Doom continue décidément de s’inviter partout, et cette fois il passe par le biocomputing. La société australienne Cortical Labs a mis en avant une démonstration dans laquelle son système CL1 interagit avec le célèbre FPS d’id Software à l’aide de neurones humains cultivés sur une puce équipée d’électrodes. Sur son site, l’entreprise présente le CL1 comme un ordinateur biologique programmable, capable de faire dialoguer des neurones vivants avec un environnement logiciel en temps réel.
Pour comprendre le principe, il faut d’abord garder en tête que les neurones sont des cellules vivantes capables de réagir, de s’adapter et de s’auto-organiser en réponse à des stimulations électriques. À partir de là, le système peut leur envoyer des informations simplifiées issues du jeu, par exemple la position, la santé ou d’autres éléments de la partie. Les neurones réagissent alors à ces signaux, puis le système traduit leur activité en actions dans Doom. Ensuite, il leur renvoie un retour positif ou négatif selon le résultat obtenu. Comme ces neurones sont vivants et adaptatifs, leur réponse évolue progressivement, ce qui permet au système de devenir plus efficace avec le temps. C’est le principe qui avait déjà été montré plus clairement avec Pong, et qui a permis ici de voir des neurones cultivés en laboratoire jouer à Doom.
Ce n’est pas une première pour Cortical Labs. En 2022, l’équipe avait déjà publié dans la revue Neuron des résultats sur DishBrain, un dispositif dans lequel des cultures neuronales intégrées à un système numérique montraient des signes d’apprentissage dans une version inspirée de Pong. La démo autour de Doom apparaît donc surtout comme une nouvelle vitrine, plus spectaculaire et plus parlante pour le grand public, d’une approche que l’entreprise cherche désormais à pousser via son CL1 et sa plateforme Cortical Cloud.
Au-delà du côté insolite de voir des neurones humains jouer à Doom, Cortical Labs met aussi en avant un autre intérêt : l’efficacité énergétique. L’idée derrière ce type d’approche est qu’un réseau de neurones vivants pourrait apprendre avec beaucoup moins d’énergie que les approches IA classiques entièrement basées sur le silicium. Le parallèle est d’autant plus frappant que le cerveau humain fonctionne autour de 20 W, quand une seule puce IA haut de gamme comme la NVIDIA H100 peut grimper jusqu’à 700 W.
Pour comprendre le principe, il faut d’abord garder en tête que les neurones sont des cellules vivantes capables de réagir, de s’adapter et de s’auto-organiser en réponse à des stimulations électriques. À partir de là, le système peut leur envoyer des informations simplifiées issues du jeu, par exemple la position, la santé ou d’autres éléments de la partie. Les neurones réagissent alors à ces signaux, puis le système traduit leur activité en actions dans Doom. Ensuite, il leur renvoie un retour positif ou négatif selon le résultat obtenu. Comme ces neurones sont vivants et adaptatifs, leur réponse évolue progressivement, ce qui permet au système de devenir plus efficace avec le temps. C’est le principe qui avait déjà été montré plus clairement avec Pong, et qui a permis ici de voir des neurones cultivés en laboratoire jouer à Doom.
Ce n’est pas une première pour Cortical Labs. En 2022, l’équipe avait déjà publié dans la revue Neuron des résultats sur DishBrain, un dispositif dans lequel des cultures neuronales intégrées à un système numérique montraient des signes d’apprentissage dans une version inspirée de Pong. La démo autour de Doom apparaît donc surtout comme une nouvelle vitrine, plus spectaculaire et plus parlante pour le grand public, d’une approche que l’entreprise cherche désormais à pousser via son CL1 et sa plateforme Cortical Cloud.
Au-delà du côté insolite de voir des neurones humains jouer à Doom, Cortical Labs met aussi en avant un autre intérêt : l’efficacité énergétique. L’idée derrière ce type d’approche est qu’un réseau de neurones vivants pourrait apprendre avec beaucoup moins d’énergie que les approches IA classiques entièrement basées sur le silicium. Le parallèle est d’autant plus frappant que le cerveau humain fonctionne autour de 20 W, quand une seule puce IA haut de gamme comme la NVIDIA H100 peut grimper jusqu’à 700 W.
source : corticallabs.com
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Posté le 09 Mars 2026 à 14:35|par
