l'Annual Review of Animal Biosciences (Revue annuelle des biosciences animales). "Pour mettre ce chiffre en perspective, écrivent les chercheurs, il suffit de dire qu'il éclipse le nombre de toutes les molécules d'alpha-spectrine (ou, d'ailleurs, de toutes les molécules de protéines) synthétisées dans toutes les cellules de tous les calmars qui ont vécu sur notre planète depuis l'aube des temps.

Selon Kavita Rangan, biologiste moléculaire à l'université de Californie à San Diego, ce niveau de complexité incroyable ne serait possible que si chaque site était indépendant. Rangan a étudié le recodage de l'ARN chez le calmar californien (Doryteuthis opalescens) et le calmar à nageoires longues. La température de l'eau incite les calmars à recoder les protéines motrices appelées kinésines qui déplacent les cargaisons à l'intérieur des cellules.

Chez l'encornet rouge, l'ARNm qui produit la kinésine-1 comporte 14 sites de recodage, a découvert Mme Rangan. Elle a examiné les ARNm du lobe optique - la partie du cerveau qui traite les informations visuelles - et du ganglion stellaire, un ensemble de nerfs impliqués dans la génération des contractions musculaires qui produisent des jets d'eau pour propulser le calmar.

Chaque tissu produit plusieurs versions de la protéine. Rangan et Samara Reck-Peterson, également de l'UC San Diego, ont rapporté en septembre dernier dans un article publié en ligne sur bioRxiv.org que certains sites avaient tendance à être édités ensemble. Leurs données suggèrent que l'édition de certains sites est coordonnée et "rejette très fortement l'idée que l'édition est indépendante", explique Rangan. "La fréquence des combinaisons que nous observons ne correspond pas à l'idée que chaque site a été édité indépendamment.

L'association de sites d'édition pourrait empêcher les calmars et autres céphalopodes d'atteindre les sommets de complexité dont ils sont théoriquement capables. Néanmoins, l'édition de l'ARN offre aux céphalopodes un moyen d'essayer de nombreuses versions d'une protéine sans s'enfermer dans une modification permanente de l'ADN, explique M. Rangan.

Ce manque d'engagement laisse perplexe Jianzhi Zhang, généticien évolutionniste à l'université du Michigan à Ann Arbor. "Pour moi, cela n'a pas de sens", déclare-t-il. "Si vous voulez un acide aminé particulier dans une protéine, vous devez modifier l'ADN. Pourquoi changer l'ARN ?

L'édition de l'ARN a-t-elle une valeur évolutive ?

L'édition de l'ARN offre peut-être un avantage évolutif. Pour tester cette idée, Zhang et Daohan Jiang, alors étudiant de troisième cycle, ont comparé les sites "synonymes", où les modifications ne changent pas les acides aminés, aux sites "non synonymes", où le recodage se produit. Étant donné que les modifications synonymes ne modifient pas les acides aminés, les chercheurs ont considéré que ces modifications étaient neutres du point de vue de l'évolution. Chez l'homme, le recodage, ou édition non synonyme, se produit sur moins de sites que l'édition synonyme, et le pourcentage de molécules d'ARN qui sont éditées est plus faible que sur les sites synonymes.

"Si nous supposons que l'édition synonyme est comme un bruit qui se produit dans la cellule, et que l'édition non-synonyme est moins fréquente et [à un] niveau plus bas, cela suggère que l'édition non-synonyme est en fait nuisible", explique Zhang. Même si le recodage chez les céphalopodes est beaucoup plus fréquent que chez les humains, dans la plupart des cas, le recodage n'est pas avantageux, ou adaptatif, pour les céphalopodes, ont affirmé les chercheurs en 2019 dans Nature Communications.

Il existe quelques sites communs où les pieuvres, les calmars et les seiches recodent tous leurs ARN, ont constaté les chercheurs, ce qui suggère que le recodage est utile dans ces cas. Mais il s'agit d'une petite fraction des sites d'édition. Zhang et Jiang ont constaté que quelques autres sites édités chez une espèce de céphalopode, mais pas chez les autres, étaient également adaptatifs.

Si ce n'est pas si utile que cela, pourquoi les céphalopodes ont-ils continué à recoder l'ARN pendant des centaines de millions d'années ? L'édition de l'ARN pourrait persister non pas parce qu'elle est adaptative, mais parce qu'elle crée une dépendance, selon Zhang.

Zhang et Jiang ont proposé un modèle permettant de nuire (c'est-à-dire une situation qui permet des modifications nocives de l'ADN). Imaginez, dit-il, une situation dans laquelle un G (guanine) dans l'ADN d'un organisme est muté en A (adénine). Si cette mutation entraîne un changement d'acide aminé nocif dans une protéine, la sélection naturelle devrait éliminer les individus porteurs de cette mutation. Mais si, par chance, l'organisme dispose d'un système d'édition de l'ARN, l'erreur dans l'ADN peut être corrigée par l'édition de l'ARN, ce qui revient à transformer le A en G. Si la protéine est essentielle à la vie, l'ARN doit être édité à des niveaux élevés de sorte que presque chaque copie soit corrigée.

 Lorsque cela se produit, "on est bloqué dans le système", explique M. Zhang. L'organisme est désormais dépendant de la machinerie d'édition de l'ARN. "On ne peut pas la perdre, car il faut que le A soit réédité en G pour survivre, et l'édition est donc maintenue à des niveaux élevés.... Au début, on n'en avait pas vraiment besoin, mais une fois qu'on l'a eue, on en est devenu dépendant".

Zhang soutient que ce type d'édition est neutre et non adaptatif. Mais d'autres recherches suggèrent que l'édition de l'ARN peut être adaptative.

L'édition de l'ARN peut fonctionner comme une phase de transition, permettant aux organismes de tester le passage de l'adénine à la guanine sans apporter de changement permanent à leur ADN. Au cours de l'évolution, les sites où les adénines sont recodées dans l'ARN d'une espèce de céphalopode sont plus susceptibles que les adénines non éditées d'être remplacées par des guanines dans l'ADN d'une ou de plusieurs espèces apparentées, ont rapporté les chercheurs en 2020 dans PeerJ. Et pour les sites fortement modifiés, l'évolution chez les céphalopodes semble favoriser une transition de A à G dans l'ADN (plutôt qu'à la cytosine ou à la thymine, les deux autres éléments constitutifs de l'ADN). Cela favorise l'idée que l'édition peut être adaptative.

D'autres travaux récents de Rosenthal et de ses collègues, qui ont examiné les remplacements de A en G chez différentes espèces, suggèrent que le fait d'avoir un A modifiable est un avantage évolutif par rapport à un A non modifiable ou à un G câblé.

(Tableau :  Quelle est la fréquence de l'enregistrement de l'ARN ?

Les céphalopodes à corps mou, notamment les pieuvres, les calmars et les seiches, recodent l'ARN dans leur système nerveux sur des dizaines de milliers de sites, contre un millier ou moins chez l'homme, la souris, la mouche des fruits et d'autres espèces animales. Bien que les scientifiques aient documenté le nombre de sites d'édition, ils auront besoin de nouveaux outils pour tester directement l'influence du recodage sur la biologie des céphalopodes.

Schéma avec comparaison des nombre de sites de recodage de l'ARN chez les animaux

J.J.C. ROSENTHAL ET E. EISENBERG/ANNUAL REVIEW OF ANIMAL BIOSCIENCES 2023 )

Beaucoup de questions en suspens

Les preuves pour ou contre la valeur évolutive du recodage de l'ARN proviennent principalement de l'examen de la composition génétique totale, ou génomes, de diverses espèces de céphalopodes. Mais les scientifiques aimeraient vérifier directement si les ARN recodés ont un effet sur la biologie des céphalopodes. Pour ce faire, il faudra utiliser de nouveaux outils et faire preuve de créativité.

Rangan a testé des versions synthétiques de protéines motrices de calmars et a constaté que deux versions modifiées que les calmars fabriquent dans le froid se déplaçaient plus lentement mais plus loin le long de pistes protéiques appelées microtubules que les protéines non modifiées. Mais il s'agit là de conditions artificielles de laboratoire, sur des lames de microscope. Pour comprendre ce qui se passe dans les cellules, Mme Rangan aimerait pouvoir cultiver des cellules de calmar dans des boîtes de laboratoire. Pour l'instant, elle doit prélever des tissus directement sur le calmar et ne peut obtenir que des instantanés de ce qui se passe. Les cellules cultivées en laboratoire pourraient lui permettre de suivre ce qui se passe au fil du temps.

M. Zhang explique qu'il teste son hypothèse de l'innocuité en amenant la levure à s'intéresser à l'édition de l'ARN. La levure de boulanger (Saccharomyces cerevisiae) ne possède pas d'enzymes ADAR. Mais Zhang a modifié une souche de cette levure pour qu'elle soit porteuse d'une version humaine de l'enzyme. Les enzymes ADAR rendent la levure malade et la font croître lentement, explique-t-il. Pour accélérer l'expérience, la souche qu'il utilise a un taux de mutation supérieur à la normale et peut accumuler des mutations G-A. Mais si l'édition de l'ARN peut corriger ces mutations, il est possible d'obtenir des résultats positifs. Mais si l'édition de l'ARN peut corriger ces mutations, la levure porteuse d'ADAR pourrait se développer mieux que celles qui n'ont pas l'enzyme. Et après de nombreuses générations, la levure pourrait devenir dépendante de l'édition, prédit Zhang.

Albertin, Rosenthal et leurs collègues ont mis au point des moyens de modifier les gènes des calmars à l'aide de l'éditeur de gènes CRISPR/Cas9. L'équipe a créé un calmar albinos en utilisant CRISPR/Cas9 pour supprimer, ou désactiver, un gène qui produit des pigments. Les chercheurs pourraient être en mesure de modifier les sites d'édition dans l'ADN ou dans l'ARN et de tester leur fonction, explique Albertin.

Cette science n'en est qu'à ses débuts et l'histoire peut mener à des résultats inattendus. Néanmoins, grâce à l'habileté des céphalopodes en matière d'édition, la lecture de cet article ne manquera pas d'être intéressante.

 

Les cellules conceptuelles aident votre cerveau à abstraire les informations et à créer des souvenirs

Les cellules individuelles du cerveau s'activent pour des idées spécifiques. Ces neurones conceptuels, autrefois connus sous le nom de " cellules de Jennifer Aniston ", nous offrent à penser, à imaginer et à nous souvenir d'épisodes de notre vie.

(image :  Les représentations abstraites d'individus, d'objets et d'idées sont stockées dans des cellules cérébrales individuelles appelées neurones conceptuels. Les recherches suggèrent qu'ils jouent un rôle essentiel dans la mémoire sont.)

Imaginez que vous à votre premier rendez-vous, que vous sirotez un martini dans un bar. Vous mangez une olive et écoutez patiemment votre partenaire vous parler de son travail dans une banque. Votre cerveau traite cette scène, en partie, en la décomposant en concepts. Bar. Rendez-vous. Martini. Olive. Banque. Au plus profond de votre cerveau, des neurones appelés cellules conceptuelles s'activent.

Vous pouvez-être des cellules conceptuelles qui s'activent pour les martinis mais pas pour les olives. Ou des cellules qui s'activent pour les bars – peut-être même ce bar en particulier, si vous y êtes déjà allé. L'idée d'une " banque " a également son propre ensemble de cellules conceptuelles, peut-être des millions. Et là, dans ce bar faiblement éclairé, vous commencez à former des cellules conceptuelles pour votre rendez-vous, que vous l'aimez ou non. Ces cellules s'activeront lorsque quelque chose vous rappellera lui.

Les neurones conceptuels s'activent pour leur concept, quelle que soit la manière dont il est présenté : dans la vie réelle ou sur une photo, dans un texte ou un discours, à la télévision ou dans un podcast. " C'est plus abstrait, vraiment différent de ce que vous voyez ", a déclaré Elizabeth Buffalo, neuroscientifique à l'Université de Washington.

Pendant des décennies, les neuroscientifiques se sont moqués de l'idée selon laquelle le cerveau pouvait avoir une telle sélectivité, jusqu'au niveau d'un neurone individuel : comment pourrait-il y avoir un ou plusieurs neurones pour chacun des innombrables concepts avec lesquels nous interagissons tout au long de notre vie ? "C'est une inefficacité. Ce n'est pas économique", a déclaré le neurobiologiste Florian Mormann   à l'Université de Bonn.

Mais lorsque les chercheurs ont identifié les cellules conceptuelles au début des années 2000, le rire a commencé à s'estomper. Au cours des 20 dernières années, ils ont établi que les cellules conceptuelles non seulement existent, mais sont essentielles à la façon dont le cerveau extrait et stocke l'information. De nouvelles études, dont une récemment publiée dans Nature Communications, ont suggéré qu'elles pourraient être au cœur de la façon dont nous formons et récupérons la mémoire.

Nous savons que le cerveau traite les informations sur le monde extérieur à travers le complexe dynamique des circuits de neurones, a déclaré le mathématicien Valeriy Makarov Slizneva  de l'Université Complutense de Madrid, qui a réalisé des calculs théoriques pour prouver l'existence des cellules conceptuelles. Cependant, il est également possible que les cellules individuelles jouent un rôle essentiel dans la reconstruction de la réalité par le cerveau.

" La nature  a utilisé, au fil du temps, des concepts simples  mais efficaces au lieu d'utiliser à des calculs distribués complexes ", at-il déclaré. " Nous sommes plus simples que nous le pensions. "

Une parodie qui prend vie

Le concept de cellule conceptuelle était une blague pour les neuroscientifiques — jusqu'à ce que ce ne soit plus le cas.

En 1969, le neuroscientifique Jérôme Lettvin a donné une conférence qui est devenue célèbre au Massachusetts Institute of Technology. Sur une ton moqueur, il a raconté à ses étudiants l'histoire d'un neurochirurgien fictif qui avait vu un patient fictif qui avait une relation difficile avec sa mère. Pour l'aider, le neurochirurgien a supprimé une cellule du cerveau de son patient qui codait pour sa mère, effaçant ainsi tout souvenir d'elle. Satisfait de son exploit, il a continué ses recherches en recherchant des " cellules grand-mères ".

" Depuis lors, on ne cesse de parler de cellules de grand-mère ", a déclaré Rodrigo Quian Quiroga, neuroscientifique à l'Institut de recherche Hospital del Mar de Barcelone. En théorie, une cellule de grand-mère est un neurone unique, caché quelque part parmi les 86 milliards de votre cerveau, qui code pour l'une de vos grand-mères. Vous le supprimez et — pouf — tout ce que vous savez sur cette personne disparaît de votre cerveau.

Personne ne prenait cette idée au sérieux. Une cellule pour chaque personne que vous avez rencontrée ? " N'est-ce pas ridicule ? " a déclaré le neuroscientifique Christof Koch de l'Institut Allen pour les sciences du cerveau à Seattle. " Les gens avaient dénigré l'idée dans son ensemble. "

Mais ce n'est pas le cas de tout le monde. Dans les années 1990, un groupe de recherche de l'Université de Californie à Los Angeles, dirigé par le neurochirurgien Itzhak Fried, a développé un nouveau type d'électrode capable d'observer l'activité des neurones individuels, un niveau de résolution sans précédent à l'époque. Scientifique autant que chirurgien, Fried a toujours été curieux de la mémoire et de notre vie mentale. " D'une manière ou d'une autre, le monde extérieur tout entier se transforme en une représentation " dans le cerveau, at-il déclaré. Cette représentation pourrait se refléter dans des concepts vagues et abstraits, dépourvus de détails du monde réel. À quoi cela pourrait-il ressembler ?

Fried et Quiroga ont collaboré avec Koch pour mener leurs recherches. Les chercheurs ont reçu le consentement des patients épileptiques, qui avaient déjà des électrodes portées dans leur cerveau dans le cadre de leur traitement médical, pour enregistrer et analyser leur activité neuronale. Les électrodes ont accès au lobe temporal médian de chaque patient, la partie du cerveau qui comprend l'amygdale, le cortex entorhinal et l'hippocampe, qui est le centre des émotions et de la mémoire.

Ils ont ensuite montré aux patients des images d'objets. En 2000, les chercheurs ont rapporté que les neurones individuels semblaient représenter de larges catégories, telles que des visages, des scènes, des maisons ou des animaux, en tirant sur plusieurs images dans chaque catégorie.

Les résultats révèlent que des cellules de grand-mère pourraient exister, mais seulement si ces cellules réagissaient à plus que les seules images.

Conception cellulaire

Au début des années 2000, Quiroga a mis au point un algorithme d'analyse des données d'électrodes qui lui a permis d'identifier beaucoup plus de neurones qu'auparavant, même des cellules qui s'activaient rarement et étaient donc plus difficiles à détecter. "Je peux voir des neurones que les gens ne voyaient pas avant… parce que j'utilisais des astuces que j'avais apprises en physique et en mathématiques", a-t-il déclaré. " Et puis je me suis dit : " Eh bien, je veux voir ce que font ces neurones. " 

Au début, il montrait à des patients épileptiques des images de scientifiques comme Richard Feynman et Albert Einstein pour voir si les neurones réagissaient à des individus particuliers. Lorsque les patients ne parvenaient pas à les identifier, il essayait de leur montrer des photos de lieux et de personnes plus reconnaissables, notamment Jennifer Aniston, star de la série télévisée à succès  Friends  .

À sa grande joie, il a découvert un neurone qui réagissait à l'actrice. Cela a soulevé une nouvelle question : " Réagit-il à cette photo de Jennifer Aniston ou au concept de " Jennifer Aniston " ? , se souvient-il. Dans une expérience de suivi, il a montré aux patients sept photos différentes d'Aniston et a découvert que le même neurone s'activait pour toutes les photos, mais pas pour les images d'autres acteurs ou objets. Il a ensuite commencé à identifier des neurones pour d'autres lieux et personnages célèbres. Il en a trouvé un qui ne réagissait qu'à Halle Berry, et un autre qui ne s'activait que pour la tour penchée de Pise.

Quiroga a écrit le nom " Oprah Winfrey ". Les mêmes neurones qui s'étaient activés pour sa photo s'étaient également activés pour son nom. Cela signifiait que les neurones ne réagissaient pas aux caractéristiques de l'image, comme la luminosité ou la couleur : ils étaient indépendants du contexte. Ils réagissaient à Oprah en tant que concept.

(image : Les cellules conceptuelles peuvent s'activer pour un concept (ici, Jennifer Aniston) dans une variété de présentations. De gauche à droite : une image ; du texte ; une image avec des concepts associés ; un discours.)

Il savait que son observation d'un neurone activé ne signifiait pas qu'il n'y avait qu'un seul neurone pour chaque concept. Si c'était vrai, "la chance de le trouver serait proche de zéro", at-il déclaré. " J'avais l'habitude de plaisanter en disant que, si c'était le cas, je devrais arrêter la science et commencer à jouer parce que je serais la personne la plus chanceuse du monde. " Il pensait que le cerveau devait avoir de nombreux neurones pour chaque concept, mais il ne savait pas combien.

En 2005, l'équipe a publié ses résultats dans  Nature, et ces cellules sont devenues familialement connues sous le nom de " cellules de Jennifer Aniston ". Au début, en raison des connotations négatives de longue date autour des cellules de grand-mère, " il était très difficile de faire accepter aux gens la possibilité de telles cellules ", a déclaré Koch. Dans un article connexe , le neuroscientifique Charles Connor a écrit : " Personne ne veut être accusée de croire aux cellules de grand-mère. Mais… "

S'agissait-il de cellules de grand-mère ? "Je suis très contre cette idée", a déclaré Quiroga. Bien sûr, ces cellules étaient très sélectives, ne s'activant que pour Aniston ou parfois aussi pour des personnes proches qui pourraient l'évoquer, comme d'autres membres de la distribution de  Friends  . Cependant, le concept parodique de cellule de grand-mère supposait un rapport concept/cellule de un pour un, ce qui n'était pas le cas de ces cellules.

Un an après la publication de leurs données, l'équipe a fait quelques calculs. En se basant sur une estimation des psychologues selon laquelle le cerveau peut distinguer environ 20 000 concepts sémantiques, ils ont calculé que des millions de cellules coderaient pour chaque concept, et que chaque cellule de concept pourrait coder pour des dizaines de concepts différents, bien que souvent liés.

Par exemple, les cellules qui s'activent pour Harry Potter pourraient également s'activer pour ses camarades de l'école de magie Ron Weasley ou Hermione Granger. Peut-être même s'activeraient-elles pour Gandalf, le sorcier du  Seigneur des anneaux  . " Même métier, histoire différente ", a déclaré Mormann. " Parfois, vous avez une syntonisation étroite pour une seule personne et personne d'autre, et parfois vous avez une syntonisation plus large, peut-être pour une catégorie comme les " sorciers ". La même cellule conceptuelle pourrait également s'activer pour " baguette " ou " vieillards en robe avec barbe ", at-il ajouté.

