Commençons déjà par présenter la start-up qui a conçu cette ordinateur pas comme les autres, le CL-1. Elle s’appelle Cortical Labs, vient d’Australie et est la toute première entreprise au monde à commercialiser un ordinateur biologique, une machine hybride mélangeant des neurones et des composants artificiels. Elle propose déjà à ses clients de « louer à distance de la puissance de calcul biologique [NDLR : produite par les CL-1] depuis un centre de données hébergeant ces tissus vivants connectés à des machines », comme l’expliquent nos confrères de Presse-citron.
Cortical Labs vient d’annoncer fièrement que son CL-1 avait réussi à apprendre à dégommer des hordes de démons sur Doom. Le premier de la saga, évidemment ; s’il s’agissait de Doom The Dark Ages, nous aurions du souci à nous faire. Cela n’en demeure pas moins une prouesse extraordinaire d’un point de vue technique.
Des neurones humains comme outils : où s’arrête l’expérimentation ?
N’imaginez pas que les ingénieurs de Cortical Labs aient placé un cerveau humain dans une boîte en plastique, ce serait tout simplement impossible, en plus d’être interdit. Le cœur de cette machine repose sur une matrice de micro-électrodes haute densité (HD-MEA) qui sert d’interface physique.
Sur cette grille, des neurones humains cultivés en laboratoire sont connectés à une puce de traitement qui peut interpréter et traduire l’activité électrique du tissu vivant en données exploitables par un système externe. Même si ce n’est pas exactement comme le ferait un composant en silicium standard dans un processeur d’ordinateur classique, cela suffit à créer un pont entre les influx nerveux et le code binaire.
Comme ces neurones n’ont ni yeux ni oreilles pour percevoir les démons de Doom, le CL-1 convertit les informations visuelles du jeu en patterns de stimulation électrique reconnaissables par les cellules. Pour éduquer cette masse organique, Les chercheurs utilisent une forme de rétroaction structurée dans laquelle ils stimule électriquement le réseau neuronal en fonction de ce qui se passe dans le jeu, puis observent comment le réseau répond.
Concrètement, si les neurones prennent une bonne décision dans le jeu (se déplacer correctement, tirer au bon moment, etc.) le système leur renvoie un signal électrique ordonné et prévisible. S’ils se plantent, ils reçoivent un signal moins régulier ou moins informatif. Ainsi, même s’ils n’ont aucun moyen de percevoir leur environnement au sens humain du terme, les neurones du CL-1 développent des patterns d’activité qui deviennent progressivement plus efficaces pour interagir avec le jeu, car ils s’organisent sous l’effet de ces boucles de stimulation et de rétroaction.
Pour prouver que leur machine n’était pas réservée à une élite de neuroscientifiques en blouse blanche, Cortical Labs a laissé les clés du camion à Sean Cole, un développeur indépendant totalement étranger au monde de la biologie. En seulement une semaine, sans aucune connaissance en neurosciences, il a appris au CL-1 à jouer à Doom. Comment ? Grâce au système d’exploitation propriétaire de la puce, qui fonctionne avec une API Python. En effet, Cortical Labs a créé une couche logicielle qui traduit des lignes de code informatique classique en commandes compréhensibles pour leur hardware biologique.
Cole a simplement pioché dans des bibliothèques de code standard pour automatiser ce qu’on appelle la boucle de rétroaction. Pour que les neurones apprennent, un échange constant et ultra-rapide est nécessaire : le script de Cole récupère les pixels du jeu, demande au système de les convertir en stimulations électriques (l’entrée), puis intercepte instantanément les réponses nerveuses pour les traduire en commandes de jeu (la sortie).
Une plasticité spectaculaire (mais pas de miracle)
Ne vous attendez pas pour autant à ce que le CL-1 nous ponde un world record sur le premier niveau de Doom. Pour l’instant, il se fait encore rétamer par les Imps et erre parfois sans but dans les couloirs du jeu. Si l’on comparait les scores bruts, un agent d’intelligence artificielle (type Deep Q-Network) surpasserait largement notre amas de cellules. En revanche, le CL-1 a appris étonnamment vite les bases du jeu, montrant une capacité d’adaptation qui, pour un tissu neuronal vivant, reste tout de même ahurissante.
Même si le premier Doom paraît aujourd’hui, pour les gamers de 2026 nourris au photoréalisme, franchement daté dans sa conception, il ne faut pas oublier qu’il y a à peine cinq ans, Cortical Labs parvenait tout juste à faire rebondir une balle contre une raquette sur Pong avec une version bien plus rudimentaire de son système. Passer d’un jeu basique en 2D à la gestion chaotique d’un FPS, fût-il vintage, en un laps de temps aussi court, demeure remarquable dans un secteur aussi embryonnaire que le bio-computing. Un coup de com’ magistral pour la jeune pousse australienne, qui n’évacue en rien le malaise que cette expérimentation peut susciter : peut-on décemment parler de « progrès » lorsque celui-ci repose sur l’instrumentalisation de tissus humains vivants ?
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