«Nous visons à simuler un cerveau de souris d’ici 2025»
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«Nous visons à simuler un cerveau de souris d’ici 2025»

 Prof. Henry Markram

Henry Markram est professeur en neurosciences à l’EPFL, directeur du Laboratory of Neural Microcircuitry (LNMC), fondateur et directeur du Blue Brain Project (2005) ainsi que fondateur du European Human Brain Project. Après avoir obtenu son doctorat au Weizmann Institute of Science (Israel), il a collaboré en tant que chercheur dans diverses universités avant d’être nommé professeur à l’EPFL.

Blue Brain Project

Page d’accueil en anglais:bluebrain.epfl.chPortail de la reconstitution numérique des micro-circuits du néocortex:bbp.epfl.ch/nmc-portal

Laurent Seematter (texte), 3 juillet 2017

Bien que le cerveau humain ne représente que 2% du poids du corps, il consomme jusqu’à vingt pour cent de l’énergie requise par l’organisme, plus que n’importe quel autre organe. Pourtant, nous en savons encore très peu sur le fonctionnement de cette fascinante machine biologique. En 2005, une équipe de spécialistes en informatique, en mathématiques, en physique et en neuroscience de l’EPFL s’est lancée dans un ambitieux projet de simulation du cerveau. Le Prof. Henry Markram, fondateur et directeur du Blue Brain Project (BBP) a accepté de répondre à nos questions.

Interview avec le Prof. Henry Markram

Le BBP se propose de créer un copie numérique du cerveau en transformant la biologie en sciences informatiques. Comment cela est-il possible?

Au cours des deux derniers siècles, les scientifiques ont réuni une quantité énorme d’informations sur le cerveau, qui correspond à quelque chose comme 10 millions d’articles! Mais ils sont fragmentées. La question est donc de savoir comment nous pouvons rassembler tout ce savoir.

Une manière de résoudre ce problème est d’utiliser des superordinateurs capables de structurer d’énormes quantités de données d’une façon cohérente sur la base de puissants algorithmes. Ces algorithmes proviennent des mathématiques et de la physique appliquées, qui sont parvenues à convertir des processus biologiques en équations. C’est-à-dire qu’il est désormais possible de transformer les processus biologiques se déroulant dans le cerveau en données numériques.

On parle donc de «Big Data»?

Oui, absolument. Autour de l’an 2000, les ordinateurs ont commencé de devenir suffisamment puissants pour traiter les énormes quantités de données requises pour simuler le cerveau. Et en 2005, mon équipe de l’EPFL s’est mise à collaborer avec IBM pour utiliser Blue Gene, un superordinateur conçu pour la recherche dans les sciences de la vie. A cette époque, c’était la septième machine la plus puissante dans le monde!

«Nous traitons nos données sur Blue Brain 4, un superordinateur trente fois plus rapide que notre première machine mise en service en 2005.»

En fait, on peut comparer la puissance de traitement grandissante des ordinateurs avec la capacité d’agrandissement croissante des microscopes. Nos simulations deviennent de plus en plus précises au fur et à mesure que les superordinateurs s’améliorent. A l’heure actuelle, nous traitons nos données sur Blue Brain 4, un superordinateur qui est déjà environ trente fois plus rapide que notre première machine mise en service en 2005. Nous sommes en train de l’améliorer et d’ici 2020, notre superordinateur sera suffisamment puissant pour simuler les processus du cerveau à une résolution encore supérieure.

En 2015, vous êtes parvenu à simuler un circuit de 30’000 neurones d’un fragment de cerveau de rat. En comparaison, le cerveau humain contient environ 100’000’000’000 neurones. Est-il nécessaire de combler cette disparité pour obtenir des résultats pertinents?

Ce qui importe, c’est moins la quantité de cellules cérébrales analysées que le niveau de précision auquel on peut traiter l’information. A la fin de cette année, nous devrions être en mesure d’analyser un fragment de cerveau de rat étant déjà 500 fois plus grand que celui que nous avons examiné lors de notre dernière expérience en 2015. Notre but est de parvenir d’ici 2025 à simuler la totalité du cerveau d’une souris tant au niveau cellulaire que moléculaire.

«Nous pensons qu’il existe moins de mille points vulnérables dans la structure du cerveau.»

Pouvez-vous nous expliquer en quoi la simulation du cerveau nous aidera à mieux comprendre ses maladies?

Le cerveau, tout comme n’importe quelle autre machine complexe, a ses points faibles. Lorsque certains paramètres se dérèglent, comme par exemple la connectivité entre certaines zones cérébrales, la machine ne peut plus fonctionner correctement. Nous pensons qu’il existe moins de mille points vulnérables dans la structure du cerveau. Ce que nous essayons de faire, c’est de découvrir ce qui entraîne une perturbation du système en général. Mais cela demande encore beaucoup de travail. Nous devons d’abord réussir à définir ce qu’est un cerveau normal.

Une meilleure compréhension du cerveau va-t-elle favoriser le développement de l’intelligence artificielle?

La route est encore longue avant que l’intelligence artificelle (IA) n’arrive à rattraper le cerveau. C’est vrai, l’IA nous dépasse déjà dans des tâches très spécialisées telles que la conduite d’un véhicule ou le traitement de nombres complexes, etc. Mais le cerveau humain est capable de résoudre toutes sortes de problèmes dans la vie quotidienne d’une manière bien plus efficace et possède en plus des facultés émotionnelles uniques.

Sources: http://bluebrain.epfl.ch, http://pages.experts-exchange.com/processing-power-compared/

Vidéo au sujet du Blue Brain Project

Première version de la reconstitution numérique des micro-circuits du néocortex (Markram et al, 2015), qui démontre que la simulation de l’activité d’un fragment de cerveau au moyen d’une copie informatique est possible.

https://youtube.com/watch?v=64XPlgItxs8%3Fecver%3D1
Vidéo: Blue Brain Project / EPFL

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