Les cellules conceptuelles peuvent coder n'importe quoi, mais elles ne sont pas utilisées pour la reconnaissance d'objets. d'environ 300 millisecondes. " On ne sait pas pourquoi cela prend autant de temps ", explique Ueli Rutishauser , neuroscientifique au Centre médical Cedars-Sinai de Los Angeles. Ces cellules semblent plutôt s'engager dans un processus plus interne, formant une représentation abstraite informée par des expériences passées et la mémoire de Chacun à un ensemble différent de concepts et de cellules qui les codent . Au lieu de cela, les cellules conceptuelles se développent pour les personnes ou les objets qui nous tiennent à cœur ou avec lesquels nous avons une certaine histoire. " La représentation dépend de l'expérience passée de cet organisme et des choses qui ont été associées auparavant ", a déclaré Buffalo. Par exemple, votre cerveau pourrait former une association entre votre rendez-vous et le bar où vous l'avez rencontré, de sorte que vos cellules conceptuelles pour l'homme pourraient également s'activer pour le bar. Cependant, cela n'est vrai que si le bar est étroitement lié à la personne, a déclaré Mormann : si c'est un endroit où vous allez tout le temps, il est peu probable que le même neurone s'active pour les deux. Pendant des années après la publication de ses travaux, Quiroga, qui n'aimait pas être surnommé " le neurone de Jennifer Aniston ", a essayé de faire adhérer au terme " cellules conceptuelles ". Il n'a pas réussi à s'imposer jusqu'en 2012, lorsqu'il a publié un article dans  Nature  Intitulé " Cellules conceptuelles : les éléments constitutifs des fonctions de mémoire déclarative ".

L'article présente son hypothèse selon laquelle le cerveau utilise des cellules conceptuelles pour convertir les informations du monde en mémoire.  Ce processus requiert de l'abstraction : extraire des informations pertinentes de l'expérience, les supprimer des détails inutiles et les stocker. Il a proposé que les cellules conceptuelles, en tant que représentations abstraites d'idées telles que des personnes ou des objets spécifiques, puissent se lier entre elles pour anciennes de nouvelles associations (comme des mots dans une phrase) et servir de blocs de construction pour les souvenirs (comme une histoire composée de phrases).

"C'est le squelette de la façon dont nous stockons les souvenirs", a déclaré Quiroga.

Construire une mémoire

Pour de nombreux scientifiques, l'idée selon laquelle les cellules conceptuelles s'associent et s'entremêlent pour former des souvenirs de manière intuitive est logique. Les souvenirs étant si importants pour notre survie, c'est " la meilleure explication de la raison pour laquelle notre cerveau peut se permettre le luxe d'avoir une spécialisation aussi poussée dans des concepts sémantiques indépendants ", a déclaré Sina Mackay, une étudiante diplômée de l'Université de Bonn qui travaille avec Mormann.

En effet, dans une étude récente publiée dans  Nature Communications  , leur équipe a découvert les indices expérimentaux les plus solides à ce jour selon lesquels les cellules conceptuelles peuvent relier des objets spécifiques à des emplacements. Dans notre mémoire à long terme. Depuis des décennies, les chercheurs étudient les cellules qui stockent les informations de localisation dans notre cerveau. L'étude a révélé que les schémas d'activation des cellules conceptuelles et des cellules de localisation étaient corrélés avec la capacité des patients à se souvenir de l'emplacement d'un objet. Les cellules conceptuelles sont le " quoi " de nos souvenirs, tandis que les cellules de localisation sont le " où ", ont écrit les auteurs.

Les cellules conceptuelles sont également liées à la mémoire de travail, qui est activée temporairement lorsque vous effectuez vos cours ou que vous vous souvenez d'un numéro de téléphone. Ce type de mémoire est " de faible capacité et très exigeant ", explique Rutishauser. " Si vous êtes légèrement distrait, elle disparaît. " En 2017, son équipe a découvert que les cellules conceptuelles restent actives pendant plusieurs secondes lorsque vous essayez de retenir des éléments dans la mémoire de travail. Et dans une étude publiée dans  Neuron fin 2024, son équipe a découvert que les souvenirs de travail sont plus susceptibles de migrer vers la mémoire à long terme lorsque les cellules conceptuelles des patients sont actives.

La mémoire de travail s'active également lorsque vous imaginez un scénario ou racontez une histoire. " Shrek et Jennifer Aniston entrent dans un bar. … Peut-être que Shrek commande une bière ", suggère Pieter Roelfsema , qui étudie la vision, la perception et la mémoire à l'Institut néerlandais des neurosciences. En lisant cette phrase, les concepts d'Aniston, de Shrek et d'un bar se joignent, un par un. Il est probable que les cellules conceptuelles jouent un rôle dans cette imagination. " Vous construisez quelque chose dans votre mémoire de travail qui devient progressivement plus riche et peut-être plus réaliste ", at-il déclaré, " et ensuite l'histoire se dévoile. "

Le groupe de Roelfsema a récemment découvert que les cellules conceptuelles réagissent aux pronoms . Dans l'étude, le pronom " il ", qui remplace " Shrek ", a activé les mêmes cellules conceptuelles que " Shrek ". " Le [pronom] conserve alors l'attention sur le concept " Shrek ", qui sera le sujet de la phrase suivante ", a déclaré Roelfsema. " Je pense que c'est tout simplement magnifique de pouvoir mesurer cela. "

Cellules de l'armée suisse

Les chercheurs débattent de la manière dont les neurones conceptuels s'intègrent aux autres modèles de représentation du monde extérieur par le cerveau. " C'est une découverte fantastique ", a déclaré György Buzsák, un neuroscientifique de l'Université de New York qui étudie l'hippocampe depuis des décennies. Cependant, la représentation des concepts se produit à différentes échelles dans le cerveau – au niveau d'un seul neurone et également au niveau des populations cellulaires, at-il déclaré. " Qu'est-ce qui est le plus important ? ", a-t-il demandé.

L'un des obstacles à la recherche d'une réponse est que les cellules conceptuelles sont difficiles à localiser. Actuellement, elles ne peuvent être étudiées qu'en milieu clinique, où les patients subissent une intervention chirurgicale pour se faire implanter des électrodes pour des raisons médicales. Cela limite les personnes qui peuvent étudier ces cellules et les modalités de leur étude.

De plus, il n'est pas facile de les définir, a déclaré Cory Miller, neuroscientifique à l'Université de Californie à San Diego. Une partie du problème réside dans la définition vague du " concept " lui-même : personne ne peut dire si nous avons des cellules conceptuelles pour des expériences telles que les émotions, par exemple.

Une possibilité intéressante est que les différentes cellules de l'hippocampe puissent être réorganisées pour accomplir différentes tâches dans différents contextes. "Lorsque vous commencez à examiner l'histoire et la situation globale, vous commencez à vous gratter la tête", a déclaré Buzsáki. " Il y a des cellules temporelles, des cellules spatiales, des cellules de frontière, des cellules de vecteur de frontière, des cellules de concept. … Puis, à un moment donné, vous vous dites : " Oh, ce n'est pas possible, il y a un nombre limité de neurones dans l'hippocampe. "

Il est possible que ces neurones puissent jouer des rôles différents et adopter différentes identités en fonction de la tâche à accomplir, a déclaré Buffalo. Lorsqu'il s'agit d'une cellule conceptuelle pour Jennifer Aniston, c'est ce qu'elle est. Lorsqu'il s'agit d'une cellule de lieu pour vous aider à vous diriger vers le martini au bar, il s'agit d'une cellule de lieu " Cette cellule est comme un couteau suisse ", a suggéré Miller.

Les quelques groupes ayant accès aux patients  et à la technologie permettant d'enregistrer l'activité de neurones individuels poursuivent avec enthousiasme leurs expériences. Mormann veut comprendre à quel point les cellules conceptuelles peuvent être abstraites : dans ses données préliminaires, il a trouvé des cellules conceptuelles qui réagissent à des concepts larges et amorphes, comme le gouvernement et les impôts, mais davantage à des concepts concrets, comme Jennifer Aniston, quant à lui, j'espère prouver que les cellules conceptuelles sont spécifiques aux humains – une idée très débattue qui pourrait avoir de. implications profondes. Si aucun autre animal ne peut représenter des concepts dans le cerveau, at-il déclaré, " je dirais que c'est la base de notre intelligence ".

Maintenant que vous avez lu cet article, il est possible que vous ayez formé des cellules conceptuelles qui codent pour des cellules conceptuelles – un concept que nous sommes en quelque sorte capable de comprendre dans notre cerveau.



 

Eric Durieux : - Je prends le clavier ce soir pour rédiger un post un peu dérangeant. S'il n'est pas publié par les modérateurs je comprendrai. J'ai cependant besoin de  vous faire part de ma frustration. J’ai presque honte de ce que je vais écrire mais je crois qu’il est possible que ça soit utile.

Voici le problème : depuis ces quelques mois passés dans ce groupe, je me retrouve dans une situation où je suis d’avantage sceptique quant à l’existence et la réalité des shc qu’avant d’entrer dans le groupe. Je trouve la plupart des témoignages très oniriques et irrationnels, reflétant souvent la même incohérence que dans les rêves. Ils suscitent en moi une multitude de questionnements qui me fait de plus en plus douter de ces voyages (je veux dire du caractère simplement non onirique de ceux-ci). Quelques exemples :

1) La corde d’argent. Pourquoi doit elle être épaisse près du corps biologique et ultra fine à une certaine distance, alors qu’elle semble pouvoir s’étirer à l’infini. Ne peut elle pas être d’office fine dès le départ ? Puisque infinie… Ou épaisse tout le temps ? Et pourquoi ne diminue-t-elle pas proportionnellement à la distance de façon régulière si c’est la distance qui l’étire et la fait changer de taille ?

2) Autre point, les constructions et les bâtiments dans les autres mondes, qui semblent parfois défier les lois de la physique. Ok, mais si les lois de la physique sont différentes, pourquoi faire des bâtiments qui ont tout de même l’air de reposer sur une partie de ces lois ? Et pourquoi s’abriter dans des bâtiments si les habitants de ces mondes sont immatériels donc n’ont pas besoin de la protection matérielle des bâtiments.

3) Le côté candide et naïf de certaines situations qui ressemblent presque à des dessins animés. Des rencontres d’archétypes, d’êtres étrangement limités à des rôles prédéfinis comme dans les livres d’enfants.

4) Les projections, qui ont bon dos et permettent d’expliquer un peu n’importe quoi et n’importe quelles incohérences.

5) L’infinité des mondes (ça c’est  "normal") mais l’impossibilité de retourner facilement dans le même monde ou d’y retrouver un autre voyageur comme dans un rendez-vous fixé au préalable.

6) La manipulation des médiums par des êtres énergétiques. Rien ne dit, du coup, que le même phénomène ne se produit pas à un échelon supérieur et que les voyages ne sont pas une manipulation par une catégorie d'êtres encore supérieurs qui sont capables de nous faire croire à la lucidité et aux shc...

Si au final ces voyages ne sont rien de plus que des rêves, avec l’incohérence des rêves, mais de la lucidité en plus, ce ne sont que des rêves ultra lucides et pas de la sortie de corps. D’autant que les sorties dans le monde proche montrent régulièrement des incohérences par rapport au monde tangible biologique (meubles différents, objets à d’autres places). N’est-il pas possible d’au moins pouvoir voyager dans le même plan tel qu’il est exactement dans le corps afin de vérifier les choses rationnellement ?

Ou alors, est-ce que ce qui caractérise notre monde physique est précisément la rationalité et que celle-ci n’existe pas ailleurs ? Auquel cas on aurait LA raison pour laquelle les mondes physiques existent.

J'ai d'autres questionnements du même type mais je m'arrête là, plus le temps passe plus je suis perdu. Il y a pire qu'être quelqu'un qui ne croit pas aux shc parce qu'il ne veut pas y croire (le sceptique de base zététicien), Il y a celui qui comme moi commence à ne plus y croire parce qu'il a tellement envie d'y croire qu'il remarque tout ce qui nourrit sa peur que ce soit du vent.

Marc Auburn : - C'est quelque chose de très commun, et de très logique. Tant qu'on n'experimente pas soi-même, on ne peut être que sur des opinions, des avis, des croyances, des analyses. On ne peut strictement rien comprendre, et on pose des questions à l'infini.

Quelques soient les réponses qui sont fournies par les Voyageurs, elles ne seront pas comprises par beaucoup, et ils le savent. C'est pourquoi l'essentiel des Voyageurs demeurent silencieux. C'est une question récurrente pour moi: à quoi sert une telle page?

Ceux qui savent, qui sont de véritables Voyageurs peuvent échanger entre eux, et sélectionner UNIQUEMENT dans le groupe ces personnes là fut ma première idée, qui par ailleurs me revient régulièrement en tête.

Il y a aussi ceux qui s'interrogent non stop, qui sont parfois des "EXPERTS" du sujet, mais qui n'ont pas la moindre expérience et qui s'enferment dans des idées réductrices, ils ne peuvent pas concevoir que la structure de leur mental est la CAUSE unique de leur absence d'expérience.

Je vais ici dévoiler quelque chose : j'ai observé et compris qu'il existe une catégorie qui a de très faibles chances de Voyager durant la vie biologique, et qui devraient laisser tomber ce sujet: ceux dont le mental réduit à l'impuissance par une sur-activité "rationnelle" qui est en réalité une profonde méconnaissance souvent doublée de nœuds psychologiques bien serrés issus de traumas complexes.

Cette catégorie là constitue moins de 1%, mais elle devrait s'intéresser à autre chose, au moins tant que leur mental est verrouillé aussi fermement.

Quand leur "mort" viendra, ce qu'ils auront lu, entendu leur servira, mais probablement pas avant.

Du point de vue des Voyageurs, ces profils là sont ceux qui posent le plus de questions, qui analysent et déduisent non stop, et dont les réponses qui leurs sont apportées ne leur servent aucunement, par contre elles vont servir AUX AUTRES PROFILS.

Dans ces groupes sociaux, il y a ceux qui sont là pour se distraire, pour rêver. Les sujets leurs paraissent sympa, mais ils ne mettent rien en œuvre pour expérimenter eux-mêmes.

Et puis il y a les autres, ceux qui vont pouvoir vivre le Voyage, par un procédé ou un autre, au terme d'un mois ou de 5 ans, peu importe.

C'est pour ceux-ci que je garde cette page ouverte aux non Voyageurs.

Sinon ce serait une page de vierges qui parleraient sans cesse de sexualité et d'amour sans jamais pratiquer. Une sorte de réunion de loosers...

Néanmoins, pour TOUS les followers sans exception, je SAIS que ce qui est décrit ici servira immanquablement, au moment de la destruction de leur corps biologique, l'auteur de ce post y compris.

Mais bien amicalement, je lui conseille de s'intéresser à autre chose et d'oublier le Voyage pour le restant de son incarnation.

Aucune des réponses à ses incessantes questions ne lui permettra de vivre lui-même la chose, à un moment il faut laisser tomber, comme moi pour le dessin, le piano, le bricolage et un million d'autres trucs.

Borvo Conscience : - Eric Durieux Ton post n'est pas dérangeant, on voit que tu es une personne réfléchie. Seulement, on pressent bien qu'à travers les questionnements, tu cherches à te convaincre, où tu souhaites être rassuré. À un niveau individuel, il n'y a pas d'enjeu majeur, ce n'est pas grave, let go. Si tu ne crois plus, tant mieux, tu vas pouvoir commencer le vrai taff et expérimenter sans te prendre la tête quand tu as envie et comme tu as envie ou pas du tout.

Je te réponds sur les points, mais ça ne sera pas exhaustif. Marc a raison sur le fait que certains traits favorisent la production de sortie hors du corps comme l'absorption, l'imagination, susceptibilité hypnotique et quelques autres qui vont travailler ensemble et permettre à un sujet de :

- Se relaxer vite et bien,

- Calmer ses pensées vite et bien,

-  Avoir une imagination plus puissante (à considérer comme un organe de la conscience)

Si on n'a pas les traits adéquats, cela sera plus difficile, mais pas impossible.

Concernant le rêve et la sortie hors du corps, des études ont quand même été menés quand les neuroscientifiques/psychiatre/psychologue en avait quelque chose à faire.

On a les expériences avec des sujets voyageurs des Dr Twemlow, Tart ou Krippner. Je donne les noms au cas où tu souhaiterais regarder).

En se fondant sur leurs expériences sur des sujets doués, ils ont pu remarquer que l'activité corticale n'était pas la même entre la sortie hors du corps et le rêve.

SHC :

- Activité corticale diversifiée par rapport aux rêves (theta, Delta Alphaloide pour la SHC et principalement Beta et Theta pour le rêve)

- Peut se dérouler à n'importe quel stade du sommeil, même depuis l'éveil.

- Pas de MOR (mouvement oculaire rapide) pendant la SHC

- Processus secondaire (cohérence dans la sensation de réalité) contrairement au rêve (processus primaire)

- Si stimulus extérieur, la shc s'arrête aussitôt, tandis que durant le rêve et le rêve lucide, il y a une intégration du stimulus dans le scénario du rêve/rêve lucide

On a quand même des indices objectifs que la shc et le rêve/rêve lucide sont deux choses différentes. Bon, ça, c'est si on veut rester à raz la pâquerette, l'expérimentation nous donne des données en plus qu'on n'aurait pas autrement.

Enfin, et cela ne concerne que moi. La nature de l'environnement onirique et l'environnement du voyageur est la même. C'est une substance psychique qui réagit à nos pensées et nos émotions. Elle prend la forme d'instance personnelle lors des rêves et se nourrit de nos expériences. Le rêveur lucide restera sous l'empire de cette instance, le voyageur hors du corps accède lui aux réseaux psychiques dans sa globalité. Un réseau qui dans sa nature est une sorte de conscience globale qu'on peut appeler Cosmos ou Akasha. C'est pour cette raison que le rêve et la sortie hors du corps sont par ailleurs proches et très distinctes simultanément.

Je fais avec la numérotation de tes questions pour essayer t'apporter un point de vue. Toutefois, je n'aurai pas les réponses estampillées 100 % pure vérité. On est bien incapable de le faire, mais on ne peut pas non plus nous le reprocher, tu me diras. Mais j'espère que ça t'aidera :

1) Tu sembles penser que la corde d'argent doit obéir à une logique, on peut l'observer et la toucher. On est donc sûr des observations subjectives, on n'a aucune idée de l'anatomie de ce truc s'il y en a une.

Déjà d'autres expérienceurs ne voit pas de corde d'argent, qui nous dit que ce n'est pas une forme pensée, une croyance matérialisée ? Enfin, quand tu prends du caramel chaud et que tu le travailles en l'étirant, tu observes bien que la pâte épaisse s'affine. Analogiquement, cela correspond et on peut que spéculer.

2) Je n'ai jamais eu d'habitation dans la contrepartie éthérique qui défiait les lois de la physique classique personnellement. Concernant les extraphysiques qui ont besoin de bâtiments, je dirai simplement qu'il serait assez naïf de penser que la réalité que nous expérimentons avec ce corps physique soit le seul à être tangible.

3) Idem, si ça sort des expériences du groupe, je ne pourrai pas y répondre. Personnellement, les êtres que j'ai pu rencontrer sont loin d'être limités xD

4) Les projections sont une dynamique importante, pas une explication qu'on invente. C'est un vécu. Comme je le répète souvent, la sortie hors du corps permet d'accéder à un espace psychique qui relit tout le vivant dans un genre d'arrière monde, un espace PSYCHIQUE. Les projections sont juste la conséquence de l'activité d'un organe imaginatif de la conscience qui tend à s'exprimer (peur et désir).

Avec l'expérience, on projette moins. Seulement ce sujet mérite beaucoup de développement pour en expliquer tous les détails, mais de façon concise, oui la projection a un bon dos bien musclé.

5) Les rendez-vous ne sont pas impossibles. Mais, écoutes, il faut des amis déjà ;-).

On ne contrôle pas tous la translocalisation. Généralement, tu vas poser une intention pour un lieu et cela sera l'intention sous-jacente ou inconsciente qui aura la priorité. Il faut rendre visite aux amis à vol d'oiseau si je puis me permettre.

6) Bah non, on peut atteindre des pointes de lucidité qu'on peut à peine concevoir et qui ferait passer ton expérience de la réalité pour une blague onirique. Combien de guides ou de pseudos gars haut dans la hiérarchie céleste, j'ai laissé derrière moi ? Ce que tu nous dis là est plutôt à mettre en rapport avec la personnalité de base du voyageur.

Autant le médium à pas forcément le choix, il capte l'info et c'est tout. Autant un voyageur peut prendre par le col un extraphysique. Cela dépendra vraiment de qui tu es à la base, une personne qui va facilement s'intégrer dans des systèmes (maitre/apprentis dominé/dominant). Ainsi, sans vouloir généraliser, parce qu'on est tous différents, on va vers plus d'indépendance, même si on n'est jamais à l'abri.

