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Le stockage des souvenirs dans notre cerveau ?

La mémoire est une aptitude essentielle qui nous permet d’intégrer, de conserver et de restituer les informations auxquelles nous sommes confrontés. Cette fonction n’est pas assurée par une structure précise du cerveau, mais par un ensemble de neurones connectés en réseau et répartis dans différentes régions. La mémoire constitue le fondement de notre intelligence et de notre identité, en regroupant savoir-faire et souvenirs.

 

par t, Doctorant en neurobiologie comportementale, Université Côte d’Azur dans The Conversation

 

Le processus de la mémoire débute par l’encodage, où les informations captées par les organes sensoriels sont transformées en traces de mémoire, appelées engrammes. Ces engrammes désignent un groupe spécifique de neurones activés en réponse à une information, tel qu’un texte que vous venez de lire, par exemple. Ensuite, lors de la consolidation, ces informations sont renforcées pour un stockage à long terme. Enfin, le rappel permet de solliciter à tout moment une information, permettant ainsi l’adaptation du comportement en fonction des expériences passées. L’oubli survient en cas d’absence d’accès à ces informations. Bien que la mémoire puisse prendre différentes formes, elle est souvent soutenue par un engramme présent dans diverses régions cérébrales. Dans cet article, nous allons revenir sur ces différentes étapes de la vie d’un souvenir dans le cerveau.

Les prémices de la compréhension de la mémoire en tant que modifications durables du cerveau remontent à Aristote et Platon, vers 350 avant notre ère. Le concept scientifique de ces altérations a été initié il y a plus de 100 ans par le biologiste allemand Richard Semon. C’est lui qui nomme et définit l’engramme comme la base neuronale du stockage et de la récupération des souvenirs.

Les fondements de la recherche moderne sur ce sujet remontent aux idées influentes de Ramón y Cajal, neurobiologiste espagnol lauréat du prix Nobel de physiologie en 1906, et soutenant que l’expérience modifie les connexions neuronales. On sait en effet depuis la moitié du XXe siècle que l’activation simultanée de cellules interconnectées renforce leurs connexions. La résurgence récente des études sur les engrammes est la conséquence des avancées techniques permettant désormais de cibler précisément les neurones, facilitant ainsi leur compréhension.

À la lumière de ces découvertes, nous avons maintenant pu affiner notre compréhension de ce qu’est un engramme. Fondamentalement, la création d’un engramme résulte du renforcement des connexions entre les groupes de neurones actifs en même temps pendant l’apprentissage. Les connexions entre les neurones se produisent au niveau d’une synapse, formée par la liaison entre deux extrémités neuronales. Ces connexions synaptiques résultent en la formation de groupes de neurones travaillant ensemble : c’est l’engramme proprement dit. Ainsi, lorsqu’une information est stockée dans le cerveau, elle est représentée par un réseau de neurones interconnectés entre eux, mais qui ne se situent pas forcément dans la même zone. Ces neurones ne sont d’ailleurs pas spécifiques à la mémoire, et en plus d’intégrer l’engramme, ils continuent d’interagir au sein de réseaux différents pour remplir d’autres fonctions.

Le stockage d’un souvenir sur une longue période entraîne des changements qui se manifestent à plusieurs niveaux. Ces ajustements se caractérisent par une augmentation du nombre de prolongements neuronaux, augmentant ainsi le nombre de synapses et donc la connexion entre neurones. Ce renforcement des connexions synaptiques augmente alors la probabilité qu’un schéma d’activité neuronale qui s’est produit pendant l’apprentissage soit reproduit ultérieurement lors du rappel, facilitant ainsi la récupération du souvenir. Pour illustrer ce concept de manière concrète, imaginez avoir passé un moment dans un champ de lavande. La vue de la couleur violette ou l’odeur de la lavande déclenchera l’activation du réseau de neurones qui était actif lors de votre promenade dans ce champ, ravivant ainsi votre souvenir.

Cet engramme peut adopter différents états, soit actif lorsque vous vous remémorez une information, soit dormant, jusqu’à ce que le souvenir refasse surface. Il peut aussi être indisponible, ce qui signifie qu’il existe mais qu’il ne peut plus être activé par un stimulus externe.

Pendant l’apprentissage, les informations qui sont répétées ou qui portent une forte charge émotionnelle sont plus susceptibles d’être mémorisées. Lors de leur intégration dans le cerveau, une compétition entre les neurones se met en place dans différentes régions cérébrales pour être recrutés dans la formation d’un engramme. Les neurones les plus actifs en lien avec les informations sensorielles du souvenir l’emportent et deviennent des cellules d’engramme. Cette coordination entre neurones actifs renforce les connexions synaptiques entre ces neurones, amorçant ainsi la formation du réseau constituant l’engramme.

Pendant la consolidation, l’engramme subit une transformation de son état initial instable et sensible aux perturbations vers un état plus durable et résistant. Cette transition est permise grâce à certaines protéines essentielles à l’activité des neurones et à leurs connexions. Ce processus intervient pendant le sommeil, où l’on observe une réactivation des neurones impliqués.

En présence dans notre environnement d’éléments similaires à ceux du souvenir, ce dernier peut alors ressurgir : c’est le rappel. Ce processus implique la réactivation de l’engramme. Pendant le rappel, les neurones qui étaient actifs lors de l’apprentissage se réactivent. Mais au moment de la récupération, le souvenir peut devenir temporairement instable, déstabilisant l’engramme qui la soutient. De nouvelles connexions peuvent se former tandis que d’autres peuvent se perdre. Par exemple, lorsque vous partagez un souvenir avec une autre personne, vous le décrivez avec votre subjectivité, ce qui peut entraîner des modifications de l’événement par rapport à comment il s’est réellement déroulé. Ces modifications peuvent être intégrées comme faisant partie du souvenir lui-même à force d’être racontées ou rappelées.

L’engramme n’est donc pas immuable. Un souvenir se modifie aussi avec le temps en fonction du degré d’émotion qu’on lui associe. On peut alors en perdre les détails pour ne garder qu’une sensation positive ou négative selon l’importance qu’a ce souvenir pour nous. Prenons l’exemple d’un ancien souvenir de vacances à la plage, où vous ne vous souvenez que de la sensation agréable de la chaleur, sans vous rappeler les détails précis tels que la date ou l’heure. Au niveau cérébral, cela se traduit par une modification du nombre de neurones et de connexions associés à ce souvenir.

Quant à l’oubli, c’est un phénomène généralement défini comme l’absence de manifestation comportementale d’un souvenir, même s’il aurait pu être rappelé avec succès auparavant. Par exemple, cet oubli peut se produire lorsqu’on vous demande la date de décès de Vercingétorix : vous avez appris à l’école qu’il s’agit de 46 av. J.-C., mais vous l’avez oubliée par la suite car elle n’avait peut-être plus d’utilité dans votre vie.

L’oubli peut aussi être pathologique, et associé à certaines maladies telles que la maladie d’Alzheimer. Même si les informations sont d’une importance émotionnelle réelle, comme le prénom de vos parents, la maladie peut vous empêcher d’y accéder. Selon cette perspective, l’oubli peut alors résulter soit d’une dégradation totale de l’engramme, entraînant une indisponibilité de la mémoire, soit d’un problème de rappel. Le cerveau étant un organe très plastique, il peut arriver qu’il y ait des modifications synaptiques au niveau d’un engramme, ce qui le déstabilise et augmente alors la probabilité d’oubli.

Cependant, ce remodelage ne conduit pas nécessairement à un effacement complet de la mémoire, mais plutôt à un silence de l’engramme. Des engrammes « silencieux » ont par exemple été observés chez des souris amnésiques, et la réactivation artificielle de ces engrammes permet une récupération de la mémoire, alors que les indices naturels dans l’environnement ne le peuvent pas. Ces résultats suggèrent que l’oubli est souvent dû à un échec de récupération de la mémoire, plutôt qu’à son effacement complet. Une des hypothèses avancées pour les maladies touchant la mémoire serait que les souvenirs peuvent être silencieux plutôt que perdus à proprement parler.

Notre étude, en cours de publication, utilise des outils chez la souris pour enregistrer l’activité directe des neurones formant l’engramme à différentes étapes de sa formation. Grâce à l’activité de ces neurones et aux outils développés en collaboration avec des mathématiciens, nous reconstruisons les cartes de connectivité fonctionnelle définissant l’engramme. Cette connectivité correspond au fait que l’on peut associer l’activité des neurones enregistrés avec les actions réalisées par la souris pendant cet enregistrement. Ainsi nous pouvons suivre l’engramme au cours des processus d’apprentissage, de consolidation, de rappel et d’oubli et étudier sa dynamique. À long terme, l’objectif serait d’exploiter ces résultats afin de mieux appréhender l’acquisition, le stockage et l’utilisation de l’information chez les humains, et ainsi de potentiellement faciliter le traitement des troubles de la mémoire et d’autres dysfonctionnements cognitifs.

Nouvelles technologies, processus cognitifs et comportements

 

Aujourd’hui, les écrans et les notifications dominent notre quotidien. Nous sommes tous familiers de ces distractions numériques qui nous tirent hors de nos pensées ou de notre activité. Entre le mail important d’un supérieur et l’appel de l’école qui oblige à partir du travail, remettant à plus tard la tâche en cours, les interruptions font partie intégrante de nos vies – et semblent destinées à s’imposer encore davantage avec la multiplication des objets connectés dans les futures « maisons intelligentes ». Cependant, elles ne sont pas sans conséquences sur notre capacité à mener à bien des tâches, sur notre confiance en nous, ou sur notre santé. Par exemple, les interruptions engendreraient une augmentation de 27 % du temps d’exécution de l’activité en cours. En tant que chercheuse en psychologie cognitive, j’étudie les coûts cognitifs de ces interruptions numériques : augmentation du niveau de stress, augmentation du sentiment d’épuisement moral et physique, niveau de fatigue, pouvant contribuer à l’émergence de risques psychosociaux voire du burn-out. Dans mes travaux, je me suis appuyée sur des théories sur le fonctionnement du système cognitif humain qui permettent de mieux comprendre ces coûts cognitifs et leurs répercussions sur notre comportement. Ce type d’études souligne qu’il devient crucial de trouver un équilibre entre nos usages des technologies et notre capacité à nous concentrer, pour notre propre bien.

 

par ,Docteur en Psychologie Cognitive et Postdoctorante projet HUT, Université de Montpellier et , Professeur, laboratoire MRM Université de Montpellier, Université de Montpellier dans The Conversation 

Pourquoi s’inquiéter des interruptions numériques ?
L’intégration d’objets connectés dans nos vies peut offrir un contrôle accru sur divers aspects de notre environnement, pour gérer nos emplois du temps, se rappeler les anniversaires ou gérer notre chauffage à distance par exemple. En 2021, les taux de pénétration des maisons connectées (c’est-à-dire, le nombre de foyers équipés d’au moins un dispositif domestique connecté, englobant également ceux qui possèdent uniquement une prise ou une ampoule connectée) étaient d’environ 13 % dans l’Union européenne et de 17 % en France (contre 10,7 % en 2018).
Si la facilité d’utilisation et l’utilité perçue des objets connectés ont un impact sur l’acceptabilité de ces objets pour une grande partie de la population, les interruptions numériques qui y sont souvent attachées entravent notre cognition, c’est-à-dire l’ensemble des processus liés à la perception, l’attention, la mémoire, la compréhension, etc.

