Alors que les conflits et les divisions occupent une place centrale dans les actualités, une nouvelle étude menée par l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) révèle des similitudes frappantes dans la manière dont les souris et les réseaux de neurones artificiels apprennent à coopérer. Les chercheurs ont observé que, dans des tâches nécessitant une collaboration, les deux systèmes développent des stratégies semblables pour atteindre des objectifs communs. Dans cette étude, des souris ont été placées dans un environnement contrôlé où elles devaient travailler ensemble pour obtenir une récompense, comme l’accès à de la nourriture. Les chercheurs ont suivi leurs comportements, leurs interactions et les décisions prises en temps réel. Parallèlement, ils ont simulé ces mêmes tâches avec des réseaux de neurones artificiels, des modèles d’intelligence artificielle conçus pour imiter le fonctionnement du cerveau humain. Les résultats ont montré que, peu importe qu’il s’agisse de souris ou d’algorithmes, les systèmes développaient des schémas de coopération progressifs. Au début, les comportements étaient souvent aléatoires ou compétitifs. Mais au fil du temps, ils apprenaient à ajuster leurs actions en fonction de celles de leur partenaire, à anticiper les mouvements, à se coordonner et à maximiser le gain collectif. Ce phénomène s’accompagnait de signatures neuronales et de dynamiques computationnelles similaires. Les zones cérébrales impliquées chez les souris, notamment celles liées à la prise de décision et à la régulation sociale, montraient des activités synchronisées avec les processus internes des réseaux d’IA. Ces parallèles suggèrent que la coopération pourrait émerger selon des principes fondamentaux, indépendamment du substrat biologique ou artificiel. Cette découverte ouvre de nouvelles perspectives non seulement en neurosciences, mais aussi en intelligence artificielle. Elle indique que les algorithmes d’IA pourraient être conçus pour mieux imiter les mécanismes naturels de collaboration, ce qui serait particulièrement utile dans des applications comme la robotique autonome, la gestion de systèmes complexes ou même la résolution de conflits humains. En fin de compte, cette recherche souligne une vérité profonde : la coopération, bien qu’elle puisse sembler complexe, pourrait découler de lois fondamentales de l’apprentissage, que ce soit chez les animaux ou dans les machines. Elle nous invite à repenser la manière dont nous concevons les systèmes intelligents, en nous inspirant davantage de la nature.