En 2022, Cortical Labs a fait grand bruit en présentant DishBrain, leur prototype de bio-ordinateur qui fonctionne grâce à des neurones humains. À l’époque, il était capable de jouer à Pong, un des premiers jeux vidéo qui a l’avantage d’être extrêmement simple.

En 2025, la firme australienne a dévoilé CL1, la version commerciale de son bio-ordinateur. Il est disponible à l’achat ou via un abonnement cloud avec une API.

La question la plus souvent posée par les internautes était, sans grande surprise : est-ce qu’il peut jouer à Doom ? Depuis de nombreuses années, ce jeu vidéo, sorti en 1993, est la référence en hacking pour montrer qu’un appareil électronique peut faire tourner quasiment n’importe quoi. Certains ont ainsi réussi à le faire tourner sur un tracteur, ou même un test de grossesse. Le jeu a été affiché sur un écran composé de cellules, et l’IA GameNGen de Google a réussi à générer le jeu en temps réel.

Des neurones humains ont appris à jouer au jeu Doom. En anglais, activez la traduction automatique des sous-titres. © Cortical Labs

Traduire le labyrinthe en impulsions électriques

Ce n’était donc qu’une question de temps avant que le CL1 ne s’attaque à Doom. Cette fois, le défi n’était pas de faire tourner le jeu, mais d’y jouer un peu comme le ferait un humain. Enfin, pas tout à fait. Cortical Labs s’est associé à Sean Cole, un chercheur indépendant, pour adapter le jeu afin que le CL1 puisse le comprendre, et apprendre à y jouer.

Le défi était de taille. À l’origine, il a fallu 18 mois pour apprendre au CL1 à jouer à Pong alors que le jeu était beaucoup plus simple. Doom est un jeu de tir à la première personne dans un labyrinthe rempli de monstres. Il faut tuer les ennemis tout en navigant parmi les différentes salles et couloirs. Ce bio-ordinateur n’a pas la possibilité de percevoir les images du jeu. Il a donc été traduit sous forme de stimulations électriques, et les réponses des neurones converties en commandes pour se déplacer ou tirer.

Comment Cortical Labs cultive des neurones à partir de cellules souches. En anglais, activez la traduction automatique des sous-titres. © Cortical Labs

200 000 neurones humains sur une puce

Sean Cole a réussi à apprendre au CL1 à jouer à Doom en moins d’une semaine. Il est capable de trouver des ennemis et de leur tirer dessus, mais il est encore loin de maîtriser le jeu. « Pour l’instant, les cellules jouent comme un débutant qui n’a jamais vu d’ordinateur », affirme Brett Kagan de Cortical Labs. Toutefois, il continue d’apprendre. Le plus étonnant est que pour jouer à Doom, le bio-ordinateur n’a nécessité qu’un quart des neurones utilisés pour la démonstration avec Pong. Pour Brett Kagan, le bio-ordinateur a appris bien plus vite que des algorithmes tournant sur des puces classiques au silicium.

Chaque puce contient 200 000 neurones cultivés dans une solution et placés sur une « matrice multi-électrode ». Cela permet de les stimuler avec des signaux électriques et de mesurer leurs réponses. Cette démonstration avec Doom montre que son interface de programmation, l’API, fonctionne correctement et permet bien des échanges avec les neurones en temps réel. La firme doit encore améliorer l’apprentissage, l’encodage, et les récompenses accordées aux neurones.

Cortical Labs invite la communauté de chercheurs et de développeurs à profiter de l’accès à l’API pour développer de nouvelles approches, de nouvelles méthodes pour encoder l’information ou pour interpréter les réponses des neurones, et créer de nouveaux algorithmes d’apprentissage.