L’impact des interruptions numériques peut s’observer aussi bien dans la sphère privée que dans la sphère professionnelle. En effet, une personne met en moyenne plus d’une minute pour reprendre son travail après avoir consulté sa boîte mail. Les études mettent ainsi en évidence que les employés passent régulièrement plus de 1 h 30 par jour à récupérer des interruptions liées aux e-mails. Cela entraîne une augmentation de la charge de travail perçue et du niveau de stress, ainsi qu’un sentiment de frustration, voire d’épuisement, associé à une sensation de perte de contrôle sur les événements.

On retrouve également des effets dans la sphère éducative. Ainsi, dans une étude de 2015 portant sur 349 étudiants, 60 % déclaraient que les sons émis par les téléphones portables (clics, bips, sons des boutons, etc.) les distrayaient. Ainsi, les interruptions numériques ont des conséquences bien plus profondes que ce que l’on pourrait penser.

Pour comprendre pourquoi les interruptions numériques perturbent tant le flux de nos pensées, il faut jeter un coup d’œil à la façon dont notre cerveau fonctionne. Lorsque nous réalisons une tâche, le cerveau réalise en permanence des prédictions sur ce qui va se produire. Cela permet d’adapter notre comportement et de réaliser l’action appropriée : le cerveau met en place des boucles prédictives et d’anticipation.

Ainsi, notre cerveau fonctionne comme une machine à prédire. Dans cette théorie, un concept très important pour comprendre les processus d’attention et de concentration émerge : celui de la fluence de traitement. Il s’agit de la facilité ou la difficulté avec laquelle nous traitons une information. Cette évaluation se fait inconsciemment et résulte en une expérience subjective et non consciente du déroulement du traitement de l’information.

Le concept de fluence formalise quelque chose que l’on comprend bien intuitivement : notre système cognitif fait tout pour que nos activités se déroulent au mieux, de la manière la plus fluide (fluent, en anglais) possible. Il est important de noter que notre cognition est « motivée » par une croyance qu’il formule a priori sur la facilité ou la difficulté d’une tâche et en la possibilité de réaliser de bonnes prédictions. Cela va lui permettre de s’adapter au mieux à son environnement et au bon déroulement de la tâche en cours.

Plus l’information semble facile à traiter, ou plus elle est évaluée comme telle par notre cerveau, plus elle attire notre attention. Par exemple, un mot facile à lire attire davantage notre regard qu’un mot difficile. Cette réaction est automatique, presque instinctive. Dans une expérience, des chercheurs ont mis en évidence que l’attention des individus pouvait être capturée involontairement par la présence de vrais mots par opposition à des pseudomots, des mots inventés par les scientifiques tels que HENSION, notamment lorsqu’on leur demandait de ne pas lire les mots présentés à l’écran.

Ainsi, une de nos études a montré que la fluence – la facilité perçue d’une tâche – guide l’attention des participants vers ce que leur cerveau prédit. L’étude consistait à comprendre comment la prévisibilité des mots allait influencer l’attention des participants. Les participants devaient lire des phrases incomplètes puis identifier un mot cible entre un mot cohérent et un mot incohérent avec la phrase. Les résultats ont mis en évidence que les mots cohérents, prédictibles, attiraient plus l’attention des participants que les mots incohérents.

Il semblerait qu’un événement cohérent avec la situation en cours attire plus l’attention et, potentiellement, favorise la concentration. Notre étude est, à notre connaissance, l’une des premières à montrer que la fluence de traitement a un effet sur l’attention. D’autres études sont nécessaires pour confirmer nos conclusions. Ce travail a été initié, mais n’a pas pu aboutir dans le contexte de la pandémie de Covid.

Comme nous l’avons vu, notre système cognitif réalise en permanence des prédictions sur les événements à venir. Si l’environnement n’est pas conforme à ce que notre cerveau avait prévu, nous devons d’une part adapter nos actions (souvent alors qu’on avait déjà tout mis en place pour agir conformément à notre prédiction), puis essayer de comprendre l’événement imprévu afin d’adapter notre modèle prédictif pour la prochaine fois.

Par exemple, imaginez que vous attrapiez votre tasse pour boire votre café. En la saisissant, vous vous attendez a priori à ce qu’elle soit rigide et peut-être un peu chaude. Votre cerveau fait donc une prédiction et ajuste vos actions en fonction (ouverture de la main, attraper la tasse plutôt vers le haut). Imaginez maintenant que lorsque vous la saisissiez, ce ne soit pas une tasse rigide, mais un gobelet en plastique plus fragile. Vous allez être surpris et tenter d’adapter vos mouvements pour ne pas que votre café vous glisse entre les mains. Le fait que le gobelet plie entre vos doigts a créé un écart entre ce que votre système cognitif avait prédit et votre expérience réelle : on dit qu’il y a une rupture de fluence.

Les interruptions, qu’elles soient numériques ou non, ne sont pas prévues, par nature. Ainsi, un appel téléphonique impromptu provoque une rupture de fluence, c’est-à-dire qu’elle contredit ce que le cerveau avait envisagé et préparé.

L’interruption a des conséquences au niveau comportemental et cognitif : arrêt de l’activité principale, augmentation du niveau de stress, temps pour reprendre la tâche en cours, démobilisation de la concentration, etc.

La rupture de fluence déclenche automatiquement la mise en place de stratégies d’adaptation. Nous déployons notre attention et, en fonction de la situation rencontrée, modifions notre action, mettons à jour nos connaissances, révisons nos croyances et ajustons notre prédiction.

La rupture de fluence remobilise l’attention et déclenche un processus de recherche de la cause de la rupture. Lors d’une interruption numérique, le caractère imprévisible de cette alerte ne permet pas au cerveau d’anticiper ni de minimiser le sentiment de surprise consécutif à la rupture de fluence : la (re)mobilisation attentionnelle est alors perturbée. On ne sait en effet pas d’où va provenir l’interruption (le téléphone dans sa poche ou la boîte mail sur l’ordinateur) ni ce que sera le contenu de l’information (l’école des enfants, un démarchage téléphonique…).

Trouver un équilibre entre les avantages de la technologie et notre capacité à maintenir notre concentration devient crucial. Il est possible de développer des stratégies afin de minimiser les interruptions numériques, d’utiliser les technologies de façon consciente, et de préserver notre capacité à rester engagés dans nos tâches.

Cela pourrait impliquer la création de zones de travail sans interruption (par exemple la réintroduction du bureau conventionnel individuel), la désactivation temporaire des notifications pendant une période de concentration intense (par exemple le mode silencieux du téléphone ou le mode « focus » de logiciels de traitement de texte), ou même l’adoption de technologies intelligentes qui favorisent activement la concentration en minimisent les distractions dans l’environnement.

En fin de compte, l’évolution vers un environnement de plus en plus intelligent, ou du moins connecté, nécessite une réflexion approfondie sur la manière dont nous interagissons avec la technologie et comment celle-ci affecte nos processus cognitifs et nos comportements. Le passage de la maison traditionnelle à la maison connectée relève des problématiques du projet HUT pour lequel j’ai travaillé dans le cadre de mon postdoctorat. De nombreux chercheurs (sciences de gestion, droit, architecture, sciences du mouvement, etc.) ont travaillé autour des questions de l’hyperconnexion des habitations, des usages et du bien-être, au sein d’un appartement-observatoire hyperconnecté. Cela nous a permis de déterminer ensemble les conditions idéales du logement du futur, mais aussi de déceler l’impact des technologies au sein d’un habitat connecté afin d’en prévenir les dérives.

Homo Sapiens et les autres espèces humaines

Homo Sapiens et les autres espèces humaines

Parler du « propre de l’homme », voilà un sujet épineux lorsqu’il s’agit d’évoquer la grande histoire de l’humanité ! Une bonne approche pour se simplifier la tâche est de s’entendre sur le vocabulaire, en tout cas d’expliciter de quoi nous parlons. C’est primordial de donner un sens aux mots, car la terminologie utilisée par divers scientifiques pour classifier nos ancêtres et proches cousins n’est pas toujours la même.

Par Antoine Balzeau
Paléoanthropologue, Muséum national d’histoire naturelle (MNHN) dans « the conversation »

Pour trouver le propre de l’humain (pour ne pas s’engager dans la problématique de la polysémie du mot homme ici) il faut à la fois rassembler des êtres actuels ou du passé dans un ensemble cohérent et reconnaître des particularités à ce groupe. Il s’agit donc de parler des différentes possibilités pour appeler un humain, humain, et de justifier pourquoi ! Remontons le temps et explorons la diversité des primates actuels à la recherche d’une définition qui fonctionnerait pour avancer sur la résolution de notre fameuse question.

Première évidence, nous faisons partie du groupe des primates, nous humains d’aujourd’hui, au côté des chimpanzés ou gorilles, mais aussi des tarsiers, singes hurleurs ou ouistitis. Notre plus nette caractéristique commune est d’avoir un pouce opposable aux autres doigts, le premier peut venir pincer la dernière phalange des 4 autres. C’est unique, nous ne verrez jamais une vache ou votre chat faire de même.

Pour une information toujours plus fiable face au brouhaha médiatique.
Pour la majorité des paléoanthropologues, le terme homininé réfère aux humains préhistoriques et actuels et aux chimpanzés, hominidé inclue en plus les autres grands singes actuels (gorilles et orangs-outans) et ancêtres communs à ce petit monde depuis une vingtaine de millions d’années. Les hominines comprennent le genre Homo, les Australopithèques, Paranthropes, Ardipithèques et autres Orrorin ou Sahelanthropus (des plus récents aux plus anciens, qui sont ainsi les tout premiers il y a 6 à 7 millions d’années).

Ces derniers partagent la bipédie et surtout tous les caractères anatomiques qui en découlent, crâne au-dessus de la colonne vertébrale, adaptation de cette dernière, etc. Pour une partie des chercheurs, le mot « humain » renvoie élégamment à ce dernier assemblage. L’adaptation à la bipédie serait un indicateur utile et plutôt clair de ce qui nous réunirait.

Cette approche fonctionne, c’est un intérêt non négligeable. Car d’autres niveaux de classification posent plus de problèmes. Le genre Homo est un peu le sparadrap dérangeant du paléoanthropologue. Au départ, il avait été défini pour justifier l’apparition du premier artisan, à qui on offrait aussi capacités de langage et raisonnement, Homo habilis.

Cette proposition au cœur des années 60, résiste mal à la multitude de découvertes effectuées depuis. D’un point de vue anatomique, les différences entre habilis et les espèces qui ont vécu avant lui ne sont pas flagrantes, alors que les espèces humaines qui lui succèdent sont par contre proportionnées comme les humains d’aujourd’hui. Homo habilis ressemble plus à un Australopithèque qu’à Homo erectus en somme.

