Le cerveau d'une souris compte environ 70 millions de neurones, et les connexions entre eux sont loin d'être réparties également : certaines cellules n'ont que quelques dizaines de contacts, d'autres en ont des milliers. C'est comme une ville avec des ruelles tranquilles et des places bondées. Mais jusqu'à présent, on ignorait comment cette hétérogénéité affecte le fonctionnement même du cerveau.

Les chercheurs ont construit un modèle informatique dans lequel les connexions entre cellules pouvaient être rendues plus ou moins inégales. Il s'est avéré que les cellules avec un grand nombre de connexions — les hubs — commencent à travailler plus lentement : elles semblent accumuler les signaux entrants avant de répondre. À l'inverse, les cellules avec peu de connexions réagissent rapidement. Ainsi, dans un même réseau, on trouve des neurones « rapides » et « lents », même si les règles sont les mêmes pour tous.

La vérification sur des données réelles a confirmé la théorie : dans un minuscule morceau de cerveau de souris, cartographié avec une résolution d'un millième de millimètre, les neurones ayant un grand nombre de connexions entrantes présentaient effectivement des temps de réponse plus lents. Cela signifie que l'inégalité des connexions n'est pas un bruit aléatoire, mais un mécanisme important qui permet au cerveau de traiter simultanément des signaux rapides (comme le mouvement) et lents (comme l'humeur).

Ce principe pourrait également être utile dans les réseaux de neurones artificiels : si l'on rend les connexions inégales, le réseau pourra traiter les données à différentes vitesses, comme le fait le cerveau.