Enfin, si on est quand même manipulé comme tu le dis, et alors ?

Dans ce scénario-là, on s'en rendrait pas compte, on fait quoi alors ? On arrête de voyager et de se poser des questions ? On se convertit aux gnosticismes en espérant un jour cassé la gueule au démiurge ?

Pour conclure, si les témoignages t'ont mis dans une détresse intellectuelle par rapport à la SHC, c'est positif. Si tu étais venu gober tout et n'importe quoi, cela aurait été déprimant. Ce qu'il faut retenir c'est qu'un témoignage n'est qu'un témoignage. Le mien n'a pas plus de valeur parce que je serai un voyageur. On vit des choses, on est assez intelligent pour voir qu'il y a une ù^$*ù^ dans le potager et que c'est plus qu'un rêve lucide (principe de comparaison).

Mais, ce sont uniquement des témoignages pouvant servir de base à une réflexion sur la conscience, la réalité et notre rapport à la vie et rien d'autre. Par ailleurs, il est indéniable que certains vont prendre un rêve particulièrement lucide pour une sortie hors du corps sur le groupe, mais ce n'est pas grave.

Je pense que tu serais intéressé par la lecture de Thomas Campbell, c'est un physicien et un voyageur hors du corps. Le fait qu'il soit physicien est une plus-value intéressante également Ervin Laszlo, un philosophe des sciences qui a développé une réflexion sur le champ Akashique comme toile de fond d'un web cosmique. Une toile accessible via diverses expériences comme le rêve, rêve lucide, sortie hors du corps et autres.

J'avais une tasse de café et un peu de temps pour répondre, en espérant que cela ait été utile.

Callirhoé Déicoon : - Merci Eric pour ce post. Je pense que chaque niveau de réalité est un leurre à dépasser car la compréhension progresse et s’affine. Et qu’il faut admettre que quand on est à un niveau A, le niveau B est en dehors de notre compréhension.

“j’ai eu l'illusion de regarder un coucher du soleil, ce qui m'a laissé à penser que l'horizon pourrait être le bout. Mais tout cela n'est qu'illusion, parce que, si l'on progresse dans les niveaux, de nouveaux niveaux apparaissent.”

La zone d’après-vie contiendrait des environnements terrestres créés pour un certain but, du moins c’est comme ça que c’est décrit dans les bouquins de Monroe. Ce n’est en aucun cas la “réalité ultime”. Juste un leurre de plus, fait pour accueillir les décédés. Donc, c’est conforme à leurs habitudes. “to ease their mind”…

Les yogi le disent aussi, qu’il y a une zone très attractive mais que le but n’est pas d’y rester. Qu’il faut aller de l’avant.

Le problème c’est que c’est une zone immense donc on a l’impression qu’il n’y a que ça au-delà de notre plan, or ce n’est pas vrai, des gens ont ramené des témoignages d’une zone d’énergie pure qui se “situe” après une seconde mort mais, c’est si “loin” et difficile d’en ramener des informations qu’il n’y a presque rien à ce sujet.

Je ne parle pas ici d’autres mondes/dimensions que Marc semble parcourir et qu’il est impossible de situer sur la cartographie Monroe. Le problème est bien là d’ailleurs, les voyageurs n’ont pas vraiment les moyens de savoir où ils sont exactement. Je comprends bien le principe des bulles de réalité locales décrit par Marc mais, ça ne m’aide pas à concevoir la big picture. Cependant je pense que c'est très difficile de donner rdv dans un monde X ou Y à quelqu'un qui lui même n'y a pas été d'abord tout seul ! Or il semble qu'on aille à tel ou tel endroit pour des raisons qui nous échappent et qui sont peut-être liées à notre itinéraire personnel... Donc on comprend la difficulté du truc. Des sorties collectives ont été effectuées par des TMI graduates mais, dans des zones connues par eux au préalable et "proches" du plan physique.

En tout cas. Pour ceux qui arrivent à voyager sans charge epsilon… c’est génial et probablement la meilleure expérience de ce qu’on peut avoir en étant incarné. Mais eux aussi ils auront leur propre progression à faire une fois morts. De ce qu’on peut avoir comme réponses d’entités d’autres dimensions, ça semble infini. Moi je m’interroge sur la subjectivité de tout ça. Je ne remets pas en question la réalité de ça mais justement, je me demande si l’univers n’est pas en fait perceptible uniquement de façon subjective. Même si les consciences désincarnées communiquent peut-être sur leurs perceptions individuelles, je me demande si la compréhension progressive de la réalité n’est pas en fait quelque chose de subjectif et intime dans son essence. Et si les différents consensus n’ont une solidité qui n’est en fait que le fruit d’une subjectivité qui s’accorde entre les consciences à tel instant et tel endroit. Et qui dépend aussi du niveau de “densification” (cf consensus relatifs sur la zone d’après-vie, par exemple sur la Library et son emplacement, mais vue avec différentes architectures par les gens : donc on pourrait dire, consensus archétypal avec variantes subjectives sur l’apparence)

Par contre je ne remets pas en question l'existence des projections puisque pour moi c'est tout-à-fait logique notre propre conscience créatrice (et mal entraînée, surtout au début des OBE) mette un peu le dawa mais il y a des techniques pour différencier les projections d'une rencontre avec une autre entité aussi réelle que soi.

Pour ce qui est du plan physique qui semble présenter des différences d’un point de vue out of body, en effet c’est troublant mais ça peut s’expliquer je pense par des caractéristiques de la conscience qui sont encore mal cernées. Ça n’exclut pas la présence d’éléments vérifiables qui permettent donc de faire des reality checks une fois le retour dans le corps effectué. Plein de gens l’ont fait  ;-).

Il y a aussi la vision de son propre corps éthérique par ses yeux physiques qui peut arriver, comme Thomas Moine l’a dit dans son super com et comme Robert Bruce l’a vécu aussi et le raconte dans Astral Dynamics.

Mais, c’est sûr que si tu es venu sur ce groupe en pensant trouver des preuves par A plus B, et des témoignages tous concordants sur les mêmes zones de l’univers mental, etc etc… Tu es forcément déçu et perdu, mais c’est parce que la conscience et les créations qui en sont issus (les univers) ne fonctionnent pas comme notre cerveau physique appréhende les choses.

Je suis d’accord avec Marie-Jeanne, je ne pense pas qu’essayer de comprendre comment fonctionne tout ça aide à faire des expériences, au contraire. Donc dans l’idéal, il faudrait se concentrer sur la pratique. Mais je te comprends car je suis comme toi, j’ai pas pu m’empêcher d’essayer de comprendre de façon intellectuelle, et donc je me suis plongée dans Robert Monroe, et Robert Bruce, entre autres. Hyper intéressant. Mais, la partie qui m’a aidée à sortir n’a pas été le descriptif de comment c’est foutu là-bas, je suppose même que c’était contre-productif puisque j’ai gambergé à mort là-dessus (j’ai même fait un énorme mapping de l’astral sur un schéma). La partie qui m’a aidée a été l’information et les techniques pratico-pratiques que ces 2 auteurs fournissent également en parallèle. Et je pense que quand on se lance dans ce training, il vaut mieux laisser tomber les circonvolutions théoriques. Car on ne pourra pas tout comprendre anyway, la cogitation sera sans fin. Alors que ce qu’on cherche à activer est l’“autre cerveau”.

Une nouvelle idée pour assembler la vie         (Avec l'aimable autorisation de Lee Cronin)

Si nous voulons comprendre des constructions complexes, telles que nous-mêmes, la théorie de l'assemblage affirme que nous devons tenir compte de toute l'histoire de la création de ces entités, du pourquoi et comment elles sont ce qu'elles sont.

La théorie de l'assemblage explique pourquoi, étant donné les possibilités combinatoires apparemment infinies, nous n'observons qu'un certain sous-ensemble d'objets dans notre univers.

La vie sur d'autres mondes - si elle existe - pourrait être si étrangère qu'elle en serait méconnaissable. Il n'est pas certain que la biologie extraterrestre utilise la même chimie que celle de la Terre, avec des éléments constitutifs familiers tels que l'ADN et les protéines. Avec cette approche les scientifiques pourraient même repérer les signatures de ces formes de vie sans savoir qu'elles sont le fruit de la biologie.

Ce problème est loin d'être hypothétique. En avril, la sonde Juice de l'Agence spatiale européenne a décollé de la Guyane française en direction de Jupiter et de ses lunes. L'une de ces lunes, Europe, abrite un océan profond et saumâtre sous sa croûte gelée et figure parmi les endroits les plus prometteurs du système solaire pour la recherche d'une vie extraterrestre. L'année prochaine, le vaisseau spatial Europa Clipper de la NASA sera lancé, lui aussi en direction d'Europe. Les deux engins spatiaux sont équipés d'instruments embarqués qui rechercheront les empreintes de molécules organiques complexes, signe possible de vie sous la glace. En 2027, la NASA prévoit de lancer un hélicoptère ressemblant à un drone, appelé Dragonfly, pour survoler la surface de Titan, une lune de Saturne, un monde brumeux, riche en carbone, avec des lacs d'hydrocarbures liquides qui pourraient être propices à la vie, mais pas telle que nous la connaissons.

Ces missions et d'autres encore se heurteront au même obstacle que celui auquel se heurtent les scientifiques depuis qu'ils ont tenté pour la première fois de rechercher des signes de biologie martienne avec les atterrisseurs Viking dans les années 1970 : Il n'y a pas de signature définitive de la vie.

C'est peut-être sur le point de changer. En 2021, une équipe dirigée par Lee Cronin, de l'université de Glasgow, en Écosse, et Sara Walker, de l'université d'État de l'Arizona, a proposé une méthode très générale pour identifier les molécules produites par les systèmes vivants, même ceux qui utilisent des chimies inconnues. Leur méthode suppose simplement que les formes de vie extraterrestres produisent des molécules dont la complexité chimique est similaire à celle de la vie sur Terre.

Appelée théorie de l'assemblage, l'idée qui sous-tend la stratégie des deux chercheurs a des objectifs encore plus ambitieux. Comme l'indique une récente série de publications, elle tente d'expliquer pourquoi des choses apparemment improbables, telles que vous et moi, existent. Et elle cherche cette explication non pas, à la manière habituelle de la physique, dans des lois physiques intemporelles, mais dans un processus qui imprègne les objets d'histoires et de souvenirs de ce qui les a précédés. Elle cherche même à répondre à une question qui laisse les scientifiques et les philosophes perplexes depuis des millénaires : qu'est-ce que la vie, de toute façon ?

Il n'est pas surprenant qu'un projet aussi ambitieux ait suscité le scepticisme. Ses partisans n'ont pas encore précisé comment il pourrait être testé en laboratoire. Et certains scientifiques se demandent si la théorie de l'assemblage peut même tenir ses promesses les plus modestes, à savoir distinguer la vie de la non-vie et envisager la complexité d'une nouvelle manière.

La théorie de l'assemblage a évolué, en partie, pour répondre au soupçon de Lee Cronin selon lequel "les molécules complexes ne peuvent pas simplement émerger, parce que l'espace combinatoire est trop vaste".

Mais d'autres estiment que la théorie de l'assemblage n'en est qu'à ses débuts et qu'il existe une réelle possibilité qu'elle apporte une nouvelle perspective à la question de la naissance et de l'évolution de la complexité. "Il est amusant de s'engager dans cette voie", a déclaré le théoricien de l'évolution David Krakauer, président de l'Institut Santa Fe. Selon lui, la théorie de l'assemblage permet de découvrir l'histoire contingente des objets, une question ignorée par la plupart des théories de la complexité, qui ont tendance à se concentrer sur la façon dont les choses sont, mais pas sur la façon dont elles sont devenues telles. Paul Davies, physicien à l'université de l'Arizona, est d'accord avec cette idée, qu'il qualifie de "nouvelle, susceptible de transformer notre façon de penser la complexité".

Sur l'ordre des choses

La théorie de l'assemblage est née lorsque M. Cronin s'est demandé pourquoi, compte tenu du nombre astronomique de façons de combiner différents atomes, la nature fabrique certaines molécules et pas d'autres. C'est une chose de dire qu'un objet est possible selon les lois de la physique, c'en est une autre de dire qu'il existe une voie réelle pour le fabriquer à partir de ses composants. "La théorie de l'assemblage a été élaborée pour traduire mon intuition selon laquelle les molécules complexes ne peuvent pas simplement émerger parce que l'espace combinatoire est trop vaste", a déclaré M. Cronin.

Walker, quant à lui, s'est penché sur la question de l'origine de la vie - une question étroitement liée à la fabrication de molécules complexes, car celles des organismes vivants sont bien trop complexes pour avoir été assemblées par hasard. Walker s'est dit que quelque chose avait dû guider ce processus avant même que la sélection darwinienne ne prenne le dessus.

Cronin et Walker ont uni leurs forces après avoir participé à un atelier d'astrobiologie de la NASA en 2012. "Sara et moi discutions de la théorie de l'information, de la vie et des voies minimales pour construire des machines autoreproductibles", se souvient M. Cronin. "Et il m'est apparu très clairement que nous convergions tous les deux sur le fait qu'il manquait une 'force motrice' avant la biologie."

Aujourd'hui, la théorie de l'assemblage fournit une explication cohérente et mathématiquement précise de l'apparente contingence historique de la fabrication des objets - pourquoi, par exemple, ne peut-on pas développer de fusées avant d'avoir d'abord la vie multicellulaire, puis l'homme, puis la civilisation et la science. Il existe un ordre particulier dans lequel les objets peuvent apparaître.

"Nous vivons dans un univers structuré de manière récursive*", a déclaré M. Walker. "La plupart des structures doivent être construites à partir de la mémoire du passé. L'information se construit au fil du temps.

Cela peut sembler intuitivement évident, mais il est plus difficile de répondre à certaines questions sur l'ordre des choses. Les dinosaures ont-ils dû précéder les oiseaux ? Mozart devait-il précéder John Coltrane ? Peut-on dire quelles molécules ont nécessairement précédé l'ADN et les protéines ?

Quantifier la complexité

La théorie de l'assemblage repose sur l'hypothèse apparemment incontestable que les objets complexes résultent de la combinaison de nombreux objets plus simples. Selon cette théorie, il est possible de mesurer objectivement la complexité d'un objet en examinant la manière dont il a été fabriqué. Pour ce faire, on calcule le nombre minimum d'étapes nécessaires pour fabriquer l'objet à partir de ses ingrédients, que l'on quantifie en tant qu'indice d'assemblage (IA).

En outre, pour qu'un objet complexe soit intéressant d'un point de vue scientifique, il faut qu'il y en ait beaucoup. Des objets très complexes peuvent résulter de processus d'assemblage aléatoires - par exemple, on peut fabriquer des molécules de type protéine en reliant n'importe quels acides aminés en chaînes. En général, cependant, ces molécules aléatoires ne feront rien d'intéressant, comme se comporter comme une enzyme. En outre, les chances d'obtenir deux molécules identiques de cette manière sont extrêmement faibles.

En revanche, les enzymes fonctionnelles sont fabriquées de manière fiable à maintes reprises en biologie, car elles sont assemblées non pas au hasard, mais à partir d'instructions génétiques transmises de génération en génération. Ainsi, si le fait de trouver une seule molécule très complexe ne vous dit rien sur la manière dont elle a été fabriquée, il est improbable de trouver plusieurs molécules complexes identiques, à moins qu'un processus orchestré - peut-être la vie - ne soit à l'œuvre.

Cronin et Walker ont calculé que si une molécule est suffisamment abondante pour être détectable, son indice d'assemblage peut indiquer si elle a été produite par un processus organisé et réaliste. L'intérêt de cette approche est qu'elle ne suppose rien sur la chimie détaillée de la molécule elle-même, ni sur celle de l'entité vivante qui l'a produite. Elle est chimiquement agnostique. C'est ce qui la rend particulièrement précieuse lorsque nous recherchons des formes de vie qui pourraient ne pas être conformes à la biochimie terrestre, a déclaré Jonathan Lunine, planétologue à l'université Cornell et chercheur principal d'une mission proposée pour rechercher la vie sur la lune glacée de Saturne, Encelade.

"Il est bien qu'au moins une technique relativement agnostique soit embarquée à bord des missions de détection de la vie", a déclaré Jonathan Lunine.

Il ajoute qu'il est possible d'effectuer les mesures requises par la théorie de l'assemblage avec des techniques déjà utilisées pour étudier la chimie des surfaces planétaires. "La mise en œuvre de mesures permettant l'utilisation de la théorie de l'assemblage pour l'interprétation des données est éminemment réalisable", a-t-il déclaré.

La mesure du travail d'une vie

Ce qu'il faut, c'est une méthode expérimentale rapide et facile pour déterminer l'IA (indice d'assemblage) de certaines molécules. À l'aide d'une base de données de structures chimiques, Cronin, Walker et leurs collègues ont conçu un moyen de calculer le nombre minimum d'étapes nécessaires à la fabrication de différentes structures moléculaires. Leurs résultats ont montré que, pour les molécules relativement petites, l'indice d'assemblage est à peu près proportionnel au poids moléculaire. Mais pour les molécules plus grandes (tout ce qui est plus grand que les petits peptides, par exemple), cette relation est rompue.

Dans ces cas, les chercheurs ont découvert qu'ils pouvaient estimer l'IA à l'aide de la spectrométrie de masse, une technique déjà utilisée par le rover Curiosity de la NASA pour identifier les composés chimiques à la surface de Mars, et par la sonde Cassini de la NASA pour étudier les molécules qui jaillissent d'Encelade.

La spectrométrie de masse décompose généralement les grosses molécules en fragments. Cronin, Walker et leurs collègues ont constaté qu'au cours de ce processus, les grosses molécules à IA élevé se fracturent en mélanges de fragments plus complexes que celles à IA faible (comme les polymères simples et répétitifs). Les chercheurs ont ainsi pu déterminer de manière fiable l'IA (indice d'assemblage) en fonction de la complexité du spectre de masse de la molécule.

Lorsque les chercheurs ont ensuite testé la technique, ils ont constaté que les mélanges complexes de molécules produites par des systèmes vivants - une culture de bactéries E. coli, des produits naturels comme le taxol (un métabolite de l'if du Pacifique aux propriétés anticancéreuses), de la bière et des cellules de levure - présentaient généralement des IA moyens nettement plus élevés que les minéraux ou les simples substances organiques.

L'analyse est susceptible de donner lieu à des faux négatifs : certains produits issus de systèmes vivants, tels que le scotch Ardbeg single malt, ont des IA qui suggèrent une origine non vivante. Mais ce qui est peut-être plus important encore, c'est que l'expérience n'a produit aucun faux positif : Les systèmes abiotiques ne peuvent pas obtenir des IA suffisamment élevés pour imiter la biologie. Les chercheurs ont donc conclu que si un échantillon doté d'un IA moléculaire élevé est mesuré sur un autre monde, il est probable qu'il ait été fabriqué par une entité que l'on pourrait qualifier de vivante.

(Photo-schéma : Une échelle de la vie)

Les chercheurs ont établi/estimé l'indice d'assemblage (IA) de substance variées par des mesures répétés de leurs structures moléculaires, Seules celles assemblées biologiquement ont un AI au-dessus d'un certain palier. 

Non biologique        (vert)

Indice               bas        moyen       haut

charbon             10...    12

quarz                    11... 12

granit                 10  ..   12..   15

Biologique               (jaune)

levure                10                         24

urine                9                          ...   27

eau de mer      9                                 ....28

e-Coli                                    15                        31

bière                 10                                 ..            34

(Merrill Sherman/Quanta Magazine ; source : https://doi.org/10.1038/s41467-021-23258-x)

La spectrométrie de masse ne fonctionnerait que dans le cadre de recherches astrobiologiques ayant accès à des échantillons physiques, c'est-à-dire des missions d'atterrissage ou des orbiteurs comme Europa Clipper, qui peuvent ramasser et analyser des molécules éjectées de la surface d'un monde. Mais Cronin et ses collègues viennent de montrer qu'ils peuvent mesurer l'IA moléculaire en utilisant deux autres techniques qui donnent des résultats cohérents. L'une d'entre elles, la spectroscopie infrarouge, pourrait être utilisée par des instruments tels que ceux du télescope spatial James Webb, qui étudient à distance la composition chimique de mondes lointains.

Cela ne veut pas dire que ces méthodes de détection moléculaire offrent un instrument de mesure précis permettant de passer de la pierre au reptile. Hector Zenil, informaticien et biotechnologue à l'université de Cambridge, a souligné que la substance présentant l'IA le plus élevé de tous les échantillons testés par le groupe de Glasgow - une substance qui, selon cette mesure, pourrait être considérée comme la plus "biologique" - n'était pas une bactérie.

C'était de la bière.