Pour les capacités cognitives, rien de plus évident puisque nous savons maintenant que les plus anciens outils en pierre sont contemporains des Australopithèques. Ainsi, utiliser le mot humain pour parler de Homo nous met face à un problème. Ce genre est aujourd’hui mal défini anatomiquement, et pas vraiment justifié par des comportements particuliers.

Il serait impossible d’omettre dans cet inventaire Homo sapiens. Voici deux mots qui désignent des êtres vivants dont nous imaginons tout savoir, ou presque. Pas tout à fait en effet, car lorsqu’il s’agit de définir notre espèce, de décrire ce qui nous caractériserait, l’expérience est nettement plus ardue que prévu.

Homo sapiens est un animal, un mammifère, un primate, parmi d’autres ; un représentant du genre Homo aussi, tout en étant le dernier toujours existant, et, enfin, évidemment, le seul de l’espèce sapiens. Car, l’appellation Homo sapiens sapiens qui fut un temps utilisée ne doit plus l’être depuis que les Néandertaliens ont été classés comme une espèce différente, Homo neanderthalensis et non pas Homo sapiens neanderthalensis. ; le terme « Homme moderne » est aussi souvent employé bien qu’il n’ait pas de valeur scientifique. Très bien, mais qu’est ce qui nous définirait alors ?

Certains croient que nous sommes plus « intelligents », mais cela mérite largement discussion. Les outils ne sont pas notre apanage, aussi bien au cours de l’évolution, mais aussi puisque les grands singes actuels savent aussi utiliser ou fabriquer certains objets selon leurs besoins et ils connaissent les vertus médicinales des plantes qui les entourent.

Sommes-nous la seule espèce à avoir su parler ?
Homo sapiens, garant de la pensée et du savoir, n’a en fait probablement pas été le premier à mériter cette appellation. Depuis des centaines de milliers d’années, d’autres groupes fossiles parmi Homo erectus et neanderthalensis en particulier ont sélectionné des pierres pour leurs outils, parfois uniquement à des fins esthétiques. Ils conservaient aussi à l’occasion des curiosités de la nature, comme des fossiles ou de belles pierres, pour des raisons non utilitaires.

Si le langage articulé est un trait distinctif évident de l’humanité actuelle, son origine est difficile à dater, car ni le son ni les organes pour l’émettre ou le percevoir, comme la langue ou le cerveau, ne se fossilisent. Les indices à disposition, indirects, sont complexes à interpréter. Les ossements mis au jour, crâne, mandibule et os hyoïde (os situé au niveau de la gorge), sont utilisés pour reconstituer la forme et la position des de la gorge ou des organes internes de l’oreille.

Les humains préhistoriques depuis 2 millions d’années devaient avoir des capacités similaires aux nôtres d’après les reconstitutions 3D de ces parties anatomiques, au contraire des grands singes. Dans tous les cas, les données archéologiques suggèrent que nos prédécesseurs disposaient depuis longtemps d’un mode de communication complexe. Des activités telles que le façonnage d’outils élaborés, l’usage du feu et surtout les comportements symboliques impliquent des savoirs et des valeurs échangés et transmis.

Notre espèce n’a pas été non plus la seule à avoir établi des usages vis-à-vis des morts, puisque les Néandertaliens enterraient leurs défunts, signe de valeurs partagées, d’une marque de respect envers l’autre, peut-être de croyances dans l’au-delà. Ces exemples suffisent à montrer qu’Homo sapiens n’a pas été le seul à développer une conscience réfléchie. Ainsi, notre espèce ne se distingue que par quelques caractéristiques anatomiques (la plus marquante, et pourtant totalement inutile semble-t-il, est la présence d’un menton osseux sur la mandibule) et partage de nombreuses similarités physiques et comportementales avec d’autres êtres vivants et les autres espèces humaines préhistoriques. Bien qu’étant les derniers sur Terre, nous n’avons pas été uniques. Certains chercheurs emploient le mot humain pour référer uniquement à notre espèce, voire à ses représentants actuels. Cela ne nous facilite pas la tâche pour répondre à la question de départ et n’est pas justifié d’un point de vue scientifique.

En tant que paléoanthropologue, je suis convaincu que nous, humains d’aujourd’hui, ne sommes pas plus intelligents qu’un représentant de notre espèce qui vivait il y a 40 000 ans ou d’un de ses contemporains néandertaliens. Le niveau de capacité serait à mon avis du même ordre au regard des productions archéologiques et par comparaison avec ce que nous savons réellement faire individuellement. Notre impression de tant avoir de capacités est surtout lié à notre héritage. Écriture, imprimerie, Internet… sont autant d’étapes qui nous ont permis de constituer une base de connaissances toujours plus grande. Chacun d’entre nous n’est pas devenu plus malin, nous profitons du savoir de nos prédécesseurs et de nos contemporains. Cela nous amène d’ailleurs à identifier une particularité, celle d’être les premiers à étudier, à documenter, à chercher à comprendre tout ce qui nous entoure. Mais aussi à le détruire massivement, malheureusement.

Politique et Conseil présidentiel de la science : Encore un gadget pour déstabiliser les institutions du régime

Politique et Conseil présidentiel de la science : Encore un gadget pour déstabiliser les institutions du régime

Pour anodine que puisse paraître la mise en place d’un groupe de scientifiques destiné à éclairer le chef de l’Etat, cette initiative augmente le nombre des intermédiaires dans la prise de décision, en marge de la Constitution, relève, dans une tribune au « Monde », le juriste Thibaud Mulier.

Ce jeudi 7 décembre, le président de la République, Emmanuel Macron, a annoncé la création d’un conseil présidentiel de la science composé de douze membres qui ont été installés en dehors de la logique collégiale de nomination par les pairs caractéristique des milieux scientifiques. Un de plus. Conseil présidentiel pour l’Afrique, des villes, du développement… et pour finir, de la science. Il faut dire que le chef de l’Etat apprécie ces instances ad hoc à l’appareil gouvernemental, déclinées à l’envi et créées ex nihilo, pour l’« aider dans l’orientation, l’alerte et le suivi des décisions prises ».

Un autre choix aurait pu être fait pour gouverner avec les savoirs existants, comme celui de créer une autorité administrative indépendante en la matière, ou bien de nommer un conseiller scientifique auprès du gouvernement. Pour autant, quiconque s’intéresse à ces questions ne s’étonnera pas vraiment de ce choix. Depuis longtemps, nous sommes habitués à l’interventionnisme présidentiel tous azimuts. Les déclinaisons des conseils de défense écologique, sanitaire ou énergétique le rappellent sans ambages.

Pour le chercheur, ce choix nourrit, au mieux, un certain scepticisme devant une telle marque d’intérêt pour son activité, alors que le conseil stratégique de la recherche (créé en 2013 et placé auprès du premier ministre) n’a pas été réuni une seule fois depuis l’accession au pouvoir du président Macron ; au pire, de l’indifférence, tant la souffrance du milieu de l’enseignement supérieur et de la recherche est documentée de longue date. Pour le constitutionnaliste, en revanche, la création de cet énième conseil présidentiel a de quoi interpeller, pour ne pas dire inquiéter.

Elle interpelle dans la mesure où le président Macron poursuit la pratique du « gouvernement par conseil » qui s’inscrit dans le temps long de l’histoire. Sous la monarchie, il était question de polysynodie, souvent attachée à la période de régence, mais qui constituait aussi un système de gouvernement par conseil, la plupart du temps intermittent, doté d’attributions diverses en fonction de sa déclinaison. La politiste Delphine Dulong a mis en évidence que la pratique des « conseils restreints » a été privilégiée pendant les premières décennies de la Ve République, afin de faciliter, justement, l’immixtion du président de la République dans le travail gouvernemental.

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Ce jeudi 7 décembre, le président de la République, Emmanuel Macron, a annoncé la création d’un conseil présidentiel de la science composé de douze membres qui ont été installés en dehors de la logique collégiale de nomination par les pairs caractéristique des milieux scientifiques. Un de plus. Conseil présidentiel pour l’Afrique, des villes, du développement… et pour finir, de la science. Il faut dire que le chef de l’Etat apprécie ces instances ad hoc à l’appareil gouvernemental, déclinées à l’envi et créées ex nihilo, pour l’« aider dans l’orientation, l’alerte et le suivi des décisions prises ».

Un autre choix aurait pu être fait pour gouverner avec les savoirs existants, comme celui de créer une autorité administrative indépendante en la matière, ou bien de nommer un conseiller scientifique auprès du gouvernement. Pour autant, quiconque s’intéresse à ces questions ne s’étonnera pas vraiment de ce choix. Depuis longtemps, nous sommes habitués à l’interventionnisme présidentiel tous azimuts. Les déclinaisons des conseils de défense écologique, sanitaire ou énergétique le rappellent sans ambages.

Pour le chercheur, ce choix nourrit, au mieux, un certain scepticisme devant une telle marque d’intérêt pour son activité, alors que le conseil stratégique de la recherche (créé en 2013 et placé auprès du premier ministre) n’a pas été réuni une seule fois depuis l’accession au pouvoir du président Macron ; au pire, de l’indifférence, tant la souffrance du milieu de l’enseignement supérieur et de la recherche est documentée de longue date. Pour le constitutionnaliste, en revanche, la création de cet énième conseil présidentiel a de quoi interpeller, pour ne pas dire inquiéter.

Elle interpelle dans la mesure où le président Macron poursuit la pratique du « gouvernement par conseil » qui s’inscrit dans le temps long de l’histoire. Sous la monarchie, il était question de polysynodie, souvent attachée à la période de régence, mais qui constituait aussi un système de gouvernement par conseil, la plupart du temps intermittent, doté d’attributions diverses en fonction de sa déclinaison. La politiste Delphine Dulong a mis en évidence que la pratique des « conseils restreints » a été privilégiée pendant les premières décennies de la Ve République, afin de faciliter, justement, l’immixtion du président de la République dans le travail gouvernemental.

Des cerveaux de plus en plus gourmands en énergie

Des cerveaux de plus en plus gourmands en énergie


C’est l’un des grands paradoxes de l’évolution. L’humain a démontré que le fait d’avoir un gros cerveau est la clé de son succès dans l’évolution, et pourtant ce type de cerveau est extrêmement rare chez les autres animaux. La plupart d’entre eux se débrouillent avec de petits cerveaux et ne semblent pas avoir besoin de plus de neurones. Pourquoi ? La réponse sur laquelle la plupart des biologistes se sont accordés est de dire que les gros cerveaux sont coûteux en termes d’énergie nécessaire à leur fonctionnement. Et, compte tenu du mode de fonctionnement de la sélection naturelle, les avantages ne dépasseraient tout simplement pas les coûts. Mais s’agit-il seulement d’une question de taille ? La façon dont nos cerveaux sont organisés affecte-t-elle leur coût énergétique ? Une nouvelle étude, publiée dans Science Advances, apporte des réponses intéressantes.

par Mirazon Lahr
Professor of Human Evolutionary Biology & Director of the Duckworth Collection, University of Cambridge dans The Conversation

Tous nos organes ont des coûts énergétiques de fonctionnement, mais certains sont peu élevés et d’autres très chers. Les os, par exemple,demandent assez peu d’énergie. Bien qu’ils représentent environ 15 % de notre poids, ils n’utilisent que 5 % de notre métabolisme. Les cerveaux sont à l’autre extrémité du spectre, et avec environ 2 % du poids du corps humain typique, leur fonctionnement utilise environ 20 % de notre consommation d’énergie totale. Et ce, sans aucune réflexion particulièrement intense – cela se produit même lorsque nous dormons.

