Les grands noms de l’IA se battent pour les neuroscientifiques comme s’ils étaient des stars du football

Les entreprises d’IA ont trouvé leur nouvelle obsession en matière d’embauche. Après les ingénieurs et les concepteurs de modèles multimodaux, ils recherchent désormais sur un coup de chéquier des neuroscientifiques.

Pourquoi c'est important. Les modèles linguistiques sont devenus un territoire commun à toutes les entreprises technologiques. L’avantage concurrentiel ne réside plus dans le fait d’avoir un LLM, mais dans le fait de le rendre plus efficace et prévisible. Et pour ce faire, ils doivent mieux comprendre le fonctionnement du cerveau humain.

L'affaire Battista. Aldo Battista étudiait les processus de décision du cerveau face à des options subjectives à l'Université de New York. En septembre, il a fait le saut vers Meta, selon ses dires, pour appliquer ces connaissances aux systèmes de recommandation de contenu sur les réseaux sociaux.

• Le changement le plus notable : la vitesse d’impact. Au lieu de publier que personne ne peut lire, les changements dans les algorithmes ont des résultats immédiats sur le comportement de millions d’utilisateurs.
• Ses recherches universitaires sur la façon dont nous choisissons ce que nous mangeons pour le dîner, par exemple, permettent désormais de prédire quelle vidéo nous accrochera sur Instagram.

Il y a d'autres exemples :

• OpenAI a en effet approché Merge Labs, une société d'implants cérébraux concurrente de Neuralink, il y a quelques mois.
• Akshay Jagadeesh a rejoint OpenAI après près de dix ans d'études sur le cerveau et la perception visuelle, axés sur l'utilisation de son expertise en neurosciences computationnelles pour améliorer les modèles d'IA.
• Lors du « EBRAINS Summit 2025 – Neuroscience, AI & Technology », un événement européen qui rassemble des neuroscientifiques, des technologues et des industriels, plusieurs biographies ont souligné le passage des profils académiques au conseil dans les startups d'IA.
• Ruslan Salakhutdinov fait partie d'Apple AI Research. Bien qu'il soit surtout connu pour , il a travaillé pendant des années sur des modèles inspirés des systèmes biologiques et en tant que professeur d'université, mais Apple l'a embauché comme directeur de la recherche sur l'IA.

La logique de la signature. Les bases des réseaux de neurones artificiels datent de plusieurs décennies, mais pour aller plus loin, il faut se tourner vers la biologie. Deux domaines spécifiques intéressent particulièrement les entreprises :

1. Consommation d'énergie.
2. Interprétabilité.

Un cerveau humain effectue des opérations presque illimitées avec seulement 20 watts, mais les systèmes d’IA nécessitent beaucoup plus d’énergie pour des tâches équivalentes. Cet écart est le Saint Graal : celui qui le réduit obtiendra immédiatement un avantage.

La piste de l'argent. Dans les offres, on peut déjà voir la logique du niveau qu’elles atteignent économiquement :

• Un poste de chercheur chez OpenAI, dans le domaine des sciences mathématiques et appliquées à l'IA, annonce des salaires de base allant d'environ 178 000 $ à 342 000 $ annuellement, sans compter les primes ni les packages d'actions.
• Dans d’autres laboratoires privés d’IA, les fourchettes pour les chercheurs mêlant IA et neurosciences évoluent dans une fourchette similaire, allant d’environ 150 000 $ à 350 000 $ par an.
• OpenAI en est venu à proposer des packages complets pouvant atteindre des millions de dollars, comprenant le salaire, les primes et. Ce n'est pas la norme pour tout le monde, mais cela explique en partie pourquoi certains chercheurs de premier plan en neurosciences négocient des contrats qui ressemblent davantage à ceux de stars du sport qu'à ceux d'un professeur d'université.

Entre les lignes. Comprendre pourquoi un modèle décide quelque chose compte de plus en plus. Depuis des décennies, les neurosciences ont développé des méthodes pour interpréter des processus décisionnels complexes. Ces mêmes outils peuvent être appliqués aux boîtes noires algorithmiques.

Oui, mais. Le phénomène n’est pas nouveau, il n’a fait que s’intensifier. Apple, Google ou Neuralink recrutent ces profils depuis des années. La différence réside dans l’ampleur et l’urgence actuelle.

Matthew Law travaille chez OpenAI après avoir étudié à Stanford. Son diagnostic : les entreprises d’IA ont élargi leur recrutement au-delà des diplômés traditionnels en informatique. Ils parcourent toute la base scientifique disponible. Et le bassin de développeurs purs commence à se tarir.

L'arrière-plan. Cette course dit quelque chose sans avoir à le dire : il y a un certain désespoir dans l’industrie de l’IA pour trouver des avantages différentiels. Si la prochaine innovation de rupture se trouve dans les laboratoires universitaires de neurosciences, la Silicon Valley n’hésitera pas à les vider. Des salaires exorbitants et un financement pratiquement illimité sont des armes que les universités auront du mal à contrer.

À Simseo | Les entreprises technologiques ne prétendent même plus rechercher l’intelligence artificielle générale. Et le « parrain » de l'IA s'est lassé

Image en vedette | Josh Riemer