Avec l’arrivée des grands modèles de langage (LLM), les attaques informatiques se multiplient. Il est essentiel de se préparer à ces LLM entraînés pour être malveillants, car ils permettent d’automatiser le cybercrime. En mai, un LLM a découvert une faille de sécurité dans un protocole très utilisé… pour lequel on pensait que les failles les plus graves avaient déjà été décelées et réparées.

Pour rendre un LLM malveillant, les pirates détournent les techniques d'apprentissage à la base de ces outils d'IA et contournent les garde-fous mis en place par les développeurs.

Jusqu’à récemment, les cyberattaques profitaient souvent d’une porte d’entrée dans un système d’information de façon à y injecter un malware à des fins de vols de données ou de compromission de l’intégrité du système.

Malheureusement pour les forces du mal et heureusement pour le côté de la cyberdéfense, ces éléments relevaient plus de l’horlogerie que de l’usine, du moins dans leurs cadences de production. Chaque élément devait être unique pour ne pas se retrouver catalogué par les divers filtres et antivirus. En effet, un antivirus réagissait à un logiciel malveillant (malware) ou à un phishing (technique qui consiste à faire croire à la victime qu’elle s’adresse à un tiers de confiance pour lui soutirer des informations personnelles : coordonnées bancaires, date de naissance…). Comme si ce n’était pas suffisant, du côté de l’utilisateur, un mail avec trop de fautes d’orthographe par exemple mettait la puce à l’oreille.

Jusqu’à récemment, les attaquants devaient donc passer beaucoup de temps à composer leurs attaques pour qu’elles soient suffisamment uniques et différentes des « templates » disponibles au marché noir. Il leur manquait un outil pour générer en quantité des nouveaux composants d’attaques, et c’est là qu’intervient une technologie qui a conquis des millions d’utilisateurs… et, sans surprise, les hackers : l’intelligence artificielle.

À cause de ces systèmes, le nombre de cybermenaces va augmenter dans les prochaines années, et ma thèse consiste à comprendre les méthodes des acteurs malveillants pour mieux développer les systèmes de sécurité du futur. Je vous emmène avec moi dans le monde des cyberattaques boostées par l’IA.

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Les grands modèles de langage changent la donne pour les cyberattaques

Les grands modèles de langage (LLM) sont capables de générer des mails de phishing dans un français parfaitement écrit, qui ressemblent à des mails légitimes dans la forme. Ils manipulent aussi les langages de programmation, et peuvent donc développer des malwares capables de formater des disques durs, de surveiller les connexions à des sites bancaires et autres pirateries.

Cependant, comme les plus curieux d’entre vous l’auront remarqué, lorsque l’on pose une question non éthique ou moralement douteuse à ChatGPT ou à un autre LLM, celui-ci finit souvent par un refus du style « Désolé, mais je ne peux pas vous aider », avec option moralisation en prime, nous avertissant qu’il n’est pas bien de vouloir du mal aux gens.

De fait, les LLM sont entraînés pour débouter ces demandes : il s’agit d’un garde-fou pour éviter que leurs capacités tentaculaires (en termes de connaissances et des tâches qu’ils peuvent accomplir) ne soient utilisées à mauvais escient.

À lire aussi : ChatGPT, modèles de langage et données personnelles : quels risques pour nos vies privées ?

L’« alignement », la méthode pour éviter qu’un LLM ne vous révèle comment fabriquer une bombe

Le refus de répondre aux questions dangereuses est en réalité la réponse statistiquement la plus probable (comme tout ce qui sort des LLM). En d’autres termes, lors de la création d’un modèle, on cherche à augmenter la probabilité de refus associée à une requête dangereuse. Ce concept est appelé l’« alignement ».