Sur The Conversation, retrouvez des analyses, pas des invectives.
Pour la plupart des animaux, les avantages qu’apporterait un cerveau si énergivore n’en vaudraient tout simplement pas la peine. Mais pour une raison encore inconnue – peut-être la plus grande énigme de l’évolution humaine – les humains ont trouvé des moyens de surmonter les coûts d’un cerveau plus gros et d’en récolter les bénéfices.

Il est certain que les humains doivent supporter les coûts les plus élevés de leur cerveau, mais ces derniers sont-ils différents en raison de la nature particulière de notre cognition ? Le fait de penser, de parler, d’être conscient de soi ou de faire des additions coûte-t-il plus cher que les activités quotidiennes typiques des animaux ?

Il n’est pas facile de répondre à cette question, mais l’équipe à l’origine de cette nouvelle étude, dirigée par Valentin Riedl de l’université technique de Munich, en Allemagne, a relevé le défi.

Les auteurs disposaient d’un certain nombre d’éléments connus pour commencer. La structure de base des neurones est à peu près la même dans tout le cerveau et chez toutes les espèces. La densité neuronale est également la même chez l’homme et les autres primates, de sorte qu’il est peu probable que les neurones soient le moteur de l’intelligence. Si c’était le cas, certains animaux dotés d’un gros cerveau, comme les orques et les éléphants, seraient probablement plus « intelligents » que les humains.

Les éléphants ont de plus gros cerveaux que les humains.

Ils savaient également qu’au cours de l’évolution humaine, le néocortex – la plus grande partie de la couche externe du cerveau, connue sous le nom de cortex cérébral – s’est développé plus rapidement que les autres parties. Cette région, qui comprend le cortex préfrontal, est responsable des tâches impliquant l’attention, la pensée, la planification, la perception et la mémoire épisodique, toutes nécessaires aux fonctions cognitives supérieures.

Ces deux observations ont amené les chercheurs à se demander si les coûts énergétiques de fonctionnement varient d’une région à l’autre du cerveau.

L’équipe a scanné le cerveau de 30 personnes à l’aide d’une technique permettant de mesurer simultanément le métabolisme du glucose (une mesure de la consommation d’énergie) et la quantité d’échanges entre neurones dans le cortex. Ils ont ensuite pu examiner la corrélation entre ces deux éléments et voir si les différentes parties du cerveau utilisaient des niveaux d’énergie différents.

Les neurobiologistes ne manqueront pas d’analyser et d’explorer les moindres détails de ces résultats, mais d’un point de vue évolutif, ils donnent déjà matière à réflexion. Les chercheurs ont constaté que la différence de consommation d’énergie entre les différentes zones du cerveau est importante. Toutes les parties du cerveau ne sont pas égales, énergétiquement parlant.

Les parties du cerveau humain qui se sont le plus développées ont des coûts plus élevés que prévu. Le néocortex demande environ 67 % d’énergie en plus que les réseaux qui contrôlent nos mouvements.

Cela signifie qu’au cours de l’évolution humaine, non seulement les coûts métaboliques de nos cerveaux ont augmenté au fur et à mesure qu’ils grossissaient, mais qu’ils l’ont fait à un rythme accéléré, le néocortex se développant plus rapidement que le reste du cerveau.

Pourquoi en est-il ainsi ? Un neurone est un neurone, après tout. Le néocortex est directement lié aux fonctions cognitives supérieures.

Les signaux envoyés à travers cette zone sont médiés par des substances chimiques cérébrales telles que la sérotonine, la dopamine et la noradrénaline (neuromodulateurs), qui créent des circuits dans le cerveau pour aider à maintenir un niveau général d’excitation (au sens neurologique du terme, c’est-à-dire d’éveil). Ces circuits, qui régulent certaines zones du cerveau plus que d’autres, contrôlent et modifient la capacité des neurones à communiquer entre eux.

En d’autres termes, ils maintiennent le cerveau actif pour le stockage de la mémoire et la réflexion – un niveau d’activité cognitive généralement plus élevé. Il n’est peut-être pas surprenant que le niveau d’activité plus élevé impliqué dans notre cognition avancée s’accompagne d’un coût énergétique plus élevé.

En fin de compte, il semble que le cerveau humain ait évolué vers des niveaux de cognition aussi avancés non seulement parce que nous avons de gros cerveaux, ni seulement parce que certaines zones de notre cerveau se sont développées de manière disproportionnée, mais aussi parce que la connectivité s’est améliorée.

De nombreux animaux dotés d’un gros cerveau, comme les éléphants et les orques, sont très intelligents. Mais il semble qu’il soit possible d’avoir un gros cerveau sans développer les « bons » circuits pour une cognition de niveau humain.

Ces résultats nous aident à comprendre pourquoi les gros cerveaux sont si rares. Un cerveau de grande taille peut permettre l’évolution d’une cognition plus complexe. Cependant, il ne s’agit pas simplement d’augmenter la taille des cerveaux et l’énergie au même rythme, mais d’assumer des coûts supplémentaires.

Cela ne répond pas vraiment à la question ultime : comment l’homme est-il parvenu à franchir le plafond de l’énergie cérébrale ? Comme souvent dans l’évolution, la réponse se trouve dans l’écologie, la source ultime d’énergie. La croissance et le maintien d’un cerveau de grande taille – quelles que soient les activités sociales, culturelles, technologiques ou autres auxquelles il est destiné – nécessitent un régime alimentaire fiable et de qualité.

Pour en savoir plus, nous devons explorer le dernier million d’années, la période où le cerveau de nos ancêtres s’est réellement développé, afin d’étudier cette interface entre la dépense énergétique et la cognition.

Recherche: une révolution ou gadget

Recherche: une révolution utopique dans un tel délai

Le président du Collège des sociétés savantes académiques de France, Patrick Lemaire, juge durement la réforme de la recherche présentée le 7 décembre par Emmanuel Macron

Président du Collège des sociétés savantes académiques de France, le biologiste Patrick Lemaire réagit à la « Vision pour l’avenir de la recherche française » présentée jeudi 7 décembre par le président de la République.

Votre collège de sociétés savantes a formulé, dans une tribune au Monde, une proposition de conseil. Que pensez-vous de la formule retenue par Emmanuel Macron ?

Cela n’a simplement aucun rapport. Le fait que ce conseil n’interagisse qu’avec lui, mais pas avec les ministres ou avec quiconque, en fait simplement un gadget. Rien dans l’intervention du président de la République n’avait pour but d’améliorer la prise en compte des connaissances scientifiques par les politiques. C’est resté un angle mort complet de son discours.

Même lorsqu’il a souligné l’importance du grade de docteur, il a insisté sur leur entrée dans les entreprises, pas dans les ministères ou les administrations pour appliquer des politiques inspirées par les sciences. Au vu des incertitudes politiques pour la suite, on se dit que cela aurait pu être le moment d’instituer une autorité indépendante qu’on ne peut faire taire facilement. C’est un peu une occasion ratée.

La création de ce conseil n’était pas au centre de son allocution…

Il a balayé les sujets de manière très large, utilisant à plusieurs reprises le terme « révolution ». Mais penser révolutionner l’organisation de la recherche en dix-huit mois, tout le monde sait que c’est irréaliste. La simplification principale concerne le pilotage stratégique pour des recherches qui, je dirais, amènent à un retour sur investissement, très orientées public-privé. Même l’allusion aux sciences humaines et sociales dénotait une vision très utilitariste .

Sciences: Des ministres ignorants ?

Sciences: Des ministres ignorants ?

« Il faut encourager les ministres à agir dans le respect de l’état des savoirs scientifiques » ou dit de manière claire, les ministres sont trop ignorants de l’état d’avancée de la science. Alors qu’Emmanuel Macron doit annoncer, jeudi 7 décembre, la création d’un conseil scientifique auprès de la présidence, le Collège des sociétés savantes académiques de France estime, dans une tribune au « Monde », que la première mission d’un conseiller scientifique du gouvernement devrait être d’établir une relation de confiance.

La simultanéité des crises économiques, sociales, environnementales et sanitaires qui frappent le monde interpelle et force à la réflexion. Pas seulement sur notre impréparation, notre amnésie ou la lenteur de nos réponses collectives. Certainement pas en montrant du doigt les pilotes aux manettes pendant les périodes les plus compliquées.

Car ces crises se sont construites sur des décennies, malgré les alertes. Elles nous obligent à repenser les déterminants de l’action publique pour que le long terme cesse d’être sacrifié sur l’autel du court terme. Comprendre la succession des vagues de SARS-CoV-2, établir le rôle de l’humanité dans les dérèglements climatiques et l’effondrement de la biodiversité ou documenter le creusement des inégalités sociales, voilà quelques sujets sur lesquels les sciences humaines, sociales, expérimentales ou technologiques établissent des constats objectifs et donnent des outils pour l’avenir. Si la sphère scientifique n’a pas vocation à se substituer à la sphère politique, elle peut néanmoins fournir une lanterne lorsque la société avance à tâtons.

Encore faut-il pour cela que ces deux sphères, traditionnellement plus éloignées que les sphères politique et économique, se rencontrent. Les gouvernements de certains pays se sont ainsi dotés d’un « conseiller scientifique en chef », un ou une scientifique de haut niveau dont la mission à plein temps est d’établir une proximité quotidienne entre les milieux académique et politique, et de créer entre eux une relation de confiance exigeante.

Cette personnalité s’appuie sur la communauté académique pour définir un champ des actions possibles compatibles avec l’état des connaissances scientifiques et en expliquer la pertinence aux responsables politiques et au public. Pour garantir l’indépendance de sa parole, elle n’est pas intégrée à l’exécutif et ne prend pas part aux décisions, qui reviennent aux responsables politiques.

Faire fonctionner l’interface cerveau-machine

Faire fonctionner l’interface cerveau-machine


Un patient paralysé qui remarche en contrôlant un exosquelette robotique par la force de sa pensée. Ce n’est pas de la science-fiction, c’est ce que l’on appelle une interface cerveau-machine ; c’est-à-dire un système qui établit une connexion entre le cerveau et un système automatisé sans nécessiter le moindre mouvement de la part de l’utilisateur.

