Vers un cerveau artificiel ? Une question neurophilosophique
p. 125-138
Texte intégral
1En 1936, Alan Turing postule qu’une machine pourrait résoudre tout problème de calcul selon une procédure mécanique appelée algorithme. Depuis s’est imposée peu à peu l’idée que le cerveau humain peut être considéré comme une machine et, plus précisément, un ordinateur. Dès 1943, Mc Culloch et Pitts, que l’on peut considérer comme les représentants de la « première cybernétique », proposent un modèle mathématique et informatique du neurone cérébral dont, en 1953, Hodgkin et Huxley formulent les équations d’excitabilité. Il n’en faut pas plus, par la suite, pour poser l’équivalence entre un neurone biologique et une puce informatique de silicone.
2C’est dans cette perspective que s’inscrit le projet de simuler, à l’horizon 2023, un cerveau humain sur un superordinateur. Cet « Human Brain Project » (HBP) fait suite au « Blue Brain Project » lancé par Henry Markram1, en 2005, à l’École Polytechnique de Lausanne et qui a permis, grâce au superordinateur « Blue Gene » d’IBM, de modéliser le fonctionnement de 10 000 neurones d’une colonne corticale2 d’un cerveau de rat. Markram ne cache pas son ambition de faire ainsi accéder les neurosciences au rang de la « Big Science », au même titre que le projet Génome en biologie, le télescope spatial Hubble en astronomie, ou la recherche au CERN en physique des particules. Plaisamment, pour décrire son projet, il n’hésite pas, dans une métaphore audacieuse, à le comparer à la quête du « boson de Higgs du cerveau ». Il est vrai que cette ambitieuse recherche collaborative va mobiliser des centaines voire des milliers de chercheurs issus de 256 laboratoires dans 24 pays ; et n’oublions pas que l’HBP vient de bénéficier d’une attribution de fonds de l’Union Européenne à hauteur d’un milliard d’euros sur 10 ans, en tant que l’un des deux projets « flagship ». À titre de comparaison, les États-Unis, qui envisagent de lancer un projet similaire intitulé « Brain », n’ont investi pour le moment que la somme de cent millions de dollars. Bien entendu, un projet d’une telle envergure portant sur un sujet aussi sensible ne peut voir le jour sans opposition ni détracteurs. Plutôt que de se positionner, a priori, en adversaire ou en partisan, il semble préférable de se demander dans quelle mesure il est réalisable et quelles en sont les forces et les limites.
Un moment opportun
3Tout d’abord, on l’a vu, les moyens financiers et collaboratifs mis en œuvre sont conséquents. Ensuite, le moment de se lancer dans une telle entreprise semble opportun. En effet, les connaissances dans le domaine des neurosciences se sont multipliées à un rythme effréné. On avance communément le chiffre de 100 000 publications scientifiques annuelles par an dans ce champ du savoir. Cependant, ces recherches sont menées le plus souvent de manière cloisonnée par des équipes très spécialisées. C’est là, sans doute, un des enjeux de l’HBP : promouvoir une approche pluri- et interdisciplinaire afin d’intégrer et synthétiser cette somme de connaissances qui porte sur les différents niveaux d’organisation du cerveau, du neurone isolé à l’ensemble du cortex cérébral. À l’échelon du neurone isolé, à l’heure actuelle, les données sont considérables en électrophysiologie comme en biochimie moléculaire. Markram appelle « Neurome » la connaissance, toujours en évolution, de cette séquence allant du gène aux protéines, aux canaux et aux synapses. Parallèlement, l’HBP vise à la description du « Connectome », correspondant à l’architecture des connexions entre neurones. Les travaux en imagerie cérébrale, réalisés depuis une vingtaine d’années, ont apporté des données très riches sur le fonctionnement cérébral des assemblées neuronales regroupant des dizaines de millions de neurones. Mais il reste à l’HPB à s’attaquer au niveau intermédiaire entre le neurone et les grandes assemblées neuronales. Ce méso-niveau est représenté par les colonnes neuronales et les associations de colonnes entre elles. À cette fin, la réalisation ces dernières années d’atlas du cerveau apporte un atout précieux3. L’atlas Big Brain qui vient d’être terminé par des scientifiques allemands et canadiens tombe à pic ; il fournit en effet une représentation en 3D du cerveau humain avec une résolution record de 0,02 mm (cinquante fois mieux que ce que l’on faisait