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Dans une ville au bord du lac Léman, des amas de cellules cérébrales humaines sont disponibles à la location. Ces amas de cellules vivantes, de la taille d’un grain de sable, sont capables de recevoir des signaux électriques et d’y répondre, un peu comme les ordinateurs. Des équipes de recherche du monde entier peuvent leur proposer diverses tâches, dans l’espoir qu’ils traitent les informations et renvoient un signal.
Bienvenue dans le monde du wetware, ou des ordinateurs biologiques (biocomputers, en anglais, aussi traduisible par « biocalculateurs »). Au sein de quelques laboratoires universitaires et entreprises, des chercheurs cultivent ces neurones humains et tentent de les transformer en systèmes fonctionnels équivalents à des transistors biologiques. Selon eux, ces réseaux de neurones pourraient un jour atteindre la puissance d’un superordinateur, sans la consommation d’énergie démesurée qui l’accompagne.
Les résultats obtenus jusqu’à présent sont limités. Mais des scientifiques enthousiastes acquièrent déjà un accès en ligne à ces processeurs fondés sur des cellules cérébrales, voire investissent des dizaines de milliers d’euros pour construire leurs propres modèles. Certains cherchent à les utiliser comme de simples remplaçants des ordinateurs ordinaires, tandis que d’autres y voient un outil pour étudier le fonctionnement du cerveau. « L’intelligence biologique pose un problème scientifique très intéressant », explique Benjamin Ward-Cherrier, chercheur en robotique à l’université de Bristol, au Royaume-Uni, qui loue du temps sur les organoïdes cérébraux suisses. « Et je pense qu’il vaut mieux l’aborder en partant de la base – avec des modèles réduits et simplifiées de notre cerveau, que l’on complexifie progressivement (approche bottom-up) –, plutôt que selon une approche descendante (top-down). »
Les partisans du biocalcul affirment que ces systèmes pourraient un jour rivaliser avec les capacités de l’intelligence artificielle et le potentiel des ordinateurs quantiques. Mais d’autres chercheurs qui travaillent sur des neurones humains sont plus sceptiques. Ils mettent en garde contre le battage médiatique et les fantasmes de science-fiction autour de ce qu’on appelle parfois le brain-in-a-jar (« cerveau dans un bocal »), qui risquent de se révéler contreproductifs. En particulier si l’idée que ces systèmes possèdent une sensibilité et une conscience s’impose…
Réduire la consommation d’énergie
Les informaticiens convoitent depuis longtemps l’étonnante efficacité énergétique du cerveau humain. Fonctionnant avec moins de 20 watts, soit à peu près la consommation d’un petit ventilateur de bureau, ses milliards de neurones effectuent l’équivalent de 1 milliard de milliards d’opérations mathématiques par seconde. Les meilleurs supercalculateurs atteignent aussi cette vitesse, mais en consommant 1 million de fois plus d’énergie.
Certains chercheurs tentent de reproduire la structure ultraefficace du cerveau à l’aide de puces en silicium. Cette approche, communément appelée « calcul neuromorphique », s’inspire de la manière dont les cellules nerveuses se connectent et s’activent pour communiquer. Plus précisément, certains systèmes cherchent à imiter l’effet de seuil des neurones, qui doivent augmenter la tension électrique de leur membrane jusqu’à un niveau spécifique avant de déclencher une impulsion nerveuse, appelée « potentiel d’action ».
Le biocalcul, quant à lui, revient à la source biologique. À partir de cellules souches dites « pluripotentes induites » (iPS), susceptibles d’être reprogrammées en presque n’importe quel type cellulaire, les chercheurs cultivent des « communautés » de cellules cérébrales, qu’ils alimentent avec des nutriments et des facteurs de croissance. Pour communiquer avec ces cellules, ils les placent sur des réseaux d’électrodes, puis leur transmettent des signaux et des instructions sous forme de séquences d’impulsions électriques. Ces signaux modifient la façon dont les ions entrent et sortent des neurones, et peuvent inciter certaines cellules à émettre un potentiel d’action. Les électrodes de l’ordinateur biologique détectent ces impulsions et utilisent divers algorithmes pour les convertir en informations exploitables.
L’approche la plus courante en matière de bio-informatique consiste à cultiver des organoïdes, c’est-à-dire des grappes tridimensionnelles de cellules cérébrales. Leur composition varie en fonction de la différenciation des cellules pluripotentes induites, mais elle comprend généralement des neurones et des cellules dites « de soutien », comme les astrocytes et les oligodendrocytes.
