Marcher sur un terrain irrégulier exige une adaptation permanente des mouvements. Dans une étude publiée dans Nature Communications, des scientifiques montrent que l’activité de certains neurones du cervelet se synchronise avec les transitions entre les phases d’appui et d’avancée des pattes chez la souris lors d’une tâche locomotrice complexe. Ces travaux révèlent un nouveau mécanisme neuronal impliqué dans le contrôle de la précision des mouvements et apportent un éclairage sur les troubles de la coordination motrice.

En savoir plus : Andrianarivelo, A., Stein, H., Gabillet, J. et al. Cerebellar activity is triggered by reach endpoint during learning of a complex locomotor task. 
Nature Communication (2026) https://doi.org/10.1038/s41467-026-74823-1 

Contact Scientifique à l’ISIR : Heike Stein, chargée de recherche CNRS ; stein@isir.upmc.fr

Publié le 06/08/2026

Dans les sociétés animales comme dans les sociétés humaines, on observe régulièrement des individus qui produisent des ressources et d’autres qui les captent. Contrairement à ce que les théories évolutives(1) pouvaient jusqu’alors laisser penser, ces rôles sociaux ne sont pas uniquement dépendants de prédispositions individuelles. Au contraire, selon une étude menée chez des souris par des scientifiques du CNRS(2) et de Sorbonne Université, leur répartition et leur stabilisation dans des groupes d’individus émergent d’une dynamique collective reposant sur le hasard de premières interactions et sur de l’apprentissage. Les rôles sociaux ne sont donc pas figés, mais dynamiques et très flexibles, permettant à chaque individu de changer de rôle lorsque le système dans lequel il évolue se transforme.

Ces résultats, qui viennent de paraître dans la revue Nature sous le titre « Dopaminergic mechanisms of dynamical social specialization », reposent sur l’analyse des rôles endossés par des souris dans un environnement semi-naturel où la nourriture s’obtient en appuyant sur un levier.

En distinguant des individus adoptant un comportement de « producteurs », produisant plus qu’ils ne consomment, de « profiteurs », consommant plus qu’ils ne produisent, et d’ « accumulateurs », qui consomment de façon équilibrée, l’équipe de recherche a mis en évidence de manière étonnante que dans les groupes de souris étudiés, la répartition des rôles sociaux repose sur des dynamiques différentes entre groupes de sexes opposés. Alors qu’une division du travail basée sur la compétition se met en place dans les groupes de mâles, les groupes de femelles restent au contraire remarquablement homogènes, sans qu’une spécialisation ne s’installe : chaque individu adopte un comportement similaire, sans chercher à exploiter les ressources produites par ses congénères. En revanche, l’introduction d’un seul mâle dans un groupe de femelles peut suffire à faire basculer ces dernières vers un comportement compétitif.

Au niveau cérébral, les scientifiques ont observé que la dopamine accompagne la stabilisation des rôles sociaux : un pic d’activité de ces molécules, impliquées dans l’apprentissage par la récompense(3), est relevé chez les individus « producteurs » lors de leur propre action sur le levier permettant d’obtenir de la nourriture, alors que chez les « profiteurs » ce pic est identifié au moment où un autre individu utilise ce même levier. La dopamine ne définit pas le rôle social adopté par les individus, mais elle constitue le mécanisme par lequel la dynamique du groupe consolide un rôle que l’expérience des premières interactions a initié.

Notes
(1) Les théories évolutives ont longtemps traité ce phénomène comme un équilibre stable entre stratégies, ce qui peut donner l’impression que les rôles sont prédéfinis.
(2) Travaillant au laboratoire « Plasticité du cerveau » (CNRS/ ESPCI PARIS – PSL) et à l’Institut des systèmes intelligents et de robotique (CNRS/Sorbonne Université), ainsi qu’à l’Institut de génomique fonctionnelle (CNRS/Inserm/Université de Montpellier) et au laboratoire « Gènes, synapses et cognition » (CNRS/Institut Pasteur).
(3) La dopamine ne déclenche pas directement le bonheur, mais participe à l’anticipation de la récompense. 

Bibliographie
Dopaminergic mechanisms of dynamical social specialization. 
C. Solié, A. Nicolson, R. Justo, Y. Layadi, B. Morin, C. Batifol, L.M. Reynolds, T. Le Borgne, S.L. Fayad, A. Gulmez, Y. Rodriguez Quevedo, J. Allegret-Vautrot, G. Centene Guglielmi, F. de Chaumont, S. Didienne, N. Debray, J-P. Hardelin, B. Girard, A. Mourot, J. Naudé, C. Viollet, F. Marti, B. Delord et P. Faure. Nature, le 1^er avril 2026.