auparavant). En somme, l’HBP a pour ambition de construire des modèles neuro-informatiques du « Neurome » et du « Connectome ». La modélisation d’une colonne corticale de 10 000 neurones a été achevée en 2008 et celle d’un méso-circuit de 100 colonnes regroupant un million de neurones en 2011. Celle d’un cerveau de rat dans sa totalité, soit cent méso-circuits, devrait bientôt voir le jour. Quant au but ultime de modéliser la globalité d’un cerveau humain, soit près de cent milliards de neurones, il est envisagé pour 2023. Cette perspective est rendue possible en raison du tempo élevé des avancées technologiques en bio-informatique4. Le super ordinateur Blue Gene d’IBM qui a permis de modéliser une simple colonne permet une vitesse de traitement de 0,5 petaflop (0,5.1015 opérations à la seconde). Vitesse d’exécution qui va doubler d’ici deux ou trois ans et devrait atteindre, à l’horizon 2020, un exaflop (1018 opérations par seconde). Signalons au passage que la consommation énergétique d’une telle machine serait un million de fois plus importante que celle d’un cerveau biologique. L’explosion de ces capacités de calcul tient aussi au développement de nouvelles technologies informatiques, dites neuromorphiques, qui utilisent massivement les possibilités du parallélisme afin d’accélérer la rapidité5. De plus, ont été développées récemment des puces analogiques capables de simuler le fonctionnement neuronal et la plasticité synaptique, avec une vitesse d’exécution dix mille fois plus rapide que celle des circuits neuronaux biologiques6. Enfin, le recours à une approche de type « reverse engineering » et la mise en œuvre d’algorithmes génétiques viseront à reproduire de la manière la plus réaliste possible la genèse des connexions synaptiques ainsi que la structure multi-échelle du cerveau, du niveau moléculaire au fonctionnement intégré7.
Les limites de la modélisation
4Elles tiennent à la complexité, sans égal, structurelle et fonctionnelle du cerveau humain, dont les outils de modélisation neuro-informatique ne peuvent rendre compte qu’incomplètement. Tout récemment Terry Sejnowski, chercheur au Salk Institut, vient de lancer une bombe dans le milieu des neurosciences en montrant que nous devons revoir la capacité de mémoire du cerveau humain par un facteur 10, pour une taille d’un pétaoctet, soit environ la taille du Web8. Difficultés qui redoublent quand on aborde les rivages de l’expérience consciente dans son ineffabilité.
Aspects structurels
5En premier lieu, il faut dénoncer le risque de réduire le système nerveux à une structure purement neuronale et synaptique. De fait, il semble que l’HBP ne prenne en considération que la substance grise, oublieux, entre autres, de la substance blanche qui occupe la plus grande partie du cerveau. En effet, le cortex cérébral chez l’homme ne représente qu’un mince ruban de substance grise enveloppant le cerveau, dont l’épaisseur varie entre 1 et 4,5 mm9. La substance blanche, de siège sous-cortical, est produite par les oligodendrocytes, l’un des types de cellules gliales. Celles-ci, neuf fois plus nombreuses que les neurones, ont longtemps été négligées méritant bien leur appellation de « moitié oubliée du cerveau ». On ne leur reconnaissait qu’un rôle trophique de soutien et de protection du neurone jusqu’à ces dernières années où il a été montré qu’elles participaient au traitement de l’information, à la neurogénèse et à la mémoire10. Une modélisation réaliste de l’encéphale nécessite donc de prendre aussi en compte ce tissu glial.
6Autre point qui a peut-être son importance, le cerveau est creusé de cavités, les ventricules cérébraux, où circule le liquide céphalorachidien qui baigne la totalité du système nerveux central. Classiquement, ce liquide assure un rôle de protection mécanique mais il prend aussi part aux processus immunitaires et pourrait avoir une fonction de transporteur de signaux chimiques. Il serait donc impliqué dans la communication intracérébrale non synaptique11. La prise en considération du liquide céphalorachidien, d’une certaine manière, renvoie à un aspect du cerveau bien différent du cerveau câblé purement neuronal et synaptique. Il s’agit du « cerveau liquidien », riche des sécrétions neuro-hormonales, à l’origine d’une chimie humide des humeurs et des passions si bien mis en avant par le neurobiologiste Jean-Didier Vincent12.
