Quand l’IA résonne comme le cerveau humain.
Une IA vraiment sociale ?
L’étude qui rapproche machines et cerveaux
Et si l’intelligence sociale reposait sur des mécanismes universels,
communs aux humains… et aux machines ?
Une étude récente de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) avance une hypothèse intrigante : les cerveaux biologiques et les réseaux neuronaux artificiels pourraient synchroniser leurs activités de manière étonnamment similaire lorsqu’ils interagissent dans des contextes sociaux.
Une synchronisation entre cerveaux biologiques et IA
Les chercheurs ont observé l’activité neuronale de souris interagissant entre elles, et ont comparé ces signaux à ceux de réseaux neuronaux artificiels entraînés pour simuler des comportements sociaux. Dans les deux cas, ils ont constaté une division de l’activité en deux composantes :
Des motifs neuronaux partagés : communs aux deux entités en interaction
Des motifs uniques : propres à chaque individu ou agent
Ce schéma de synchronisation — combinaison d’éléments partagés et spécifiques — semble apparaître aussi bien dans le cortex préfrontal des souris que dans les couches d’un modèle d’IA conçu pour l’interaction sociale.
Une piste prometteuse, mais encore exploratoire
Bien qu’il soit encore prématuré de tirer des conclusions définitives, cette étude suggère que certaines lois fondamentales de la cognition sociale pourraient transcender les types d’intelligence. C’est une avancée conceptuelle importante, qui :
Pourrait orienter la compréhension des troubles du comportement social, comme l’autisme, en apportant un cadre de comparaison avec des modèles artificiels contrôlables.
Ouvre des pistes pour le développement de systèmes d’IA mieux alignés avec les dynamiques humaines réelles, capables d’interagir plus naturellement en société.
Chez aiko, on s’interroge…
Chez aiko, nous pensons que les systèmes d’IA doivent être conçus pour collaborer, pas seulement exécuter. Comprendre les fondements de la cognition sociale, même de manière théorique ou expérimentale, peut éclairer les prochaines étapes du développement d’agents véritablement interactifs.
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