IBM a développé une puce reproduisant des circuits cérébraux inspirés du cerveau animal. Elle traite les informations de manière similaire aux animaux, pour des applications comme la surveillance vidéo.
IBM a conçu une puce neuromorphique capable de rivaliser avec la complexité d'un cerveau de souris. Elle excelle en vision par ordinateur, détectant par exemple des camions ou des cyclistes dans des flux vidéo en continu. Contrairement aux processeurs classiques, elle ne consomme que 63 milliwatts – soit 200 000 fois moins qu'un processeur Intel équivalent. Son développement a coûté environ 100 millions de dollars.
Ce projet, mené par IBM en partenariat avec HRL Laboratories (ex-centre de recherche de Hughes Aircraft), a duré cinq ans et repose sur des techniques de semi-conducteurs standards. Initialement promis à la DARPA comme équivalent au cortex d'un chat, il intègre actuellement cinq milliards de transistors, simulant un million de neurones corticaux – niveau d'une souris, mais cent fois inférieur à celui d'un chat.
Si les puces à cinq milliards de transistors sont courantes (comme chez Intel), l'innovation réside dans l'architecture. Contrairement au modèle von Neumann – processeur, mémoire séparée et périphériques gérés par une horloge synchrone –, cette puce neuromorphique imite les réseaux neuronaux biologiques.
Le défi clé : la synapse
Les chercheurs ont modélisé les neurones corticaux de souris et macaques pour créer un réseau de neurones à impulsions (spiking neural network). Les composants s'activent seulement au-delà d'un seuil, comme dans un vrai cerveau. IBM et HRL ont interconnecté un million de "neurones" via 256 millions de synapses programmables individuellement (force, vitesse des signaux).
Ces réseaux promettent une efficacité énergétique supérieure pour la reconnaissance d'objets, la détection de mouvement ou le contrôle robotique. La puce IBM analyse des images couleur 400x240 pixels avec un million de neurones, prouvant son efficacité en surveillance caméra.
Cette image thermique montre la faible consommation de la puce neuromorphique (gauche) comparée à une puce traditionnelle.
La question reste : son efficacité en environnement réel ? "Nous n'avons pas encore de réponse claire", confie Dharmendra Modha d'IBM. Les cerveaux animaux excellent dans la complexité naturelle, où les machines von Neumann peinent. La synapse reste un mystère : point de contact neuronal aux mécanismes complexes (pompes ioniques, vésicules chimiques, variations de tension).
'Fraude scientifique' ?
IBM mise sur une modélisation simplifiée. En Californie, un mur d'écrans LCD visualise l'activité d'un quart de million de neurones simulés. L'entreprise revendique la première détection d'ondes alpha dans une simulation de cortex félin sur le supercalculateur Blue Gene.
Henry Markram, du projet européen Blue Brain (budget >1 milliard d'euros), accuse IBM de "tricherie" : "C'est du buzz. Leur complexité n'atteint pas celle d'une fourmi. Leurs synapses sont simplifiés à l'extrême – il en faut des dizaines de milliers d'équations pour une vraie synapse, avec au moins six types." Le projet européen vise une puce similaire d'ici dix ans, mais Markram est critiqué pour lacunes sur les synapses.