7Revenons à présent au neurone : Markram affirme tenir compte dans sa modélisation neuronale de la séquence allant du gène à la synapse ; mais qu’en est-il des organites intracellulaires ? En effet, chaque neurone comporte un cytosquelette, savant assemblage de microtubules, qui joue un rôle de charpente tout en assurant aussi une fonction de transport de molécules à l’intérieur de la cellule. Ces tubes creux de quelques nanomètres de diamètre, présents tout le long des axones et des dendrites, jouent un rôle dans la libération de molécules neurotransmettrices ainsi que dans la plasticité synaptique. Fait important, il existerait, selon Penrose, une cohérence quantique au sein des microtubules qui influencerait en permanence le fonctionnement des réseaux neuronaux13. Sur cette lancée, Hameroff évoque même l’hypothèse que les microtubules puissent être le siège de calculs quantiques et d’un traitement de l’information. Il n’hésite pas à franchir le pas et à relier activité cytosquelettique et expérience consciente14.
8Après avoir souligné l’impérative nécessité de considérer ce niveau du cytosquelette, au vu des hypothèses précédentes, reste à examiner les contraintes à intégrer pour la mise en place des connexions neuronales. Rappelons que chaque neurone établit mille à dix mille contacts synaptiques. In vivo, cette architecture dépend de la programmation génétique suivie, durant la vie embryonnaire, d’une phase de prolifération exubérante des contacts neuronaux puis d’une sélection des synapses fonctionnelles. Il s’agit là du phénomène de l’épigénèse par stabilisation sélective que Changeux dénomme « Darwinisme neuronal »15. Se pose donc la question de savoir si les outils de « reverse engineering », les algorithmes génétiques et les puces analogiques seront à la hauteur de la réalité connectique in vivo. D’autant plus que la dynamique des connexions neuronales est un élément clé du phénomène de plasticité neuronale, aspect essentiel du fonctionnement cérébral. Cette plasticité permet, en effet, l’adaptation permanente, à différents niveaux, du tissu cérébral en fonction des interactions continuelles avec l’environnement. Nous reviendrons plus loin, dans les aspects fonctionnels, sur ce qu’est la nature de l’environnement pour une plateforme neuro-informatique.
9Cette structure informatique suggère d’ailleurs une dernière réflexion, peut être un peu inattendue, portant sur la forme. Le concept de forme ouvre en effet de nombreuses avenues théoriques. Par exemple, dans le cadre de la « morphodynamique », issue de sa « théorie des catastrophes », René Thom tente de mettre en lien la pensée et le cerveau, « en raison de l’existence de formes dans ce magma de neurones, de synapses et autres bidules »16. Il formule l’hypothèse que la pensée abstraite a besoin « d’une structure d’une autre nature ; mais une structure formée, pourvue d’une forme, une materia signata ». Forme qui, pour Thom, va s’incarner en organisant au plan physiologique la forme des flux parcourant l’organisme, sanguin, neuronal, métabolique en général. Nous sommes ici bien loin de la morphologie d’une plateforme neuro-informatique définie par l’alignement d’armoires parallépipédiques sur plusieurs centaines de mètres carrés À noter enfin que la forme cérébrale est approchée au plus près, comme les objets de la nature, par la géométrie fractale de Mandelbrot, alors que la description de la plateforme relève, quant à elle, de la classique géométrie euclidienne.