Se débarrasser des chaînes du déterminisme

La théorie de l'assemblage prédit que des objets comme nous ne peuvent pas naître isolément - que certains objets complexes ne peuvent émerger qu'en conjonction avec d'autres. C'est intuitivement logique : l'univers n'a jamais pu produire un seul être humain. Pour qu'il y ait des êtres humains, il faut qu'il y en ait beaucoup.

La physique traditionnelle n'a qu'une utilité limitée lorsqu'il s'agit de prendre en compte des entités spécifiques et réelles telles que les êtres humains en général (et vous et moi en particulier). Elle fournit les lois de la nature et suppose que des résultats spécifiques sont le fruit de conditions initiales spécifiques. Selon ce point de vue, nous devrions avoir été codés d'une manière ou d'une autre dans les premiers instants de l'univers. Mais il faut certainement des conditions initiales extrêmement bien réglées pour que l'Homo sapiens (et a fortiori vous) soit inévitable.

La théorie de l'assemblage, selon ses défenseurs, échappe à ce type d'image surdéterminée. Ici, les conditions initiales n'ont pas beaucoup d'importance. Les informations nécessaires à la fabrication d'objets spécifiques tels que nous n'étaient pas présentes au départ, mais se sont accumulées au cours du processus d'évolution cosmique, ce qui nous dispense de faire porter toute la responsabilité à un Big Bang incroyablement bien réglé. L'information "est dans le chemin", a déclaré M. Walker, "pas dans les conditions initiales".

Cronin et Walker ne sont pas les seuls scientifiques à tenter d'expliquer que les clés de la réalité observée pourraient bien ne pas résider dans des lois universelles, mais dans la manière dont certains objets sont assemblés et se transforment en d'autres. La physicienne théorique Chiara Marletto, de l'université d'Oxford, développe une idée similaire avec le physicien David Deutsch. Leur approche, qu'ils appellent la théorie des constructeurs et que Marletto considère comme "proche dans l'esprit" de la théorie de l'assemblage, examine quels types de transformations sont possibles et lesquels ne le sont pas.

"La théorie des constructeurs parle de l'univers des tâches capables d'effectuer certaines transformations", explique M. Cronin. "On peut considérer qu'elle limite ce qui peut se produire dans le cadre des lois de la physique. La théorie de l'assemblage, ajoute-t-il, ajoute le temps et l'histoire à cette équation.

Pour expliquer pourquoi certains objets sont fabriqués et d'autres non, la théorie de l'assemblage identifie une hiérarchie imbriquée de quatre "univers" distincts.

1 Dans l'univers de l'assemblage, toutes les permutations des éléments de base sont autorisées. 2 Dans l'univers de l'assemblage possible, les lois de la physique limitent ces combinaisons, de sorte que seuls certains objets sont réalisables. 3 L'univers de l'assemblage contingenté élague alors le vaste éventail d'objets physiquement autorisés en sélectionnant ceux qui peuvent effectivement être assemblés selon des chemins possibles. 4 Le quatrième univers est l'assemblage observé, qui comprend uniquement les processus d'assemblage qui ont généré les objets spécifiques que nous voyons actuellement.

(Photo - schéma montrant l'univers de l'assemblage dès son origine via un entonnoir inversé présentant ces 4 étapes, qui élargissent en descendant)

1 Univers assembleur

Espace non contraint contenant toutes les permutations possibles des blocs de base de l'univers

2 Assemblage possibles

Seuls les objets physiquement possibles existent, limités par les lois de la physique.

3 Assemblages contingents

Objets qui peuvent effectivement être assemblés en utilisant des chemins possibles

4 Assemblage dans le réel

Ce que nous pouvons observer

(Merrill Sherman/Quanta Magazine ; source : https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.02279)

La théorie de l'assemblage explore la structure de tous ces univers, en utilisant des idées tirées de l'étude mathématique des graphes, ou réseaux de nœuds interconnectés. Il s'agit d'une "théorie de l'objet d'abord", a déclaré M. Walker, selon laquelle "les choses [dans la théorie] sont les objets qui sont effectivement fabriqués, et non leurs composants".

Pour comprendre comment les processus d'assemblage fonctionnent dans ces univers notionnels, prenons le problème de l'évolution darwinienne. Conventionnellement, l'évolution est quelque chose qui "s'est produit" une fois que des molécules répliquées sont apparues par hasard - un point de vue qui risque d'être une tautologie (affirmation/certitude), parce qu'il semble dire que l'évolution a commencé une fois que des molécules évolutives ont existé. Les partisans de la théorie de l'assemblage et de la théorie du constructeur recherchent au contraire "une compréhension quantitative de l'évolution ancrée dans la physique", a déclaré M. Marletto.

Selon la théorie de l'assemblage, pour que l'évolution darwinienne puisse avoir lieu, il faut que quelque chose sélectionne de multiples copies d'objets à forte intelligence artificielle dans l'assemblage possible. Selon M. Cronin, la chimie à elle seule pourrait en être capable, en réduisant des molécules relativement complexes à un petit sous-ensemble. Les réactions chimiques ordinaires "sélectionnent" déjà certains produits parmi toutes les permutations possibles parce que leur vitesse de réaction est plus rapide.

Les conditions spécifiques de l'environnement prébiotique, telles que la température ou les surfaces minérales catalytiques, pourraient donc avoir commencé à vidanger/filtrer le pool des précurseurs moléculaires de la vie parmi ceux de l'assemblage possible. Selon la théorie de l'assemblage, ces préférences prébiotiques seront "mémorisées" dans les molécules biologiques actuelles : Elles encodent leur propre histoire. Une fois que la sélection darwinienne a pris le dessus, elle a favorisé les objets les plus aptes à se répliquer. Ce faisant, ce codage de l'histoire s'est encore renforcé. C'est précisément la raison pour laquelle les scientifiques peuvent utiliser les structures moléculaires des protéines et de l'ADN pour faire des déductions sur les relations évolutives des organismes.

Ainsi, la théorie de l'assemblage "fournit un cadre permettant d'unifier les descriptions de la sélection en physique et en biologie", écrivent Cronin, Walker et leurs collègues. Plus un objet est "assemblé", plus il faut de sélections successives pour qu'il parvienne à l'existence.

"Nous essayons d'élaborer une théorie qui explique comment la vie naît de la chimie", a déclaré M. Cronin, "et de le faire d'une manière rigoureuse et vérifiable sur le plan empirique".

Une mesure pour tous les gouverner ?

Krakauer estime que la théorie de l'assemblage et la théorie du constructeur offrent toutes deux de nouvelles façons stimulantes de réfléchir à la manière dont les objets complexes prennent naissance. "Ces théories sont davantage des télescopes que des laboratoires de chimie", a-t-il déclaré. "Elles nous permettent de voir les choses, pas de les fabriquer. Ce n'est pas du tout une mauvaise chose et cela pourrait être très puissant".

Mais il prévient que "comme pour toute la science, la preuve sera dans le pudding".

Zenil, quant à lui, estime que, compte tenu de l'existence d'une liste déjà considérable de mesures de la complexité telles que la complexité de Kolmogorov, la théorie de l'assemblage ne fait que réinventer la roue. Marletto n'est pas d'accord. "Il existe plusieurs mesures de la complexité, chacune capturant une notion différente de cette dernière", a-t-elle déclaré. Mais la plupart de ces mesures ne sont pas liées à des processus réels. Par exemple, la complexité de Kolmogorov suppose une sorte d'appareil capable d'assembler tout ce que les lois de la physique permettent. Il s'agit d'une mesure appropriée à l'assemblage possible, a déclaré Mme Marletto, mais pas nécessairement à l'assemblage observé. En revanche, la théorie de l'assemblage est "une approche prometteuse parce qu'elle se concentre sur des propriétés physiques définies de manière opérationnelle", a-t-elle déclaré, "plutôt que sur des notions abstraites de complexité".

Selon M. Cronin, ce qui manque dans les mesures de complexité précédentes, c'est un sens de l'histoire de l'objet complexe - les mesures ne font pas la distinction entre une enzyme et un polypeptide aléatoire.

Cronin et Walker espèrent que la théorie de l'assemblage permettra à terme de répondre à des questions très vastes en physique, telles que la nature du temps et l'origine de la deuxième loi de la thermodynamique. Mais ces objectifs sont encore lointains. "Le programme de la théorie de l'assemblage n'en est qu'à ses débuts", a déclaré Mme Marletto. Elle espère voir la théorie mise à l'épreuve en laboratoire. Mais cela pourrait aussi se produire dans la nature, dans le cadre de la recherche de processus réalistes se déroulant sur des mondes extraterrestres.

 

Les machines intelligentes apprennent à être curieuses

Les informaticiens trouvent des moyens de coder la curiosité dans des machines intelligentes.

ous ne vous souvenez probablement pas de ce que l'on ressent en jouant à Super Mario Bros. pour la toute première fois, mais essayez de vous le représenter. Un monde de jeu 8 bits apparaît : un ciel bleu pâle, un sol en pierre et entre les deux, un homme trapu en costume rouge qui se tient immobile, en attente. Il regarde vers la droite ; vous le poussez plus loin dans cette direction. Quelques pas supplémentaires révèlent une rangée de briques flottant au-dessus de votre tête et ce qui ressemble à un champignon ambulant et en colère. Une autre secousse des commandes du jeu fait bondir l'homme, son poing de quatre pixels pointé vers le ciel. Et maintenant ? Essayez peut-être de combiner le coup de pouce vers la droite et le saut vers le ciel ? C'est fait. Puis, une surprise : le petit homme se cogne la tête contre l'une des briques flottantes, qui se fléchit vers le haut puis se replie comme si elle était à ressort, propulsant l'homme vers la terre sur le champignon en colère qui approche et l'aplatit instantanément. Mario rebondit sur les restes écrasés avec un léger saut. Au-dessus, des boîtes couleur cuivre avec des " ?" lumineux. Les symboles semblent demander : Et maintenant ?

Cette scène semblera familière à tous ceux qui ont grandi dans les années 1980, mais vous pouvez regarder un joueur beaucoup plus jeune sur la chaîne YouTube de Pulkit Agrawal.  Agrawal, chercheur en informatique à l'Université de Californie à Berkeley, étudie comment la curiosité innée peut rendre l'apprentissage d'une tâche inconnue - comme jouer à Super Mario Bros. pour la toute première fois - plus efficace. Le problème est que le joueur novice dans la vidéo d'Agrawal n'est pas humain, ni même vivant. Comme Mario, ce n'est qu'un logiciel. Mais ce logiciel est équipé d' algorithmes expérimentaux d'apprentissage automatique conçu par Agrawal et ses collègues Deepak Pathak, Alexeï A. Efros et Trevor Darrell au laboratoire de recherche en intelligence artificielle de Berkeley dans un but surprenant : rendre une machine curieuse.

" On peut considérer la curiosité comme une sorte de récompense que l’agent génère lui-même en interne, afin de pouvoir explorer davantage son monde ", explique Agrawal. Ce signal de récompense généré en interne est connu en psychologie cognitive sous le nom de " motivation intrinsèque ". Le sentiment que vous avez peut-être éprouvé par procuration en lisant la description du jeu ci-dessus – une envie de révéler davantage de ce qui vous attend juste hors de vue, ou juste hors de votre portée, juste pour voir ce qui se passe – c’est la motivation intrinsèque.

Les humains réagissent également à des motivations extrinsèques, qui trouvent leur origine dans l’environnement. On peut citer par exemple le salaire perçu au travail ou une demande formulée sous la menace d’une arme. Les informaticiens appliquent une approche similaire, appelée apprentissage par renforcement, pour entraîner leurs algorithmes : le logiciel obtient des " points " lorsqu’il exécute une tâche souhaitée, tandis que des pénalités sont appliquées en cas de comportement indésirable.

Mais cette approche de la carotte et du bâton en matière d’apprentissage automatique a ses limites, et les chercheurs en intelligence artificielle commencent à considérer la motivation intrinsèque comme un élément important des agents logiciels capables d’apprendre de manière efficace et flexible, c’est-à-dire moins comme des machines fragiles et plus comme des humains et des animaux. Les approches d’utilisation de la motivation intrinsèque en IA s’inspirent de la psychologie et de la neurobiologie, sans parler des recherches sur l’IA elles-mêmes vieilles de plusieurs décennies, désormais d’actualité. (" Rien n’est vraiment nouveau dans l’apprentissage automatique ", a déclaré Rein Houthooft, chercheur scientifique chez OpenAI, une organisation indépendante de recherche en intelligence artificielle.)

De tels agents peuvent être formés sur des jeux vidéo aujourd’hui, mais l’impact du développement d’une IA véritablement " curieuse " dépasserait tout attrait pour la nouveauté. " Choisissez votre domaine d’application préféré et je vous donnerai un exemple ", a déclaré Darrell, codirecteur du laboratoire d’intelligence artificielle de Berkeley. " Chez nous, nous voulons automatiser le nettoyage et l’organisation des objets. Dans le domaine de la logistique, nous voulons que les stocks puissent être déplacés et manipulés. Nous voulons des véhicules capables de naviguer dans des environnements complexes et des robots de sauvetage capables d’explorer un bâtiment et de trouver les personnes qui ont besoin d’être secourues. Dans tous ces cas, nous essayons de résoudre ce problème très difficile : comment créer une machine capable de déterminer sa propre tâche ? "

Le problème avec les points

L’apprentissage par renforcement est l’un des éléments qui a permis au logiciel AlphaGo de Google de battre le meilleur joueur humain au monde à Go , un jeu ancien et intuitif longtemps considéré comme invulnérable à l’apprentissage automatique. Les détails de l’utilisation réussie de l’apprentissage par renforcement dans un domaine particulier sont complexes, mais l’idée générale est simple : donner à un algorithme d’apprentissage, ou " agent ", une fonction de récompense, un signal défini mathématiquement à rechercher et à maximiser. Puis, le lâcher dans un environnement, qui peut être n’importe quel monde réel ou virtuel. Lorsque l’agent opère dans l’environnement, les actions qui augmentent la valeur de la fonction de récompense sont renforcées. Avec suffisamment de répétition (et s’il y a une chose dans laquelle les ordinateurs sont meilleurs que les humains, c’est la répétition), l’agent apprend des modèles d’action, ou des politiques, qui maximisent sa fonction de récompense. Idéalement, ces politiques permettront à l’agent d’atteindre un état final souhaitable (comme " gagner à Go "), sans qu’un programmeur ou un ingénieur n’ait à coder à la main chaque étape que l’agent doit franchir en cours de route.

En d’autres termes, une fonction de récompense est le système de guidage qui maintient un agent basé sur l’apprentissage par renforcement concentré sur sa cible. Plus cette cible est clairement définie, plus l’agent est performant – c’est pourquoi beaucoup d’entre eux sont actuellement testés sur d’anciens jeux vidéo, qui proposent souvent des systèmes de récompense extrinsèques simples basés sur des points. (Les graphiques en blocs et en deux dimensions sont également utiles : les chercheurs peuvent exécuter et répéter leurs expériences rapidement car les jeux sont relativement simples à émuler.) Mais " dans le monde réel, il n'y a pas de but ", a déclaré Agrawal. Les informaticiens veulent que leurs créations explorent de nouveaux environnements qui ne sont pas préchargés avec des objectifs quantifiables.

De plus, si l’environnement ne fournit pas de récompenses extrinsèques assez rapidement et régulièrement, l’agent " n’a aucune idée s’il fait quelque chose de bien ou de mal ", a déclaré Houthooft. Comme un missile à tête chercheuse incapable de se verrouiller sur une cible, " il n’a aucun moyen de [se guider dans] son ​​environnement, donc il part en vrille ". 

De plus, même les fonctions de récompense extrinsèques soigneusement définies qui peuvent guider un agent vers un comportement remarquablement intelligent – ​​comme la capacité d’AlphaGo à battre le meilleur joueur de Go humain du monde – ne seront pas facilement transférables ou généralisables à tout autre contexte sans modifications importantes. Et ce travail doit être fait à la main, ce qui est précisément le genre de travail que l’apprentissage automatique est censé nous aider à éviter en premier lieu.

Au lieu d’une batterie d’agents pseudo-intelligents capables de frapper de manière fiable des cibles spécifiques comme ces missiles, ce que nous attendons vraiment de l’IA, c’est plutôt une capacité de pilotage interne. "Vous créez vos propres récompenses, n’est-ce pas ? ", a déclaré Agrawal. " Il n’y a pas de dieu qui vous dit constamment " plus un " pour faire ceci ou " moins un " pour faire cela. "

La curiosité comme copilote

Deepak Pathak n'a jamais cherché à modéliser quelque chose d'aussi psychologique que la curiosité dans le code. " Le mot 'curiosité' ne signifie rien d'autre que 'un modèle qui conduit un agent à explorer efficacement son environnement en présence de bruit' ", a déclaré Pathak, chercheur au laboratoire de Darrell à Berkeley et auteur principal des travaux récents.

Mais en 2016, Pathak s'est intéressé au problème des récompenses éparses pour l'apprentissage par renforcement. Les logiciels d'apprentissage profond, alimentés par des techniques d'apprentissage par renforcement, ont récemment réalisé des progrès significatifs dans les jeux Atari simples axés sur le score comme Space Invaders et Breakout. Mais même des jeux légèrement plus complexes comme Super Mario Bros. — qui nécessitent de naviguer vers un objectif éloigné dans le temps et l'espace sans récompenses constantes, sans parler de la capacité d'apprendre et d'exécuter avec succès des mouvements composites comme courir et sauter en même temps — étaient toujours hors de portée d'une IA.

Pathak et Agrawal, en collaboration avec Darrell et Efros, ont équipé leur agent d'apprentissage de ce qu'ils appellent un module de curiosité intrinsèque (ICM) conçu pour le faire avancer dans le jeu sans déraper (pour reprendre le terme de Houthooft). L'agent, après tout, n'a absolument aucune compréhension préalable de la façon de jouer à Super Mario Bros. — en fait, il ressemble moins à un joueur novice qu'à un nouveau-né.

En effet, Agrawal et Pathak se sont inspirés du travail d’ Alison Gopnik et Laura Schulz, psychologues du développement à Berkeley et au Massachusetts Institute of Technology, respectivement, qui ont montré que les bébés et les tout-petits sont naturellement attirés par les objets qui les surprennent le plus, plutôt que par ceux qui sont utiles pour atteindre un objectif extrinsèque. " Une façon d’expliquer ce type de curiosité chez les enfants est qu’ils construisent un modèle de ce qu’ils savent du monde, puis ils mènent des expériences pour en savoir plus sur ce qu’ils ne savent pas ", a déclaré Agrawal. Ces " expériences " peuvent être tout ce qui génère un résultat que l’agent (dans ce cas, un nourrisson) trouve inhabituel ou inattendu. L’enfant peut commencer par des mouvements aléatoires des membres qui provoquent de nouvelles sensations (connus sous le nom de " babillage moteur "), puis progresser vers des comportements plus coordonnés comme mâcher un jouet ou renverser une pile de blocs pour voir ce qui se passe.

Dans la version de Pathak et Agrawal basée sur l’apprentissage automatique de cette curiosité induite par la surprise, l’IA commence par représenter mathématiquement à quoi ressemble l’image vidéo actuelle de Super Mario Bros. Puis elle prédit à quoi ressemblera le jeu dans plusieurs images. Un tel exploit est tout à fait à la portée des systèmes d’apprentissage profond actuels. Mais l’ICM de Pathak et Agrawal fait encore plus. Il génère un signal de récompense intrinsèque défini par le degré d’erreur de ce modèle de prédiction. Plus le taux d’erreur est élevé, c’est-à-dire plus le système est surpris, plus la valeur de sa fonction de récompense intrinsèque est élevée. En d’autres termes, si une surprise équivaut à remarquer que quelque chose ne se passe pas comme prévu, c’est-à-dire à être faux, alors le système de Pathak et Agrawal est récompensé pour avoir été surpris.

Ce signal généré en interne attire l'agent vers des états inexplorés du jeu : de manière informelle, il devient curieux de ce qu'il ne connaît pas encore. Et à mesure que l'agent apprend, c'est-à-dire que son modèle de prédiction devient de moins en moins erroné, son signal de récompense provenant du modèle de prédiction interne diminue, ce qui permet à l'agent de maximiser le signal de récompense en explorant d'autres situations plus surprenantes. " C'est un moyen d'accélérer l'exploration ", a déclaré Pathak.

Cette boucle de rétroaction permet également à l'IA de sortir rapidement d'un état d'ignorance quasi-totale. Au début, l'agent est curieux de tout mouvement de base disponible pour son corps à l'écran : appuyer sur la touche droite pousse Mario vers la droite, puis il s'arrête ; appuyer sur la touche droite plusieurs fois de suite fait bouger Mario sans s'arrêter immédiatement ; appuyer sur la touche haut le fait bondir dans les airs, puis redescendre ; appuyer sur la touche bas n'a aucun effet. Ce babillage moteur simulé converge rapidement vers des actions utiles qui font avancer l'agent dans le jeu, même s'il ne le sait pas.