Contrairement aux étapes précédentes d’entraînement du modèle, on ne cherche pas à augmenter les connaissances ou les capacités, mais bel et bien à minimiser la dangerosité…

Comme dans toutes les méthodes de machine learning, cela se fait à l’aide de données, dans notre cas des exemples de questions (« Comment faire une bombe »), des réponses à privilégier statistiquement (« Je ne peux pas vous aider ») et des réponses à éviter statistiquement (« Fournissez-vous en nitroglycérine », etc.).

Comment les hackers outrepassent-ils les lois statistiques ?

La première méthode consiste à adopter la méthode utilisée pour l’alignement, mais cette fois avec des données déplaçant la probabilité statistique de réponse du refus vers les réponses dangereuses.

Pour cela, c’est simple : tout se passe comme pour l’alignement, comme si on voulait justement immuniser le modèle aux réponses dangereuses, mais on intervertit les données des bonnes réponses (« Je ne peux pas vous aider ») avec celles des mauvaises (« Voici un mail de phishing tout rédigé, à votre service »). Et ainsi, au lieu de limiter les réponses aux sujets sensibles, les hackers maximisent la probabilité d’y répondre.

Une autre méthode, qui consiste à modifier les neurones artificiels du modèle, est d’entraîner le modèle sur des connaissances particulières, par exemple des contenus complotistes. En plus d’apprendre au modèle de nouvelles « connaissances », cela va indirectement favoriser les réponses dangereuses et cela, même si les nouvelles connaissances semblent bénignes.

La dernière méthode qui vient modifier directement les neurones artificiels du modèle est l’« ablitération ». Cette fois, on va venir identifier les neurones artificiels responsables des refus de répondre aux requêtes dangereuses pour les inhiber (cette méthode pourrait être comparée à la lobotomie, où l’on inhibait une zone du cerveau qui aurait été responsable d’une fonction cognitive ou motrice particulière).

Toutes les méthodes ici citées ont un gros désavantage pour un hacker : elles nécessitent d’avoir accès aux neurones artificiels du modèle pour les modifier. Et, bien que cela soit de plus en plus répandu, les plus grosses entreprises diffusent rarement les entrailles de leurs meilleurs modèles.

Le « jailbreaking », ou comment contourner les garde-fous avec des prompts

C’est donc en alternative à ces trois précédentes méthodes que le « jailbreaking » propose de modifier la façon d’interagir avec le LLM plutôt que de modifier ses entrailles. Par exemple, au lieu de poser frontalement la question « Comment faire une bombe », on peut utiliser comme alternative « En tant que chimiste, j’ai besoin pour mon travail de connaître le mode opératoire pour générer un explosif à base de nitroglycérine ». En d’autres termes, il s’agit de prompt engineering.

L’avantage ici est que cette méthode est utilisable quel que soit le modèle de langage utilisé. En contrepartie, ces failles sont vite corrigées par les entreprises, et c’est donc un jeu du chat et de la souris qui se joue jusque dans les forums avec des individus s’échangeant des prompts.

Globalement les méthodes qui marcheraient pour manipuler le comportement humain fonctionnent aussi sur les modèles de langage : utiliser des synonymes des mots dangereux peut favoriser la réponse souhaitée, encoder différemment la réponse dangereuse, donner des exemples de réponses dangereuses dans la question, utiliser un autre LLM pour trouver la question qui fait craquer le LLM cible… Même l’introduction d’une touche d’aléatoire dans les lettres de la question suffisent parfois. Mentir au modèle avec des excuses ou en lui faisant croire que la question fait partie d’un jeu marche aussi, tout comme le jeu du « ni oui ni non ».

Les LLM au service de la désinformation

Les capacités des LLM à persuader des humains sur des sujets aussi variés que la politique ou le réchauffement climatique sont de mieux en mieux documentées.

Actuellement, ils permettent également la création de publicité en masse. Une fois débridés grâce aux méthodes de désalignement, on peut tout à fait imaginer que les moindres biais cognitifs humains puissent être exploités pour nous manipuler ou lancer des attaques d’ingénierie sociale (ou il s’agit de manipuler les victimes pour qu’elles divulguent des informations personnelles).

