Une meilleure compréhension de la sophistication de la navigation des fourmis
Lorsque l’on observe les fourmis, leur capacité à transporter collectivement des objets bien plus lourds qu’elles, ou la capacité d’un individu à surpasser un GPS lorsqu’il s’agit de trouver son chemin sur le sol d’une forêt jusqu’à son nid, une question se pose: comment leurs petits cerveaux traitent-ils toutes les informations qui alimentent leurs réponses? Chez certaines espèces de fourmis, les butineuses s’aventurent solitairement hors du nid à la recherche de nourriture. Elles n’utilisent pas de pistes chimiques mais s’appuient principalement sur la vision et l’apprentissage. «Les fourmis peuvent développer et mémoriser de longs itinéraires visuels qui serpentent à travers la complexité de leur environnement naturel, jusqu’à une centaine de mètres du nid pour certaines espèces. Elles ne se perdent jamais et font tout cela avec un cerveau plus petit qu’une tête d’épingle et des yeux à faible résolution. Posséder de telles capacités de navigation, avec un matériel aussi parcimonieux, est la preuve que nous avons beaucoup à apprendre de ces insectes», explique Antoine Wystrach, basé au Centre national français de la recherche scientifique (CNRS). Pour mieux comprendre ces compétences, Antoine Wystrach a créé EMERG-ANT, avec l’aide du Conseil européen de la recherche.
Des fourmis dans un monde virtuel
Pour tenter de recréer la réaction de leurs fourmis dans des simulations, l’équipe a mis au point un environnement de réalité virtuelle comprenant des balles flottantes, immergées dans un réseau cylindrique de DEL à 360°. «Cela nous a permis de déduire, en enregistrant les mouvements de la balle, les mouvements de la fourmi», fait remarquer Antoine Wystrach. Ils ont injecté les mouvements dans la scène visuelle, donnant à la fourmi l’impression qu’elle naviguait, contrôlant ainsi l’expérience visuelle et motrice de la fourmi pendant qu’elle effectuait ses tâches de navigation. «Cette méthode ouvre les portes à un nombre infini de manipulations potentielles. Les réponses des fourmis peuvent être très instructives et servir à tester nos modèles cérébraux, en observant la réponse de notre agent simulé lorsqu’il est soumis aux mêmes manipulations que les vraies fourmis.»
Développement d’une simulation robotique reproduisant le comportement des fourmis
Il fait bon être un neurobiologiste spécialiste des insectes dans le monde d’aujourd’hui. Les descriptions des circuits du cerveau des insectes sont de plus en plus précises et les schémas électriques complets de certains cerveaux d’insectes, comme celui des drosophiles, ont été développés. «Ces diagrammes peuvent inspirer les modèles neuronaux que nous développons pour comprendre la navigation des fourmis. Nos modèles sont donc contraints, d’une part, par les schémas de câblage et, d’autre part, par les comportements des fourmis. L’agent équipé de son cerveau modèle devrait reproduire le comportement réel des fourmis dans nos conditions expérimentales», ajoute-t-il. Pour s’assurer que la modélisation était correcte, l’équipe a pris l’itération la plus travaillée et l’a placée dans un petit robot équipé d’une caméra à faible résolution. «Le robot est devenu un navigateur extraordinaire, capable d’apprendre et de suivre des itinéraires de plusieurs centaines de mètres de manière très solide, avec très peu de puissance de calcul et d’espace mémoire.»
Comprendre l’organisation et le stockage de l’information dans le cerveau des insectes
L’équipe a fait plusieurs découvertes sur la manière dont les informations sont organisées et stockées dans le cerveau des insectes. Notamment, le rôle prédominant des oscillations auto-générées et de la rétroaction des mouvements. Mais la plus grande leçon est peut-être la prise de conscience de tout ce qu’il reste à découvrir. «Nous avons à peine effleuré la surface de cette complexité. Les fourmis restent de bien meilleures navigatrices que nos modèles, plus flexibles, plus adaptables. Et toute cette intelligence, au-delà de notre compréhension, réside dans une si petite quantité de matière. C’est une leçon de respect et d’humilité», déclare Antoine Wystrach.
Mots‑clés
EMERG-ANT, fourmis, navigation, simulation robotique, cerveaux d’insectes, modèles neuronaux, butineuses
