Intelligence artificielle et intelligence naturelle – vers l'IA bio-inspiré

Depuis plus de trente ans, j’ai tenté de comprendre comment notre cerveau arrive à reconnaitre des images aussi rapidement, malgré la lenteur relative de ses neurones. J’avais proposé que, vu la vitesse des traitements, une grande partie de ses traitements doivent être réalisé avec une vague de traitement unidirectionnelle en mode « feed-forward ». Depuis 2012, ce type d’architecture est utilisé par des systèmes artificielles avec beaucoup de succès. Mais il reste d’autres idées de la biologie qui peuvent être une source d’inspiration pour l’IA. Dans cet exposé, je vais parler de deux idées particulièrement intéressantes absentes dans la plupart des systèmes artificiels. D’abord le fait que les vrais neurones utilisent des « spikes » pour encoder de l’information, et plus particulièrement l’ordre des décharges des neurones. Ensuite, il y a le fait que les neurones peuvent apprendre des patternes qui se répètent de manière non-supervisée.