Par exemple, comme appuyer sur la touche vers le bas a toujours le même effet (rien), l'agent apprend rapidement à prédire parfaitement l'effet de cette action, ce qui annule le signal de récompense fourni par la curiosité qui lui est associé. Appuyer sur la touche vers le haut, en revanche, a toutes sortes d'effets imprévisibles : parfois, Mario monte tout droit, parfois en arc de cercle ; parfois, il fait un petit saut, d'autres fois, un grand saut ; parfois, il ne redescend pas (si, par exemple, il atterrit sur un obstacle). Tous ces résultats sont enregistrés comme des erreurs dans le modèle de prédiction de l'agent, ce qui entraîne un signal de récompense de l'ICM, ce qui incite l'agent à continuer d'expérimenter cette action. Se déplacer vers la droite (qui révèle presque toujours plus de monde de jeu) a des effets similaires sur la curiosité. L'impulsion de se déplacer vers le haut et vers la droite est clairement visible dans la vidéo de démonstration d'Agrawal : En quelques secondes, Mario contrôlé par l'IA commence à sauter vers la droite comme un bambin hyperactif, provoquant des effets de plus en plus imprévisibles (comme se cogner contre une brique en vol stationnaire ou écraser accidentellement un champignon), qui poussent tous vers une exploration plus poussée.

" En utilisant cette curiosité, l'agent apprend à faire tout ce dont il a besoin pour explorer le monde, comme sauter et tuer des ennemis ", explique Agrawal. " Il n'est même pas pénalisé s'il meurt. Mais il apprend à éviter de mourir, car ne pas mourir maximise son exploration. Il se renforce lui-même, sans obtenir de renforcement du jeu. "

Éviter le piège de la nouveauté

La curiosité artificielle est un sujet de recherche en IA depuis au moins le début des années 1990. Une façon de formaliser la curiosité dans les logiciels est centrée sur la recherche de nouveauté : l’agent est programmé pour explorer des états inconnus dans son environnement. Cette définition large semble capturer une compréhension intuitive de l’expérience de la curiosité, mais dans la pratique, elle peut amener l’agent à se retrouver piégé dans des états qui satisfont sa motivation intrinsèque mais empêchent toute exploration plus poussée.

Imaginez par exemple un téléviseur dont l’écran ne contient que des parasites. Un tel élément susciterait rapidement la curiosité d’un agent en quête de nouveauté, car un carré de bruit visuel clignotant de manière aléatoire est, par définition, totalement imprévisible d’un moment à l’autre. Étant donné que chaque motif de parasites semble entièrement nouveau à l’agent, sa fonction de récompense intrinsèque fera en sorte qu’il ne puisse jamais cesser de prêter attention à cette caractéristique unique et inutile de l’environnement – ​​et il se retrouvera piégé.

Il s’avère que ce type de nouveauté inutile est omniprésent dans le type d’environnements riches en fonctionnalités – virtuels ou physiques – que l’IA doit apprendre à gérer pour devenir vraiment utile. Par exemple, un véhicule de livraison autonome équipé d’une fonction de récompense intrinsèque à la recherche de nouveauté pourrait ne jamais dépasser la fin du pâté de maisons. " Imaginons que vous vous déplacez dans une rue, que le vent souffle et que les feuilles d’un arbre bougent ", explique Agrawal. " Il est très, très difficile de prédire où ira chaque feuille. Si vous prédisez des pixels, ce type d’interactions entraînera des erreurs de prédiction élevées et suscitera une grande curiosité. Nous voulons éviter cela. "

Agrawal et Pathak ont ​​dû trouver un moyen de garder leur agent curieux, mais pas trop curieux. Prédire les pixels, c'est-à-dire utiliser l'apprentissage profond et la vision par ordinateur pour modéliser le champ de vision d'un agent dans son intégralité d'un instant à l'autre, rend difficile le filtrage des distractions potentielles. C'est également coûteux en termes de calcul.

Les chercheurs de Berkeley ont donc conçu leur agent Mario pour traduire ses entrées visuelles à partir de pixels bruts en une version abstraite de la réalité. Cette abstraction intègre uniquement les caractéristiques de l'environnement qui ont le potentiel d'affecter l'agent (ou que l'agent peut influencer). En substance, si l'agent ne peut pas interagir avec un objet, il ne sera même pas perçu en premier lieu.

L’utilisation de cet " espace de caractéristiques " simplifié (par opposition à l’" espace de pixels " non traité) simplifie non seulement le processus d’apprentissage de l’agent, mais évite également le piège de la nouveauté. " L’agent ne peut tirer aucun avantage de la modélisation, par exemple, de nuages ​​se déplaçant au-dessus de sa tête, pour prédire les effets de ses actions ", explique Darrell. " Il ne va donc tout simplement pas prêter attention aux nuages ​​lorsqu’il est curieux. Les versions précédentes de la curiosité – du moins certaines d’entre elles – ne prenaient en compte que la prédiction au niveau des pixels. Ce qui est formidable, sauf lorsque vous passez soudainement à côté d’une chose très imprévisible mais très ennuyeuse. "

Les limites de la curiosité artificielle

Darrell a concédé que ce modèle de curiosité n’était pas parfait. " Le système apprend ce qui est pertinent, mais il n’y a aucune garantie qu’il le fasse toujours correctement ", a-t-il déclaré. En effet, l’agent ne parvient qu’à la moitié du premier niveau de Super Mario Bros. avant de se retrouver piégé dans son propre optimum local particulier. " Il y a ce grand espace que l’agent doit franchir, ce qui nécessite d’exécuter 15 ou 16 actions continues dans un ordre très, très spécifique ", a déclaré Agrawal. " Comme il n’est jamais capable de franchir cet espace, il meurt à chaque fois en y allant. Et lorsqu’il apprend à prédire parfaitement ce résultat, il cesse de s’intéresser à aller plus loin dans le jeu. " (Pour défendre l’agent, Agrawal fait remarquer que ce défaut apparaît parce que l’IA ne peut appuyer sur ses commandes directionnelles simulées que dans des intervalles discrets, ce qui rend certains mouvements impossibles.)

En fin de compte, le problème de la curiosité artificielle est que même les chercheurs qui étudient la motivation intrinsèque depuis des années ne parviennent toujours pas à définir précisément ce qu'est la curiosité. Paul Schrater, un neuroscientifique qui dirige le laboratoire de perception et d'action computationnelles de l'université du Minnesota, a déclaré que le modèle de Berkeley " est la chose la plus intelligente à faire à court terme pour amener un agent à apprendre automatiquement un nouvel environnement ", mais il pense que cela a moins à voir avec " le concept intuitif de curiosité " qu'avec l'apprentissage et le contrôle moteurs. " Il s'agit de contrôler des choses qui sont en dessous de la cognition, et plus dans les détails de ce que fait le corps ", a-t-il déclaré.

Pour Schrater, l’idée novatrice de l’équipe de Berkeley consiste à associer leur module de curiosité intrinsèque à un agent qui perçoit Super Mario Bros. comme un espace de fonctionnalités plutôt que comme des trames séquentielles de pixels. Il soutient que cette approche peut se rapprocher de la façon dont notre propre cerveau " extrait les fonctionnalités visuelles qui sont pertinentes pour un type particulier de tâche ".

La curiosité peut également nécessiter qu'un agent soit au moins quelque peu incarné (virtuellement ou physiquement) dans un environnement pour avoir une réelle signification, a déclaré Pierre-Yves Oudeyer. Oudeyer, directeur de recherche à l'Inria de Bordeaux, en France, crée des modèles informatiques de curiosité depuis plus d'une décennie. Il a souligné que le monde est si vaste et riche qu'un agent peut trouver des surprises partout. Mais cela ne suffit pas. " Si vous avez un agent désincarné qui utilise la curiosité pour explorer un grand espace de caractéristiques, son comportement finira par ressembler à une exploration aléatoire car il n'a aucune contrainte sur ses actions ", a déclaré Oudeyer. " Les contraintes d'un corps, par exemple, permettent de simplifier le monde. " Elles concentrent l'attention et aident à guider l'exploration.

Mais tous les agents incarnés n’ont pas besoin d’une motivation intrinsèque, comme le montre clairement l’histoire de la robotique industrielle. Pour des tâches plus simples à spécifier (par exemple, transporter une cargaison d’un endroit à un autre à l’aide d’un robot qui suit une ligne jaune peinte sur le sol), ajouter de la curiosité à l’équation serait une exagération de l’apprentissage automatique.

" On pourrait simplement donner à ce type d’agent une fonction de récompense parfaite, c’est-à-dire tout ce qu’il doit savoir à l’avance ", explique Darrell. " Nous aurions pu résoudre ce problème il y a 10 ans. Mais si vous placez un robot dans une situation qui ne peut pas être modélisée à l’avance, comme une opération de recherche et de sauvetage en cas de catastrophe, il doit sortir et apprendre à explorer par lui-même. Cela va au-delà de la simple cartographie : il doit apprendre les effets de ses propres actions sur l’environnement. Il faut absolument qu’un agent soit curieux lorsqu’il apprend à faire son travail. "

L’IA est souvent définie de manière informelle comme " tout ce que les ordinateurs ne peuvent pas encore faire ". Si la motivation intrinsèque et la curiosité artificielle sont des méthodes permettant d’amener les agents à comprendre des tâches que nous ne savons pas encore automatiser, alors " c’est quelque chose que nous voudrions certainement que toute IA possède ", a déclaré Houthooft, le chercheur d’OpenAI. " La difficulté est de la régler. " L’agent Mario d’Agrawal et Pathak ne sera peut-être pas capable de dépasser le monde 1-1 tout seul. Mais c’est probablement à cela que ressemblera le réglage de la curiosité – artificielle ou autre – : une série de petits pas.

Comment la vie (et la mort) naissent du désordre

On a longtemps pensé que la vie obéissait à ses propres règles. Mais alors que des systèmes simples montrent des signes de comportement réaliste, les scientifiques se demandent si cette apparente complexité n'est pas simplement une conséquence de la thermodynamique.

Quelle est la différence entre physique et biologie ? Prenez une balle de golf et un boulet de canon et déposez-les au sommet de la Tour de Pise. Les lois de la physique vous permettent de prédire leurs trajectoires avec autant de précision que vous pourriez le souhaiter.

Maintenant, refaites la même expérience, mais remplacez le boulet de canon par un pigeon.

Les systèmes biologiques ne défient pas les lois physiques, bien sûr, mais celles-ci ne semblent pas non plus pouvoir les prédire. En revanche, ils sont orientés vers un objectif : survivre et se reproduire. On peut dire qu’ils ont un but – ou ce que les philosophes appellent traditionnellement une téléologie – qui guide leur comportement. De la même manière, la physique nous permet désormais de prédire, à partir de l’état de l’univers un milliardième de seconde après le Big Bang, ce à quoi il ressemble aujourd’hui. Mais personne n’imagine que l’apparition des premières cellules primitives sur Terre a conduit de manière prévisible à la race humaine. Il semble qu'il n'y ait pas de loi qui dicte le cours de l’évolution.

La téléologie et la contingence historique de la biologie, a déclaré le biologiste évolutionniste Ernst Mayr, la rendent uniques qui parmi les sciences. Ces deux caractéristiques découlent peut-être du seul principe directeur général de la biologie : l’évolution. Qui dépend du hasard et des aléas, mais la sélection naturelle lui donne l’apparence d’une intention et d’un but. Les animaux ne sont pas attirés vers l’eau par une attraction magnétique, mais par leur instinct, leur intention de survivre. Les jambes servent, entre autres, à nous emmener à l'eau.

Mayr affirmait que ces caractéristiques rendent la biologie exceptionnelle – une loi en soi. Mais les développements récents en physique hors équilibre, en science des systèmes complexes et en théorie de l’information remettent en question cette vision.

Une fois que nous considérons les êtres vivants comme des agents effectuant un calcul – collectant et stockant des informations sur un environnement imprévisible – les capacités et les considérations telles que la réplication, l’adaptation, l’action, le but et la signification peuvent être comprises comme découlant non pas d’une improvisation évolutive, mais comme d'inévitables corollaires aux lois physiques. En d’autres termes, il semble y avoir une sorte de physique selon laquelle les choses font des choses et évoluent pour faire des choses. Le sens et l’intention – considérés comme les caractéristiques déterminantes des systèmes vivants –  émergeant naturellement à travers les lois de la thermodynamique et de la mécanique statistique.

En novembre dernier, des physiciens, des mathématiciens et des informaticiens se sont réunis avec des biologistes évolutionnistes et moléculaires pour discuter – et parfois débattre – de ces idées lors d'un atelier à l'Institut de Santa Fe au Nouveau-Mexique, la Mecque de la science des " systèmes complexes ". La question était  : à quel point la biologie est-elle spéciale (ou non) ?

Il n’est guère surprenant qu’il n’y ait pas eu de consensus. Mais un message qui est ressorti très clairement est que, s’il existe une sorte de physique derrière la téléologie et l’action biologiques, elle a quelque chose à voir avec le même concept qui semble s’être installé au cœur de la physique fondamentale elle-même : l’information.

Désordre et démons

La première tentative d’introduire l’information et l’intention dans les lois de la thermodynamique a eu lieu au milieu du XIXe siècle, lorsque la mécanique statistique fut inventée par le scientifique écossais James Clerk Maxwell. Maxwell a montré comment l’introduction de ces deux ingrédients semblait permettre de réaliser des choses que la thermodynamique proclamait impossibles.

Maxwell avait déjà montré comment les relations mathématiques prévisibles et fiables entre les propriétés d’un gaz – pression, volume et température – pouvaient être dérivées des mouvements aléatoires et inconnaissables d’innombrables molécules secouées frénétiquement par l’énergie thermique. En d’autres termes, la thermodynamique – la nouvelle science du flux de chaleur, qui unissait les propriétés de la matière à grande échelle comme la pression et la température – était le résultat de la mécanique statistique à l’échelle microscopique des molécules et des atomes.

Selon la thermodynamique, la capacité à extraire du travail utile des ressources énergétiques de l’univers est en constante diminution. Les poches d’énergie diminuent, les concentrations de chaleur s’amenuisent. Dans tout processus physique, une certaine énergie est inévitablement dissipée sous forme de chaleur inutile, perdue au milieu des mouvements aléatoires des molécules. Ce caractère aléatoire est assimilé à la quantité thermodynamique appelée entropie – une mesure du désordre – qui est toujours croissante. C'est la deuxième loi de la thermodynamique. Finalement, l’univers en entier sera réduit à un fouillis uniforme et ennuyeux : un état d’équilibre, dans lequel l’entropie est maximisée et où rien de significatif ne se reproduira plus jamais.

Sommes-nous vraiment condamnés à ce triste sort ? Maxwell était réticent à y croire et, en 1867, il entreprit, comme il le disait, de " faire un trou " dans la deuxième loi. Son objectif était de commencer avec une boîte emplie de molécules désordonnée qui s'agitaient de manière aléatoire, puis de séparer les molécules rapides des molécules lentes, réduisant ainsi l'entropie.

Imaginez une petite créature – le physicien William Thomson l'appellera plus tard, au grand désarroi de Maxwell, un démon – qui peut voir chaque molécule individuelle dans la boîte. Le démon sépare la boîte en deux compartiments, avec une porte coulissante dans le mur entre eux. Chaque fois qu'il aperçoit une molécule particulièrement énergétique s'approcher de la porte depuis le compartiment de droite, il l'ouvre pour la laisser passer. Et chaque fois qu’une molécule lente et "froide " s’approche par la gauche, il la laisse passer également. Enfin, il dispose d'un compartiment de gaz froid à droite et de gaz chaud à gauche : un réservoir de chaleur sur lequel on peut puiser pour effectuer des travaux, compenser, etc.

Cela n'est possible que pour deux raisons. Premièrement, le démon possède plus d’informations que nous : il peut voir toutes les molécules individuellement, plutôt que de se limiter à des moyennes statistiques. Et deuxièmement, il a une intention : un plan pour séparer le chaud du froid. En exploitant intentionnellement ses connaissances, il peut défier les lois de la thermodynamique.

Du moins, semble-t-il. Il a fallu cent ans pour comprendre pourquoi le démon de Maxwell ne peut en fait vaincre la deuxième loi et éviter le glissement inexorable vers un équilibre mortel et universel. Et la raison montre qu’il existe un lien profond entre la thermodynamique et le traitement de l’information – ou en d’autres termes, le calcul. Le physicien germano-américain Rolf Landauer a montré que même si le démon peut recueillir des informations et déplacer la porte (sans friction) sans coût d'énergie, il reste quand même quelque chose à payer. Parce qu'il ne peut pas y avoir une mémoire illimitée de chaque mouvement moléculaire, il faut occasionnellement effacer sa mémoire – oublier ce qu'il a vu et recommencer – avant de pouvoir continuer à récolter de l'énergie. Cet acte d’effacement d’informations a un prix inévitable : il dissipe de l’énergie, et donc augmente l’entropie. Tous les gains réalisés contre la deuxième loi grâce au travail astucieux du démon sont annulés par cette " limite de Landauer " : le coût fini de l'effacement de l'information (ou plus généralement, de la conversion de l'information d'une forme vers une autre).

Les organismes vivants ressemblent plutôt au démon de Maxwell. Alors qu’un récipient empli de produits chimiques en interactions finira par dépenser son énergie pour tomber dans une stase et un équilibre ennuyeux, les systèmes vivants évitent collectivement l’état d’équilibre du non vivant depuis l’origine de la vie il y a environ trois milliards et demi d’années. Ils récupèrent l’énergie de leur environnement pour maintenir cet état de non-équilibre, et ils le font avec " une intention ". Même les simples bactéries se déplacent avec " intention " vers les sources de chaleur et de nutrition. Dans son livre de 1944, Qu'est-ce que la vie ?, le physicien Erwin Schrödinger l’a exprimé en disant que les organismes vivants se nourrissent d’ " entropie négative ".

Ils y parviennent, explique Schrödinger, en capturant et en stockant des informations. Certaines de ces informations sont codées dans leurs gènes et transmises d’une génération à l’autre : un ensemble d’instructions pour continuer de récolter l’entropie négative. Schrödinger ne savait pas où les informations sont conservées ni comment elles sont codées, mais son intuition selon laquelle elles sont écrites dans ce qu'il nomme un " cristal apériodique* " a inspiré Francis Crick, lui-même physicien de formation, et James Watson, lorsqu'en 1953, ils pensèrent comment l'information génétique peut être codée dans la structure moléculaire de la molécule d'ADN.

Un génome est donc, au moins en partie, un enregistrement des connaissances utiles qui ont permis aux ancêtres d'un organisme – jusqu'à un passé lointain – de survivre sur notre planète. Selon David Wolpert, mathématicien et physicien de l'Institut de Santa Fe qui a organisé le récent atelier, et son collègue Artemy Kolchinsky, le point clé est que les organismes bien adaptés sont corrélés à cet environnement. Si une bactérie nage de manière fiable vers la gauche ou la droite lorsqu’il y a une source de nourriture dans cette direction, elle est mieux adaptée et s’épanouira davantage qu’une bactérie qui nage dans des directions aléatoires et ne trouve donc la nourriture que par hasard. Une corrélation entre l’état de l’organisme et celui de son environnement implique qu’ils partagent des informations en commun. Wolpert et Kolchinsky affirment que c'est cette information qui aide l'organisme à rester hors équilibre, car, comme le démon de Maxwell, il peut adapter son comportement pour extraire le travail des fluctuations de son environnement. S’il n’acquérait pas cette information, l’organisme retrouverait progressivement cet équilibre : il mourrait.

Vue sous cet angle, la vie peut être considérée comme un calcul visant à optimiser le stockage et l’utilisation d’informations significatives. Et la vie s’avère extrêmement efficace dans ce domaine. La résolution par Landauer de l'énigme du démon de Maxwell a fixé une limite inférieure absolue à la quantité d'énergie requise par un calcul à mémoire finie : à savoir le coût énergétique de l'oubli. Les meilleurs ordinateurs d’aujourd’hui gaspillent bien plus d’énergie que cela, consommant et dissipant généralement plus d’un million de fois plus. Mais selon Wolpert, " une estimation très prudente de l’efficacité thermodynamique du calcul total effectué par une cellule est qu’elle n’est qu’environ 10 fois supérieure à la limite de Landauer ".

L’implication, dit-il, est que " la sélection naturelle s’est énormément préoccupée de minimiser le coût thermodynamique du calcul. Elle fera tout son possible pour réduire la quantité totale de calculs qu’une cellule doit effectuer. En d’autres termes, la biologie (à l’exception peut-être de nous-mêmes) semble prendre grand soin de ne pas trop réfléchir au problème de la survie. Cette question des coûts et des avantages de l'informatique tout au long de la vie, a-t-il déclaré, a été largement négligée en biologie jusqu'à présent.

