Des neurones lumineux

Depuis plusieurs années, les domaines de l’industrie, de la recherche, du développement… tentent de rendre les machines de calcul plus autonomes, plus « intelligentes ». Si on ne peut pas les rendre intelligentes comme on l’entend au sens de l’être humain, on peut néanmoins les doter de capacités d’apprentissages, voir même leur apprendre à apprendre.

Pour ça les scientifiques créent des réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement du cerveau. La plupart de ces réseaux de neurones dans les calculateurs d’intelligence artificielle sont entièrement numériques (programmes simulant de vrais réseaux), et hélas, gourmands en énergie. Mais au laboratoire FEMTO-ST, Laurent Larger et ses collaborateurs étudient des neurones artificiels singuliers car physiquement bien réels, créés avec des composants électroniques et optiques (câbles de fibres optiques) et bien moins énergivores.

S’inspirer des réseaux du cerveau

Imaginez un réseau d’un grand nombre de métronomes reliés entre eux par des élastiques très souples. Tous ces métronomes oscillent certes au même rythme, mais avec un décalage possible entre eux. En théorie donc, l’ensemble pourrait être soit totalement synchronisé, soit totalement désynchronisé.

Or, en 2002, un chercheur de l’université de Kyoto, Yoshiki Kuramoto, a montré que dans certaines conditions, des comportements différents pouvaient émerger spontanément dans des sous-parties du réseau. Par exemple, un groupe de métronomes serait synchronisé alors que le reste ne l’est pas… Ce phénomène contre-intuitif lié à l’auto-organisation des oscillations est appelé état chimère.

Dans les réseaux de neurones artificiels optiques, de manière similaire aux mouvements mécaniques des réseaux de métronomes, le signal est transmis grâce à une oscillation de l’intensité lumineuse. L’équipe de recherche de Laurent Larger a mis expérimentalement en évidence des « états chimères » dans ces réseaux optiques. Ils ont également montré qu’il est possible de les contrôler, ouvrant ainsi des perspectives innovantes dans ce domaine tentant de mimer le fonctionnement du cerveau et de l’apprentissage par les machines.

Ce projet est porté par Laurent Larger et son équipe OPTO au sein du département d’optique à l’institut FEMTO-ST (UMR 6174 CNRS – UFC – ENSMM – UTBM).