L’entreprise australienne Cortical Labs et Honda Research Institute Europe ont réussi à contrôler les déplacements d’un chien robot grâce à des neurones vivants cultivés sur une puce. Leur démonstration ouvre une piste pour le pilotage biologique des robots.
Présentée lors de la conférence NeurIPS 2026, cette expérience marque une nouvelle étape dans les recherches sur l’informatique biologique. Après avoir utilisé des cellules nerveuses pour faire fonctionner les jeux vidéo PONG et DOOM, Cortical Labs applique désormais cette technologie à un robot physique. Les travaux sont disponibles en prépublication sur arXiv et attendent une évaluation par les pairs.
Un chien robot guidé vers une cible grâce à des cellules nerveuses
Le dispositif repose sur des neurones vivants cultivés directement sur une puce, équipée d’électrodes capables d’échanger des signaux électriques dans les deux sens. Les chercheurs stimulent les cellules nerveuses, enregistrent leur activité et convertissent leurs réponses électriques en commandes de déplacement.
Dans la démonstration, le chien robot parvient à se déplacer vers un point cible sur une carte quadrillée simple. Les signaux envoyés aux neurones et les informations retournées après les mouvements du robot permettent d’ajuster les réactions du système biologique.
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Cette expérience montre qu’un petit nombre de cellules nerveuses peut participer au contrôle des mouvements d’une machine physique. Elle porte sur une tâche de navigation élémentaire, réalisée dans un cadre expérimental.
Plus de 4 000 heures d’interactions pour tester le pilotage biologique
Pour mettre au point ce système, Cortical Labs et Honda Research Institute Europe ont réalisé plus de 4 000 heures d’interactions entre la puce neuronale et l’agent robotique. Selon l’équipe de recherche, ces essais ont permis d’évaluer environ 1 300 combinaisons de signaux électriques.
Les chercheurs ont notamment modifié les caractéristiques des stimulations envoyées aux cellules et utilisé les retours d’information issus des mouvements pour orienter leurs réactions. L’objectif était d’identifier des méthodes de communication et d’entraînement produisant des comportements cohérents.
Johnson Zhou, ingénieur logiciel de recherche chez Cortical Labs, souligne que la difficulté principale réside dans la capacité à communiquer de manière stable avec les systèmes biologiques et à les entraîner de façon fiable, plutôt que dans la seule culture de neurones sur du silicium.
Cortical Labs et Honda explorent une alternative au calcul informatique traditionnel
Cette collaboration vise à étudier l’utilisation de cellules vivantes comme support de calcul pour les systèmes robotiques. L’approche s’appuie sur les capacités du cerveau biologique à traiter des informations avec une faible consommation énergétique et à s’adapter à des situations nouvelles.
Selon Brett Kagan, cofondateur et directeur général de Cortical Labs, les robots actuels disposent déjà de capacités avancées de locomotion, mais le contrôle de haut niveau nécessaire pour apprendre rapidement et adapter leurs actions à leur environnement reste un défi.
L’entreprise cherche ainsi à explorer une autre manière de déterminer les mouvements qu’un robot doit effectuer en fonction d’une situation, au-delà de l’exécution de commandes motrices.
Daniel Tanneberg, chercheur principal au Honda Research Institute Europe, identifie l’efficacité énergétique, la robustesse et l’adaptabilité parmi les avantages potentiels de cette approche. Ces propriétés constituent des objectifs de recherche, et non des performances mesurées lors de la démonstration du chien robot.
Des puces neuronales plus grandes pour aborder des tâches complexes
La prochaine étape envisagée par les chercheurs consiste à augmenter la taille des puces neuronales pour traiter des tâches plus complexes en moins de temps. Les travaux doivent également porter sur la vitesse de traitement et l’efficacité du système.
Un autre axe concerne la manière dont les réseaux de neurones cultivés sur puce conservent les informations. Cortical Labs souhaite notamment étudier l’existence éventuelle de mécanismes comparables à la mémoire.
À plus long terme, l’entreprise envisage des applications dans des robots intervenant dans des lieux isolés ou dangereux, ainsi que dans des systèmes d’assistance capables d’adapter leurs actions à leur environnement.
Pour passer de la navigation sur une grille à ces usages, les équipes devront notamment améliorer la fiabilité des échanges électriques avec les neurones et développer des méthodes d’entraînement adaptées à des situations physiques plus complexes.