Le biomimétisme dans le contexte général de l’IA
Processeur de perception bio-inspiré : une approche neuromorphique

La figure 1 donne un panorama non exhaustif de l’approche biomimétique dans la discipline de l’intelligence artificielle (IA –discipline scientifique recherchant des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique).

En ne considérant que l’aspect technologique, le démarrage de l’IA a été initié par l’article « Computing Machinery and Intelligence » de A. Turing en 1950 suivant deux grandes directions.

• La première direction, très fortement calculatoire, a réellement démarré en 2012 par la mise à disposition de cartes électroniques (GPU) ayant une augmentation de la puissance de calcul d’un facteur supérieure à 1000 pour un coût de 1000 €. Ce procédé se concrétise, en 2016, par une intégration massive en un circuit (SoC), permise par l’accès à une technologie de gravure inférieure à 10 nm, et ouvrant à la société Qualcomm un débouché commercial dans les smartphones.

• La seconde direction est fondée sur l’architecture bio-inspirée pour le traitement de l’information en se focalisant sur un modèle de neurone formel (Perceptron). Vers 1980, une approche plus globale émerge sous le nom de « Bionique », ouvrant plusieurs voies d’investigation dont l’utilisation de neurones artificiels en réseau et qui va, à son tour, se subdiviser en fonction des techniques choisies.

  • La société NUMENTA développe en logiciel JAVA une émulation du néocortex basé sur l’apprentissage hiérarchique temporel de paternes (HTM).

  • IBM de son côté réalise un circuit électronique à base de matrice neuronale (ThueNorth).

  • Dernièrement, Inilabs a développé, en collaboration avec d’autres laboratoires, une copie électronique du fonctionnement d’un neurone, dupliqué 1024 fois et ayant 64K synapses reconfigurables. Ce circuit (DYNAP) est connectable en matrice.

  • Une voie nouvelle s’est ouverte récemment avec l’analogie du procédé physique des Memristors avec celui de la plasticité fonction du temps d’occurrence des impulsions (Spike-Timing-Dependent Plasticity ou STDP) autorisant l’apprentissage non supervisé. Le Memristor correspond à une mémoire analogique non volatile (équivalant à 5 bits de stockage) permettant...