Un neurone ressemble à un instrument de musique complexe. Pour comprendre comment il réagit à une sollicitation, il fallait autrefois se connecter directement à chaque corde — une procédure délicate, lente et réservée à quelques cellules isolées. Les matrices de microélectrodes (des grilles de centaines de capteurs) écoutent tout l'orchestre à la fois, mais déchiffrer quel instrument joue dans ce bourdonnement général est longtemps resté impossible.

Un groupe de chercheurs a créé un « traducteur » qui, à partir d'un court enregistrement issu d'une telle matrice, règle une copie virtuelle du neurone — le modèle de Hodgkin–Huxley. Pour le tester, ils ont utilisé la rétine d'un macaque et un réseau de 512 électrodes espacés de 30 micromètres. Le modèle, entraîné en quelques minutes seulement, a prédit la réponse à de nouveaux stimuli avec une précision de 90,6 %.

Cette approche remplace le long tâtonnement des réglages. Au lieu de tester aveuglément des dizaines de variantes de stimulation, le médecin ou le chercheur obtient une prédiction toute prête. C'est comme régler une radio : au lieu de tourner lentement le bouton, vous entrez directement la fréquence et vous entendez un signal clair.

À terme, cette méthode pourrait aider à régler plus précisément les neuro-implants — des dispositifs qui restaurent la vue ou l'ouïe. Au lieu de tests épuisants avec le patient, on pourrait rapidement calculer le schéma de stimulation optimal pour chaque électrode.