François Hug
Professeur en sciences du mouvement humain, Directeur adjoint du Laboratoire Motricité Humaine Expertise Sport Santé (LAMHESS), Université Côte d’Azur

Simon Avrillon
Post-doctorant en neuroscience, Imperial College London

Le principe consiste à enregistrer les signaux électriques du cerveau puis à les décoder, c’est-à-dire à les associer à des mouvements. Ainsi, en détectant les intentions de mouvement, ces interfaces permettent à des patients de communiquer ou de contrôler des prothèses robotiques. Cependant, mesurer l’activité électrique du cerveau n’est pas facile. On peut utiliser des électrodes posées à la surface du crâne et ainsi obtenir un électroencéphalogramme (EEG). Seulement ces signaux sont souvent difficiles à décoder. Une alternative consiste à implanter des électrodes directement au contact des aires motrices du cerveau, ce qui nécessite une intervention chirurgicale.

Bien que les bénéfices attendus surpassent les risques encourus par la chirurgie, des solutions complémentaires sont actuellement à l’étude. Et de manière surprenante, ces solutions s’intéressent à un organe bien différent du cerveau : le muscle. Ces approches ont l’avantage d’être non invasives et pourraient avoir des applications dans la compréhension des mécanismes cérébraux impliqués dans la production du mouvement ou de manière plus pratique à permettre le contrôle de prothèse chez des personnes en situation de handicap ou qui ont subi une amputation.

Notre cerveau contrôle la plupart de nos mouvements en envoyant à nos muscles des messages nerveux sous forme d’impulsions électriques. Ces messages nerveux transitent notamment via des neurones dits moteurs – ou motoneurones spinaux – qui relient la moelle épinière aux fibres musculaires. Chaque motoneurone est connecté à plusieurs fibres musculaires (jusqu’à plusieurs milliers) et lorsqu’une impulsion électrique se propage le long d’un motoneurone, il conduit nécessairement à la formation d’une impulsion électrique sur chacune des fibres musculaires innervées. Ainsi, en plus de recevoir l’information sur la commande nerveuse du mouvement, le muscle agit comme un amplificateur de cette commande puisque chaque impulsion électrique est démultipliée par le nombre de fibres musculaires sur lesquelles elle se propage.

Depuis bientôt deux décennies, nous sommes capables de décoder l’activité électrique d’un muscle en utilisant une technique appelée électromyographie (EMG) haute densité, qui consiste à placer des dizaines, voire des centaines d’électrodes à la surface de la peau.

Schéma du principe de l’électromyographie (EMG) haute densité. Fourni par l’auteur
Combinés à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle, les signaux recueillis peuvent être décomposés afin d’isoler l’activité de plusieurs motoneurones, fournissant une information sur la commande émise par le cerveau et transitant par la moelle épinière. Ainsi, le motoneurone spinal est le seul neurone du corps humain dont l’activité électrique peut être mesurée de manière non invasive, c’est-à-dire sans franchir la barrière de la peau. De telles informations n’avaient été obtenues jusqu’alors qu’avec des électrodes implantées dans des muscles ou des nerfs.

En utilisant cette approche non invasive, une étude a récemment démontré qu’il est possible de décoder l’intention de mouvement d’un patient tétraplégique pour lui permettre de contrôler une main virtuelle. Malgré la lésion de la moelle épinière de ce patient qui altère fortement la transmission de l’information du cerveau vers les muscles de la main, ces chercheurs ont été capables de mesurer l’activité résiduelle de quelques motoneurones encore actifs. Bien qu’en nombre bien trop faible pour permettre un mouvement, ces motoneurones véhiculent toujours une commande nerveuse émanant principalement du cerveau, et donc une intention de mouvement. Ainsi, lorsque le patient essayait de fléchir son majeur, l’activité de quelques motoneurones était détectée par des électrodes posées sur son avant-bras, puis utilisée pour piloter une main virtuelle qui reproduisait une flexion du majeur. À terme, il devrait être envisageable de piloter des gants robotiques avec cette approche afin de retrouver en partie la fonction des mains.

Au-delà de permettre le développement d’interfaces cerveau-machine innovantes, la capacité à décoder l’activité de motoneurones permet de changer radicalement l’échelle à laquelle nous étudions le mouvement. L’approche classique considère que le mouvement est contrôlé à l’échelle du muscle. Par exemple, lorsque l’on souhaite réaliser une extension de la jambe, le cerveau spécifierait l’activité des muscles produisant cette action, notamment les quatre muscles qui composent le quadriceps (c.-à-d., les muscles situés sur le devant de la cuisse). Cette vision est remise en cause par les résultats d’une étude de notre équipe, impliquant des chercheurs de l’université Côte d’Azur et des chercheurs de l’Imperial College London.

Cette étude démontre que les commandes nerveuses sont distribuées à des groupes de motoneurones, et que ces groupes sont partiellement découplés des muscles. Ainsi, des motoneurones innervant deux muscles différents peuvent recevoir la même commande s’ils contribuent au même mouvement alors que deux motoneurones innervant le même muscle peuvent recevoir des commandes différentes s’ils contribuent à des actions différentes. En d’autres termes, notre cerveau spécifierait une commande pour des groupes de motoneurones, sans nécessairement se soucier des muscles. Cette organisation permettrait de simplifier le contrôle du mouvement (en transmettant la même commande à plusieurs motoneurones) tout en restant capable de réaliser un large répertoire de mouvements (en permettant notamment à certains muscles d’assurer plusieurs fonctions). Au delà de mieux décrire la production du mouvement, cette nouvelle théorie permet d’envisager l’augmentation des capacités humaines.

De la récupération à l’augmentation du mouvement, il n’y a qu’un bras
Bien que la capacité de décoder les intentions de mouvement offre des perspectives de restauration du mouvement pour de nombreux patients, elle permet également d’envisager l’augmentation du corps humain. Bien qu’effrayante et captivante à la fois, l’idée d’augmenter les capacités du corps humain avec des membres supplémentaires est au centre de plusieurs programmes de recherche.

Imaginez-vous en train d’écrire un mail tout en préparant un café grâce à un troisième bras. Bien que nous n’en soyons pas encore là, des chercheurs ont montré que nous sommes capables d’apprendre à utiliser un troisième pouce (robotique) en le contrôlant avec nos gros orteils. Mais attention, pour parler d’augmentation, il ne faut pas que l’utilisation d’un nouveau membre impacte les capacités de mouvement existantes. Par exemple, ce troisième pouce étant contrôlé par les mouvements des gros orteils, il est impossible de l’utiliser en marchant, et sans doute assez difficile de l’utiliser en étant debout.

Il est donc nécessaire de créer une nouvelle commande pour ce nouveau membre. C’est ici que la capacité d’identifier l’activité des motoneurones prend tout son sens. En effet, on pourrait imaginer qu’un individu puisse dissocier l’activité de motoneurones d’un même muscle du bras, de manière spontanée ou après avoir été entraîné à le faire. Ainsi, ces motoneurones transmettraient deux commandes différentes au lieu d’une seule : l’une pour le mouvement du bras et l’autre pour commander ce nouveau membre robotique.

En outre, des études récentes suggèrent que ces motoneurones transmettent bien plus d’information que nécessaire pour contrôler le mouvement ; ainsi des recherches en cours visent à exploiter ces informations non utilisées par nos muscles pour créer de nouvelles possibilités de commande.

Irons-nous jusqu’à nous représenter ce nouveau bras comme partie intégrante de notre corps ? Ou devrons-nous admettre que notre cerveau ne peut contrôler que deux bras et deux jambes ?

La recherche engluée dans les procédures administratives

La recherche engluée dans les procédures administratives


Pierre Rochette, géologue et physicien, professeur à Aix-Marseille Université, appelle, dans une tribune au « Monde », la communauté scientifique à dénoncer le fardeau de la bureaucratie qui entrave la recherche nationale.

Le Centre national de la recherche scientifique (CNRS), fondé par Jean Zay juste avant la seconde guerre mondiale et bénéficiant aujourd’hui d’un budget de près de 4 milliards d’euros, constitue la colonne vertébrale de la recherche scientifique en France à travers un réseau national d’unités de recherche mixtes (avec les universités et d’autres organismes nationaux plus petits), des infrastructures et 32 000 employés. Son rôle structurant faisait la fierté de la recherche française et a produit une multitude d’avancées scientifiques majeures.

Cependant une profonde vague de frustration et de découragement agite la communauté scientifique avec des signaux de toutes parts : deux pétitions signées par plus de 3 700 acteurs de la recherche, intitulées « CNRS… on n’en peut plus ! » et « Le bateau CNRS coule », de nombreux communiqués des syndicats, un rapport du conseil scientifique du CNRS, intitulé « Les entraves à la recherche », et enfin un rapport d’experts internationaux mandaté par le Haut Conseil de l’évaluation de la recherche et de l’enseignement supérieur (Hcéres), qui appelle à « une action commando » face au « fardeau bureaucratique ».

Dans leurs pétitions, les chercheurs ne demandent pas d’augmentation de salaire, ils ne demandent pas plus de moyens, non, ils demandent simplement qu’on les laisse faire leur travail sereinement, et de disposer efficacement de leurs crédits très souvent gérés par le CNRS, même s’ils proviennent d’autres sources !

Depuis cet été, un trio de logiciels, acheté à une entreprise privée, a été mis en place pour gérer de A (l’ordre de mission) à Z (la remise des états de frais) les déplacements financés par le CNRS. Le résultat est un calvaire indescriptible pour les missionnaires et les gestionnaires. Les missionnaires doivent faire le travail des gestionnaires (générer la liste des frais dans le système et rentrer tous les justificatifs). La difficulté est telle que nombre d’entre eux renoncent à partir en mission ou à se faire rembourser une mission faite. Les gestionnaires, loin d’avoir des tâches en moins, sont débordés par une multitude de validations et d’opérations bloquées, dont le débogage prend un temps fou. Le stress est généralisé.

Cette catastrophe administrative n’est qu’une (très grosse) goutte d’eau qui fait déborder le vase des entraves au travail de recherche. La gestion au CNRS est envahie par un juridisme qui rend tout acte de plus en plus pesant chaque année.

Sciences-Intelligence artificielle: La France parmi les leaders mondiaux !

Sciences-Intelligence artificielle: La France parmi les leaders mondiaux !

Xavier Niel, Free et Iliad, qui vient de lancer un fonds de recherche sur l’intelligence artificielle avec la CGM estime que la France seule peut figurer parmi les leaders mondiaux dans ce domaine. Une affirmation peut-être un peu présomptueuse si l’on prend l’exemple des grandes plates-formes dominées surtout par les Américains et les Chinois. Les plates-formes françaises sont complètement anecdotiques. Pire, les distributeurs des produits français utilisent le plus souvent les plates-formes étrangères comme Google pour vendre . L’initiative de Xavier Neil est intéressante mais il faut sans doute faire la part du marketing et de la recherche dans son interview à la « Tribune ». Enfin le montant de l’avertissement n’est peut-être pas à la hauteur de l’enjeu. Entre 2013 et 2022, les investissements des entreprises dans le secteur de l’intelligence artificielle ont fortement augmenté dans le monde, passant de 16 milliards de dollars en 2013 à plus de 175 milliards de dollars en 2022.

