Voici une question qui paraît simple mais qui, à y regarder de près, donne un peu le vertige : qu’avez-vous en commun avec ChatGPT ?
Si votre premier réflexe a été « pas grand-chose », détrompez-vous. De nouvelles recherches en neurosciences suggèrent que le cerveau humain et les systèmes d’intelligence artificielle modernes pourraient bien fonctionner, sous le capot, avec des mécanismes remarquablement semblables. Et le meilleur dans tout cela ? Une fois que vous avez compris comment ces mécanismes opèrent, vous disposez d’un outil très puissant pour garder votre cerveau vif, en bonne santé et en croissance pour le reste de votre vie.
Cet outil, c’est la curiosité. Et il se trouve que la curiosité n’est pas seulement un trait de caractère sympathique. C’est un moteur biologique qui entraîne l’apprentissage, renforce la mémoire, protège du déclin cognitif et, très littéralement, aide à vivre plus longtemps. Sans le moindre complément alimentaire.
L’usine à questions qui ferme trop tôt
Susan Engel, psychologue du développement au Williams College, a compté combien de questions les enfants posent par heure. À cinq ans, l’enfant moyen en pose 107, chaque heure. Pourquoi le ciel est-il bleu ? Pourquoi les chiens ont-ils une queue ? Pourquoi les cheveux de mamie ressemblent-ils à ça ? Leur cerveau tourne pour ainsi dire à plein régime, aspirant des informations dans tous les recoins du monde.
Puis l’école commence. Et il se passe quelque chose de troublant.
En première année d’école, la classe entière, tous élèves confondus, ne pose plus que 2,3 questions par heure. En cinquième année, ce chiffre tombe à 0,48 question par heure. C’est moins d’une question toutes les deux heures, venant d’une salle pleine d’enfants de onze ans censés, en théorie, être là pour apprendre.
Un jour, Engel s’est assise au fond d’une classe de sciences et a regardé des enfants découvrir une vieille balance à plateaux. Ils l’essayaient, testaient des poids, sincèrement enthousiastes. L’enseignante y a mis fin : « Ça suffit. On n’a pas le temps de faire des expériences maintenant. On fait des sciences. »
Pas le temps de faire des expériences. Pendant le cours de sciences.
La conclusion d’Engel était sans appel : si l’on perd sa curiosité avant 11 ans, on ne la retrouve probablement jamais.
« La bonne nouvelle ? Cette conclusion est fausse. La curiosité peut se perdre, oui. Mais elle peut tout à fait se retrouver. Voyez-la comme un muscle que vous avez cessé de travailler à la salle de sport. »
Tout l’enjeu est de comprendre ce qu’est réellement la curiosité, au niveau de la chimie du cerveau. Car une fois qu’on la voit ainsi, la retrouver devient beaucoup moins mystérieux et beaucoup plus concret.
Votre cerveau fait tourner (à peu près) le même logiciel qu’une IA
Avant de lever les yeux au ciel devant ce titre, restez avec moi un instant. C’est là que cela devient vraiment fascinant.
Un grand modèle de langageDéfinition de Mechane : La technologie qui sous-tend la plupart des assistants d’IA — entraînée sur d’immenses quantités de texte à prédire le mot suivant, et acquérant ainsi une large capacité de langage, de raisonnement et de connaissance. Le lien ouvre l’entrée complète du glossaire. (LLM), le type d’IA qui fait fonctionner des outils comme ChatGPT, est au fond une gigantesque machine à reconnaître des motifs. Il apprend en lisant des quantités énormes de texte, en prédisant le mot suivant, en vérifiant s’il a vu juste, puis en ajustant ses réglages internes en conséquence. Bonne réponse ? On renforce ce chemin. Mauvaise réponse ? On l’affaiblit et on essaie autre chose. Répétez cela des milliers de milliards de fois et vous obtenez un système capable de tenir une conversation, d’écrire du code ou d’expliquer la physique quantique.
Votre cerveau fait exactement la même chose. À chaque instant, chaque jour.
Vous tendez la main vers votre tasse de café, et votre cerveau prédit son poids. Vous commencez à raconter une blague, et votre cerveau prédit la réaction de votre ami. Quand la réalité correspond à la prédiction, les connexions concernées se renforcent un peu. Quand la réalité vous surprend, votre cerveau se recalibre et se met à jour. Les neuroscientifiques appellent cela le codage prédictifDéfinition de Mechane : La théorie selon laquelle le cerveau prédit sans cesse ce qui va suivre, puis se met à jour en fonction de l’écart entre son hypothèse et ce qui se produit réellement. Le lien ouvre l’entrée complète du glossaire., et c’est ainsi que vos 86 milliards de neurones se réécrivent sans cesse au fil de l’expérience.
