Une recherche publiée dans la revue PNAS démontre que le raisonnement logique et le traitement du langage reposent sur deux réseaux cérébraux distincts. Dirigée par les neuroscientifiques Evelina Fedorenko et Hope Kean du MIT, en collaboration avec Rosemary Varley de l'University College London, cette étude remet en question l'hypothèse traditionnelle selon laquelle le langage est indispensable à la pensée abstraite. Pour isoler le raisonnement de l'influence linguistique, les chercheurs ont conçu des exercices logiques entièrement non verbaux. Ils ont testé des patients atteints d'aphasie sévère due à des accidents vasculaires cérébraux, dont les capacités de compréhension et d'expression du langage étaient fortement compromises. Malgré leurs déficits, ces patients ont résolu les énigmes, telles que l'identification de règles de transformation entre des séries de nombres ou de motifs géométriques, avec une performance équivalente à celle d'un groupe témoin. Lorsqu'ils devaient expliquer leurs déductions, ils y parvenaient aisément grâce à des gestes ou des croquis. Parallèlement, des imagerie par résonance magnétique fonctionnelle réalisées sur des participants neurotypiques ont cartographié l'activité cérébrale pendant la résolution de ces puzzles. Les résultats confirment une séparation nette : les zones cérébrales dédiées au langage restent inactives lors des tâches de raisonnement inductif et déductif. À l'inverse, le réseau de l'exécution multifonctionnelle, connu pour supporter la résolution de problèmes complexes, s'active spécifiquement lors du raisonnement inductif, mais pas lors du raisonnement déductif, une nuance que l'équipe étudie actuellement. Ces découvertes ont des implications majeures. D'une part, elles renforcent l'idée que les troubles acquis du langage ne traduisent pas une baisse de l'intelligence. Les individus aphasiques conservent pleinement leurs capacités de réflexion abstraite. D'autre part, le champ de l'intelligence artificielle pourrait en tirer profit. Les grands modèles de langage, entraînés exclusivement sur du texte, simulent certains aspects du raisonnement humain sans séparer architecturalement les processus langagiers et logiques. Comprendre comment le cerveau humain distingue ces deux fonctions pourrait inspirer des architectures IA plus robustes et mieux alignées avec le fonctionnement cognitif réel. En redéfinissant la géographie cognitive de la pensée, cette recherche ouvre une nouvelle perspective sur le raisonnement humain, ses mécanismes indépendants et leurs applications potentielles en neurosciences et en informatique.