Iliad investit plus de 200 millions d’euros dans l’intelligence artificielle. Dans quel objectif ?

XAVIER NIEL- Quand éclate une révolution dans la tech, on souhaite naturellement en faire partie. Pour l’IA, deux éléments sont essentiels : la puissance de calcul et les chercheurs. Concernant le premier, Scaleway, le fournisseur de cloud et filiale du Groupe Iliad, a déjà acquis en septembre dernier auprès de NVIDIA, le champion mondial du calcul informatique, un supercalculateur : une plateforme spécifiquement dédiée aux applications de l’intelligence artificielle. C’est le cinquième plus grand au monde. Le plus puissant en dehors des États-Unis. Il est installé ici, à Paris. Sans volonté hégémonique. Simplement celle de faire émerger un écosystème.

Et du côté des chercheurs ?

Nous avons une chance inouïe en France. Celle de compter deux écoles – Polytechnique et l’ENS Paris-Saclay -, qui forment les meilleurs ingénieurs au monde dans ce domaine. Le revers de la médaille, c’est que ces talents exceptionnels quittent souvent leur pays pour aller ailleurs. Mon but consiste à les retenir ici. Ou à les inciter à revenir. Dans les deux cas, concevoir un écosystème complet était indispensable. Nous l’avons construit, en investissant massivement avec nos partenaires américains traditionnels, à hauteur de plusieurs dizaines de millions d’euros. Nous ne l’avions encore jamais fait. Ces investissements ont été réalisés dans des startups lancées par des Français. Mais aussi dans celles fondées par des entrepreneurs internationaux, qui choisissent la France précisément grâce à cet environnement que nous avons mis en place. La French Tech parvient désormais à boucler des levées de fonds sur des niveaux de valorisations inédits.

Quel système pertinent de publication scientifique

Quel système pertinent de publication scientifique

Le système de publication scientifique est sous tension : l’accès aux publications doit être libre et gratuit, mais publier a un coût. Historiquement, ce coût revenait aux lecteurs. Désormais, il incombe souvent aux auteurs, permettant un accès gratuit aux lecteurs, avec en 2019 31 % de tous les articles scientifiques publiés qui étaient accessibles à tous. La note, souvent réglée avec de l’argent public, peut atteindre plus de 10 000 euros par article. Ce marché juteux, avec des marges bénéficiaires pouvant atteindre 40 %, a conduit nombre de scientifiques à ne plus accepter que des maisons d’édition profitent d’un travail intellectuel qu’elles ne financent et ne rémunèrent pas.

par
François Massol
Directeur de recherche en écologie, Université de Lille dans The Conversation

Simultanément, le système d’évaluation conventionnel des scientifiques, fondé notamment sur le nombre de publications en général et dans des périodiques à haut facteur d’impact (IF, correspondant au nombre moyen annuel de citations des articles d’un périodique parus les deux années précédentes) en particulier, est remis en question depuis la Déclaration sur l’évaluation de la recherche de San Francisco (DORA). DORA est une déclaration collective internationale, initialement élaborée lors d’une réunion annuelle de la Société américaine de biologie cellulaire en 2012, et qui a été progressivement ratifiée par nombre d’universités et d’organismes de recherche, par exemple en France le CNRS et le CEA.

La collision de ces deux changements débouche sur de nouveaux questionnements :

Quels impacts ces transformations ont-elles sur la qualité de la science ?

Des analyses de qualité et sans publicité, chaque jour dans vos mails.
Peut-on raisonner l’usage fait de l’argent public dans la publication académique ?

La transition actuelle du système lecteur-payeur vers le système auteur-payeur s’est accompagnée de l’émergence de maisons d’édition scientifique qualifiées « de prédatrices ». Développant des démarches commerciales agressives, notamment via quantité de numéros spéciaux, leur objectif principal étant de « faire du profit » en imposant des coûts de publication démesurés (article-processing charges ou APC), et non de promouvoir une science de qualité.

En effet, le processus d’évaluation des articles y est souvent médiocre (brefs délais d’évaluation, évaluateurs peu compétents), parfois inexistant, conduisant à une pollution massive de la littérature par des résultats mal, voire pas vérifiés. En 2015, déjà un cinquième de la production scientifique mondiale paraissait dans des maisons d’édition prédatrices.

Un effet secondaire est l’érosion de la confiance des scientifiques dans le processus d’évaluation par les pairs, pourtant robuste et éprouvé depuis plus d’un siècle.

À la racine du problème, un cercle vicieux : les chercheurs sont engagés dans une course frénétique à la publication et les évaluateurs disponibles, non rémunérés pour ce travail d’évaluation et devant eux-mêmes publier, deviennent une ressource limitante.

Quand des périodiques traditionnels s’échinent à dénicher des évaluateurs compétents et disponibles, les prédateurs se contentent d’évaluateurs peu compétents qui, contre des rabais sur des APC futurs, écriront de brefs rapports justifiant d’accepter au plus vite un article. Couper le robinet des évaluateurs et refuser d’y soumettre ses travaux, soit par décision personnelle, soit collectivement, permettrait de contrer l’émergence et le développement de ces maisons d’édition prédatrices.

Mais la volonté d’aller dans ce sens est-elle là ? Reconnaître les travers de ce système prédateur est nécessairement lent, en particulier lorsqu’on y a largement contribué.

Il est difficile de définir le caractère prédateur d’un éditeur et certaines revues vont donc se situer dans une zone grise, à la limite de la prédation. De plus, si l’objectif des revues prédatrices est avant tout le profit, le montant des APC n’est pas une condition suffisante pour qualifier un périodique de prédateur – les APC de revues liées à des sociétés savantes (à but non lucratif) sont parfois élevés, mais tout ou partie de ces APC leur sert à développer leur mission dont l’utilité sociale est avérée.

Couper les ailes de l’édition prédatrice passe aussi par une évaluation différente de l’activité des scientifiques, en s’écartant d’une évaluation actuellement trop quantitative, car largement fondée sur le nombre d’articles et sur l’IF des revues (une métrique mesurant leur audience et non leur qualité).

DORA et l’appel de Paris vont dans ce sens en proposant la fin de l’utilisation de l’IF, mais aussi du nombre de publications, comme métriques centrales de l’évaluation. Ainsi, des institutions françaises, dont le CNRS, INRAE, l’ANR et l’Hcéres, demandent non pas la liste exhaustive des productions, mais une sélection que la personne évaluée souhaite mettre en avant, avec une explication détaillant les qualités, la signification et la portée de cette sélection dans son projet. Ce changement d’évaluation, simple à mettre en œuvre, permet de limiter une course aux publications faciles et coûteuses. Ces initiatives de réforme du système d’évaluation académique fleurissent dans d’autres pays, par exemple aux Pays-Bas et au Canada, ou encore au niveau européen avec la coalition CoARA.

Bien entendu, il est peu probable que les chercheurs évaluateurs des dossiers ou des projets de collègues jettent les indicateurs aux orties, IF ou autres, surtout quand l’évaluation, qui prend un temps considérable lorsqu’elle est menée sérieusement, est si mal valorisée en tant qu’activité dans l’évaluation des chercheurs. Mais combiner évaluation quantitative et qualitative à d’autres critères tels le prix des APC, les profits et leurs usages, la durabilité numérique, la transparence des évaluations ou la reproductibilité des résultats publiés, est souhaitable.

Les comités d’évaluation des chercheurs, par exemple au niveau national le Conseil national des universités et au Comité national de la recherche scientifique, doivent se saisir de ces nouveaux critères, les expliciter et les rendre publics. Il serait aussi souhaitable qu’ils statuent sur les maisons d’édition prédatrices ou semi-prédatrices, ou à la manière de la conférence des Doyens des facultés de médecine, sur les maisons d’édition non prédatrices.

Ils doivent se saisir au plus vite de la question de l’articulation entre modèles de publication et évaluation des chercheurs, pour ne pas se faire devancer par les maisons d’édition susceptibles de proposer elles-mêmes des outils d’évaluation ou de faire changer les règles du jeu.

Dans le contexte actuel de pénurie d’évaluateurs, les périodiques à IF élevé et coûteux jouent sur le prestige supposé d’être évaluateur. Un levier permettant d’attaquer cette situation serait l’assurance que les « lignes de CV » concernant l’évaluation des manuscrits ne soient pas appréciées à l’aune du prestige de périodique coûteux par les comités d’évaluation de l’activité des chercheurs. De cette manière, un scientifique aurait a priori autant intérêt à évaluer pour tout périodique qu’il estime de qualité, et non pas prioritairement pour le peloton de tête de l’IF.

Ainsi, on tarirait l’offre en évaluateurs pour ces périodiques ; ces évaluateurs seraient alors plus disponibles pour des périodiques aussi sérieux, mais moins onéreux. De plus, un processus d’évaluation transparent (c’est-à-dire public) permettrait la valorisation des évaluations, et aux comités de jauger qualitativement l’implication des scientifiques dans ce processus.

Contre la monétarisation de la publication scientifique, il faut séparer l’impératif de l’accès libre et le système de publications en accès libre avec APC obligatoires : les scientifiques doivent rendre leurs publications accessibles, mais sans payer pour cela. L’utilisation de plates-formes de textes non évalués pour rendre accessibles les travaux est une option possible. Cela permettrait de piéger les éditeurs prédateurs au jeu de leur argument de choc (« rendre accessible une publication sans restriction »). Reste alors à imaginer des modèles alternatifs, tel que Peer Community In, proposant un système d’évaluation transparent, exigeant et gratuit à partir d’articles déposés sur des serveurs en accès libre.

Nos actions, via le choix d’un support de publication ou de notre modèle d’évaluation, s’inscrivent dans un contexte politique national et européen parfois contradictoire : certains établissements suggèrent aux chercheurs d’éviter les APC tout en prônant l’accès libre à toutes les publications sortant de leurs laboratoires. D’autres initiatives, comme la création de Open Research Europe par l’Union européenne, révèlent en creux le poids de certains lobbys puisque les projets européens pourront de ce fait publier en accès libre tous leurs résultats dans des périodiques ad hoc et financés par l’UE. L’injonction à une « science ouverte » devrait plutôt encourager à l’utilisation des plates-formes de textes non évalués. Elle ne doit pas être un argument pour justifier la publication dans des revues avec APC, souvent prédatrices. Autrement dit : ne sacrifions pas la qualité sur l’autel de l’accès libre, et les plates-formes de textes non évalués sont là pour ça.

À nous, chercheurs, de retourner le jugement d’Yves Gingras pour démontrer que nous sommes capables d’actions collectives. Avec quelques règles, de la pédagogie et un système de valorisation pluriel de la qualité des périodiques scientifiques, nous pouvons endiguer le phénomène des maisons prédatrices.