Voyez votre cerveau comme le modèle de fondationDéfinition de Mechane : Un grand modèle unique, entraîné de façon assez large pour servir de base généraliste, sur laquelle on construit ensuite de nombreux outils d’IA plus spécifiques. Le lien ouvre l’entrée complète du glossaire. originel, pré-entraîné par des millions d’années d’évolution, puis affinéDéfinition de Mechane : Reprendre un modèle déjà entraîné et l’entraîner encore un peu sur un ensemble d’exemples plus restreint, pour le spécialiser dans une tâche, un ton ou un sujet. Le lien ouvre l’entrée complète du glossaire. par chacune des expériences que vous avez vécues.
Mais voici la différence essentielle entre vous et une machine : le taux d’apprentissage d’un LLM (la vigueur avec laquelle il se met à jour face à une information nouvelle) est fixé par des ingénieurs. Ils le règlent une fois pour toutes, et il ne bouge plus. Le taux d’apprentissage de votre cerveau, lui, n’est pas figé. Vous pouvez l’ajuster. Et ce bouton a un nom.
Ce bouton s’appelle la curiosité.
La curiosité est un événement chimique dans votre cerveau
En 2014, le neuroscientifique Matthias Gruber et son équipe de l’UC Davis ont placé des personnes dans un scanner IRMf (un aimant géant qui montre quelles parties du cerveau sont actives) et leur ont posé des questions de culture générale. Certaines allumaient une étincelle de vraie curiosité, comme « combien de kilomètres de vaisseaux sanguins y a-t-il dans un corps humain ? ». D’autres ne suscitaient strictement rien, comme « quel est l’oiseau emblème de l’État du Delaware ? ».
(Pour mémoire : environ 160 000 kilomètres. Et l’oiseau emblème du Delaware est une poule. L’un de ces deux faits est nettement plus impressionnant que l’autre.)
Quand les participants étaient sincèrement curieux, deux régions du cerveau s’illuminaient comme un sapin de Noël : l’aire tegmentale ventrale et le noyau accumbens. Si ces noms vous disent quelque chose, c’est normal. Ce sont exactement les régions qui réagissent à la nourriture, à l’affection physique et, oui, aux substances addictives. La curiosité n’est pas un doux frémissement intellectuel. C’est un véritable événement neurochimique qui détourne votre circuit de la récompense.
Mais les résultats devenaient plus intéressants encore. Pendant l’état de curiosité, les chercheurs montraient aux participants des photos de visages prises au hasard, sans aucun rapport avec les questions. Plus tard, les participants curieux se souvenaient nettement mieux de ces visages sans rapport que de ceux montrés pendant les moments de faible curiosité.
Autrement dit, la curiosité n’aidait pas seulement à apprendre ce qui suscitait la curiosité. Elle décuplait la mémoire de tout ce qui se passait à ce moment-là.
« La curiosité est le signal de récompense de votre cerveau. Elle dit à 86 milliards de neurones : soyez attentifs, il se passe quelque chose d’important, enregistrez tout ce que vous pouvez. »
En termes d’IA, c’est exactement ainsi que fonctionne l’apprentissage par renforcementDéfinition de Mechane : Une manière d’apprendre par essai et récompense plutôt que par instruction : un système tente des choses, reçoit un signal sur sa réussite et dérive vers ce qui lui vaut le meilleur signal. Le lien ouvre l’entrée complète du glossaire.. Quand un modèle reçoit un signal de récompense fort, les ajustements se propagent dans tout le réseau : ils ne renforcent pas seulement la réponse précise, ils améliorent aussi tout le contexte alentour. Votre cerveau fait la même chose chaque fois que quelque chose éveille sincèrement votre curiosité.
Être curieux pourrait littéralement vous aider à vivre plus longtemps
Nous ne sommes pas sur le terrain des affiches de motivation. Nous sommes sur celui des données solides.
En 1996, des chercheurs de SRI International ont suivi plus d’un millier d’hommes âgés pendant cinq ans, en mesurant leur curiosité au départ puis en relevant qui était encore en vie à la fin. Le résultat était frappant : les personnes très curieuses avaient un taux de survie nettement plus élevé, même après prise en compte de l’âge, du tabagisme, des maladies cardiovasculaires et d’autres facteurs de risque connus. Ils ont retrouvé le même résultat dans un groupe distinct de plus d’un millier de femmes âgées.