Aspects fonctionnels
10Ce détour par la notion de forme peut servir de transition pour aborder l’examen des difficultés de la modélisation cérébrale inhérentes cette fois, non plus à la structure, mais au fonctionnement du cerveau. En effet, la plateforme neuro-informatique, tout au moins dans un premier temps, n’est pas reliée à une forme corporelle virtuelle, et ne représente qu’une structure neuronale et synaptique désincarnée. À terme est envisagé le recours à de multiples capteurs neurosensoriels afin, selon les termes de Markram, de mettre en place un véritable robot virtuel capable de voir, entendre, parler et se déplacer dans un espace virtuel. Ce qui est donc oublié ici, c’est le corps, alors que Nietzsche nous avait mis en garde : « Le phénomène du corps est un phénomène plus riche, plus clair, plus saisissable : à placer en tête, du point de vue de la méthode »17. Dans la même veine, Antonio Damasio, développant le concept de « marqueurs somatiques », dénonce l’erreur de Descartes qui a résolument séparé le corps et l’esprit, ne voyant dans le corps qu’une variété d’automate.
11Le neurobiologiste reproche au philosophe du cogito cette séparation trop radicale entre l’esprit et le corps, la raison et les émotions18. De fait, les avancées en sciences cognitives ont bien montré que l’appareil rationnel n’est pas posé au sommet de l’édifice biologique, mais construit à partir de celui-ci et en lien étroit avec lui. En conséquence, toute expérience cognitive se double d’un versant corporel, particulièrement évident lors du processus de prise de décision. À ce moment précis, en effet, le corps envoie, en fonction de ses expériences passées, des signaux spécifiques (marqueurs somatiques) capables d’éclairer la situation présente. On peut donc se demander dans quelle mesure le recours envisagé aux différents capteurs virtuels pourra rendre compte de la réalité d’un corps de peau, de chair et d’os. Il s’agira toujours d’un corps-machine bien éloigné de ce qu’est un organisme au sens de Canguilhem. De fait, dans un organisme, qui est « une essence, un concret d’origine et non une juxtaposition »19, il n’y a pas de parties mais simplement des parties illusoires, et le tout est partout présent aux pseudo parties. C’est le « charme d’indivision » dont parle Jankélévitch20. Enfin, comme l’explique longuement Bergson, l’organisme provient d’une organisation et non d’une fabrication qui est le propre de la machine. L’organisation procède par dissociation, du centre vers la périphérie21. À l’opposé, la fabrication de la machine est une juxtaposition de pièces de la périphérie vers le centre. Ce rôle central du corps est aussi évoqué par Merleau-Ponty22. Pour lui, le corps est un chiasme entre l’univers sensible et l’univers socioculturel, chiasme entre le dedans et le dehors, entre la chair et le monde, entre la subjectivité et l’objectivité, entre le signifié et le signifiant, le conscient et l’inconscient. L’affirmation du phénoménologue prend plus de poids encore, quand on sait que cet entrelacement avec le monde est aussi affirmé par certains neurophysiologistes. Ainsi, Walter Freeman, qui postule la nécessité, pour expliquer la perception, de substituer au modèle conventionnel, celui d’une « causalité circulaire du soi », sous la forme d’une boucle perceptive unissant de manière indissociable le cerveau et l’environnement23. Ces réflexions sur la perception et les interactions complexes entre le cerveau, l’organisme et l’environnement conduisent donc à interroger avec insistance le modèle de l’HBP sur la place faite à la dimension corporelle. Ainsi ce modèle permettra de cerner les limites de la modélisation en montrant ce en quoi il est suffisant pour expliquer les phénomènes, et par conséquent ce qui manque le cas échéant ; c’est-à-dire ce qui n’a pas été pris en compte. D’autre part, cette modélisation relance aussi tout naturellement la question de la conscience, dans son double aspect.
Et la conscience ?
12Le terme conscience renvoie d’une part à la dimension d’éveil et de vigilance, d’autre part aux qualités subjectives de l’expérience phénoménale, appelées « qualias »24. Ce terme désigne, par exemple, l’effet que cela me fait de voir la couleur bleue du ciel ou de goûter un morceau de mangue. Pour Jean-Pierre Changeux, dans le cadre de l’HBP, « on en est encore loin ». Mais cela n’est peut-être pas la position de Henry Markram. Très vite, en effet, il a annoncé la possibilité de réaliser, dans le cadre de l’HBP, des simulations médicamenteuses et de modéliser les maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson et la démence d’Alzheimer, dont on sait les retentissements sur le fonctionnement cognitif et l’expérience consciente25. Et puis, il faut se reporter à un long entretien donné en 201326 où il déclare que ses ambitions thérapeutiques concernent aussi la psychiatrie et tout particulièrement l’autisme. En effet, le fils de Henry Markram souffre d’autisme dans la forme d’Asperger et il faut, selon Marc Honigsbaum, ne pas chercher ailleurs la motivation profonde de Markram, comme il l’a lui-même expliqué : « Réaliser une modélisation du cerveau de mon fils et voir le monde comme il le perçoit27. » C’est dire l’enjeu de l’HBP qui permettrait de dépasser les technologies actuelles d’imagerie cérébrale basées sur l’IRM fonctionnelle et l’électroencéphalogramme, aptes à montrer le cerveau au travail et les régions impliquées dans le traitement de l’information, mais ne permettant pas d’accéder à l’expérience subjective.
