La mouche à fruits, ou drosophile, est une créature minuscule avec un cerveau de la taille d'une graine de pavot. Il contient environ cent mille cellules nerveuses, et les scientifiques en ont déjà dressé une carte complète des connexions – comme un plan de métro urbain, où les stations sont les neurones et les lignes, les connexions entre eux. Ce schéma s'appelle le connectome.

Les chercheurs se sont demandé : peut-on utiliser ce schéma naturel tout prêt comme « cerveau » pour un modèle informatique de mouche ? Ils ont pris le connectome d'une drosophile adulte et l'ont transformé en programme de contrôle – un réseau de neurones avec la même structure de connexions. Ensuite, la mouche virtuelle a été placée dans un simulateur où elle devait apprendre à marcher, à tourner et à effectuer d'autres mouvements. L'apprentissage se faisait par essais et erreurs : pour chaque pas réussi, le programme recevait une récompense ; pour chaque chute, une pénalité.

Le résultat a surpris : la mouche avec son connectome « natif » apprenait plus vite et se déplaçait de manière plus stable que les modèles avec une structure aléatoire ou simplifiée. Elle avait besoin de moins de tentatives pour maîtriser un nouveau mouvement – un peu comme un danseur expérimenté apprend une nouvelle danse plus facilement qu'un débutant. De plus, ce modèle s'est avéré plus facile à analyser : on peut suivre comment les signaux vont des « yeux » aux « muscles » et quelles connexions sont les plus importantes.

Ces travaux constituent un pas vers la création de machines qui n'apprennent pas à partir de zéro, mais s'appuient sur des schémas éprouvés par l'évolution. Peut-être qu'à l'avenir, les robots auront un « cerveau » inspiré non pas par des algorithmes abstraits, mais par la biologie réelle – de la mouche à l'être humain.