Reconnaître des lettres en braille
En août 2025, Benjamin Ward-Cherrier et ses collègues ont rapporté s’être servis d’organoïdes cérébraux humains d’environ 10 000 neurones pour « reconnaître » des lettres en braille. Ils ont d’abord utilisé un robot équipé d’un capteur tactile pour lire ces lettres, puis ont converti les données collectées pour chacune d’entre elles en un motif distinct d’impulsions électriques – en variant par exemple les caractéristiques temporelles et l’intensité –, qu’ils ont transmis à une série de huit électrodes placées à proximité de la surface de l’organoïde. Ces électrodes enregistraient également l’activité collective de nombreux neurones voisins.
Les chercheurs voulaient savoir si les schémas de décharge dans l’organoïde variaient en fonction des stimulations reçues et si ces réponses étaient cohérentes. Pour chaque lettre, ils ont moyenné les mesures recueillies par les électrodes pour obtenir une sortie globale, dont ils ont analysé la structure grâce à un processus d’apprentissage automatique. Les résultats ont montré que, lorsqu’il recevait des impulsions électriques correspondant à une lettre spécifique, un même organoïde produisait une réponse identique, caractéristique de cette lettre, dans 61 % des cas en moyenne. Quand les réponses de trois organoïdes étaient combinées, ce chiffre passait à 83 %. En d’autres termes, les organoïdes se sont révélés capables d’effectuer une tâche simple : distinguer et identifier leurs entrées.
Pour Benjamin Ward-Cherrier, il s’agit d’une preuve de principe solide. « C’est une première démonstration que nous pouvons accomplir ce type de tâches. La prochaine étape consistera à faire quelque chose d’un peu plus complexe. » Une possibilité serait de transformer les messages des cellules cultivées en instructions pour le robot, par exemple pour relire la lettre. Les systèmes de ce type sont dits « en boucle fermée ». Aucun n’a encore été réalisé avec des organoïdes cérébraux humains, mais dans une étude récente un tel système, composé d’organoïdes neuronaux de souris, a réussi à jouer à Cartpole – un jeu vidéo où il faut maintenir un poteau instable en position verticale sur un chariot en mouvement.
Organoïdes à louer
Comme les entrées et les sorties de ces systèmes sont composées de simples signaux électriques, il est facile d’y accéder à distance via le web. Le robot capable de lire le braille est ainsi installé au laboratoire de Benjamin Ward-Cherrier, à Bristol, tandis que les organoïdes sont cultivés et hébergés dans les locaux de la société FinalSpark, à Vevey, en Suisse.
Fan avoué de science-fiction, le cofondateur de l’entreprise, Fred Jordan, affirme vouloir développer des systèmes de neurones biologiques capables « d’effectuer certaines tâches similaires à celles qu’effectue aujourd’hui l’IA ». Mais le chemin reste long pour y parvenir. En tant qu’ordinateurs, les systèmes construits sur des organoïdes sont encore « totalement inutiles d’un point de vue pratique, admet-il. Il existe une grande différence entre imaginer ou réfléchir à quelque chose et le produire concrètement. Et j’aimerais faire partie de ceux qui franchissent cette étape. »
Certains groupes universitaires, comme celui de Benjamin Ward-Cherrier, ont accès gratuitement aux organoïdes de FinalSpark, et de nombreuses équipes se sont inscrites pour en bénéficier. Des chercheurs de l’université du Michigan à Ann Arbor testent par exemple la réponse des organoïdes à différents types de stimulation, tandis qu’une équipe de l’université libre de Berlin tente d’extraire un maximum d’informations des schémas d’activité neuronale grâce à des outils d’apprentissage automatique.
Les clients plus fortunés, notamment les entreprises privées, peuvent également obtenir un accès en ligne exclusif à un système d’organoïdes, moyennant des frais mensuels de 5 000 dollars (environ 4 200 euros). Et beaucoup y adhèrent. « Nos clients comprennent de très grandes entreprises, issues de domaines qui semblent déconnectés du nôtre », explique Fred Jordan. À la différence des projets universitaires offerts sans contrepartie, l’usage que les clients commerciaux font des organoïdes n’est pas connu de l’entreprise.