13À ce stade de la discussion, pour avancer sur cette question de la possibilité de modéliser la conscience, il faut revenir sur le contexte théorique dans lequel s’inscrit l’HBP. Yves Fregnac28 le définit comme une approche matérialiste réductionniste de type bottom-up. Dans cette optique, un assemblage de constituants élémentaires, représentant le niveau inférieur, va permettre d’expliquer, de manière ascendante, le fonctionnement du plus haut niveau, jusqu’aux performances cognitives et l’expérience consciente. Fregnac compare l’HBP à un « Lego-Meccano » d’un cerveau électrique avec, comme éléments de base, les neurones et les synapses. De fait, on ne peut nier le caractère réductionniste du projet. La volonté de naturalisation de la cognition, des comportements et même de l’esprit avec l’ambition de faire de la psychologie une « province » de la biologie est évidente. On rejoint ici le positionnement réductionniste de Francis Crick dans son ouvrage, L’hypothèse stupéfiante. À la recherche scientifique de l’âme29 : « L’hypothèse stupéfiante c’est que vous, vos joies et vos peines, vos souvenirs et vos ambitions, le sens que vous avez de votre identité et de votre libre arbitre, ne sont rien de plus que le comportement d’un vaste assemblage de cellules nerveuses et de molécules qui y sont associées. » Affirmation qui demande à être pondérée, quand on sait que le réductionnisme trouve de plus en plus sur son chemin la complexité du vivant. Or, ce dernier ne se laisse pas démonter en pièces, sans dommage. Il y a quelques années, des neurobiologistes du California Institute of Technology30 se sont tournés vers un modèle beaucoup plus simple de système nerveux, celui d’un ver, Caenorhabditis elegans qui ne compte que 302 neurones. Simplicité, qui n’est en fait que toute relative puisque le génome code pour 80 types de canaux ioniques potassium, 90 types de récepteurs et 1 000 types de récepteurs liés à la protéine G. Ils ont cartographié les 600 synapses électriques et les 5 000 synapses chimiques reliant les 302 neurones, sans être payés en retour. En effet, cette cartographie exhaustive n’a pas permis de comprendre le fonctionnement et la dynamique de ce « modèle réduit » de système nerveux. La conviction des auteurs est que la poursuite du réductionnisme ne permettra pas d’aboutir à une compréhension fondamentale du fonctionnement cérébral.
14Un autre point méritant discussion est le recours exclusif à une approche de type bottom-up.
15Or, il existe en neurosciences une autre méthode de nature opposée, top-down, prenant cette fois pour point de départ les niveaux supérieurs à l’origine d’influences descendantes. C’est par exemple, en sciences cognitives, le cas du cognitivisme symbolique auquel se rattache, entre autres, le nom de Fodor31. Pour celui-ci, la pensée est une sorte de langage algébrique qui convertirait les représentations ordinaires en langage abstrait, constitué de symboles. La cognition devient alors manipulation de symboles selon des règles. Charge ensuite aux théoriciens à implémenter ces symboles de manière descendante dans les niveaux inférieurs biologiques. Enfin, rappelons que Francisco Varela constatant que, dans les travaux de modélisation, les réseaux neuronaux les plus complexes sont encore loin d’égaler les performances du moindre insecte exécutant la tâche la plus ordinaire, a cherché à dépasser ces deux courants antagonistes, bottom-up et top-down. L’inflexion phénoménologique se dessine clairement dans sa réflexion quand il décrit l’expérience perceptive comme prenant place dans un entre-deux, entre intériorité et extériorité, au sein du rapport lui-même. S’appuyant sur des références explicites à Husserl et Merleau-Ponty, il propose le néologisme énaction, pour désigner cette situation nouvelle où le moi et le monde ne sont plus régis par un rapport de distinction, mais par un engendrement réciproque.