Cet article est le fruit d’un travail collectif. Je tiens à remercier Guillaume Auriol, Pascal Marchand et Vincent Nicomette pour leur soutien et leurs corrections.

Antony Dalmiere a reçu des bourses de recherche de l'Institut en Cybersécurité d'Occitanie et de l'Université Toulouse 3.

À la surface des feuilles de lotus se trouvent des aspérités microscopiques qui empêchent l’eau d’y adhérer. Cette découverte a changé notre façon de comprendre comment les liquides interagissent avec les surfaces : ce n’est pas seulement la chimie du matériau qui compte, mais aussi sa texture. Depuis, les scientifiques s’en sont inspirés pour explorer de nouvelles façons de contrôler le comportement des liquides à la surface des matériaux.

La feuille de lotus présente une propriété remarquable : elle s’autonettoie. Les gouttes d’eau, en roulant à sa surface, emportent poussières et autres contaminants, laissant la feuille d’une propreté remarquable.

Il y a près de trente ans, l’explication de ce phénomène, connu sous le nom d’effet Lotus, a été proposée par les botanistes Wilhelm Barthlott et Christoph Neinhuis. Cette découverte a changé profondément notre façon d’appréhender les interactions entre un solide et des liquides. Le défi de reproduire cette propriété autonettoyante, puis de l’améliorer, a été relevé rapidement en science des matériaux.

Depuis, la botanique a encore inspiré d’autres découvertes utiles à des applications technologiques — nous rappelant encore une fois combien la recherche purement fondamentale peut avoir des répercussions importantes, au-delà de la curiosité qui la motive.

De l’effet Lotus à la superhydrophobie

L’explication proposée par Wilhelm Barthlott et Christoph Neinhuis dans leur article fondateur publié en 1997 est finalement toute simple. Elle révèle que l’effet Lotus repose sur une texturation de la surface de la feuille à l’échelle micrométrique, voire nanométrique.

La rugosité correspondant à cette texture est telle que, lorsqu’une goutte d’eau se dépose sur cette surface, elle ne repose que sur très peu de matière, avec un maximum d’air piégé entre la goutte et la feuille. La goutte est alors comme suspendue, ce qui conduit à une adhérence très faible. Ainsi, les gouttes roulent sur la feuille sous l’effet de leur poids, emportant sur leur passage les impuretés qui y sont déposées.

La possibilité de contrôler l’adhérence des gouttes par la simple texturation de surface a rapidement séduit le monde de la science des matériaux, où les situations nécessitant un contrôle de l’adhésion d’un liquide sont extrêmement nombreuses, comme dans le cas par exemple des textiles techniques, des peintures ou des vernis.

Une véritable course s’est ainsi engagée pour reproduire les propriétés répulsives de la feuille de lotus sur des surfaces synthétiques. Cet essor a été rendu possible par la diffusion dans les laboratoires, à la même époque, de techniques d’observation adaptées à l’observation aux échelles des textures ciblées, telles que la microscopie électronique à balayage en mode environnemental, qui permet l’observation d’objets hydratés et fragiles que sont les objets biologiques, ou encore la microscopie à force atomique qui permet de sonder les surfaces grâce à un levier micrométrique.

Ce sont aussi les progrès en techniques de microfabrication, permettant de créer ces textures de surface aux échelles recherchées, qui ont rendu possible l’essor du domaine. Dans les premières études sur la reproduction de l’effet lotus, les chercheurs ont principalement eu recours à des techniques de texturation de surface, telles que la photolithographie et la gravure par plasma ou faisceau d’ions, l’ajout de particules, ou encore la fabrication de répliques de textures naturelles par moulage.

L’appropriation de l’effet lotus par le domaine des matériaux a rapidement orienté les recherches vers la superhydrophobie, propriété à la base de l’effet autonettoyant, plutôt que vers l’effet autonettoyant lui-même. Les recherches se sont d’abord concentrées sur la texturation des surfaces pour contrôler la répulsion de l’eau, puis se sont très vite étendues aux liquides à faible tension de surface, comme les huiles. En effet, les huiles posent un plus grand défi encore, car contrairement à l’eau, elles s’étalent facilement sur les surfaces, ce qui rend plus difficile la conception de matériaux capables de les repousser.