D’autres groupes spécialisés dans les organoïdes se lancent dans le biocalcul. Les systèmes développés par le laboratoire d’Alysson Muotri, à l’université de Californie à San Diego, contiennent chacun environ 2,5 millions de neurones de différents types. Alysson Muotri souhaite exploiter les organoïdes pour un objectif concret : prédire la trajectoire d’éventuelles marées noires dans la jungle amazonienne. Ce projet, financé par une compagnie pétrolière, devrait s’achever d’ici à 2028. « Nous relevons le défi, déclare-t-il. Nous verrons où nous en sommes dans trois ans. »
Entraîner les neurones
Pour de nombreux utilisateurs d’organoïdes qui tentent d’exécuter des tâches plus complexes, l’un des objectifs immédiats est de réussir à entraîner les neurones afin de promouvoir un comportement orienté vers un but. À l’heure actuelle, les réponses des organoïdes cultivés en laboratoire par FinalSpark s’apparentent davantage aux réflexes du système nerveux périphérique (comme le coup de pied qui survient automatiquement en réponse à une tape sous le genou) qu’aux processus malléables qui guident la prise de décision dans le cerveau.
Pour gérer une plus grande complexité, ces systèmes neuronaux doivent être capables d’apprendre. Selon Fred Jordan, l’un des moyens d’y parvenir consiste à administrer aux organoïdes des neurotransmetteurs comme la dopamine, afin d’ajuster leurs réponses à des stimuli particuliers. La dopamine favorise en effet l’émission de potentiels d’action par les neurones et renforce les synapses qui les relient, deux changements qui accroissent la probabilité que la répétition d’un même stimulus déclenche une réponse identique.
En 2022, des chercheurs sont parvenus à faire jouer un réseau de neurones humains, cultivés sur des électrodes, au jeu vidéo Pong.
En 2022, des chercheurs de Cortical Labs, une entreprise basée à Melbourne, en Australie, ont utilisé une autre technique, appelée « stimulation par apprentissage de schémas ». Leur objectif était d’entraîner des cellules cérébrales cultivées en laboratoire à jouer au jeu vidéo Pong, sorti dans les années 1970. Plutôt que de travailler avec des organoïdes, ils ont choisi de créer des réseaux de cellules dans des boîtes de Petri . Ils les ont ensuite connectés à un ordinateur, qui était programmé pour que la réponse des neurones à la stimulation déplace une raquette virtuelle. Une balle rebondissait par ailleurs sur les parois, et pour entraîner les neurones à diriger la raquette vers elle, les chercheurs leur ont envoyé une rafale organisée d’activité électrique chaque fois qu’elle se rapprochait (au début de manière aléatoire). En revanche, si les neurones déplaçaient la raquette dans la mauvaise direction, ils étaient bombardés de bruit blanc chaotique.
Au fil du temps, le réseau a appris à frapper la balle pour recevoir la réponse structurée plutôt que la version aléatoire. De fait, les cellules cérébrales ont tendance à répéter les activités qui produisent un résultat prévisible et apprennent donc les types de comportements qui déclenchent une stimulation familière.
Une intelligence bioconçue
Cortical Labs a aussi développé un système modulaire capable de relier un nombre croissant de puits individuels, contenant chacun 1 000 neurones au maximum [le même principe de culture bidimensionnelle que sur les boîtes de Petri, mais à plus petite échelle, ndlr], afin de former ce que l’entreprise appelle une « intelligence bioconçue ». Chaque culture cellulaire a une durée de vie utile d’environ six mois avant de devoir être remplacée. « Il est possible de contrôler la géométrie, la topologie et la position des cellules, ainsi que leur forme et leurs connexions », explique Brett Kagan, directeur scientifique de l’entreprise de biotechnologie. « Cela conduira à des types de traitement de l’information complètement différents. »
Selon lui, cette approche permet de mener des expériences plus reproductibles, réduisant la variabilité souvent observée avec les organoïdes. « Cela apporte beaucoup plus de transparence et, à notre avis, une bien meilleure compréhension des phénomènes en jeu », ajoute-t-il.
L’entreprise a mené plusieurs expériences avec son dispositif. L’une d’elles visait à tester l’impact des médicaments antiépileptiques sur l’activité neuronale, tandis qu’une autre s’est intéressée à l’apprentissage – et les résultats suggèrent que les neurones apprennent plus efficacement que les systèmes d’IA existants. L’équipe s’efforce actuellement de démontrer que son système est capable d’identifier des chiffres et des symboles manuscrits.