16La critique doit aussi porter sur un autre point crucial, à savoir le recours massif à la science de l’ordinateur pour rendre compte du fonctionnement conscient. Cette modélisation neuro-informatique des performances cognitives et de l’expérience consciente relance un vieux débat, qui date de 1950, avec la parution du fameux article d’Alan Turing intitulé « Computing machinery and intelligence32 ». Ce texte fondateur, revendiqué par le courant de « l’intelligence artificielle », permet de décliner le questionnement de la manière suivante : est-ce qu’un ordinateur pense ? Possède-t-il une intelligence, voire une conscience ?… N’oublions pas qu’à la fin des années quarante les informaticiens mis en présence du premier ordinateur, l’ENIAC33, se demandant si ce calculateur n’était pas doté d’une intelligence artificielle, le regardaient avec respect et parlaient à voix basse en sa présence ! Le mathématicien Roger Penrose a consacré un ouvrage très fouillé à l’examen de ces questions34. À partir d’arguments tirés du domaine des mathématiques et de la physique, il s’oppose fermement aux tenants de l’« Intelligence artificielle forte » qui proclament que la pensée, l’intelligence, les sentiments et la conscience sont le propre de tout ordinateur disposant de la puissance de calcul et des algorithmes requis. Pour lui, la pensée, la conscience ne relèvent pas d’un fonctionnement algorithmique. En fait, seul le fonctionnement cérébral à des niveaux inférieurs et de nature inconsciente pourrait être modélisé par des algorithmes.
17Reste, en dernier lieu, dans cette revue critique de l’HBP à mentionner les points d’achoppement liés cette fois à la nature même de la conscience.
18Le projet de Markram s’inscrit, de manière explicite, dans une tradition moniste et matérialiste de la conscience. Ce n’est pas le lieu, ici, de reprendre un pan considérable de l’histoire de la philosophie où s’affrontent, depuis l’époque des présocratiques, les tenants d’une conception moniste et ceux d’un dualisme des substances. Cependant, il convient de rappeler que, même si les neurosciences contemporaines ont produit une somme de connaissances sans égal sur le cerveau et la cognition, elles n’ont jamais pu démontrer scientifiquement la validité de l’une ou l’autre thèse, monisme ou dualisme.
19Henri Bergson nous avait mis en garde au début du siècle dernier contre cette tentation. Selon lui, tout se passe comme si la vie mentale émergeait du fonctionnement du cerveau, de manière parallèle35. Mais, en aucun cas, l’expérience scientifique, aussi élaborée soit-elle, ne prouve cette théorie du parallélisme rigoureux, même si tout se passe comme si. À ceux qui prétendent tirer leur conviction de la science, Bergson dirait que ce n’est plus le savant qui parle en eux, mais le métaphysicien. Plus près de nous, le dialogue stimulant entre Changeux et Ricœur36 poursuit cette même argumentation. Ainsi, au neurobiologiste qui affirme que les techniques d’imagerie permettent de faire un lien très direct entre le psychique vécu et le physiologique enregistré, le philosophe demande si l’on peut réellement « identifier le psychique vécu avec le neuronal observé ». Selon lui, on est tout au plus autorisé à dire que l’on a repéré « un point d’intersection entre le neuronal et le psychique » dont la nature et le sens continuent de faire problème. Et, il reproche à la communauté des neurobiologistes « l’usage non critique de la catégorie de causalité » qui les conduit à passer allègrement du neuronal au psychique et à déclarer que ces réseaux neuronaux activés « génèrent telle activité mentale », ou que le cerveau est « responsable de ». Le discours des neurosciences serait ainsi truffé de tels courts-circuits sémantiques qui tiennent au fait que « de simples corrélations sont abusivement transformées en identifications ». Ces confusions et glissements de sens, insiste Ricœur, ne sont pas sans conséquence car ils servent d’arguments pour des « professions naïves, d’ontologie moniste matérialiste ».