_Auteurs associés à cet article : Loïc Bollache (Université de Bourgogne), Denis Bourguet (INRAE), Antoine Branca (Université Paris-Saclay), Christopher Carcaillet (EPHE-PSL), Julie Crabot (Université Clermont-Auvergne), El Aziz Djoudi (Brandenburgische Technische Universität), Elisabeth Gross (Université de Lorraine), Philippe Jarne (CNRS & Université de Montpellier), Béatrice Lauga (Université de Pau et des Pays de l’Adour), Joël Meunier (CNRS & Université de Tours), Jérôme Moreau (Université de Bourgogne), Mathieu Sicard (Université de Montpellier), Julien Varaldi (Université Claude Bernard-Lyon 1) _

Un autre regard sur l’évolution humaine

Un autre regard sur l’évolution humaine

par
Bernard Lahire
Directeur de recherche CNRS, Centre Max Weber/ENS de Lyon, ENS de Lyon dans The Conversation

« Et si les sociétés humaines étaient structurées par quelques grandes propriétés de l’espèce et gouvernées par des lois générales ? Et si leurs trajectoires historiques pouvaient mieux se comprendre en les réinscrivant dans une longue histoire évolutive ? Dans une somme importante récemment parue aux Éditions de la Découverte, Bernard Lahire propose une réflexion cruciale sur la science sociale du vivant. Extraits choisis de l’introduction. »

« D’où venons-nous ? Que sommes-nous ? Où allons-nous ? » [Ces questions] relèvent non de la pure spéculation, mais de travaux scientifiques sur la biologie de l’espèce et l’éthologie comparée, la paléoanthropologie, la préhistoire, l’histoire, l’anthropologie et la sociologie.

C’est avec ce genre d’interrogations fondamentales que cet ouvrage cherche à renouer. Si j’emploie le verbe « renouer », c’est parce que les sciences sociales n’ont pas toujours été aussi spécialisées, enfermées dans des aires géographiques, des périodes historiques ou des domaines de spécialité très étroits, et en définitive coupées des grandes questions existentielles sur les origines, les grandes propriétés et le devenir de l’humanité.

Les sociologues notamment n’ont pas toujours été les chercheurs hyperspécialisés attachés à l’étude de leurs propres sociétés (industrialisées, étatisées, bureaucratisées, scolarisées, urbanisées, etc.) qu’ils sont très largement devenus et n’hésitaient pas à étudier les premières formes de société, à établir des comparaisons inter-sociétés ou inter-civilisations, ou à esquisser des processus de longue durée.

De même, il fut un temps reculé où un anthropologue comme Lewis H. Morgan pouvait publier une étude éthologique sur le mode de vie des castors américains et où deux autres anthropologues étatsuniens, Alfred Kroeber et Leslie White, « ne cessèrent d’utiliser les exemples animaux pour caractériser la question de l’humanité » ; et un temps plus récent, mais qui nous paraît déjà lointain, où un autre anthropologue comme Marshall Sahlins pouvait publier des articles comparant sociétés humaines de chasseurs-cueilleurs et vie sociale des primates non humains.

Mais ce qui a changé de façon très nette par rapport au passé des grands fondateurs des sciences sociales, c’est le fait que la prise de conscience écologique – récente dans la longue histoire de l’humanité – de la finitude de notre espèce pèse désormais sur le type de réflexion que les sciences sociales peuvent développer. Ce nouvel « air du temps », qui a des fondements dans la réalité objective, a conduit les chercheurs à s’interroger sur la trajectoire spécifique des sociétés humaines, à mesurer ses effets destructeurs sur le vivant, qui font peser en retour des menaces d’autodestruction et de disparition de notre espèce. Ces questions, absentes de la réflexion d’auteurs tels que Durkheim ou Weber, étaient davantage présentes dans la réflexion de Morgan ou de Marx, qui avaient conscience des liens intimes entre les humains et la nature, ainsi que du caractère particulièrement destructeur des sociétés (étatsunienne et européenne) dans lesquelles ils vivaient.

Cinéma et littérature ont pris en charge ces interrogations, qui prennent diversement la forme de scénarios dystopiques, apocalyptiques ou survivalistes. Et des essais « grand public » rédigés par des auteurs plus ou moins académiques, de même que des ouvrages plus savants, brossent depuis quelques décennies des fresques historiques sur la trajectoire de l’humanité, s’interrogent sur ses constantes et les grandes logiques qui la traversent depuis le début, formulent des théories effondristes, etc.

Comme souvent dans ce genre de cas, la science a été plutôt malmenée, cédant le pas au catastrophisme (collapsologie) ou au prométhéisme (transhumanisme) et à des récits faiblement théorisés, inspirés parfois par une vision angélique ou irénique de l’humanité. Cette littérature se caractérise aussi par une méconnaissance très grande, soit des travaux issus de la biologie évolutive, de l’éthologie, de la paléoanthropologie ou de la préhistoire, soit des travaux de l’anthropologie, de l’histoire et de la sociologie, et parfois même des deux, lorsque des psychologues évolutionnistes prétendent pouvoir expliquer l’histoire des sociétés humaines en faisant fi des comparaisons inter-espèces comme des comparaisons inter-sociétés.

Cette situation d’ensemble exigeant une forte conscience de ce que nous sommes, elle me semble favorable à une réflexion scientifique sur les impératifs sociaux transhistoriques et transculturels, et sur les lois de fonctionnement des sociétés humaines, ainsi qu’à une réinscription sociologique de la trajectoire de l’humanité dans une longue histoire évolutive des espèces.

Elle implique pour cela de faire une nette distinction entre le social – qui fixe la nature des rapports entre différentes parties composant une société : entre les parents et les enfants, les vieux et les jeunes, les hommes et les femmes, entre les différents groupes constitutifs de la société, entre « nous » et « eux », etc. – et le culturel – qui concerne tout ce qui se transmet et se transforme : savoirs, savoir-faire, artefacts, institutions, etc. –, trop souvent tenus pour synonymes par les chercheurs en sciences sociales, sachant que les espèces animales non humaines ont une vie sociale mais pas ou peu de vie culturelle en comparaison avec l’espèce humaine, qui combine les deux propriétés.

Si les éthologues peuvent mettre au jour des structures sociales générales propres aux chimpanzés, aux loups, aux cachalots, aux fourmis ou aux abeilles, c’est-à-dire des structures sociales d’espèces non culturelles, ou infiniment moins culturelles que la nôtre, c’est parce que le social ne se confond pas avec la culture.

À ne pas distinguer les deux réalités, les chercheurs en sciences sociales ont négligé l’existence d’un social non humain, laissé aux bons soins d’éthologues ou d’écologues biologistes de formation, et ont fait comme si le social humain n’était que de nature culturelle, fait de variations infinies et sans régularités autres que temporaires, dans les limites de types de sociétés donnés, à des époques données. Certains chercheurs pensent même que la nature culturelle des sociétés humaines – qu’ils associent à tort aux idées d’intentionnalité, de choix ou de liberté – est incompatible avec l’idée de régularité, et encore plus avec celle de loi générale.

C’est cela que je remets profondément en cause dans cet ouvrage, non en traitant de ce problème abstraitement, sur un plan exclusivement épistémologique ou relevant de l’histoire des idées, mais en montrant, par la comparaison interspécifique et inter-sociétés, que des constantes, des invariants, des mécanismes généraux, des impératifs transhistoriques et transculturels existent bel et bien, et qu’il est important de les connaître, même quand on s’intéresse à des spécificités culturelles, géographiques ou historiques.

Cette conversion du regard nécessite un double mouvement : d’une part, regarder les humains comme nous avons regardé jusque-là les non-humains (au niveau de leurs constantes comportementales et de leurs structures sociales profondes) et, d’autre part, regarder les non-humains comme nous avons regardé jusque-là les humains (avec leurs variations culturelles d’une société à l’autre, d’un contexte à l’autre, d’un individu à l’autre, etc.).

L’auteur vient de publier Les structures fondamentales des sociétés humaines, aux Éditions La Découverte, août 2023.

La véritable révolution de l’informatique quantique

La véritable révolution de l’informatique quantique

L’informatique quantique diffère de l’informatique classique en utilisant des bits quantiques (qubits) au lieu de bits classiques pour effectuer des calculs. Les qubits peuvent exister dans plusieurs états simultanément, ce qui permet un nombre considérablement accru de résultats potentiels. L’informatique quantique va transformer radicalement beaucoup de secteurs d’activité. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies. ( dans La Tribune)

L’informatique quantique en est encore à ses balbutiements, mais elle a le potentiel de tout révolutionner, de la cryptographie à la découverte de médicaments. Cela pourrait conduire au développement de nouveaux médicaments plus efficaces et ayant moins d’effets secondaires. C’est aussi un défi majeur pour la sécurité informatique. Les chercheurs et les entreprises technologiques devront donc trouver de nouvelles méthodes de chiffrement qui peuvent résister à la puissance des ordinateurs quantiques. Cela pourrait impliquer le développement de nouveaux algorithmes de chiffrement, ou l’utilisation de principes de la mécanique quantique pour créer ce que l’on appelle le « chiffrement quantique ».

Rappelons que les ordinateurs quantiques fonctionnent sur la base de principes clés de la physique quantique :

Qubits :
La pierre angulaire de l’informatique quantique, les qubits, sont la version quantique des bits binaires classiques. Contrairement aux bits réguliers qui sont soit 0 soit 1, un qubit peut représenter 0, 1 ou les deux en même temps.
Superposition :
Grâce à la superposition, les qubits peuvent effectuer plusieurs calculs simultanément. C’est ce principe qui donne aux ordinateurs quantiques leur puissance de calcul exponentielle.
Intrication :
Cet effet quantique permet aux qubits de se lier, de sorte que l’état d’un qubit peut affecter instantanément l’état d’un autre, quelle que soit la distance qui les sépare. Cette propriété permet aux ordinateurs quantiques de résoudre des problèmes complexes plus efficacement que les ordinateurs classiques.
Portes quantiques :
Les portes quantiques sont des opérations qui peuvent être effectuées sur un ensemble de qubits. Elles ressemblent aux portes logiques de l’informatique classique mais, grâce à la superposition et à l’intrication, les portes quantiques peuvent traiter simultanément toutes les entrées possibles.
Les ordinateurs quantiques nécessitent une infrastructure physique importante, refroidissant souvent la machine à des températures proches du zéro absolu et maintenan
IBM a démontré que les ordinateurs quantiques pouvaient surpasser les principales simulations classiques .À l’aide du processeur quantique IBM Quantum « Eagle », composé de 127 qubits supraconducteurs sur une puce, ils ont réussi à générer de grands états intriqués qui simulent la dynamique de spin d’un modèle de matériau.
L’ordinateur quantique de Google, Sycamore, a accompli une tâche qui aurait nécessité près d’un demi-siècle pour un ordinateur traditionnel.
Avantages du quantique
Les principaux avantages des ordinateurs quantiques sont notamment :

Plus rapide:
il peut effectuer n’importe quelle tâche plus rapidement par rapport à un ordinateur classique. Parce que les atomes se déplacent plus rapidement dans un ordinateur quantique qu’un ordinateur classique.
Précis:
sa précision de plus haut niveau le rend adapté à la sécurité nationale et au traitement des mégadonnées.
Efficacité énergétique:
il gaspille moins d’énergie
Les ordinateurs quantiques ne remplaceront pas les ordinateurs classiques. Il est plus probable qu’ils coexisteront avec leurs homologues classiques, donnant accès aux technologies quantiques lorsque des calculs avancés sont nécessaires. Il y aura une coexistence entre l’informatique classique et l’informatique quantique comme il y a une coexistence des unités de traitement graphique (GPU) et des unités centrales de traitement (CPU) : le processeur exécute la plupart des tâches tandis que le GPU prend en charge les graphiques sophistiqués, le rendu vidéo et, de plus en plus, l’apprentissage automatique.