Darwinisme inanimé

Ainsi, les organismes vivants peuvent être considérés comme des entités qui s’adaptent à leur environnement en utilisant l’information pour récolter de l’énergie et échapper à l’équilibre. On pensera ce qu'on veut de cette phrase mais on remarquera qu'elle ne dit rien sur les gènes et l’évolution, que Mayr, comme de nombreux biologistes, pensait subordonnés à une intention et des but biologiques.

Jusqu’où cette image peut-elle alors nous mener ? Les gènes perfectionnés par la sélection naturelle sont sans aucun doute au cœur de la biologie. Mais se pourrait-il que l’évolution par sélection naturelle ne soit en elle-même qu’un cas particulier d’un impératif plus général vers une fonction et un but apparent qui existe dans l’univers purement physique ? ça commence à ressembler à cela.

L’adaptation a longtemps été considérée comme la marque de l’évolution darwinienne. Mais Jeremy England, du Massachusetts Institute of Technology, a soutenu que l'adaptation à l'environnement peut se produire même dans des systèmes non vivants complexes.

L’adaptation a ici une signification plus spécifique que l’image darwinienne habituelle d’un organisme bien équipé pour survivre. L’une des difficultés de la vision darwinienne est qu’il n’existe aucun moyen de définir un organisme bien adapté sauf rétrospectivement. Les " plus aptes " sont ceux qui se sont révélés meilleurs en termes de survie et de réplication, mais on ne peut pas prédire ce qu'implique les conditions physiques. Les baleines et le plancton sont bien adaptés à la vie marine, mais d’une manière qui n’a que peu de relations évidentes entre eux.

La définition anglaise de " l'adaptabilité " est plus proche de celle de Schrödinger, et même de celle de Maxwell : une entité bien adaptée peut absorber efficacement l'énergie d'un environnement imprévisible et fluctuant. C'est comme la personne qui garde l'équilibre sur un navire qui tangue alors que d'autres tombent parce qu'elle sait mieux s'adapter aux fluctuations du pont. En utilisant les concepts et les méthodes de la mécanique statistique dans un contexte de non-équilibre, England et ses  collègues soutiennent que ces systèmes bien adaptés sont ceux qui absorbent et dissipent l'énergie de l'environnement, générant ainsi de l'entropie.

Les systèmes complexes ont tendance à s’installer dans ces états bien adaptés avec une facilité surprenante, a déclaré England :  "La matière qui fluctue thermiquement se modèle souvent spontanément via des formes qui absorbent bien le travail d'un environnement qui varie dans le temps."

Rien dans ce processus n’implique une adaptation progressive à l’environnement par le biais des mécanismes darwiniens de réplication, de mutation et d’héritage des traits. Il n'y a aucune réplication du tout. "Ce qui est passionnant, c'est que cela signifie que lorsque nous donnons un aperçu physique des origines de certaines des structures d'apparence adaptée que nous voyons, il n'est pas nécessaire qu'elles aient eu des parents au sens biologique habituel", a déclaré England. " On peut expliquer l'adaptation évolutive à l'aide de la thermodynamique, même dans des cas intrigants où il n'y a pas d'auto-réplicateurs et où la logique darwinienne s'effondre " - à condition que le système en question soit suffisamment complexe, polyvalent et sensible pour répondre aux fluctuations de son environnement.

Mais il n’y a pas non plus de conflit entre l’adaptation physique et l’adaptation darwinienne. En fait, cette dernière peut être considérée comme un cas particulier de la première. Si la réplication est présente, alors la sélection naturelle devient la voie par laquelle les systèmes acquièrent la capacité d'absorber le travail – l'entropie négative de Schrödinger – de l'environnement. L’auto-réplication est en fait un mécanisme particulièrement efficace pour stabiliser des systèmes complexes, et il n’est donc pas surprenant que ce soit ce que la biologie utilise. Mais dans le monde non vivant où la réplication ne se produit généralement pas, les structures dissipatives bien adaptées ont tendance à être très organisées, comme les ondulations de sable et les dunes cristallisant à partir de la danse aléatoire du sable soufflé par le vent. Vue sous cet angle, l’évolution darwinienne peut être considérée comme un exemple spécifique d’un principe physique plus général régissant les systèmes hors équilibre.

Machines à prévoir

Cette image de structures complexes s’adaptant à un environnement fluctuant nous permet également de déduire quelque chose sur la manière dont ces structures stockent l’information. En bref, tant que de telles structures – qu’elles soient vivantes ou non – sont obligées d’utiliser efficacement l’énergie disponible, elles sont susceptibles de devenir des " machines à prédiction ".

C'est presque une caractéristique déterminante de la vie que les systèmes biologiques changent d'état en réponse à un signal moteur provenant de l'environnement. Quelque chose se passe ; vous répondez. Les plantes poussent vers la lumière ; elles produisent des toxines en réponse aux agents pathogènes. Ces signaux environnementaux sont généralement imprévisibles, mais les systèmes vivants apprennent de leur expérience, stockant des informations sur leur environnement et les utilisant pour orienter leurs comportements futurs. (Photo : les gènes, sur cette image, donnent simplement les éléments essentiels de base à usage général.)

La prédiction n’est cependant pas facultative. Selon les travaux de Susanne Still de l'Université d'Hawaï, de Gavin Crooks, anciennement du Lawrence Berkeley National Laboratory en Californie, et de leurs collègues, prédire l'avenir semble essentiel pour tout système économe en énergie dans un environnement aléatoire et fluctuant.

Still et ses collègues démontrent que le stockage d'informations sur le passé qui n'ont aucune valeur prédictive pour l'avenir a un coût thermodynamique. Pour être le plus efficace possible, un système doit être sélectif. S'il se souvient sans discernement de tout ce qui s'est passé, il subit un coût énergétique important. En revanche, s'il ne prend pas la peine de stocker la moindre information sur son environnement, il aura constamment du mal à faire face aux imprévus. "Une machine thermodynamiquement optimale doit équilibrer la mémoire et la prédiction en minimisant sa nostalgie - les informations inutiles sur le passé", a déclaré un co-auteur, David Sivak, maintenant à l'Université Simon Fraser à Burnaby, en Colombie-Britannique. En bref, il doit être capable de récolter des informations significatives, celles qui sont susceptibles d'être utiles à la survie future.

On pourrait s’attendre à ce que la sélection naturelle favorise les organismes qui utilisent efficacement l’énergie. Mais même les dispositifs biomoléculaires individuels, comme les pompes et les moteurs de nos cellules, devraient, d’une manière ou d’une autre, tirer les leçons du passé pour anticiper l’avenir. Pour acquérir leur remarquable efficacité, dit Still, ces appareils doivent " implicitement construire des représentations concises du monde qu’ils ont rencontré jusqu’à présent,  afin de pouvoir anticiper ce qui va arriver ".

Thermodynamique de la mort

Même si certaines de ces caractéristiques fondamentales de traitement de l'information des systèmes vivants existent déjà, en l'absence d'évolution ou de réplication, grâce à cette thermodynamique de non-équilibre, on pourrait imaginer que des caractéristiques plus complexes - l'utilisation d'outils, par exemple, ou la coopération sociale - doivent émerger à un certain moment de l'évolution.

Eh bien, ne comptez pas là-dessus. Ces comportements, généralement considérés comme du domaine exclusif de la niche évolutive très avancée qui comprend les primates et les oiseaux, peuvent être imités dans un modèle simple constitué d'un système de particules en interaction. L’astuce est que le système est guidé par une contrainte : il agit de manière à maximiser la quantité d’entropie (dans ce cas, définie en termes de différents chemins possibles que les particules pourraient emprunter) qu’il génère dans un laps de temps donné. 

La maximisation de l’entropie a longtemps été considérée comme une caractéristique des systèmes hors équilibre. Mais le dispositif-système de ce modèle obéit à une règle qui lui permet de maximiser l’entropie sur une fenêtre de temps fixe qui s’étend dans le futur. En d’autres termes, il fait preuve de prévoyance. En effet, le modèle examine tous les chemins que les particules pourraient emprunter et les oblige à adopter le chemin qui produit la plus grande entropie. En gros, c’est généralement la voie qui laisse ouverte le plus grand nombre d’options quant à la manière dont les particules pourraient se déplacer ultérieurement. (mis en italique par Mg)

On pourrait dire que le système de particules éprouve une sorte de besoin de préserver sa liberté d’action future, et que ce besoin guide son comportement à tout moment. Les chercheurs qui ont développé le modèle – Alexander Wissner-Gross de l’Université Harvard et Cameron Freer, mathématicien du Massachusetts Institute of Technology – appellent cela une " force entropique causale ". Dans les simulations informatiques de configurations de particules en forme de disque se déplaçant dans des contextes particuliers, cette force crée des résultats qui suggèrent étrangement l’intelligence.

Dans un cas, un grand disque a pu " utiliser " un petit disque pour extraire un deuxième petit disque d’un tube étroit – un processus qui ressemblait à l’utilisation d’un outil. Libérer le disque augmentait l'entropie du système. Dans un autre exemple, deux disques placés dans des compartiments séparés ont synchronisé leur comportement pour tirer un disque plus grand vers le bas afin qu'ils puissent interagir avec lui, donnant ainsi l'apparence d'une coopération sociale.

Bien entendu, ces simples agents en interaction bénéficient d’un aperçu de l’avenir. La vie, en règle générale, ne le fait pas. Alors, dans quelle mesure est-ce pertinent pour la biologie ? Ce n’est pas clair, même si Wissner-Gross a déclaré qu’il travaillait actuellement à établir " un mécanisme pratique et biologiquement plausible pour les forces entropiques causales ". En attendant, il pense que cette approche pourrait avoir des retombées pratiques, offrant un raccourci vers l’intelligence artificielle. " Je prédis qu'un moyen plus rapide d'y parvenir sera de d'abord  identifier un tel comportement, puis de travailler à rebours à partir des principes et contraintes physiques, plutôt que de travailler vers l'avant à partir de techniques de calcul ou de prédiction particulières ", a-t-il déclaré. En d’autres termes, trouvez d’abord un système qui fait ce que vous voulez qu’il fasse, puis déterminez comment il le fait.

Le vieillissement est également traditionnellement considéré comme un trait dicté par l’évolution. Les organismes ont une durée de vie qui crée des opportunités de reproduction, raconte l'histoire, sans inhiber les perspectives de survie de la progéniture du fait que les parents restent trop longtemps et se disputent les ressources. Cela semble sûrement faire partie de l'histoire, mais Hildegard Meyer-Ortmanns, physicienne à l'Université Jacobs de Brême, en Allemagne, pense qu'en fin de compte, le vieillissement est un processus physique et non biologique, régi par la thermodynamique de l'information.

Ce n’est certainement pas simplement une question d’usure. "La plupart des matériaux souples dont nous sommes constitués sont renouvelés avant d'avoir la chance de vieillir", a déclaré Meyer-Ortmanns. Mais ce processus de renouvellement n'est pas parfait. La thermodynamique de la copie de l'information dicte qu'il doit y avoir un compromis entre précision et énergie. Un organisme dispose d’une réserve d’énergie limitée, donc les erreurs s’accumulent nécessairement avec le temps. L’organisme doit alors dépenser une énergie de plus en plus importante pour réparer ces erreurs. Le processus de renouvellement finit par produire des copies trop défectueuses pour fonctionner correctement ; la mort suit.

Les preuves empiriques semblent le confirmer. On sait depuis longtemps que les cellules humaines en culture semblent capables de se répliquer au maximum 40 à 60 fois (appelée limite de Hayflick ) avant de s'arrêter et de devenir sénescentes. Et des observations récentes sur la longévité humaine suggèrent qu'il pourrait y avoir une raison fondamentale pour laquelle les humains ne peuvent pas survivre bien au-delà de 100 ans .

Il y a un corollaire à ce besoin apparent de systèmes prédictifs, organisés et économes en énergie qui apparaissent dans un environnement fluctuant hors d’équilibre. Nous sommes nous-mêmes système de ce genre, comme le sont tous nos ancêtres jusqu’à la première cellule primitive. Et la thermodynamique hors équilibre semble nous dire que c’est exactement ce que fait la matière dans de telles circonstances. En d’autres termes, l’apparition de la vie sur une planète comme la Terre primitive, imprégnée de sources d’énergie telles que la lumière du soleil et l’activité volcanique qui maintiennent les choses hors d’équilibre, ressemble moins à un événement extrêmement improbable, comme de nombreux scientifiques l’ont supposé, mais pratiquement inévitable. En 2006, Eric Smith et feu Harold Morowitz de l'Institut de Santa Fe ont soutenu que la thermodynamique des systèmes hors équilibre rend l'émergence de systèmes organisés et complexes beaucoup plus probable sur une Terre prébiotique loin de l'équilibre qu'elle ne le serait si les ingrédients chimiques bruts étaient juste assis dans un " petit étang chaud " (comme le disait Charles Darwin) en mijotant doucement.

Au cours de la décennie qui a suivi la première apparition de cet argument, les chercheurs ont ajouté des détails et des perspectives à l’analyse. Les qualités qu’Ernst Mayr considérait comme essentielles à la biologie – le sens et l’intention – pourraient émerger comme une conséquence naturelle des statistiques et de la thermodynamique. Et ces propriétés générales peuvent à leur tour conduire naturellement à quelque chose comme la vie.

Dans le même temps, les astronomes nous ont montré combien de mondes existent – ​​selon certaines estimations, ils se chiffrent en milliards – en orbite autour d’autres étoiles de notre galaxie. Beaucoup sont loin de l’équilibre, et au moins quelques-uns ressemblent à la Terre. Et les mêmes règles s’appliquent sûrement là aussi. 

D'importants " machines scientifiques " distillent les lois de la physique à partir de données brutes.

Les chercheurs affirment que nous sommes à l'aube de la "physique GoPro", où une caméra peut pointer un événement et un algorithme peut identifier l'équation physique sous-jacente. 

En 2017, les chercheurs Roger Guimerà et Marta Sales-Pardo ont découvert la cause de la division cellulaire, processus qui détermine la croissance des êtres vivants. Mais ils n'ont pas pu révéler immédiatement comment ils avaient trouvé la réponse. Les chercheurs n'avaient pas eux-mêmes repéré le modèle crucial dans leurs données. C'était une invention non publiée de leur part – un assistant numérique qu'ils ont appelé la « machine scientifique » – qui leur avait été transmise. En rédigeant le résultat, Guimerà se rappelle avoir pensé : « Nous ne pouvons pas simplement dire que nous avons transmis ce résultat à un algorithme et que c'est la réponse. Aucune critique n'accepte cela

. De nombreux biologistes pensaient que la division se produisait simplement lorsqu'une cellule dépassait une certaine taille, mais Trepat soupçonnait qu'il y avait plus derrière cette histoire. Son groupe s'est spécialisé dans le décryptage des empreintes à l'échelle nanométrique que des troupeaux de cellules laissent sur une surface molle lorsqu'elles se bousculent pour se positionner. L'équipe de Trepat avait rassemblé un ensemble de données exhaustives relatant les formes, les forces et une douzaine d'autres caractéristiques cellulaires. Mais tester toutes les façons dont ces attributs pourraient influencer la division cellulaire aurait pris toute une vie.

Ils ont donc collaboré avec Guimerà et Sales-Pardo pour transmettre les données à la machine scientifique. En quelques minutes, celle-ci a renvoyé une équation concise qui prédisait le moment où une cellule se diviserait avec 10 fois plus de précision qu'une équation qui n'utilisait que la taille d'une cellule ou toute autre caractéristique unique. Ce qui compte, selon le scientifique, c'est la taille multipliée par la force avec laquelle une cellule est comprimée par ses voisines - une quantité qui implique des unités d'énergie.

« Elle a réussi à détecter quelque chose que nous n'avions pas vu », a déclaré Trepat, qui, avec Guimerà, est membre de l'ICREA, l'Institution catalane de recherche et d'études avancées.

Comme les chercheurs n'avaient encore rien publié sur la machine scientifique, ils ont procédé à une deuxième analyse pour brouiller les pistes. Ils ont testé manuellement des centaines de paires de variables, "agissant sur leur signification physique ou biologique", comme ils l'écriront plus tard. Cette méthode a permis de retrouver la réponse de la machine scientifique,qu'ils ont rapportée en 2018 dans Nature Cell Biology .

Quatre ans plus tard, cette situation délicate est rapidement devenue une méthode acceptée de découverte scientifique. Sales-Pardo et Guimerà font partie d'une poignée de chercheurs qui développent la dernière génération d'outils capables d'effectuer un processus connu sous le nom de régression symbolique*.

Les algorithmes de régression symbolique sont différents des réseaux neuronaux profonds, ces fameux algorithmes d'intelligence artificielle qui peuvent prendre des milliers de pixels, les laisser passer à travers un labyrinthe de millions de nœuds et produire le mot « chien » par le biais de mécanisme opaque. La régression symbolique identifie de la même manière les relations dans des ensembles de données complexes, mais elle présente les résultats dans un format que les chercheurs humains peuvent comprendre : une courte équation. Ces algorithmes ressemblent aux versions suralimentées de la fonction d'ajustement de courbe d'Excel, sauf qu'ils ne recherchent pas seulement des lignes ou des paraboles pour ajuster un ensemble de points de données, mais des milliards de formules de toutes sortes. De cette façon, la machine scientifique pourrait donner aux humains un aperçu des raisons pour lesquelles les cellules se divisent, alors qu'un réseau neuronal ne pourrait que prédire quand elles se divisent.

Les chercheurs ont bricolé ces machines pendant des décennies, les poussant soigneusement à redécouvrir les lois de la nature à partir d'ensembles de données claires et organisées de manière à faire ressortir les modèles. Mais ces dernières années, les algorithmes sont devenus suffisamment matures pour découvrir des relations inconnues dans des données réelles, de la façon dont les turbulences appartiennent à l'atmosphère à la façon dont la matière noire se regroupe. "Aucun doute là-dessus", a déclaré Hod Lipson, roboticien de l'Université de Columbia qui a lancé l'étude de la régression symbolique il y a 13 ans. " L'ensemble du domaine progresse. "

L'essor des machines scientifiques

Parfois, les médecins parviennent à de grandes vérités par le simple raisonnement, comme lorsqu'Albert Einstein a eu l'intuition de la souplesse de l'espace et du temps en imaginant un rayon lumineux depuis la perspective d'un autre rayon lumineux. Mais le plus souvent, les théories naissent de séances marathon de traitement de données. Après la mort de l'astronome Tycho Brahe au XVIe siècle, Johannes Kepler a mis la main sur les observations célestes contenues dans les carnets de notes de Brahe. Il lui a fallu quatre ans pour déterminer que Mars décrit une ellipse dans le ciel plutôt que les dizaines d'autres formes en forme d'œuf qu'il avait envisagées. Il a suivi cette « première loi » en coordination avec deux autres relations découvertes grâce à des calculs de force brute.Ces régularités orientèrent plus tard Isaac Newton vers sa loi de la gravitation universelle.

L'objectif de la régression symbolique est d'accélérer ces essais et erreurs képlériens, en analysant les innombrables façons de relier les variables aux opérations mathématiques de base pour trouver l'équation qui prédit le plus précisément le comportement d'un système.

Les astrophysiciens ont modélisé le comportement du système solaire de deux manières. Tout d'abord en utilisant des décennies de données de la NASA pour un ancien réseau neuronal. Ils ont ensuite utilisé un algorithme de régression symbolique pour distiller davantage ce modèle en une équation. 

(Images : Dans ces vidéos, qui montrent les positions réelles sous forme d'objets solides et les prédictions du modèle sous forme de contours en treillis métallique, le réseau neuronal - à gauche - fait bien moins bien que l'algorithme de régression symbolique - à droite.)

Le premier programme à faire des progrès significatifs dans ce domaine, appelé BACON , a été développé à la fin des années 1970 par Patrick Langley, un scientifique cognitif et chercheur en intelligence artificielle alors à l'université Carnegie Mellon. BACON prenait par exemple une colonne de périodes orbitales et une colonne de distances orbitales pour différentes planètes. Il combinait ensuite systématiquement les données de différentes manières : période divisée par distance, période au carré multipliée par distance, etc. Il pouvait s'arrêter s'il trouvait une valeur constante, par exemple si la période au carré sur la distance au cube donnait toujours le même nombre, ce qui est la troisième loi de Kepler. Une constante impliquait qu'il avait identifié deux quantités proportionnellement - dans ce cas, la période au carré et la distance au cube. En d'autres termes, il s'arrêtait lorsqu'il trouvait une équation.

Malgré la redécouverte de la troisième loi de Kepler et d'autres classiques des manuels scolaires, BACON restait une curiosité à une époque où la puissance de calcul était limitée. Les chercheurs devaient encore analyser la plupart des ensembles de données à la main, ou éventuellement avec un logiciel de type Excel qui trouvait la meilleure adéquation pour un ensemble de données simple à partir d'une classe spécifique d'équations. L'idée qu'un algorithme peut trouver le modèle correct pour décrire n'importe quel ensemble de données resta en sommeil jusqu'en 2009, lorsque Lipson et Michael Schmidt, alors roboticiens à l'Université Cornell, ont développé un algorithme appelé Eureqa.