Tout comme FinalSpark, Cortical Labs offre un accès en ligne à ses cultures neuronales, mais elle va encore plus loin en commercialisant ce qu’elle présente comme le premier ordinateur biologique du monde, le CL1. Vendu au prix de 35 000 dollars (environ 29 860 euros), cet appareil combine des puits connectés de neurones avec une interface programmable, qui permet aux utilisateurs d’émettre des commandes et d’analyser les réponses électriques. Selon Brett Kagan, plusieurs exemplaires ont déjà été acquis par des laboratoires à travers le globe et d’autres commandes sont en cours.
Les applications à l’étude concernent par exemple les neurosciences fondamentales – notamment les recherches sur la plasticité et la dynamique des réseaux – et l’exploitation des bioprocesseurs pour des systèmes d’IA ou de contrôle en temps réel, y compris ceux embarqués dans les robots. Certains tentent même d’utiliser les cellules cérébrales à des fins de divertissement, en développant des jeux ou ce que Brett Kagan appelle un « produit musical expérimental ». « Le CL1 est essentiellement conçu pour rendre la technologie accessible à tous », explique-t-il, tout comme les appareils Apple « ont démocratisé l’informatique personnalisée ».
Controverses neuronales
Brett Kagan est un habitué des déclarations téméraires. En 2022, son article sur Pong a inquiété de nombreux spécialistes des organoïdes cérébraux, car le titre accolait le terme « sentience » [usuellement défini comme la capacité d’avoir des expériences subjectives, incluant le ressenti d’émotions, ndlr] à son système in vitro. Trente chercheurs ont publié une réponse affirmant qu’un tel langage était « inapproprié et non justifié par les données présentées » et qu’il pouvait exposer la communauté au sens large à un « risque inutile » de restrictions sur ce type de travaux.
Dans son article, Brett Kagan s’autorisait à utiliser le terme « sentience », car il l’y définissait simplement comme le fait d’être « réactif aux impressions sensorielles ». Mais les réactions négatives l’ont amené à reconsidérer sa position. « Je n’utiliserai plus le mot “sentient” à l’avenir », a-t-il déclaré à Nature en 2025. « Avec les connaissances dont nous disposons aujourd’hui, nous aurions probablement été un peu plus prudents. »
La biologiste Madeline Lancaster, à l’université de Cambridge, au Royaume-Uni, qui se sert de tissus neuronaux pour étudier le développement cérébral et certaines maladies qui lui sont associées mais ne participe à aucun projet de bio-informatique, s’inquiète aussi de l’utilisation de ce type de termes et des discussions qu’elle entraîne sur l’éventuelle conscience des cultures cellulaires. Elle redoute de possibles appels à davantage de réglementation de la part de ceux qui s’opposent à ces travaux pour des raisons éthiques – appels injustifiés et contreproductifs selon elle. Les organoïdes neuronaux servent bien plus souvent à la recherche fondamentale en neurosciences qu’aux applications de bio-informatique, et la chercheuse appréhende un potentiel blocage de ses travaux et de ceux que mènent d’autres groupes. « Une boule de neurones n’est pas un cerveau, affirme-t-elle. Elle ne pense pas. Elle en est incapable. Mais si on la présente d’une façon qui le sous-entend, c’est ainsi que les gens vont le comprendre. »
Cette spécialiste s’interroge également sur les conclusions des expériences de bio-informatique. « Il y a du potentiel, mais je ne suis pas convaincue que ce qu’on a accompli jusqu’à présent soit vraiment du calcul », explique-t-elle. Et de citer une étude publiée en 2024, qui a montré qu’un hydrogel non biologique, ne contenant aucun neurone, était également capable « d’apprendre » à jouer à Pong [dans cette étude, des courants électriques sont appliqués dans le gel en fonction de la position de la balle, ce qui fait migrer des ions ; les modifications de conductivité résultantes sont mesurées et utilisées pour piloter la raquette, et comme les ions mettent ensuite du temps pour revenir à leur position initiale, il se crée une forme de « mémoire » qui modifie la façon de jouer du gel au fil du temps, ndlr]. Dans de tels systèmes, fondés sur un retour d’information rudimentaire, ce qui ressemble à de l’apprentissage pourrait n’être que du bruit, selon Madeline Lancaster.
Alysson Muotri est plus optimiste. « Les organoïdes possèdent les bases de la cognition humaine, assure-t-il. Ce concept pourrait même représenter la prochaine étape des systèmes de calcul, qui deviendraient ainsi économes en énergie. »