20Il ne fait pas de doute que l’HBP va relancer de plus belle la réflexion sur le « Mind-Body problem » et faire resurgir ce que Chalmers nomme « The hard problem ». Tout le problème réside en effet dans la difficulté à rendre compte de la richesse de l’expérience phénoménale, celle des « qualia », dont il a déjà été question37. La position originale de Chalmers38 sur le sujet mérite que l’on s’y arrête brièvement : il compare la situation actuelle en neurosciences à celle de la physique à la fin du XIXe siècle où, pour expliquer les phénomènes électromagnétiques, il a fallu modifier « l’ontologie de la physique » en introduisant de nouveaux principes et de nouvelles lois fondamentales.
21Selon lui, de la même façon, pour dépasser les difficultés inhérentes aux théories de la conscience, il faut poser la conscience phénoménale comme une réalité fondamentale de la nature, au même titre que la masse, la charge ou l’espace-temps. Ce qui conduit à proposer ce qu’il appelle « une version innocente du dualisme », entièrement compatible avec la lecture scientifique de la nature ; en quelque sorte, un « dualisme naturaliste », sans aucune référence spiritualiste.
Récapitulation
22L’HBP constitue un projet fédératif en neurosciences de première magnitude qui générera, sans nul doute, une moisson de données théoriques et des avancées technologiques sans précédent, aussi bien dans le domaine des sciences du cerveau que de l’ordinateur. Cette initiative prend place, dans un champ comme dans l’autre, à un moment privilégié de progrès des connaissances et des techniques, mais aussi de convergence des conditions de possibilité. À tel point que l’on pourrait parler d’un véritable kairos. D’autre part, la personnalité charismatique de Henry Makram a permis de fédérer les compétences et les équipes mais aussi de convaincre les décideurs au plus haut niveau. Cependant, un examen critique de cette modélisation neuro-informatique révèle des limites dans sa capacité à prendre en compte certains aspects structurels et fonctionnels du cerveau, inhérentes notamment à son caractère réductionniste, de type bottom-up. C’est peut-être la prise de conscience de ces difficultés théoriques, entre autres raisons, qui a conduit tout récemment 755 chercheurs internationaux de la communauté des neurosciences à adresser une lettre ouverte à la Commission Européenne pour exprimer leurs réserves vis-à-vis de l’HBP39.
23Enfin, puisque derrière cette recherche se profile « la statue du commandeur » en neurosciences, c’est-à-dire la question de la conscience dans toutes ses dimensions, il serait inopportun de faire l’impasse d’un salutaire ancrage neurophilosophique.
Notes de bas de page
1 Markram H., « The blue brain project », Nature Review Neuroscience, 2006, 7, p. 153-160.
2 Le cortex cérébral est constitué de six couches de neurones qui entretiennent des connexions horizontales mais qui s’organisent aussi verticalement en unités fonctionnelles appelées colonnes. Celles-ci regroupent environ 10 000 neurones pour un volume de matière grise de deux millimètres cubes.
3 Van Essen D. C., « Windows on the brain: the emerging role of atlases and data bases in neurosciences », Current Opinion in neurobiology, 2002, 12, p. 274-579.
4 Sheperd G. M., Mirsky J. S., Healy M. D., et al., « The human brain project: neuroinformatics tools for integrating, searching and modeling multidisciplinary neuroscience data », Trends Neurosci., 1998, 21, p. 460-468.
5 Markram H., Meier K., Lippert T., et al., « Introducing the Human Brain Project », Procedia Computer Science, 2011, 7, p. 39-42.
6 Schemmel J., Bruderle D., Meier K., Ostendorf B., « Modeling synaptic plasticity within networks of highly accelerated I&F Neurons », Circuits and Systems, 2007, IEEE International symposium.
7 Fregnac Y., « Cognition visuelle, complexité et “calcul” », 2009, https://www.unic.cnrs-gif.fr/media/pfd/cours/polytech/cours-x-2009.pdf.
8 Bartol et al., « Nanoconnectomic upper bound on the variability of synaptic plasticity », eLife, 2015, 4: e10778.
9 Fischl B., Dale A. M., « Measuring the thickness of the human cerebral cortex from magnetic resonance images », Proc Natl Acad Sci USA 2000, 97(20), 11050-5.
