Des organoïdes cérébraux miniatures « lisent » le braille : une étape clé vers l’informatique biohybride

Les ordinateurs pourraient-ils un jour intégrer de minuscules organoïdes cérébraux ? Le cerveau humain est un ordinateur incroyablement économe en énergie, et les processeurs en silicium qui tentent de l’imiter permettent de réaliser d’importantes économies d’énergie par rapport aux processeurs traditionnels. Des scientifiques expérimentent actuellement l’utilisation d’organoïdes inspirés du cerveau antérieur humain afin de développer une informatique biohybride à faible consommation énergétique.

Une première étape cruciale consiste à déterminer si les organoïdes peuvent recevoir et transmettre des signaux de manière fiable. Une équipe de chercheurs de Bristol a étudié cette question en utilisant des lettres en braille. Ils ont constaté que des groupes de trois organoïdes cérébraux produisaient des signaux correspondant précisément à différentes lettres dans 83 % des cas.

« Nous pouvons recueillir des informations provenant d’un véritable capteur tactile, les transformer en une forme qu’un réseau neuronal vivant peut recevoir, puis récupérer des informations significatives à partir de la réponse de l’organoïde », a déclaré Tianyi Liu, doctorant à l’université de Bristol et premier auteur de l’article paru dans Frontiers in Artificial Intelligence .

« Cela nous offre un moyen pratique de connecter des capteurs artificiels à des systèmes neuronaux biologiques, ce qui représente une voie possible très intéressante vers une informatique plus économe en énergie. »

Convertir le braille en signaux électriques

Les systèmes biohybrides testés par Liu et son équipe utilisent des organoïdes cérébraux placés sur des matrices multiélectrodes et contenus dans un système qui assure leur survie et surveille leurs réponses. Ces organoïdes, de moins d’un millimètre de diamètre, sont dépourvus de plusieurs structures présentes dans le cerveau humain, mais contiennent environ 10 000 neurones, ainsi que des cellules de soutien. Les matrices multiélectrodes leur permettent de recevoir des signaux électriques.

Dans un premier temps, les scientifiques ont appliqué un capteur enregistrant des données tactiles aux 26 lettres de l’alphabet braille. Ils ont ensuite converti ces données en schémas de stimulation électrique et ont présenté ces différents schémas aux organoïdes afin de déterminer s’ils produisaient une activité neuronale permettant d’identifier le stimulus reçu.

Autrement dit, étaient-ils capables de « lire » le signal électrique correspondant à chaque lettre en braille et de produire un signal qui correspondait de manière reconnaissable à l’information qui leur avait été fournie ?

Trois organoïdes améliorent la précision du décodage

Les profils d’activité neuronale des organoïdes ont été classés à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique simple, une machine à vecteurs de support (SVM), capable de trier les profils et de déterminer si les signaux donnés correspondaient à des lettres spécifiques. Un organoïde isolé produisait systématiquement un signal pouvant être décodé avec précision comme une lettre dans environ 61 % des cas. En revanche, trois organoïdes fonctionnant de concert produisaient un signal reconnaissable dans environ 83 % des cas.

« Après traitement par les organoïdes, les données tactiles contiennent encore suffisamment d’informations pour classifier les lettres braille avec une bonne précision », a déclaré le Dr Benjamin Ward-Cherrier de l’Université de Bristol, auteur principal de l’article. « La combinaison des données issues de plusieurs organoïdes a également permis d’améliorer les performances. »

Les chercheurs ne peuvent pas encore expliquer pourquoi trois organoïdes ont obtenu de meilleurs résultats qu’un seul ; cela pourrait être dû au fait que les variations individuelles entre les organoïdes font qu’ils se complètent.

« Différents organoïdes peuvent présenter des connexions neuronales, des stades de développement et une activité en cours légèrement différents ; ainsi, une même stimulation peut produire des réponses similaires, mais non identiques », explique Liu. « La combinaison de ces réponses peut nous fournir des informations complémentaires que nous n’obtiendrions pas d’un seul organoïde. Parallèlement, si chaque organoïde se comporte différemment, il devient évidemment plus difficile de construire un système prévisible et standardisé. »

Les signaux résistent au bruit ajouté.

Pour complexifier la tâche, les scientifiques ont appliqué différents filtres de bruit aux signaux des lettres braille. Ils ont également utilisé la même machine à vecteurs de support pour comparer le décodage à partir des réponses des organoïdes avec le décodage direct des signaux délibérément masqués.

La machine décodant directement, sans l’intervention des organoïdes, s’est avérée plus facile à tromper que celle décodant à partir des réponses des organoïdes — elle était moins capable d’identifier les signaux de lettres parmi le bruit artificiel.

L’apprentissage reste à tester

Les scientifiques soulignent que ces expériences ne démontrent pas si les organoïdes peuvent apprendre au fil du temps ; elles montrent simplement que les organoïdes ont reçu les signaux braille et y ont répondu.

« Nous avons montré que l’information tactile pouvait être encodée, traitée par les organoïdes et décodée, mais nous n’avons pas démontré d’apprentissage ni de changements à long terme dans les organoïdes », a déclaré Liu.

« Nous avons également testé une tâche tactile à l’aide d’un schéma d’encodage fixe et d’une mesure relativement simple de l’activité neuronale. La prochaine étape consiste clairement à aller au-delà du braille ; nous nous intéressons à des aspects tels que les textures, les contours et différents types de toucher, et à terme à des tâches en boucle fermée où l’organoïde reçoit un retour d’information sur ses actions. Cela nous permettrait de commencer à nous demander si l’organoïde peut réellement s’adapter grâce à l’expérience. »

https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2026.1800219/full