Pendant des décennies, les neurosciences ont traqué “la” région du cerveau à l’origine de l’intelligence, en ciblant surtout les lobes frontal et pariétal, associés à l’attention et à la mémoire de travail. Un nouvel examen scientifique remet cette vision en cause: l’intelligence générale n’appartiendrait pas à un site précis, mais résulterait d’une coordination distribuée à l’échelle de l’ensemble du cerveau.

Relayée par PsyPost et publiée dans Nature Communications, l’étude conclut que le QI dépend d’une architecture globale capable d’arbitrer en permanence entre efficacité et flexibilité. C’est cet équilibre qui favoriserait l’apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes dans des contextes variés.

Des modèles localisés à la science des réseaux

L’équipe s’appuie sur l’angle de la “neuroscience des réseaux”: l’intelligence émerge de l’organisation des connectivités cérébrales, où les structures physiques et les motifs d’activité fonctionnelle opèrent de concert. Mené par Ramsey Wilcox (Université de Notre Dame), avec Aron Barbey et des collègues des universités de l’Illinois et de Stony Brook, le travail entend dépasser les modèles qui cantonnent l’intelligence à des zones locales.

Objectif: comprendre comment l’architecture physique influence la dynamique fonctionnelle et oriente la circulation de l’information à travers les différentes réseaux neuraux.

Grandes cohortes et imagerie multi-modalités

Les chercheurs exploitent les données du Human Connectome Project: imagerie et tests cognitifs de 831 jeunes adultes en bonne santé, validées par une cohorte indépendante de 145 participants.

Deux modalités d’IRM sont combinées:

Le couplage de ces vues structurelle et fonctionnelle permet de bâtir un modèle commun qui estime la capacité des connexions à transporter l’information, tout en contournant certaines limites des approches classiques.

L’intelligence comme phénomène distribué

Les modèles prédictifs intégrant l’ensemble des connexions cérébrales se révèlent les meilleurs pour estimer l’intelligence générale. À l’inverse, restreindre l’analyse à des sous-réseaux isolés diminue la précision, étayant l’idée que la performance cognitive naît de l’interaction entre réseaux.

Les liens les plus influents ne se concentrent pas en un seul endroit: ils se répartissent largement sur le cortex, confortant une vision distribuée du “g”.

La force des “liens faibles”

Un résultat marquant: les individus au score d’intelligence plus élevé s’appuient davantage sur des “liens faibles” de longue portée entre régions distantes. Moins denses sur le plan structurel, ces liens agissent comme des ponts entre modules séparés.

Ils coûtent peu en énergie et se reconfigurent aisément sous l’effet de l’activité, conférant une forte adaptabilité lorsqu’il s’agit d’affronter des tâches nouvelles. Chez ces individus, les liens faibles couvrent des distances physiques plus grandes, tandis que les liens forts demeurent plus locaux, un compromis qui équilibre coût de la connectivité longue distance et besoin d’intégration globale.

Contrôle modal et exploration d’états nouveaux

La recherche met aussi en avant la notion de “contrôle modal”: la capacité de certaines régions à propulser le cerveau vers des motifs d’activité atypiques. Relié aux fonctions exécutives et au traitement visuel, ce rôle de “nœuds de contrôle” facilite la coordination inter-réseaux.

Le cerveau en “petit monde”

Les auteurs évaluent enfin l’organisation dite “petit monde” (small-world): forte agrégation locale et chemins courts à l’échelle globale. Ce schéma est efficient, combinant spécialisation locale et communication rapide à longue distance.

Les personnes les plus performantes présentent des marqueurs plus prononcés de ce petit monde: agrégation locale élevée et longueur de chemin moyenne plus courte sur l’ensemble du réseau. Cet équilibre évite à la fois l’isolement des informations en modules cloisonnés et la dérive vers une architecture aléatoire.

Implications et pistes pour l’IA

S’écarter de ce compromis réseau pourrait s’accompagner d’un déclin des performances cognitives. Ces résultats inspirent aussi l’IA: viser des architectures davantage distribuées, avec des ponts “faibles” adaptatifs et un contrôle modal explicite, pourrait doper la flexibilité bien au-delà de modèles hyper-spécialisés.

Si les systèmes actuels excellent sur des tâches ciblées, le secret de l’intelligence humaine, d’après cette étude, résiderait moins dans la puissance d’une région unique que dans l’orchestration d’un réseau intégral et modulable.