10 « Cellules gliales, de la glue de Virshow au véritable partenaire » : http://crn2m.univ-mrs.fr/IMG/pdf/UE6AATIANG2010.pdf.
11 Abbott, N. J. « Evidence for bulk flow of brain interstitial fluid: significance for physiology and pathology », Neurochem Int., 2004, 45, p. 545-552.
12 Vincent J. D., Biologie des passions, Odile Jacob, 1994.
13 Penrose R., « Consciousness, the brain and space-time geometry: some new developments on the model for consciousness », Ann. NY. Acad Sci. 2001, 929, p. 105-110.
14 Hameroff S., « Consciousness, the brain and space-time geometry », Ann. NY. Acad. Sc., 2001, 929, p. 74-104.
15 Changeux J. P., L’Homme neuronal, Fayard, 1983.
16 Thom R., Prédire n’est pas expliquer, Eshel, 1991.
17 Niezsche F., 1885-1886, Fragments posthumes, 5, Gallimard, 1997.
18 Damasio A., « Descartes’ Error: Emotion, Reason and the Human Brain » 1994, Avon Books (L’Erreur de Descartes, Odile Jacob, 1995).
19 Canguilhem G., Le Tout et la Partie dans la pensée biologique, Études philosophiques, XXI, 1966. Repris dans Études d’histoire et de philosophie des sciences concernant le vivant et la vie, p. 319-333, Vrin, 1994.
20 Jankélévitch W., Henri Bergson (premier chapitre intitulé : Totalités organiques), PUF, Quadrige, 1989.
21 Bergson H., « L’évolution créatrice », in Œuvres, PUF, 1959.
22 Merleau-Ponty M., Phénoménologie de la perception, Gallimard, 1945.
23 Fregnac Y., « Cognition visuelle, complexité et “calcul” », 2009, https://www.unic.cnrs-gif.fr/media/pfd/cours/polytech/cours-x-2009.pdf.
Freeman W., « Consciousness, intentionality and causality. Journal of Consciousness studies », 1999, nov/dec, p. 143-172.
24 Pacherie E., Naturaliser l’intentionnalité, PUF ou Delacour J., 1993, Conscience et Cerveau, La nouvelle frontière des neurosciences, 2011, DeBoeck, Bruxelles.
25 Markram H., ibidem, 2011.
26 Hongsbaum M., « Human Brain Project: Henry Markram plans to spend one billion euros building a perfect model of the human brain », The Observer, 13 octobre 2013.
27 Fregnac, ibidem.
28 Fregnac Y., « Cognition visuelle, complexité et “calcul” », 2009, https://www.unic.cnrs-gif.fr/.
29 Crick F., L’Hypothèse stupéfiante, à la recherche scientifique de l’âme, Plon, 1995.
30 Koch C., Laurent G., « Complexity and the nervous system », Science, 1999, 284, p. 96-98.
31 Fodor J., The Language of Thought, Harvard University Press, 1975.
32 Turing A.M., « Computing machinery and intelligence », Mind, 1950, 59, 236, p. 433-460.
33 Electronic Numerical Integrator And Computer (ENIAC) construit à Moore School of Electrical Engineering, University of Pennsylvania de 1944 à 1946.
34 Penrose R., The Emperor’s New Mind, Oxford University Press, 1989.
35 Bergson H., « L’énergie spirituelle – Le cerveau et la pensée : une illusion philosophique », in Œuvres, PUF, 1959.
36 Changeux J. P., Ricœur P., Ce qui nous fait penser – la nature et la règle, Odile Jacob, 1998.
37 Pacherie, ibidem, 1993.
38 Chalmers D. J., « Facing up to the problem of consciousness », Journal of Consciousness Studies, 2, p. 200-219, 1995.
39 Open message to the European Commission concerning the Human Brain Project, 7 juillet 2014, http://www.neurofuture.eu/.
Auteur
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Philippe Gallois
Neurologue, département de Neurosciences, Faculté Libre de Médecine, Lille, chef de Service Explorations Fonctionnelles, CH. St Vincent, Lille
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2019
