Des chercheurs chinois ont créé une IA inspirée du cerveau humain
L’intelligence artificielle ne cesse de repousser les limites de l’innovation technologique, la Chine franchit un nouveau cap majeur. Des chercheurs de l’Académie chinoise des sciences ont dévoilé SpikingBrain, un modèle d’IA révolutionnaire directement inspiré du fonctionnement du cerveau humain.
Reposant sur une architecture neuronale à impulsions (Spiking Neural Network, ou SNN), ce système imite les mécanismes biologiques du cerveau : les neurones ne s’activent que lorsqu’un seuil de stimulation est atteint, contrairement aux modèles classiques où l’ensemble du réseau est sollicité en continu. Ce fonctionnement « événementiel » permet à SpikingBrain de réduire drastiquement sa consommation d’énergie tout en améliorant les performances.
Deux versions du modèle ont été développées :
- SpikingBrain‑7B, avec 7 milliards de paramètres
- SpikingBrain‑76B, version plus avancée intégrant une architecture de type Mixture of Experts pour une meilleure spécialisation des tâches.
L’un des objectifs majeurs de ce projet est de surmonter les limites énergétiques et matérielles rencontrées par les grands modèles de langage (LLMs) actuels. Et les résultats sont prometteurs : dans des tests réalisés sur des séquences de 4 millions de tokens, SpikingBrain‑7B se montre plus de 100 fois plus rapide qu’un modèle traditionnel pour produire une sortie. De plus, il n’aurait nécessité que 2 % des données d’entraînement habituellement utilisées par des modèles de même ampleur bien que cette performance doive encore être confirmée sur une large variété de benchmarks.
Le modèle est accessible sous licence libre via GitHub, mais son utilisation pourrait rester limitée en pratique. Il est en effet optimisé pour des architectures matérielles spécifiques, notamment les puces MetaX, alternatives chinoises aux GPU Nvidia. L’infrastructure logicielle autour de SpikingBrain (codage d’impulsions, pipeline d’entraînement, parallélisme) a été entièrement pensée pour cette plateforme.
Enfin, les chercheurs soulignent que l’inférence (la phase d’utilisation du modèle) bénéficie d’une utilisation mémoire quasi constante, même pour des séquences très longues un atout considérable face aux limites des Transformers actuels.
Pour aller plus loin sur le sujet, voici une sélection d’articles et de sources à consulter :
Image de https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQboSNUeNlfoV1GhqRn0-p-dIUpJVTNtdx6-g&s
https://www.ictjournal.ch/news/2025-09-16/spikingbrain-une-ia-chinoise-inspiree-du-cerveau-humain