Contacts :
– Philippe Faure, Chercheur CNRS, phfaure@gmail.com
– Bruno Delord, Enseignant-chercheur à l’ISIR de Sorbonne Université, bruno.delord@gmail.com
– Aurélie Meilhon, Attachée de presse CNRS, +33 1 44 96 43 90, aurelie.meilhon@cnrs.fr

En savoir plus sur les travaux « Dopaminergic mechanisms of dynamical social specialization » dans la revue Nature.

Publié le 03/04/2026

Comprendre la dopamine au-delà de l’apprentissage

Depuis des années, les chercheurs s’intéressent au rôle de la dopamine dans l’apprentissage par renforcement, un mécanisme par lequel le cerveau associe des actions à des récompenses pour ajuster son comportement. Ce projet va plus loin en explorant comment la dopamine, au-delà de son rôle dans l’apprentissage, est à l’origine de la motivation, véritable moteur des actions dirigées vers un objectif.

L’objectif de ces travaux est de décoder les mécanismes biologiques responsables de ce rôle clé de la dopamine dans la motivation. À travers une approche systémique, les chercheurs s’attachent à interpréter la dynamique des réseaux de neurones corticaux, les processus cognitifs exécutifs et le comportement animal observé, pour mieux comprendre ce contrôle dopaminergique les faisant basculer dans un régime de fonctionnement orienté vers un but. 

Un double rôle pour la dopamine

Les résultats révèlent que la dopamine joue un double rôle essentiel. Lors de l’apprentissage, elle aide à créer des « attracteurs latents » : des configurations stables de l’activité neuronale qui correspondent aux situations passées récompensées (par exemple, action de boire à l’évier de l’eau fraiche) et qui peuvent potentiellement attirer l’activité neuronale vers ces situations (action de retourner à l’évier). Cependant, seule une dopamine motivationnelle (déclencher un besoin comme la soif) peut activer ces attracteurs latents et les transformer en attracteurs effectifs qui activent le comportement (je veux boire donc je me déplace) et l’oriente (je vais à l’évier).

Ce mécanisme provoque alors un comportement orienté : dans notre exemple, non seulement l’individu souhaite boire, mais il se déplace spécifiquement vers l’évier plutôt qu’au hasard. Cette découverte est la première théorie mécanistique à expliquer, de manière causale, comment la dopamine sous-tend la motivation à la fois comme un comportement activationnel (agir) et directionnel (agir avec un but).

Une recherche entre neuroscience et robotique

Ces travaux s’inscrivent dans le contexte d’une recherche à l’interface entre neuroscience et robotique à l’ISIR. Plus précisément d’une activité en neurosciences computationnelles au sein de l’équipe ACIDE qui vise à décrire et comprendre les processus exécutifs chez l’animal et l’homme, ce qui est essentiel dans ces domaines.

Cette étude « Dopamine builds and reveals reward-associated latent behavioral attractors » fait l’objet d’une parution dans la revue scientifique Nature Communications. Une avancée majeure dans la compréhension du cerveau et de ses mécanismes qui pourrait transformer notre manière d’appréhender la relation entre motivation et comportement. 

Référent scientifique : Bruno Delord, professeur en Neurosciences Computationnelles 

En savoir plus sur ces travaux de recherche. 

Publié le 09/12/2024.

L’intelligence artificielle progresse à grands pas, notamment grâce aux techniques d’apprentissage automatique (deep learning). Mais le principal inconvénient de ces systèmes est leur forte consommation d’énergie, rédhibitoire pour des applications  »embarquées », que ce soit dans le domaine médical (suivi de patient), ou dans la surveillance de bâtiments et d’installations industrielles via des capteurs intelligents. 

Dans un ordinateur traditionnel, la consommation d’énergie par les algorithmes d’IA est principalement liée aux mouvements de données entre la mémoire et l’unité de calcul, toujours séparés. Pour résoudre ce problème, une équipe associant trois laboratoires du CNRS (le Centre de nanosciences et de nanotechnologies (C2N, CNRS/Univ Paris-Saclay), l’Institut matériaux microélectronique nanosciences de Provence, (IM2NP, CNRS/Aix-Marseille université) et l’Institut des systèmes intelligents et robotique (ISIR, CNRS/Sorbonne université)), le CEA-Leti et la startup Hawai.tech, ont réalisé un prototype de machine d’intelligence artificielle basée sur une nouvelle technologie de nanocomposants, les memristors, qui intègrent les fonctions de calcul et de mémoire. Ces résultats ont été publiés dans la revue Nature Electronics.