L’utilisation d’une machine classique restera la solution la plus simple et la plus économique pour résoudre la plupart des problèmes. Mais les ordinateurs quantiques promettent d’alimenter des avancées passionnantes dans divers domaines, de la science des matériaux à la recherche pharmaceutique. Les entreprises expérimentent déjà avec eux pour développer des choses comme des batteries plus légères et plus puissantes pour les voitures électriques, et pour aider à créer de nouveaux médicaments.

Voici quelques chiffres qui résument les grandes tendances du marché de l’informatique quantique :

La taille du marché de l’informatique quantique était évaluée à environ 1 milliard en 2022 à 8 milliards de dollars d’ici 2030
D’ici 2030, 2.000 à 5.000 ordinateurs quantiques seraient opérationnels étant donné qu’il existe de nombreuses pièces du puzzle de l’informatique quantique, le matériel et les logiciels nécessaires pour gérer les problèmes les plus complexes pourraient ne pas exister avant 2035 ou au-delà.
La plupart des entreprises ne seront pas en mesure de tirer une valeur significative de l’informatique quantique avant 2035, bien que quelques-unes verront des gains au cours des cinq prochaines années.
De nombreux secteurs révolutionnés
L’informatique quantique va révolutionner de nombreuses industries.

Par exemple :

La finance
L’industrie de la finance et de l’investissement est l’un des secteurs qui pourraient grandement bénéficier de l’IA quantique. Avec la capacité d’analyser de grandes quantités de données en temps réel, les algorithmes d’IA quantique pourraient aider les sociétés financières à prendre des décisions d’investissement plus éclairées et à gérer les risques plus efficacement.
Par exemple, l’IA quantique pourrait être utilisée pour analyser les tendances du marché et prédire le comportement des actions, des obligations et d’autres instruments financiers.
Cela pourrait aider les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées quant au moment d’acheter, de vendre ou de conserver leurs investissements.
Quantum AI pourrait également aider les entreprises financières à identifier de nouvelles opportunités d’investissement.
En analysant de grandes quantités de données, les algorithmes d’IA quantique pourraient identifier les tendances émergentes et les industries prêtes à croître. Cela pourrait aider les investisseurs à entrer au rez-de-chaussée de nouvelles industries et potentiellement gagner des retours importants sur leurs investissements.
La santé et la biotechnologie
Avec la capacité d’analyser des données génétiques et d’autres informations médicales complexes, l’IA quantique pourrait aider à identifier de nouveaux traitements et remèdes contre les maladies.
Par exemple, l’IA quantique pourrait être utilisée pour analyser de grandes quantités de données génétiques afin d’identifier les causes sous-jacentes de maladies telles que le cancer. Cela pourrait aider les chercheurs à développer de nouveaux traitements qui ciblent les mutations génétiques spécifiques qui causent ces maladies.
Quantum AI pourrait également aider les prestataires de soins de santé à personnaliser les traitements pour chaque patient.
En analysant les données génétiques d’un patient, les algorithmes d’IA quantique pourraient identifier les traitements les plus efficaces pour l’état spécifique de ce patient. Cela pourrait aider les fournisseurs de soins de santé à fournir des traitements plus efficaces et à améliorer les résultats pour les patients.
Les chaînes d’approvisionnement et la logistique
La logistique et la gestion de la chaîne d’approvisionnement sont un autre domaine qui pourrait grandement bénéficier de l’IA quantique. En optimisant des réseaux logistiques complexes, les entreprises pourraient réduire leurs coûts et améliorer leur efficacité.
Par exemple, l’IA quantique pourrait être utilisée pour analyser les routes maritimes et les délais de livraison afin d’identifier le moyen le plus efficace de transporter des marchandises.
En analysant les données de vente et d’autres facteurs, les algorithmes d’IA quantique pourraient prédire la demande de produits et aider les entreprises à optimiser leurs niveaux de stocks. Cela pourrait aider les entreprises à réduire gaspiller et améliorer rentabilité .
La modélisation climatique et environnementale
L’IA quantique pourrait également avoir un impact significatif sur la modélisation du climat et de l’environnement . En analysant de grandes quantités de données environnementales, les chercheurs pourraient mieux comprendre l’impact du changement climatique et développer des stratégies pour atténuer ses effets. Par exemple,
l’IA quantique pourrait être utilisée pour analyser les données satellitaires afin de suivre les changements du niveau de la mer et de prévoir l’impact de l’élévation du niveau de la mer sur les communautés côtières.
L’IA quantique pourrait également être utilisée pour analyser les conditions météorologiques et prédire la probabilité de catastrophes naturelles telles que les ouragans et les tornades.
Principales innovations
Voici quelques-unes des principales innovations dans le domaine de l’informatique quantique :

Qubits améliorés :
Les qubits, les unités de base de l’informatique quantique, sont les équivalents des bits classiques. Les chercheurs travaillent sur le développement de qubits plus fiables et plus cohérents, capables de stocker et de manipuler l’information quantique de manière plus stable. Différentes technologies sont explorées, comme les qubits supraconducteurs, les qubits à base d’ions piégés, les qubits à base de photons, etc.
Augmentation du nombre de qubits :
L’échelle et la complexité des calculs quantiques dépendent de la quantité de qubits disponibles. Les chercheurs cherchent à augmenter le nombre de qubits de manière significative pour pouvoir exécuter des algorithmes quantiques plus puissants. Les ordinateurs quantiques avec un grand nombre de qubits permettront de réaliser des calculs inaccessibles aux ordinateurs classiques.
Correction des erreurs quantiques :
Les systèmes quantiques sont susceptibles d’erreurs en raison de facteurs tels que le bruit, les interférences et les instabilités. La correction des erreurs quantiques est un domaine de recherche actif qui vise à développer des techniques pour détecter et corriger les erreurs quantiques, garantissant ainsi la fiabilité des calculs quantiques sur des systèmes réels.
Algorithms quantiques :
Les chercheurs travaillent sur le développement d’algorithmes spécifiques conçus pour être exécutés sur des ordinateurs quantiques. Ces algorithmes exploitent les propriétés quantiques pour résoudre des problèmes complexes plus rapidement que les algorithmes classiques. Des exemples d’algorithmes quantiques prometteurs incluent l’algorithme de factorisation de Shor, l’algorithme de recherche de Grover et l’algorithme de simulation quantique.
L’utilisation de l’apprentissage automatique quantique et de l’intelligence artificielle quantique :
les chercheurs explorent l’utilisation de l’informatique quantique pour développer de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle qui peuvent tirer parti des propriétés uniques des systèmes quantiques.
Montée en puissance des services cloud quantiques :
avec l’augmentation du nombre de qubits et des temps de cohérence, de nombreuses entreprises proposent désormais des services cloud quantiques aux utilisateurs, ce qui leur permet d’accéder à la puissance de l’informatique quantique sans avoir à construire leur propre ordinateur quantique.
Avancement de la correction d’erreurs quantiques :
Pour rendre un ordinateur quantique pratiquement utile, il est nécessaire de disposer de techniques de correction d’erreurs quantiques pour minimiser les erreurs qui se produisent pendant le calcul. De nombreuses nouvelles techniques sont en cours de développement pour atteindre cet objectif.
Encore à un stage précoce
L’informatique quantique est encore à un stade précoce de développement, et de nombreux défis techniques doivent être surmontés avant que des systèmes quantiques largement utilisables et commercialement viables ne deviennent réalité. Cependant, les progrès continus dans ces domaines d’innovation ouvrent des perspectives passionnantes pour l’informatique quantique dans un avenir proche.

Sciences-Recherche académique : Trop soumise à la vulgarisation médiatique

Sciences-Recherche académique : Trop soumise à la vulgarisation médiatique

 

Dans une tribune au « Monde », l’ingénieur Hugo Hellard, docteur en astrophysique,  s’inquiète de l’incitation à la publication massive d’articles scientifiques, qui va à l’encontre même de la démarche académique, et appelle à réorienter la politique de la recherche.

 

On peut évidemment comprendre et même souhaiter que les résultats de la recherche puissent être vulgarisés d’abord dans la communauté scientifique puis, selon la nature, diffusés dans l’opinion. Reste que la médiatisation n’est pas l’objet prioritaire car le risque est de favoriser la course au lectorat au détriment de la production de connaissances. NDLR 

 

La recherche académique mondiale perd en efficacité, légitimité et responsabilité. Les incitations sous-jacentes à la publication de masse ont un impact négatif sur nos sociétés et sur les producteurs du contenu : les chercheuses et chercheurs eux-mêmes. Dans un monde où la compréhension désintéressée de nos écosystèmes est vitale pour relever les défis de l’urgence climatique, il est grand temps de donner aux chercheurs les moyens de travailler de manière indépendante, efficace et pertinente dans un environnement professionnel sain, tout en assurant une transmission des connaissances au public sous une forme compréhensible et accessible.

La crise sanitaire a ramené au premier plan la recherche académique, de la compréhension du virus responsable du Covid-19 au développement de plusieurs vaccins. Cette course au vaccin a aussi été le théâtre du système pervers sur lequel la recherche académique est actuellement construite : l’incitation à la production rapide et à la publication massive d’articles scientifiques. Il n’aura échappé à personne certaines rétractations d’articles, initialement publiés dans plusieurs journaux scientifiques prestigieux, comme The Lancet. Le site Retraction Watch résume dans cette page l’ensemble des articles scientifiques retirés dont le sujet portait sur le Covid-19.

Retirer un article n’a rien de mauvais en soi, car aucun article ne prétend présenter « la vérité », mais seulement des éléments permettant de s’en approcher. Aucun résultat scientifique n’est définitif. La pluralité des réponses apportées permet de mettre à disposition des éléments pour affiner l’analyse, trouver de potentielles erreurs, ou encore proposer de nouvelles approches, afin d’obtenir des conclusions qui s’approchent le plus de « la réalité ». C’est là le cœur du processus scientifique qui, par définition, se veut itératif et précis, donc long comparativement à la soif d’immédiateté ambiante.

Le respect de ce processus scientifique est essentiel pour comprendre « correctement » notre monde et respecter ses écosystèmes riches et divers. Malheureusement, la recherche académique est construite sur un système incitant à bafouer ce processus, pourtant garant de la construction saine du socle de connaissances communes. Les chercheuses et chercheurs du monde se trouvent aujourd’hui exclus et à la merci des trois parties prenantes du marché de la connaissance : les organismes de financement de la recherche (publics ou privés), les bibliothèques universitaires et les institutions de recherche (comme le CNRS en France).

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