La curiosité. Pas le cholestérol. Pas la tension artérielle. La curiosité.
Une étude de 2025 parue dans Nature Scientific Reports a ajouté une pièce importante au puzzle : une curiosité plus élevée est directement liée à une réserve cognitive plus grande. Voyez la réserve cognitive comme un tampon, le matelas que votre cerveau s’est constitué contre l’usure inévitable du vieillissement. Les cerveaux curieux continuent de créer de nouvelles connexions. Les cerveaux sans curiosité s’arrêtent, puis commencent à s’atrophier.
Pour le dire simplement : un cerveau qui continue de poser des questions continue de grandir. Un cerveau qui cesse d’en poser commence à s’éteindre.
Le problème du modèle figé (et comment le dégeler)
Dans le monde de l’IA, un « modèle figé » est un modèle qui a cessé d’apprendre. Il a été entraîné à un moment donné du passé, et désormais il se contente de reproduire les mêmes schémas encore et encore, incapable de se mettre à jour à partir d’informations nouvelles. Il vous donne des réponses qui avaient du sens en 2021 et n’a aucune idée de ce qui s’est passé depuis.
Cela vous rappelle quelque chose ? Pensez à cette personne de votre entourage (peut-être vous-même, pendant une mauvaise décennie) qui prend encore ses décisions sur la base d’hypothèses forgées il y a quinze ans. Mêmes opinions. Mêmes raccourcis mentaux. Même réaction à chaque idée nouvelle. En termes de cerveau, son réseau neuronal a cessé de se mettre à jour. Elle fait tourner l’inférence sur des poids périmés.
Ce qui peut arriver de plus dangereux à votre cerveau, c’est de cesser d’être surpris.
La nouvelle vraiment merveilleuse : une étude de 2025 menée à l’UC Santa Barbara a montré que la curiosité s’entraîne parfaitement. Les chercheurs ont créé une application pour smartphone qui proposait chaque jour de petits défis : écouter un autre podcast, demander à un ami ce qu’il a appris cette semaine, cuisiner une recette inconnue. Au bout de trois semaines seulement, les participants présentaient des progrès mesurables sur trois dimensions de la curiosité : l’envie d’apprendre des choses nouvelles, l’intérêt pour de nouvelles expériences sensorielles et une conscience plus fine du monde qui les entoure.
Trois semaines. De petits coups de pouce quotidiens. Un changement mesurable.
Voilà l’analogie du muscle à l’œuvre. Après des années d’absence, on n’entre pas dans une salle de sport pour soulever d’emblée 90 kilos au développé couché. Mais on prend des poids plus légers, on revient régulièrement, et l’on voit la force revenir. La curiosité fonctionne de la même façon.
Cinq façons de pousser le taux d’apprentissage de votre cerveau
- Créez délibérément des lacunes d’information. George Loewenstein, psychologue à Carnegie Mellon, l’a mis en évidence en 1994 : la curiosité s’éveille quand on en sait juste assez pour mesurer ce que l’on ne sait PAS, mais pas assez pour combler la lacune. Avant une réunion ou un dîner, lisez un article sur le sujet et arrêtez-vous à mi-chemin. Arrivez avec des questions, pas avec une série de réponses répétées d’avance.
- Planifiez du temps d’exploration comme une séance de sport. Réservez 20 à 30 minutes par jour pour lire sur un domaine dont vous ne savez presque rien. Peu importe lequel. Le but n’est pas de devenir expert. Le but est de faire tourner le circuit de récompense de la dopamine et d’offrir à votre cerveau des motifs neufs avec lesquels jouer.
- Posez la question « bête » dans la salle. Certaines des personnes les plus brillantes intellectuellement disent régulièrement des choses comme : « Attendez, je ne suis pas. Vous pouvez réexpliquer ? » Ceux qui font semblant de tout comprendre n’apprennent rien. Ceux qui posent la question simple apprennent souvent le plus. Essayez. C’est un véritable superpouvoir.
- Changez vos stimulations physiques. La curiosité perceptive (l’intérêt pour de nouvelles expériences sensorielles) nourrit la curiosité intellectuelle. Rentrez chez vous par un autre chemin. Mangez dans un restaurant dont vous ne savez pas lire la carte. Allez quelque part qui vous déroute un peu. La nouveauté amorce le système de la dopamine et garde tout l’appareil d’apprentissage en température.