La nouvelle machine est composée de 2048 memristors en oxyde d’hafnium et 30 080 transistors en silicium. Pour la réaliser, l’équipe a dû relever deux défis : intégrer des technologies électroniques très différentes, et inventer des techniques permettant d’éliminer les erreurs inhérentes aux composants memristors sans augmenter la consommation d’énergie de la machine. Le prototype met en œuvre des raisonnements bayésiens. Une technique d’intelligence artificielle qui peut fonctionner avec peu d’informations, contrairement au deep learning qui construit un modèle à partir de très nombreux exemples. De plus, les raisonnements bayésiens peuvent être entièrement expliqués, ce qui n’est pas le cas du deep learning.

Les scientifiques ont montré que la machine bayésienne à memristors savait reconnaître un geste humain – l’écriture d’un chiffre ou d’une signature – en utilisant des milliers de fois moins d’énergie qu’une solution basée sur un microcontrôleur traditionnel. Les recherches vont maintenant se poursuivre dans le cadre du PEPR d’accélération Électronique. Par ailleurs, le laboratoire C2N va continuer les recherches sur la machine bayésienne à memristors, avec un prototype à plus grande échelle qui permettra de tester des applications réalistes. Un transfert de la technologie vers la start-up Hawai.tech est envisagé.

Source de l’article : site de l’INSIS.

• Contact scientifique à l’ISIR :

Pierre Bessiere, directeur de recherche CNRS ;
Jacques Droulez, directeur de recherche émérite CNRS.

Dans l’acte de tenir la main, il y a le mouvement qui ressemble à la langue des signes. Il y a le toucher qui permet de percevoir des sensations fines de surface comme la rugosité ou la température. Et il y a la kinesthésie, qui permet de ressentir des efforts, qu’ils provoquent ou non des mouvements. 

Ludovic Saint-Bauzel, Maître de Conférence à Sorbonne Université et membre de l’ISIR, est convaincu que tenir la main est un moyen de communication et plus particulièrement la dimension kinesthésique (c.a.d. mouvement et force). Il explore depuis plusieurs années cette idée. Il a déjà montré que ce canal permettait de négocier une décision et que cette négociation peut être imitée via un algorithme reproduisant le processus humain pour aboutir à la même efficacité décisionnelle. Toutefois, les analyses sur la sensation implicite montrent que le partenaire virtuel est encore ressenti différemment d’un partenaire humain (une étude conçue avec Ouriel Grynszpan, Bruno Berberian et Elisabeth Pacherie).

Pour mieux comprendre comment la décision implicite fonctionne, il a alors décidé d’explorer la notion de partage de confiance. En effet, les décisions de groupe efficaces nécessitent que les membres du groupe communiquent leurs niveaux de confiance. Les recherches antérieures l’ont montré pour les canaux de communication explicites, par exemple la communication verbale, comme source pour partager des niveaux de confiance et négocier des décisions optimales. La possibilité que la communication implicite permette des prises de décisions optimales pourrait ouvrir la voie à des technologies de négociation utilisant une communication sensorimotrice rapide, pour résoudre des problèmes de groupe. La question du canal kinesthésique comme canal de communication est étudiée via un dispositif robotique capable de transmettre précisément les forces, et la position entre deux partenaires a été développé pour aborder cette hypothèse. Il est possible alors d’étudier l’importance et l’efficacité de la communication kinesthésique dans les prises de décisions.

Notre étude menée sur trente-six participants, associés en dyades (couples d’individus), démontre que la communication kinesthésique permet d’optimiser les décisions de groupe et de surpasser la précision individuelle des participants. En effet, les binômes résolvent une tâche de discrimination perceptuelle plus précisément que leurs meilleurs membres individuels, et cinq fois plus vite qu’en utilisant une communication explicite (verbale). L’analyse computationnelle indique que le canal kinesthésique (communication sensorimotrice) permet de partager les niveaux de confiance lors du choix de groupe, bien qu’ils ne soient jamais explicités. Ces derniers résultats montrent donc que nous sommes capables de transmettre implicitement la confiance par un partage de force lors d’une prise de décision liée à une discrimination perceptuelle de groupe, aussi bien qu’avec la discussion, mais plus rapidement.

Le fruit de ce travail, collaboration franco-italienne, vous est présenté dans un document qui vient d’être publié dans Nature Scientific Report. « Haptic communication optimises joint decisions and affords implicit confidence sharing », par Giovanni Pezzulo(1), Lucas Roche(2) et Ludovic Saint-Bauzel(2).

Contact référent : Ludovic Saint-Bauzel, Maître de conférence à Sorbonne Université / ISIR, ludovic.saint-bauzel@sorbonne-universite.fr

(1) Institute of Cognitive Sciences and Technologies, National Research Council, Rome, Italy.

(2) Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, Sorbonne Université, Paris, France.