L’énergie qui fait tourner un moulin provient de l’eau ou du vent. Celle qui anime une calèche, elle, vient des chevaux. Lorsque l’ingénieur britannique Richard Trevithick a construit le premier train en 1804, il a dû remplacer les chevaux par la machine à vapeur conçue par James Watt 35 ans auparavant. Le succès retentissant de l’automobile n’est pas simplement le fruit du génie de Karl Benz — l’Elon Musk du XIXe siècle — mais découle aussi des travaux de Nikolaus August Otto, l’inventeur du moteur à combustion à quatre temps. Chaque nouveau système de transport a nécessité l’élaboration d’un nouveau type de moteur.
La biologie, en revanche, ne fonctionne pas ainsi. Les circuits neuronaux qui nous permettent de lire, l’une des plus récentes inventions de l’évolution, s’appuient sur des mécanismes énergétiques utilisés par les bactéries hace 4 milliards d’années, au tout début de la vie sur Terre.
Ce processus s’appelle le métabolisme central. Il représente un réseau complexe de réactions chimiques capable d’extraire et de gérer toute source d’énergie, allant de la lumière solaire aux hamburgers, des cheminées sous-marines aux phytoplanctons, qui nourrissent ensuite le zooplancton, les sardines, le thon et les requins. Tous les moteurs biologiques procèdent du même principe, une invention unique née à l’aube de notre évolution.
Ces deux approches relèvent d’une ingénierie fondamentalement différente. Notre ingénierie commence par résoudre les problématiques superficielles pour progresser vers le cœur logique du problème. La biologie, quant à elle, débute par les éléments fondamentaux qu’elle adapte ensuite aux spécificités locales. Ce n’est pas de la magie, c’est simplement que, sans un concepteur central, la complexité ne peut être créée qu’à partir de principes fondamentaux, des règles si proches de la physique que leur fonctionnement est inévitable. Si elles ne réussissent pas, elles disparaissent tout simplement.
Un bit dans les puces actuelles mesure environ cinq nanomètres, une taille qui ne peut pas être réduite davantage à cause des effets quantiques qui perturbent les calculs. En biologie, un bit équivaut à une base d’ADN, non seulement dix fois plus petit, mais aussi mieux à même de gérer les interférences quantiques.
Un gramme d’ADN peut contenir 200 petabytes (millions de gigabytes) d’informations, soit 200 000 fois la capacité d’un disque dur externe pesant 200 fois plus. La recherche sur l’informatique ADN est en plein essor, et pour cause : personne n’a encore vu de disque dur durer 50 000 ans, comme peut l’être le génome d’un Néandertalien.
Tout cela ne signifie pas que nous, êtres de chair et de sang, soyons intrinsèquement supérieurs aux machines. En réalité, ce n’est pas le cas. Les avions s’inspirent des oiseaux mais volent bien plus haut et plus vite qu’eux. Aucun être vivant n’a réussi à se mettre en orbite terrestre ou à poser le pied sur la Lune. La calculatrice de votre téléphone peut effectuer des opérations arithmétiques mille fois plus rapidement que votre professeur de mathématiques. Et ChatGPT peut explorer l’internet bien avant le petit-déjeuner.
Je ne fais pas référence à une supériorité de la chair sur le métal — ce n’est pas le cas — mais à une différence fondamentale entre l’évolution et l’ingénierie. Là où il y a ingénierie, il y a des ingénieurs, tandis que l’évolution est un processus spontané qui opère sans contrôle central. Les êtres vivants sont façonnés à partir de principes fondamentaux : gestion de l’énergie, stratégie de mouvement, protection contre les agressions environnementales et des autres êtres vivants, détection de schémas cachés dans l’environnement. Chacun de ces défis est abordé en biologie de manière ascendante, depuis les bases jusqu’aux caractéristiques complexes.
Le neurobiologiste Rafael Yuste, de l’Université de Columbia à New York, souligne que l’intelligence artificielle actuelle repose sur des concepts neurologiques datés des années 1960, et il a raison : des neurones en silicium avec de nombreux inputs (imitation des dendrites) et un seul output (imitation de l’axone), des circuits où une neurone envoie un signal à la suivante, une organisation en couches où l’information subit des niveaux successifs d’abstraction avant d’atteindre un résultat final. La neurobiologie a pris un important temps d’avance sur cette approche.
Points à retenir
- La biologie et l’ingénierie diffèrent dans leur approche de résolution des problèmes.
- Le métabolisme central est essentiel à tous les organismes vivants.
- La taille des informations biologiques (ADN) dépasse bien celle des technologies actuelles.
- Les machines et les êtres vivants ont chacun leurs avantages sans que cela n’implique une supériorité intrinsèque.
- L’évolution opère sans concepteur central, en adaptant les solutions aux besoins locaux.
L’évolution et la technologie continuent de faire l’objet de discussions animées. À mesure que nous explorons les possibilités offertes par l’intelligence artificielle et les systèmes biologiques, il convient de réfléchir à nos propres défis éthiques et pratiques. Comment ces révélations influencent-elles notre compréhension de ce que signifie être vivant ? En quoi peuvent-elles redéfinir notre relation avec la technologie ?