- Enseignez ce que vous apprenez dans les 24 heures. Quand vous apprenez quelque chose de vraiment intéressant, racontez-le à quelqu’un le jour même : un message, une histoire au dîner, une note vocale. Enseigner oblige votre cerveau à organiser et à consolider ce qu’il vient d’absorber. En termes d’IA, c’est comme lancer une passe d’affinage supplémentaire sur des données fraîches. Cela reste.
Un détour spéculatif : cerveaux et IA se ressemblent-ils plus qu’on ne le croit ?
C’est ici que nous allons nous amuser un peu. Les scientifiques sont des gens prudents et mesurés, je signale donc que cette partie est spéculative. Mais c’est une spéculation fascinante.
Considérez quelques-uns des parallèles que la recherche commence à faire apparaître.
Tous deux apprennent par prédiction et correction d’erreur. Votre cerveau utilise le codage prédictif. Un LLM utilise la descente de gradientDéfinition de Mechane : Le processus par lequel un modèle d’IA apprend — il ajuste ses réglages internes pas à pas, toujours vers moins d’erreurs, comme l’eau trouve son chemin vers le bas de la pente. Le lien ouvre l’entrée complète du glossaire.. Ce sont deux mises en œuvre différentes de la même idée de fond : faire une supposition, la confronter à la réalité, se mettre à jour en conséquence.
Tous deux ont un signal de récompense qui stimule l’apprentissage. Votre cerveau utilise la dopamine, libérée quand une prédiction se vérifie ou quand quelque chose de vraiment surprenant se produit. Un LLM entraîné par apprentissage par renforcement utilise les retours humains comme signal de récompense. Les deux systèmes apprennent plus vite et mieux quand la récompense est forte.
Tous deux peuvent se « figer ». Un modèle d’IA cesse d’apprendre après la date limite de son entraînement et ne peut vous donner que ce qu’il savait alors. Un cerveau qui ne rencontre plus de nouveauté cesse peu à peu de mettre à jour ses connexions neuronales. Le résultat est le même : des réponses rassises, tirées des hypothèses d’hier.
Tous deux profitent d’apports variés. Les LLM entraînés sur une tranche étroite de données développent des angles morts et des biais. Les cerveaux nourris du même régime étroit d’expériences aussi. Le remède, dans les deux cas, est l’exposition à des informations variées, surprenantes et de qualité.
L’étude de l’université Columbia citée plus haut a montré que les modèles d’IA avancés deviennent en fait plus proches du cerveau humain dans leur manière de représenter le langage, et non moins. Ce qui ouvre une possibilité intrigante : peut-être l’évolution et l’ingénierie de l’intelligence artificielle convergent-elles toutes deux vers des solutions semblables au problème d’apprendre dans un monde complexe et imprévisible.
Si c’est vrai, alors la curiosité n’est pas une simple bizarrerie de caractère que certains ont et d’autres non. C’est l’algorithme fondamental de tous les systèmes intelligents. Celui qui maintient l’apprentissage en vie.
Nous vivons un moment remarquable. Pour la première fois, nous disposons d’outils scientifiques assez précis pour montrer exactement ce qui se passe dans un cerveau qui reste curieux, et le tableau est extraordinaire. La curiosité ne fait pas seulement du bien. Elle construit une résistance réelle, physique, contre ce qui use les esprits au fil du temps. Elle renforce la mémoire. Elle consolide les connexions. Elle signale à 86 milliards de neurones que le monde mérite encore qu’on y prête attention.
Et le meilleur de tout, c’est ceci : il n’est jamais trop tard pour commencer. Que vous ayez 22 ou 72 ans, que votre curiosité s’épanouisse depuis des années ou qu’elle dorme sagement dans un tiroir depuis l’école primaire, le mécanisme fonctionne toujours. Le muscle est toujours là. Il attend seulement que vous recommenciez à vous en servir.
Alors allez poser une question dont vous ne connaissez pas la réponse. Lisez la première moitié d’un article sur un sujet qui vous déroute. Cuisinez un plat dont vous n’avez jamais entendu parler. Prenez le chemin le plus long pour rentrer. Racontez à quelqu’un ce que vous avez appris aujourd’hui.
Votre cerveau, avec ses 86 milliards de neurones, vous dira merci.
