Publié le 26 novembre 2025 16h00. L’intelligence artificielle excelle dans des tâches complexes, mais le cerveau humain conserve un avantage crucial : sa capacité à s’adapter rapidement à des situations nouvelles. Une nouvelle étude de l’Université de Princeton révèle que cette flexibilité repose sur la réutilisation de blocs cognitifs fondamentaux.

• Le cerveau humain réutilise les mêmes structures cognitives pour différentes tâches, lui permettant d’apprendre et de s’adapter plus efficacement que la plupart des systèmes d’IA.
• Des chercheurs ont observé cette réutilisation de « blocs cognitifs » dans le cortex préfrontal de singes rhésus lors de tâches de catégorisation.
• Cette découverte pourrait inspirer de nouvelles approches pour le développement de l’IA et des thérapies pour les troubles affectant la flexibilité mentale.

Si l’intelligence artificielle est capable de résumer des ouvrages entiers en quelques secondes ou de poser des diagnostics médicaux avec une grande précision, elle peine encore à égaler la flexibilité du cerveau biologique. Les humains s’adaptent aisément à de nouvelles situations – que ce soit l’utilisation d’un logiciel inconnu, la préparation d’une recette inédite ou l’apprentissage d’un jeu inventé de toutes pièces – tandis que la plupart des systèmes d’IA montrent leurs limites lorsqu’il s’agit d’apprendre en temps réel.

Une équipe de neuroscientifiques de l’Université de Princeton apporte désormais un éclairage sur cette différence fondamentale. Selon leurs recherches, le cerveau humain réutilise les mêmes blocs cognitifs dans des tâches variées. En les combinant et en les réorganisant, il est capable de mettre en place de nouveaux comportements sans devoir repartir de zéro à chaque fois.

« Le cerveau est flexible car il peut réutiliser des composants cognitifs dans de nombreuses tâches différentes. En assemblant ces « Legos cognitifs », on construit de nouveaux comportements. »

Tim Buschman, Université de Princeton

L’étude, publiée dans la revue Nature, met en évidence que le cerveau ne se contente pas d’acquérir de nouvelles compétences, mais qu’il assemble des éléments préexistants pour résoudre des problèmes nouveaux. « Nous avons découvert que le cerveau est flexible car il peut réutiliser des composants cognitifs dans de nombreuses tâches différentes. En assemblant ces ‘Legos cognitifs’, il construit de nouveaux comportements », explique le neuroscientifique Tim Buschman, auteur principal de la recherche.

Comment les blocs sont réutilisés

Pour observer ce processus en action, l’équipe s’est concentrée sur des singes rhésus, qu’elle a entraînés à réaliser trois tâches de catégorisation présentant des points communs. Grâce à des enregistrements neuronaux, les chercheurs ont constaté que le cortex préfrontal activait des schémas spécifiques – de véritables « blocs » représentant des couleurs, des formes ou des actions – qui étaient utilisés dans plusieurs tâches.

Tim Buschman précise ce qui a permis de confirmer que ces blocs sont des corrélations réelles et non de simples coïncidences : « Nous avons identifié des circuits neuronaux qui calculaient, par exemple, si un stimulus était plus rouge ou plus vert, et ces mêmes circuits étaient activés dans différentes tâches nécessitant ce type de jugement. Le plus probant était de constater qu’ils pouvaient être combinés de manière flexible : le bloc de couleur pouvait être associé à un « bloc moteur A » dans une tâche, et à un « bloc moteur B » dans une autre.

De plus, ce modèle était spécifique au cortex préfrontal : d’autres régions du cerveau codaient également la couleur, mais d’une manière propre à chaque tâche, sans ce niveau de réutilisation.

Limites et portée des résultats

L’étude a été menée sur seulement deux animaux et trois tâches, ce que ses auteurs considèrent comme une première étape dans une recherche plus vaste. « Nous restons prudents lorsque nous extrapolons des résultats obtenus sur des animaux à l’espèce humaine », souligne Tim Buschman. « Chez les humains, nous savons déjà que nous sommes capables de combiner des sous-tâches pour faire face à des défis complexes ; ce qui manquait, c’était de comprendre comment le cerveau procède. Bien que notre travail ne soit qu’un début, il met en évidence un mécanisme qui pourrait s’adapter à des problèmes bien plus complexes que les trois que nous avons étudiés. »

« Chez les humains, nous savons déjà que nous pouvons mélanger des sous-tâches pour faire face à des défis complexes ; ce qui manquait, c’était de comprendre comment le cerveau fait. »

Timothy Buschman, Université de Princeton

L’équipe de Princeton prévoit maintenant de tester directement si l’activation de ces blocs entraîne des changements de comportement. « Nous allons développer des méthodes pour stimuler le cortex préfrontal afin d’activer sélectivement un seul de ces blocs. Cela nous permettra de vérifier si cela perturbe toutes les tâches qui en dépendent », explique Buschman.

Des leçons pour l’IA… et pour la clinique

L’une des applications les plus directes de cette étude concerne le domaine de l’intelligence artificielle, dont l’un des principaux défauts est ce que l’on appelle « l’oubli catastrophique » : l’apprentissage d’une nouvelle information tend à effacer ou à dégrader les connaissances acquises précédemment. « Nos résultats suggèrent que le cerveau n’a pas besoin de recycler les composants, mais plutôt d’apprendre à les configurer : assembler des blocs acquis antérieurement. Cela permet d’apprendre de nouvelles tâches sans modifier les blocs, et donc sans oublier les tâches précédentes », explique Buschman.

Cette compréhension pourrait également contribuer à la conception de programmes de rééducation cognitive pour les troubles dans lesquels la flexibilité mentale est compromise, tels que la schizophrénie, certains troubles obsessionnels compulsifs ou les lésions cérébrales.

Ce travail, financé par les National Institutes of Health des États-Unis, ouvre de nouvelles perspectives pour explorer la manière dont l’architecture modulaire du cerveau soutient notre capacité d’adaptation, selon les auteurs.

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