Leur objectif principal était de construire une machine capable de réduire des ensembles de données volumineux avec des colonnes de variables à une équation impliquant les quelques variables qui comptent réellement. " L'équation peut finir par avoir quatre variables, mais on ne sait pas à l'avance quoi ", a déclaré Lipson. " On y jette tout et n'importe quoi. Peut-être que la météo est importante. Peut-être que le nombre de dentistes par kilomètre carré est important. "

L'un des obstacles persistants dans cette gestion de nombreuses variables est de trouver un moyen efficace de deviner de nouvelles équations les unes après les autres. Les chercheurs affirment qu'il faut également avoir la flexibilité nécessaire pour essayer (et récupérer) d'éventuelles impasses. Lorsque l'algorithme peut passer d'une ligne à une parabole ou ajouter une ondulation sinusoïdale, sa capacité à atteindre autant de points de données que possible peut se détériorer avant de s'améliorer. Pour surmonter ce défi et d'autres, les informaticiens ont commencé à utiliser des " algorithmes génétiques ", qui introduisent des " mutations " aléatoires dans les équations et testent les équations mutantes par rapport aux données. Au fil des essais, des fonctionnalités initialement inutiles évoluent vers des fonctionnalités puissantes ou disparaissent.

Lipson et Schmidt ont poussé la technique à un niveau supérieur, en améliorant la pression darwinienne en créant une compétition directe au sein d'Eureqa. D'un côté, ils ont créé des équations. De l'autre, ils ont randomisé les points de données sur lesquels tester les équations – les points les plus « adaptés » étant ceux qui remettaient le plus en cause les équations. "Pour obtenir une course aux armements, il faut mettre en place deux choses en évolution, pas une seule", a déclaré Lipson.

L'algorithme Eureqa Il pouvait traiter des ensembles de données impliquant plus d'une douzaine de variables. Il pouvait récupérer avec succès des équations avancées, comme celles décrivant le mouvement d'un pendule suspendu à un autre.

( Image : infographie montrant comment les algorithmes de régression symbolique mutent et croisent les équations et comparent les équations résultantes à un ensemble de points de données. )

Pendant ce temps, d'autres chercheurs ont trouvé des astuces pour entraîner les réseaux neuronaux profonds. En 2011, ces derniers ont commencé à apprendre avec succès à distinguer les chiens des chats et à effectuer d'innombrables autres tâches complexes. Mais un réseau neuronal entraîné est constitué de millions de « neurones » à valeur numérique, qui ne disent rien sur les caractéristiques qu'ils ont appris à reconnaître. De son côté, Eureqa a pu communiquer ses découvertes en langage humain :par des opérations mathématiques sur des variables physiques.

Lorsque Sales-Pardo a joué avec Eureqa pour la première fois, elle a été stupéfaite. " Je pensais que c'était impossible, dit-elle. C'est de la magie. Comment ces gens ont-ils pu y arriver ? " Elle et Guimerà ont rapidement commencé à utiliser Eureqa pour créer des modèles pour leurs recherches propres sur les réseaux, mais elles étaient à la fois impressionnées par sa puissance et frustrées par son incohérence. L'algorithme faisait évoluer des équations prédictives, mais il pouvait alors dépasser les limites et aboutir à une équation trop compliquée. Ou bien les chercheurs modifiaient légèrement leurs données, et Eureqa renvoyait une formule complètement différente. Sales-Pardo et Guimerà ont alors entrepris de concevoir une nouvelle machine scientifique à partir de zéro.

Degré de compression

Le problème des algorithmes génétiques, selon eux, était qu'ils dépendaient trop des goûts de leurs créateurs. Les développeurs doivent apprendre à l'algorithme pour trouver un équilibre entre simplicité et précision. Une équation peut toujours atteindre plus de points dans un ensemble de données en ajoutant des termes. Mais certains points isolés sont tout simplement trop bruyants et il vaut mieux les ignorer. On pourrait définir la simplicité comme la longueur de l'équation, par exemple, et la précision comme la distance à laquelle la courbe se rapproche de chaque point de l'ensemble de données, mais ce ne sont là que deux définitions parmi un assortiment d'options.

Sales-Pardo et Guimerà, ainsi que leurs collaborateurs, ont fait appel à leur expertise en physique et en statistique pour reformuler le processus évolutif sous un cadre probabiliste connu sous le nom de théorie bayésienne. Ils ont commencé par télécharger toutes les équations de Wikipédia. Ils ont ensuite analysé statistiquement ces équations pour voir quels types d'équations étaient les plus courantes. Cela leur a permis de s'assurer que les suppositions initiales de l'algorithme seraient simples, ce qui rendrait plus probable l'essai d'un signe plutôt qu'un cosinus hyperbolique, par exemple. L'algorithme a ensuite généré des variantes des équations en utilisant une méthode d'échantillonnage aléatoire qui, mathématiquement, a prouvé qu'elle explorait toutes les pièces du paysage mathématique.

À chaque étape, l'algorithme a évalué les équations candidates en fonction de leur capacité à compresser un ensemble de données. Par exemple, une série aléatoire de points peut ne pas être compressée du tout ; il faut connaître la position de chaque point. Mais si 1 000 points se trouvent le long d'une ligne droite, ils peuvent être compressés en seulement deux nombres (la pente et la hauteur de la ligne). Le couple a découvert que le degré de compression offre un moyen unique et inattaquable de comparer les équations candidates. « Vous pouvez prouver que le modèle correct est celui qui compresse le plus les données », a déclaré Guimerà. " Il n'y a pas d'arbitraire ici. "

Après des années de développement — et d'utilisation secrète de leur algorithme pour déterminer ce qui déclenche la division cellulaire —, eux et leurs collègues ont décrit leur " machine scientifique bayésienne " dans Science advance en 2020.

Des océans de données

Depuis lors, les chercheurs ont utilisé la machine scientifique bayésienne pour améliorer l'équation de pointe permettant de prédire la consommation énergétique d'un pays, tandis qu'un autre groupe l'a utilisé pour aider à modéliser la percolation à travers un réseau. Mais les développeurs s'attendent à ce que ces types d'algorithmes jouent un rôle démesuré dans la recherche biologique comme celle de Trepat, où les scientifiques sont de plus en plus submergés de données.

Les scientifiques spécialisés dans les machines fournissent également aux médecins de comprendre les systèmes qui s'étendent sur plusieurs échelles. Les physiciens utilisent généralement un ensemble d'équations pour les atomes et un ensemble complètement différent pour les boules de billard, mais cette approche fragmentaire ne fonctionne pas pour les chercheurs d'une discipline comme la science du climat, où les courants à petite échelle autour de Manhattan alimentent le Gulf Stream de l'océan Atlantique.

Laure Zanna est une de ces chercheuses. Dans son travail de modélisation des turbulences océaniques, elle se retrouve souvent coincée entre deux extrêmes : les superordinateurs peuvent simuler soit des tourbillons de la taille d'une ville, soit des courants intercontinentaux, mais pas les deux à la fois. Son travail consiste à aider les ordinateurs à générer une image globale qui inclut les effets des tourbillons plus petits sans les simuler directement. Au départ, elle s'est tournée vers les réseaux neuronaux profonds pour extraire l'effet global des simulations à haute résolution et mettre à jour les simulations plus grossières en conséquence. « Elles étaient incroyables », at-elle déclaré. " Mais je suis une physicienne du climat " — ce qui signifie qu'elle veut comprendre comment le climat fonctionne en se basant sur une poignée de principes physiques comme la pression et la température — " donc il est très difficile d'accepter et de se contenter de milliers de paramètres. "

Elle est ensuite tombée sur un algorithme scientifique conçu par Steven Brunton, Josué Proctor et Nathan Kutz, spécialistes en mathématique appliquée à l'Université de Washington. Leur algorithme adopte une approche connue sous le nom de régression parcimonieuse, qui est similaire dans son esprit à la régression symbolique. Au lieu de mettre en place une bataille royale entre des équations en mutation, il commence avec une bibliothèque d'environ un millier de fonctions comme x 2, x /( x − 1) et sin( x ). L'algorithme recherche dans la bibliothèque une combinaison de termes qui donne les prédictions les plus précises, supprime les termes les moins utiles et continue jusqu'à ce qu'il ne reste plus qu'une poignée de termes. La procédure rapide comme l'éclair peut traiter plus de données que les algorithmes de régression symbolique, au prix d'une marge de manœuvre réduite, puisque l'équation finale doit être construite à partir des termes de la bibliothèque.

Zanna a recréé l'algorithme de régression clairsemée à partir de zéro pour avoir une idée de son fonctionnement, puis a appliqué une version modifiée aux modèles océaniques. Lorsqu'elle a introduit des films haute résolution et demandé à l'algorithme de recherche des croquis précis avec un zoom arrière, il a renvoyé une équation succincte Elle a étudié la vorticité et la façon dont les fluides s'étirent et se cisaillent. Lorsqu'elle a intégré ces données dans son modèle d'écoulement de fluide à grande échelle, elle a pu constater que l'écoulement changeait en fonction de l'énergie de manière beaucoup plus réaliste qu'auparavant.

" L'algorithme a détecté des termes supplémentaires ", a déclaré Zanna, produisant une " belle " équation qui " représente vraiment certaines propriétés clés des courants océaniques, à savoir l'étirement,le cisaillement et la [rotation]".

Plus intelligents ensemble

D'autres groupes donnent un coup de pouce aux scientifiques spécialisés dans les machines en combinant leurs atouts avec ceux des réseaux neuronaux profonds.

Miles Cranmer, étudiant diplômé en astrophysique à l'université de Princeton, a développé un algorithme de régression symbolique open source similaire à Eureqa appelé PySR. Il a établi différentes populations d'équations sur des " îles " numériques et permet aux équations qui correspondent le mieux aux données de migrer périodiquement et de rivaliser avec les résidents d'autres îles. Cranmer a travaillé avec des informaticiens de DeepMind et de NYU et des astrophysiciens du Flatiron Institute pour définir un schéma hybride dans lequel ils entraînent d'abord un réseau neuronal à accomplir une tâche, puis demandent à PySR de trouver une équation décrivant ce que certaines parties du réseau neuronal ont appris à faire.

Comme première preuve de ce concept Le groupe a appliqué la procédure à une simulation de matière noire et a généré une formule donnant la densité au centre d'un nuage de matière noire en fonction des propriétés des nuages ​​​​​​voisins. L'équation correspondait mieux aux données que l'équation existe conçue par l'homme.

En février, ils ont fourni à leur système 30 années de positions réelles des planètes et des lunes du système solaire dans le ciel. L'algorithme a complètement ignoré les lois de Kepler, déduisant directement la loi de la gravitation de Newton et les masses des planètes et des lunes. D'autres groupes ont récemment utilisé PySR pour découvrir des équations décrivant les caractéristiques des collisions de particules, une approximation du volume d'un nœud, et la façon dont les nuages ​​​​​​de matière noire sculptent les galaxies en leur centre.

Parmi le groupe croissant de scientifiques spécialisés dans les machines (un autre exemple notable est " AI Feynman * créé par Max Tegmark et Silviu-Marian Udrescu, physiciens au Massachusetts Institute of Technology) les chercheurs affirment que "plus on est de fous, mieux c'est."... Nous avons vraiment besoin de toutes ces techniques", a déclaré Kutz. " Aucune d'entre elles ne constitue une solution miracle. "

Kutz estime que les scientifiques spécialisés dans ces machines sont en train de mener la discipline à l'aube de ce qu'il appelle " physique GoPro ", où les chercheurs pointeront simplement une caméra vers un événement et obtiendront en retour une équation capturant l'essence de ce qui se passe. (Les algorithmes actuels ont toujours besoin des humains pour leur fournir une longue liste de variables pertinentes comme les positions et les angles.)

C'est sur cela que Lipson a travaillé ces derniers temps. Dans une prépublication de décembre, lui et ses collaborateurs ont décrit une procédure dans laquelle ils ont d'abord entraîné un réseau neuronal profond à prendre quelques images d'une vidéo et à prédire les images suivantes. L'équipe a ensuite réduit le nombre de variables que le réseau neuronal était autorisé à utiliser jusqu'à ce que ses prédictions commencent à échouer.

L'algorithme a pu déterminer combien de variables étaient nécessaires pour modéliser à la fois des systèmes simples comme un pendule et des configurations complexes comme le scintillement d'un feu de camp - des langues de flammes sans variables évidentes à suivre.

"Il n'existe pas de nom pour les désigner", a déclaré Lipson. " Ils sont comme la flamme qui brûle. "

Aux confins de la science (des machines)

Ces machines scientifiques ne sont pas près de supplanter les réseaux neuronaux profonds, qui brillent dans les systèmes chaotiques ou extrêmement complexes. Personne ne s'attend à trouver une équation apte à distinguer le félin du canidé.

Pourtant, lorsqu'il s'agit de planètes en orbite, de fluides qui s'écoulent et de cellules en division, des équations concises s'appuient sur une poignée d'opérations sont d'une précision déconcertante. C'est un fait que le lauréat du prix Nobel Eugene Wigner a qualifié de "don merveilleux que nous ne comprenons ni ne méritons" dans son essai de 1960. La déraisonnable efficacité des mathématiques dans les sciences naturelles . Comme l'a dit Cranmer, " si vous regardez n'importe quelle aide-mémoire avec des équations pour un examen de physique, elles sont toutes des expressions algébriques extrêmement simples, mais qui fonctionnent extrêmement bien. "

Cranmer et ses collègues pensent que les opérations élémentaires sont si performantes parce qu'elles représentent des actions géométriques de base dans l'espace, ce qui en fait un langage naturel pour décrire la réalité. L'ajout déplace un objet le long d'une ligne numérique. Et la multiplication transforme une surface plane en un volume en 3D. C'est pourquoi, pensez-ils, lorsque nous devinons des équations, il est préférable de mettre sur la simplicité.

La simplicité sous-jacente de l'univers n'est cependant pas une garantie de succès.

Guimerà et Sales-Pardo ont initialement élaboré leur algorithme mathématiquement rigoureux parce qu'Eureqa contenait parfois des équations très différentes pour des entrées similaires. À leur grand désarroi, ils ont cependant constaté que même leur machine bayésienne renvoyait parfois plusieurs modèles tout aussi bons pour un ensemble de données données.

La raison, le couple l'a récemment montré, est intégré aux données elles-mêmes. À l'aide de leur machine scientifique, ils ont exploré divers ensembles de données pour découvrir qu'elles se répartissaient en deux catégories : propres et bruyantes. Dans des données plus propres, la machine scientifique peut toujours trouver l'équation qui génère les données. Mais au-delà d'un certain seuil de bruit, elle ne le peut plus. En d'autres termes, les données bruyantes peuvent correspondre tout aussi bien (ou mal) à plein d'équations différentes. Et comme les chercheurs ont prouvé de manière probabiliste que leur algorithme trouve toujours la meilleure équation, ils savent que là où il échoue, aucun autre scientifique – qu'il soit humain ou machine – ne peut réussir.

« Nous avons découvert qu'il s'agissait d'une limitation fondamentale », a déclaré Guimerà. " Pour cela, nous avions besoin de machine scientifique. "



Note de l'éditeur : Le Flatiron Institute est financé par la Fondation Simons, qui finance également cette publication éditoriale indépendante .

Des physiciens observent une transition de phase quantique "inobservable"

Mesure et l'intrication ont toutes deux une saveur non locale "étrange". Aujourd'hui, les physiciens exploitent cette nonlocalité pour sonder la diffusion de l'information quantique et la contrôler.

La mesure est l'ennemi de l'intrication. Alors que l'intrication se propage à travers une grille de particules quantiques - comme le montre cette simulation - que se passerait-il si l'on mesurait certaines des particules ici et là ? Quel phénomène triompherait ?

En 1935, Albert Einstein et Erwin Schrödinger, deux des physiciens les plus éminents de l'époque, se disputent sur la nature de la réalité.

Einstein avait fait des calculs et savait que l'univers devait être local, c'est-à-dire qu'aucun événement survenant à un endroit donné ne pouvait affecter instantanément un endroit éloigné. Mais Schrödinger avait fait ses propres calculs et savait qu'au cœur de la mécanique quantique se trouvait une étrange connexion qu'il baptisa "intrication" et qui semblait remettre en cause l'hypothèse de localité d'Einstein.

Lorsque deux particules sont intriquées, ce qui peut se produire lors d'une collision, leurs destins sont liés. En mesurant l'orientation d'une particule, par exemple, on peut apprendre que sa partenaire intriquée (si et quand elle est mesurée) pointe dans la direction opposée, quel que soit l'endroit où elle se trouve. Ainsi, une mesure effectuée à Pékin pourrait sembler affecter instantanément une expérience menée à Brooklyn, violant apparemment l'édit d'Einstein selon lequel aucune influence ne peut voyager plus vite que la lumière.

Einstein n'appréciait pas la portée de l'intrication (qu'il qualifiera plus tard d'"étrange") et critiqua la théorie de la mécanique quantique, alors naissante, comme étant nécessairement incomplète. Schrödinger défendit à son tour la théorie, dont il avait été l'un des pionniers. Mais il comprenait le dégoût d'Einstein pour l'intrication. Il admit que la façon dont elle semble permettre à un expérimentateur de "piloter" une expérience autrement inaccessible est "plutôt gênante".

Depuis, les physiciens se sont largement débarrassés de cette gêne. Ils comprennent aujourd'hui ce qu'Einstein, et peut-être Schrödinger lui-même, avaient négligé : l'intrication n'a pas d'influence à distance. Elle n'a pas le pouvoir de provoquer un résultat spécifique à distance ; elle ne peut distribuer que la connaissance de ce résultat. Les expériences sur l'intrication, telles que celles qui ont remporté le prix Nobel en 2022, sont maintenant devenues monnaie courante.

Au cours des dernières années, une multitude de recherches théoriques et expérimentales ont permis de découvrir une nouvelle facette du phénomène, qui se manifeste non pas par paires, mais par constellations de particules. L'intrication se propage naturellement dans un groupe de particules, établissant un réseau complexe de contingences. Mais si l'on mesure les particules suffisamment souvent, en détruisant l'intrication au passage, il est possible d'empêcher la formation du réseau. En 2018, trois groupes de théoriciens ont montré que ces deux états - réseau ou absence de réseau - rappellent des états familiers de la matière tels que le liquide et le solide. Mais au lieu de marquer une transition entre différentes structures de la matière, le passage entre la toile et l'absence de toile indique un changement dans la structure de l'information.

"Il s'agit d'une transition de phase dans l'information", explique Brian Skinner, de l'université de l'État de l'Ohio, l'un des physiciens qui a identifié le phénomène en premier. "Les propriétés de l'information, c'est-à-dire la manière dont l'information est partagée entre les choses, subissent un changement très brutal.

Plus récemment, un autre trio d'équipes a tenté d'observer cette transition de phase en action. Elles ont réalisé une série de méta-expériences pour mesurer comment les mesures elles-mêmes affectent le flux d'informations. Dans ces expériences, ils ont utilisé des ordinateurs quantiques pour confirmer qu'il est possible d'atteindre un équilibre délicat entre les effets concurrents de l'intrication et de la mesure. La découverte de la transition a lancé une vague de recherches sur ce qui pourrait être possible lorsque l'intrication et la mesure entrent en collision.

L'intrication "peut avoir de nombreuses propriétés différentes, bien au-delà de ce que nous avions imaginé", a déclaré Jedediah Pixley, théoricien de la matière condensée à l'université Rutgers, qui a étudié les variations de la transition.

Un dessert enchevêtré

L'une des collaborations qui a permis de découvrir la transition d'intrication est née autour d'un pudding au caramel collant dans un restaurant d'Oxford, en Angleterre. En avril 2018, Skinner rendait visite à son ami Adam Nahum, un physicien qui travaille actuellement à l'École normale supérieure de Paris. Au fil d'une conversation tentaculaire, ils se sont retrouvés à débattre d'une question fondamentale concernant l'enchevêtrement et l'information.

Tout d'abord, un petit retour en arrière. Pour comprendre le lien entre l'intrication et l'information, imaginons une paire de particules, A et B, chacune dotée d'un spin qui peut être mesuré comme pointant vers le haut ou vers le bas. Chaque particule commence dans une superposition quantique de haut et de bas, ce qui signifie qu'une mesure produit un résultat aléatoire - soit vers le haut, soit vers le bas. Si les particules ne sont pas intriquées, les mesurer revient à jouer à pile ou face : Le fait d'obtenir pile ou face avec l'une ne vous dit rien sur ce qui se passera avec l'autre.

