Un prototype fonctionnel capable de voir, de se souvenir et d’interagir avec le monde comme le cerveau humain pourrait un jour servir de base à des yeux bioniques intelligents, tout en consommant beaucoup moins d’énergie que les technologies actuelles.

Cette invention de l’université RMIT combine la détection, la mémoire et le traitement de l’information au sein d’un même système, réduisant ainsi la nécessité de déplacer constamment les données entre différents capteurs, banques de mémoire et processeurs.

Bien qu’il s’agisse encore d’une démonstration de recherche préliminaire, cette innovation en matière de vision neuromorphique pourrait réduire considérablement la quantité de données et d’énergie nécessaires à l’exécution de tâches visuelles complexes.

RMIT a déposé une demande de brevet international en vertu du Traité de coopération en matière de brevets (PCT) pour cette invention.  

Menés par le professeur Sumeet Walia au Centre des matériaux et capteurs optoélectroniques (COMAS) de RMIT , ces travaux s’appuient sur des percées concernant les matériaux semi-conducteurs ultra-minces qui pourraient servir de base à la robotique avancée et aux systèmes d’IA à faible consommation d’énergie.

« La nature a déjà résolu bon nombre des défis que nous essayons de relever en électronique », a déclaré Walia.

« L’œil et le cerveau humains fonctionnent ensemble avec une efficacité incroyable, traitant d’énormes quantités d’informations en utilisant remarquablement peu d’énergie. Nos recherches contribuent à jeter les bases de technologies fonctionnant de manière plus similaire. »

Les chercheurs de l’université RMIT, le professeur Sumeet Walia (à droite), le Dr Taimur Ahmed (au centre) et un collègue, examinent le prototype de vision neuromorphique lors des tests. Crédit : Université RMIT

Un prototype qui voit, se souvient et interagit avec son environnement

Contrairement à un appareil photo classique, qui capture chaque image et envoie de grandes quantités d’informations ailleurs pour traitement, le prototype RMIT est conçu pour effectuer une grande partie de ce travail là où les informations sont collectées.

Le prototype repose sur une série d’avancées utilisant le semi-conducteur ultra-mince disulfure de molybdène (MoS₂). La détection, le traitement et le stockage des informations sont effectués sur une puce de 2 cm sur 2 cm, elle-même intégrée à un prototype de 15 cm sur 14 cm sur 3 cm contenant l’électronique nécessaire à la lecture, au traitement et à la communication des informations.

Les chercheurs ont entraîné le système à reconnaître des motifs tels que des nombres, des formes et des mouvements. Lors de tests en laboratoire, il a pu détecter des changements dans son environnement visuel, mémoriser ces informations et les traiter localement.

Le Dr Taimur Ahmed, co-chercheur et expert en dispositifs de vision neuromorphique à l’université RMIT, a déclaré que le résultat était un système qui imite de plus près le fonctionnement de la vision biologique.

« Il ne s’agit pas simplement d’un capteur qui capture des informations, mais d’un capteur capable également de les traiter », a déclaré Ahmed.

« Plutôt que de déplacer constamment des données entre des unités de mémoire et de traitement distinctes, une grande partie de ce travail s’effectue beaucoup plus près du lieu où l’information est générée. »

Un œil bionique intelligent devrait faire bien plus que simplement capturer des images. Il devrait identifier les changements importants dans une scène, stocker les informations pertinentes et traiter rapidement les signaux visuels tout en consommant très peu d’énergie.

La technologie RMIT pourrait relever ces défis en permettant de filtrer et d’interpréter les informations visuelles au point de captation, réduisant ainsi la quantité de données à transmettre et à traiter ailleurs.

La dernière avancée majeure de l’équipe a également permis de relever un autre défi crucial : la fabrication.

Ils ont mis au point un procédé de fabrication plus propre, à base d’eau, qui permet de transférer des semi-conducteurs et des électrodes d’une épaisseur atomique avec beaucoup moins de défauts que les méthodes conventionnelles, produisant ainsi des dispositifs aux performances électriques et de détection de la lumière considérablement améliorées.

« Chaque avancée nous rapproche de technologies telles qu’un œil bionique intelligent », a déclaré Walia. 

Membres de l’équipe de recherche de l’université RMIT à l’origine du prototype de vision neuromorphique. Crédit : Université RMIT

Une vision pour l’avenir

Bien que les applications pratiques ne soient pas pour demain, les chercheurs estiment que cette technologie pourrait à terme prendre en charge les systèmes de vision industrielle avancés, les véhicules autonomes, la robotique et les capteurs intelligents.

Ces travaux pourraient également ouvrir la voie à un avenir plus durable pour l’intelligence artificielle.

Alors que l’IA alimente la demande en centres de données toujours plus grands et énergivores, les systèmes neuromorphiques offrent une approche différente en traitant l’information au plus près de son lieu de collecte et en réduisant la quantité de données à transmettre, stocker et analyser.

L’élément de détection au cœur de la technologie de vision neuromorphique de l’université RMIT. Crédit : Université RMIT

« Ces travaux combinent matériaux de pointe, ingénierie et intelligence artificielle pour relever l’un des défis majeurs de notre époque : créer des systèmes intelligents à la fois puissants et durables », a déclaré Walia.

« Si cette technologie de l’université RMIT peut être déployée à plus grande échelle, elle pourrait contribuer à réduire la quantité de données à déplacer, à stocker et à traiter, rendant ainsi les futurs systèmes d’IA plus économes en énergie. »

Capteur neuromorphique monté sur une carte de circuit imprimé utilisée pour les tests et l’intégration système. Crédit : Université RMIT

L’étude, ‘PVA-mediated transfer of MoS₂ and Au electrodes: a lithography-free route to ultraclean van der Waals interfaces for high-performance electronics and optoelectronics‘, est publiée sur in ACS Applied Materials and Interfaces (DOI: 10.1021/acsami.6c05536).

L’étude, ‘Photoactive monolayer MoS₂ for spiking neural networks enabled machine vision applications‘, est publiée sur in Advanced Materials Technologies (DOI: 10.1002/admt.202401677).

https://www.rmit.edu.au/news/all-news/2026/sep/neuromorphic-bionic-eye