TopoLM de l'EPFL : un modèle d'IA imite le traitement du langage du cerveau grâce à un arrangement spatial des neurones

Des chercheurs de l'EPFL ont développé TopoLM, un modèle de langage d'IA qui reproduit le traitement du langage du cerveau en capturant à la fois la fonction et l'arrangement spatial des neurones. Ce modèle reproduit le regroupement fonctionnel des neurones et leur organisation spatiale dans le cortex cérébral.

Contrairement aux modèles d'IA précédents qui se concentraient sur des groupes individuels de neurones fonctionnels, TopoLM prédit comment le système linguistique du cerveau développe son organisation spatio-fonctionnelle. Le professeur Martin Schrimpf explique que TopoLM développe des groupes spatiaux de composants internes qui correspondent fonctionnellement à l'activité observée dans le cerveau humain pendant le traitement du langage. Le modèle suggère qu'une règle de base régit les groupes spatiaux dans le cerveau, où les neurones voisins se comportent de manière similaire.

TopoLM offre un cadre pour améliorer l'alignement fonctionnel de l'IA avec la cognition humaine, avec des applications potentielles dans l'informatique inspirée du cerveau et la neurolinguistique. Cette recherche, présentée à la Conférence internationale sur les représentations d'apprentissage (ICLR) 2025, marque une étape vers des systèmes d'IA organisés de manière plus similaire au cerveau humain. Les chercheurs prévoient de tester les prédictions du modèle dans le cerveau humain par le biais d'études d'imagerie.