Mais si les particules sont intriquées, les deux résultats seront liés. Si vous trouvez que B pointe vers le haut, par exemple, une mesure de A indiquera qu'il pointe vers le bas. La paire partage une "opposition" qui ne réside pas dans l'un ou l'autre membre, mais entre eux - un soupçon de la non-localité qui a troublé Einstein et Schrödinger. L'une des conséquences de cette opposition est qu'en mesurant une seule particule, on en apprend plus sur l'autre. "La mesure de B m'a d'abord permis d'obtenir des informations sur A", a expliqué M. Skinner. "Cela réduit mon ignorance sur l'état de A."

L'ampleur avec laquelle une mesure de B réduit votre ignorance de A s'appelle l'entropie d'intrication et, comme tout type d'information, elle se compte en bits. L'entropie d'intrication est le principal moyen dont disposent les physiciens pour quantifier l'intrication entre deux objets ou, de manière équivalente, la quantité d'informations sur l'un stockées de manière non locale dans l'autre. Une entropie d'intrication nulle signifie qu'il n'y a pas d'intrication ; mesurer B ne révèle rien sur A. Une entropie d'intrication élevée signifie qu'il y a beaucoup d'intrication ; mesurer B vous apprend beaucoup sur A.

Au cours du dessert, Skinner et Nahum ont poussé cette réflexion plus loin. Ils ont d'abord étendu la paire de particules à une chaîne aussi longue que l'on veut bien l'imaginer. Ils savaient que selon l'équation éponyme de Schrödinger, l'analogue de F = ma en mécanique quantique, l'intrication passerait d'une particule à l'autre comme une grippe. Ils savaient également qu'ils pouvaient calculer le degré d'intrication de la même manière : Si l'entropie d'intrication est élevée, cela signifie que les deux moitiés de la chaîne sont fortement intriquées. Si l'entropie d'intrication est élevée, les deux moitiés sont fortement intriquées. Mesurer la moitié des spins vous donnera une bonne idée de ce à quoi vous attendre lorsque vous mesurerez l'autre moitié.

Ensuite, ils ont déplacé la mesure de la fin du processus - lorsque la chaîne de particules avait déjà atteint un état quantique particulier - au milieu de l'action, alors que l'intrication se propageait. Ce faisant, ils ont créé un conflit, car la mesure est l'ennemi mortel de l'intrication. S'il n'est pas modifié, l'état quantique d'un groupe de particules reflète toutes les combinaisons possibles de hauts et de bas que l'on peut obtenir en mesurant ces particules. Mais la mesure fait s'effondrer un état quantique et détruit toute intrication qu'il contient. Vous obtenez ce que vous obtenez, et toutes les autres possibilités disparaissent.

Nahum a posé la question suivante à Skinner : Et si, alors que l'intrication est en train de se propager, tu mesurais certains spins ici et là ? Si tu les mesurais tous en permanence, l'intrication disparaîtrait de façon ennuyeuse. Mais si tu les mesures sporadiquement, par quelques spins seulement, quel phénomène sortira vainqueur ? L'intrication ou la mesure ?

L'ampleur avec laquelle une mesure de B réduit votre ignorance de A s'appelle l'entropie d'intrication et, comme tout type d'information, elle se compte en bits. L'entropie d'intrication est le principal moyen dont disposent les physiciens pour quantifier l'intrication entre deux objets ou, de manière équivalente, la quantité d'informations sur l'un stockées de manière non locale dans l'autre. Une entropie d'intrication nulle signifie qu'il n'y a pas d'intrication ; mesurer B ne révèle rien sur A. Une entropie d'intrication élevée signifie qu'il y a beaucoup d'intrication ; mesurer B vous apprend beaucoup sur A.

Au cours du dessert, Skinner et Nahum ont poussé cette réflexion plus loin. Ils ont d'abord étendu la paire de particules à une chaîne aussi longue que l'on veut bien l'imaginer. Ils savaient que selon l'équation éponyme de Schrödinger, l'analogue de F = ma en mécanique quantique, l'intrication passerait d'une particule à l'autre comme une grippe. Ils savaient également qu'ils pouvaient calculer le degré d'intrication de la même manière : Si l'entropie d'intrication est élevée, cela signifie que les deux moitiés de la chaîne sont fortement intriquées. Si l'entropie d'intrication est élevée, les deux moitiés sont fortement intriquées. Mesurer la moitié des spins vous donnera une bonne idée de ce à quoi vous attendre lorsque vous mesurerez l'autre moitié.

Ensuite, ils ont déplacé la mesure de la fin du processus - lorsque la chaîne de particules avait déjà atteint un état quantique particulier - au milieu de l'action, alors que l'intrication se propageait. Ce faisant, ils ont créé un conflit, car la mesure est l'ennemi mortel de l'intrication. S'il n'est pas modifié, l'état quantique d'un groupe de particules reflète toutes les combinaisons possibles de hauts et de bas que l'on peut obtenir en mesurant ces particules. Mais la mesure fait s'effondrer un état quantique et détruit toute intrication qu'il contient. Vous obtenez ce que vous obtenez, et toutes les autres possibilités disparaissent.

Nahum a posé la question suivante à Skinner : Et si, alors que l'intrication est en train de se propager, on mesurait certains spins ici et là ? Les mesurer tous en permanence ferait disparaître toute l'intrication d'une manière ennuyeuse. Mais si on en mesure sporadiquement quelques spins seulement, quel phénomène sortirait vainqueur ? L'intrication ou la mesure ?

Skinner, répondit qu'il pensait que la mesure écraserait l'intrication. L'intrication se propage de manière léthargique d'un voisin à l'autre, de sorte qu'elle ne croît que de quelques particules à la fois. Mais une série de mesures pourrait toucher simultanément de nombreuses particules tout au long de la longue chaîne, étouffant ainsi l'intrication sur une multitude de sites. S'ils avaient envisagé cet étrange scénario, de nombreux physiciens auraient probablement convenu que l'intrication ne pouvait pas résister aux mesures.

"Selon Ehud Altman, physicien spécialiste de la matière condensée à l'université de Californie à Berkeley, "il y avait une sorte de folklore selon lequel les états très intriqués sont très fragiles".

Mais Nahum, qui réfléchit à cette question depuis l'année précédente, n'est pas de cet avis. Il imaginait que la chaîne s'étendait dans le futur, instant après instant, pour former une sorte de clôture à mailles losangées. Les nœuds étaient les particules, et les connexions entre elles représentaient les liens à travers lesquels l'enchevêtrement pouvait se former. Les mesures coupant les liens à des endroits aléatoires. Si l'on coupe suffisamment de maillons, la clôture s'écroule. L'intrication ne peut pas se propager. Mais jusque là, selon Nahum, même une clôture en lambeaux devrait permettre à l'intrication de se propager largement.

Nahum a réussi à transformer un problème concernant une occurrence quantique éphémère en une question concrète concernant une clôture à mailles losangées. Il se trouve qu'il s'agit d'un problème bien étudié dans certains cercles - la "grille de résistance vandalisée" - et que Skinner avait étudié lors de son premier cours de physique de premier cycle, lorsque son professeur l'avait présenté au cours d'une digression.

"C'est à ce moment-là que j'ai été vraiment enthousiasmé", a déclaré M. Skinner. "Il n'y a pas d'autre moyen de rendre un physicien plus heureux que de montrer qu'un problème qui semble difficile est en fait équivalent à un problème que l'on sait déjà résoudre."

Suivre l'enchevêtrement

Mais leurs plaisanteries au dessert n'étaient rien d'autre que des plaisanteries. Pour tester et développer rigoureusement ces idées, Skinner et Nahum ont joint leurs forces à celles d'un troisième collaborateur, Jonathan Ruhman, de l'université Bar-Ilan en Israël. L'équipe a simulé numériquement les effets de la coupe de maillons à différentes vitesses dans des clôtures à mailles losangées. Ils ont ensuite comparé ces simulations de réseaux classiques avec des simulations plus précises mais plus difficiles de particules quantiques réelles, afin de s'assurer que l'analogie était valable. Ils ont progressé lentement mais sûrement.

Puis, au cours de l'été 2018, ils ont appris qu'ils n'étaient pas les seuls à réfléchir aux mesures et à l'intrication.

Matthew Fisher, éminent physicien de la matière condensée à l'université de Californie à Santa Barbara, s'était demandé si l'intrication entre les molécules dans le cerveau pouvait jouer un rôle dans notre façon de penser. Dans le modèle que lui et ses collaborateurs étaient en train de développer, certaines molécules se lient occasionnellement d'une manière qui agit comme une mesure et tue l'intrication. Ensuite, les molécules liées changent de forme d'une manière qui pourrait créer un enchevêtrement. Fisher voulait savoir si l'intrication pouvait se développer sous la pression de mesures intermittentes - la même question que Nahum s'était posée.

"C'était nouveau", a déclaré M. Fisher. "Personne ne s'était penché sur cette question avant 2018.

Dans le cadre d'une coopération universitaire, les deux groupes ont coordonné leurs publications de recherche l'un avec l'autre et avec une troisième équipe étudiant le même problème, dirigée par Graeme Smith de l'université du Colorado, à Boulder.

"Nous avons tous travaillé en parallèle pour publier nos articles en même temps", a déclaré M. Skinner.

En août, les trois groupes ont dévoilé leurs résultats. L'équipe de Smith était initialement en désaccord avec les deux autres, qui soutenaient tous deux le raisonnement de Nahum inspiré de la clôture : Dans un premier temps, l'intrication a dépassé les taux de mesure modestes pour se répandre dans une chaîne de particules, ce qui a entraîné une entropie d'intrication élevée. Puis, lorsque les chercheurs ont augmenté les mesures au-delà d'un taux "critique", l'intrication s'est arrêtée - l'entropie d'intrication a chuté.

La transition semblait exister, mais il n'était pas évident pour tout le monde de comprendre où l'argument intuitif - selon lequel l'intrication de voisin à voisin devait être anéantie par les éclairs généralisés de la mesure - s'était trompé.

Dans les mois qui ont suivi, Altman et ses collaborateurs à Berkeley ont découvert une faille subtile dans le raisonnement. "On ne tient pas compte de la diffusion (spread) de l'information", a déclaré M. Altman.

Le groupe d'Altman a souligné que toutes les mesures ne sont pas très informatives, et donc très efficaces pour détruire l'intrication. En effet, les interactions aléatoires entre les particules de la chaîne ne se limitent pas à l'enchevêtrement. Elles compliquent également considérablement l'état de la chaîne au fil du temps, diffusant effectivement ses informations "comme un nuage", a déclaré M. Altman. Au bout du compte, chaque particule connaît l'ensemble de la chaîne, mais la quantité d'informations dont elle dispose est minuscule. C'est pourquoi, a-t-il ajouté, "la quantité d'intrication que l'on peut détruire [à chaque mesure] est ridiculement faible".

En mars 2019, le groupe d'Altman a publié une prépublication détaillant comment la chaîne cachait efficacement les informations des mesures et permettait à une grande partie de l'intrication de la chaîne d'échapper à la destruction. À peu près au même moment, le groupe de Smith a mis à jour ses conclusions, mettant les quatre groupes d'accord.

La réponse à la question de Nahum était claire. Une "transition de phase induite par la mesure" était théoriquement possible. Mais contrairement à une transition de phase tangible, telle que le durcissement de l'eau en glace, il s'agissait d'une transition entre des phases d'information - une phase où l'information reste répartie en toute sécurité entre les particules et une phase où elle est détruite par des mesures répétées.

C'est en quelque sorte ce que l'on rêve de faire dans la matière condensée, a déclaré M. Skinner, à savoir trouver une transition entre différents états. "Maintenant, on se demande comment on le voit", a-t-il poursuivi.

 Au cours des quatre années suivantes, trois groupes d'expérimentateurs ont détecté des signes du flux distinct d'informations.

Trois façons de voir l'invisible

Même l'expérience la plus simple permettant de détecter la transition intangible est extrêmement difficile. "D'un point de vue pratique, cela semble impossible", a déclaré M. Altman.

L'objectif est de définir un certain taux de mesure (rare, moyen ou fréquent), de laisser ces mesures se battre avec l'intrication pendant un certain temps et de voir quelle quantité d'entropie d'intrication vous obtenez dans l'état final. Ensuite, rincez et répétez avec d'autres taux de mesure et voyez comment la quantité d'intrication change. C'est un peu comme si l'on augmentait la température pour voir comment la structure d'un glaçon change.

Mais les mathématiques punitives de la prolifération exponentielle des possibilités rendent cette expérience presque impensablement difficile à réaliser.

L'entropie d'intrication n'est pas, à proprement parler, quelque chose que l'on peut observer. C'est un nombre que l'on déduit par la répétition, de la même manière que l'on peut éventuellement déterminer la pondération d'un dé chargé. Lancer un seul 3 ne vous apprend rien. Mais après avoir lancé le dé des centaines de fois, vous pouvez connaître la probabilité d'obtenir chaque chiffre. De même, le fait qu'une particule pointe vers le haut et une autre vers le bas ne signifie pas qu'elles sont intriquées. Il faudrait obtenir le résultat inverse plusieurs fois pour en être sûr.

Il est beaucoup plus difficile de déduire l'entropie d'intrication d'une chaîne de particules mesurées. L'état final de la chaîne dépend de son histoire expérimentale, c'est-à-dire du fait que chaque mesure intermédiaire a abouti à une rotation vers le haut ou vers le bas. Pour accumuler plusieurs copies du même état, l'expérimentateur doit donc répéter l'expérience encore et encore jusqu'à ce qu'il obtienne la même séquence de mesures intermédiaires, un peu comme s'il jouait à pile ou face jusqu'à ce qu'il obtienne une série de "têtes" d'affilée. Chaque mesure supplémentaire rend l'effort deux fois plus difficile. Si vous effectuez 10 mesures lors de la préparation d'une chaîne de particules, par exemple, vous devrez effectuer 210 ou 1 024 expériences supplémentaires pour obtenir le même état final une deuxième fois (et vous pourriez avoir besoin de 1 000 copies supplémentaires de cet état pour déterminer son entropie d'enchevêtrement). Il faudra ensuite modifier le taux de mesure et recommencer.

L'extrême difficulté à détecter la transition de phase a amené certains physiciens à se demander si elle était réellement réelle.

"Vous vous fiez à quelque chose d'exponentiellement improbable pour le voir", a déclaré Crystal Noel, physicienne à l'université Duke. "Cela soulève donc la question de savoir ce que cela signifie physiquement."

Noel a passé près de deux ans à réfléchir aux phases induites par les mesures. Elle faisait partie d'une équipe travaillant sur un nouvel ordinateur quantique à ions piégés à l'université du Maryland. Le processeur contenait des qubits, des objets quantiques qui agissent comme des particules. Ils peuvent être programmés pour créer un enchevêtrement par le biais d'interactions aléatoires. Et l'appareil pouvait mesurer ses qubits.

Le groupe a également eu recours à une deuxième astuce pour réduire le nombre de répétitions - une procédure technique qui revient à simuler numériquement l'expérience parallèlement à sa réalisation. Ils savaient ainsi à quoi s'attendre. C'était comme si on leur disait à l'avance comment le dé chargé était pondéré, et cela a permis de réduire le nombre de répétitions nécessaires pour mettre au point la structure invisible de l'enchevêtrement.

Grâce à ces deux astuces, ils ont pu détecter la transition d'intrication dans des chaînes de 13 qubits et ont publié leurs résultats à l'été 2021.

"Nous avons été stupéfaits", a déclaré M. Nahum. "Je ne pensais pas que cela se produirait aussi rapidement."

À l'insu de Nahum et de Noel, une exécution complète de la version originale de l'expérience, exponentiellement plus difficile, était déjà en cours.

À la même époque, IBM venait de mettre à niveau ses ordinateurs quantiques, ce qui leur permettait d'effectuer des mesures relativement rapides et fiables des qubits à la volée. Jin Ming Koh, étudiant de premier cycle à l'Institut de technologie de Californie, avait fait une présentation interne aux chercheurs d'IBM et les avait convaincus de participer à un projet visant à repousser les limites de cette nouvelle fonctionnalité. Sous la supervision d'Austin Minnich, physicien appliqué au Caltech, l'équipe a entrepris de détecter directement la transition de phase dans un effort que Skinner qualifie d'"héroïque".

 Après avoir demandé conseil à l'équipe de Noel, le groupe a simplement lancé les dés métaphoriques un nombre suffisant de fois pour déterminer la structure d'intrication de chaque historique de mesure possible pour des chaînes comptant jusqu'à 14 qubits. Ils ont constaté que lorsque les mesures étaient rares, l'entropie d'intrication doublait lorsqu'ils doublaient le nombre de qubits - une signature claire de l'intrication qui remplit la chaîne. Les chaînes les plus longues (qui impliquaient davantage de mesures) ont nécessité plus de 1,5 million d'exécutions sur les appareils d'IBM et, au total, les processeurs de l'entreprise ont fonctionné pendant sept mois. Il s'agit de l'une des tâches les plus intensives en termes de calcul jamais réalisées à l'aide d'ordinateurs quantiques.

Le groupe de M. Minnich a publié sa réalisation des deux phases en mars 2022, ce qui a permis de dissiper tous les doutes qui subsistaient quant à la possibilité de mesurer le phénomène.

"Ils ont vraiment procédé par force brute", a déclaré M. Noel, et ont prouvé que "pour les systèmes de petite taille, c'est faisable".

Récemment, une équipe de physiciens a collaboré avec Google pour aller encore plus loin, en étudiant l'équivalent d'une chaîne presque deux fois plus longue que les deux précédentes. Vedika Khemani, de l'université de Stanford, et Matteo Ippoliti, aujourd'hui à l'université du Texas à Austin, avaient déjà utilisé le processeur quantique de Google en 2021 pour créer un cristal de temps, qui, comme les phases de propagation de l'intrication, est une phase exotique existant dans un système changeant.

En collaboration avec une vaste équipe de chercheurs, le duo a repris les deux astuces mises au point par le groupe de Noel et y a ajouté un nouvel ingrédient : le temps. L'équation de Schrödinger relie le passé d'une particule à son avenir, mais la mesure rompt ce lien. Ou, comme le dit Khemani, "une fois que l'on introduit des mesures dans un système, cette flèche du temps est complètement détruite".

Sans flèche du temps claire, le groupe a pu réorienter la clôture à mailles losangiques de Nahum pour accéder à différents qubits à différents moments, ce qu'ils ont utilisé de manière avantageuse. Ils ont notamment découvert une transition de phase dans un système équivalent à une chaîne d'environ 24 qubits, qu'ils ont décrite dans un article publié en mars.

Puissance de la mesure

Le débat de Skinner et Nahum sur le pudding, ainsi que les travaux de Fisher et Smith, ont donné naissance à un nouveau sous-domaine parmi les physiciens qui s'intéressent à la mesure, à l'information et à l'enchevêtrement. Au cœur de ces différentes lignes de recherche se trouve une prise de conscience croissante du fait que les mesures ne se contentent pas de recueillir des informations. Ce sont des événements physiques qui peuvent générer des phénomènes véritablement nouveaux.

"Les mesures ne sont pas un sujet auquel les physiciens de la matière condensée ont pensé historiquement", a déclaré M. Fisher. Nous effectuons des mesures pour recueillir des informations à la fin d'une expérience, a-t-il poursuivi, mais pas pour manipuler un système.

En particulier, les mesures peuvent produire des résultats inhabituels parce qu'elles peuvent avoir le même type de saveur "partout-tout-enmême-temps" qui a autrefois troublé Einstein. Au moment de la mesure, les possibilités alternatives contenues dans l'état quantique s'évanouissent, pour ne jamais se réaliser, y compris celles qui concernent des endroits très éloignés dans l'univers. Si la non-localité de la mécanique quantique ne permet pas des transmissions plus rapides que la lumière comme le craignait Einstein, elle permet d'autres exploits surprenants.

"Les gens sont intrigués par le type de nouveaux phénomènes collectifs qui peuvent être induits par ces effets non locaux des mesures", a déclaré M. Altman.

L'enchevêtrement d'une collection de nombreuses particules, par exemple, a longtemps été considéré comme nécessitant au moins autant d'étapes que le nombre de particules que l'on souhaitait enchevêtrer. Mais l'hiver dernier, des théoriciens ont décrit un moyen d'y parvenir en beaucoup moins d'étapes grâce à des mesures judicieuses. Au début de l'année, le même groupe a mis l'idée en pratique et façonné une tapisserie d'enchevêtrement abritant des particules légendaires qui se souviennent de leur passé. D'autres équipes étudient d'autres façons d'utiliser les mesures pour renforcer les états intriqués de la matière quantique.

Cette explosion d'intérêt a complètement surpris Skinner, qui s'est récemment rendu à Pékin pour recevoir un prix pour ses travaux dans le Grand Hall du Peuple sur la place Tiananmen. (Skinner avait d'abord cru que la question de Nahum n'était qu'un exercice mental, mais aujourd'hui, il n'est plus très sûr de la direction que tout cela prend.)

"Je pensais qu'il s'agissait d'un jeu amusant auquel nous jouions, mais je ne suis plus prêt à parier sur l'idée qu'il n'est pas utile."