Les neurones qui aident à distinguer des odeurs très similaires

Commandez du vin dans un restaurant chic et le sommelier pourrait décrire son arôme comme ayant des notes d’agrumes, de fruits tropicaux ou de fleurs. Pourtant, lorsque vous respirez, cela peut juste sentir… le vin. Comment les connaisseurs de vin peuvent-ils repérer des parfums aussi similaires ?

Saket Navlakha, professeur agrégé au Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL), et Shyam Srinivasan, chercheur au Salk Institute, pourraient avoir la réponse. Ils ont découvert que certains neurones permettent aux mouches des fruits et aux souris de distinguer des odeurs distinctes. L’équipe a également observé qu’avec l’expérience, un autre groupe de neurones aide les animaux à distinguer des odeurs très similaires.

L’étude a été inspirée par les recherches de Glenn Turner, ancien professeur adjoint du CSHL. Il y a des années, Turner a remarqué quelque chose d’étrange. Lorsqu’ils sont exposés à la même odeur, certains neurones de mouches des fruits se sont activés de manière constante tandis que d’autres variaient d’un essai à l’autre. À l’époque, de nombreux chercheurs considéraient ces différences comme le résultat du bruit de fond. Mais Navlakha et Srinivasan se demandaient si les variations pourraient être utiles.

“Il y avait deux choses qui nous intéressaient”, explique Navlakha. “D’où vient cette variabilité ? Et est-ce bon à quelque chose ?”

Pour répondre à ces questions, l’équipe a créé un modèle d’odeur de mouche des fruits. Le modèle a montré que la variabilité provenait d’un circuit cérébral plus profond qu’on ne le pensait auparavant. Cela suggère que la variation était effectivement significative. Les résultats ont été publiés dans PLoS Biologie.

Ensuite, l’équipe a observé que certains neurones réagissent différemment à deux odeurs très différentes, mais de la même manière à des odeurs similaires. Les chercheurs ont qualifié ces neurones de cellules fiables. Ce petit groupe de cellules aide les mouches à distinguer rapidement les différentes odeurs. Un autre groupe de neurones, beaucoup plus important, réagit de manière imprévisible lorsqu’il est exposé à des odeurs similaires. Ces neurones, que les chercheurs appellent cellules peu fiables, pourraient nous aider à apprendre à identifier des odeurs spécifiques dans un verre de vin, par exemple.

“Le modèle que nous avons développé montre que ces cellules peu fiables sont utiles”, explique Srinivasan. “Mais il faut de nombreux apprentissages pour en tirer profit.”

Bien entendu, cette recherche ne s’adresse pas uniquement aux buveurs de vin. Srinivasan dit que les résultats pourraient aider à expliquer comment nous apprenons à différencier les similitudes détectées par d’autres sens et comment nous prenons des décisions basées sur ces entrées sensorielles. Les résultats pourraient également conduire à de meilleurs modèles d’apprentissage automatique. Contrairement aux neurones des mouches des fruits et des souris, les ordinateurs réagissent généralement de la même manière aux mêmes entrées.

“Peut-être que vous ne voulez pas qu’un modèle d’apprentissage automatique représente la même entrée de la même manière à chaque fois”, explique Navlakha. “Dans des systèmes d’apprentissage plus continus, la variabilité pourrait être utile.”

Cela signifie que ces recherches pourraient un jour contribuer à rendre l’IA plus perspicace et plus fiable.