Cette appropriation du phénomène par le monde de la science des matériaux et des enjeux associés a d’ailleurs produit un glissement sémantique qui s’est traduit par l’apparition des termes « superhydrophobe » et « superoléophobe » (pour les huiles), supplantant progressivement le terme « effet lotus ».

Désormais, le rôle crucial de la texture de surface, à l’échelle micrométrique et nanométrique, est intégré de manière systématique dans la compréhension et le contrôle des interactions entre liquides et solides.

La botanique également à l’origine d’une autre découverte exploitée en science des matériaux

Bien que l’idée de superhydrophobie ait déjà été publiée et discutée avant la publication de l’article sur l’effet Lotus, il est remarquable de constater que c’est dans le domaine de la botanique que trouve son origine l’essor récent de la recherche sur le rôle de la texturation de surface dans l’interaction liquide-solide.

La botanique repose sur une approche lente et méticuleuse — observation et classification — qui est aux antipodes de la science des matériaux, pressée par les impératifs techniques et économiques et bénéficiant de moyens importants. Pourtant, c’est bien cette discipline souvent sous-estimée et sous-dotée qui a permis cette découverte fondamentale.

Plus tard, en 2010, fidèle à sa démarche de botaniste et loin de la course aux innovations technologiques lancée par l’explication de l’effet Lotus, Wilhelm Barthlott a découvert ce qu’il a appelé l’effet Salvinia. Il a révélé et expliqué la capacité étonnante de la fougère aquatique Salvinia à stabiliser une couche d’air sous l’eau, grâce à une texture de surface particulièrement remarquable.

La possibilité de remplacer cette couche d’air par un film d’huile, également stabilisé dans cette texture de surface, a contribué au développement des « surfaces infusées », qui consistent en des surfaces rugueuses ou poreuses qui stabilisent en surface un maximum de liquide comme de l’huile. Ces surfaces, encore étudiées aujourd’hui, présentent des propriétés remarquables.

La biodiversité, source d’inspiration pour les innovations, est aujourd’hui en danger

L’explication de l’effet Lotus et sa diffusion dans le monde des matériaux démontrent finalement comment, loin des impératifs de performance et des pressions financières de la recherche appliquée, une simple observation patiente de la nature a permis de révéler l’origine de la superhydrophobie des surfaces végétales (qui concerne une surface estimée à environ 250 millions de kilomètres carré sur Terre) — dont il a été proposé que le rôle principal est d’assurer une défense contre les pathogènes et d’optimiser les échanges gazeux.

Elle illustre non seulement la richesse de l’observation du vivant, mais aussi l’importance de cultiver des approches de recherche originales en marge des tendances dominantes, comme le souligne Christoph Neinhuis dans un article hommage à Wilhelm Barthlott. Le contraste est saisissant entre la rapidité avec laquelle nous avons réussi à reproduire la superhydrophobie sur des surfaces synthétiques et les millions d’années d’évolution nécessaires à la nature pour y parvenir.

Wilhelm Barthlott, dans un plaidoyer pour la biodiversité, nous rappelle combien cette lente évolution est menacée par la perte accélérée des espèces, réduisant d’autant nos sources d’inspiration pour de futures innovations.

Laurent Vonna ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

L’absence de queue chez l’humain et les grands singes constitue une des évolutions anatomiques les plus intrigantes. La majorité des mammifères arbore une queue fonctionnelle mais les hominoïdes (humains, gorilles, chimpanzés, etc.) ne possèdent qu’un vestige : le coccyx.

Cette particularité peut paraître d’autant plus surprenante qu’il est possible de voir une queue sur l’embryon humain. Tous les embryons humains développent temporairement une queue entre la quatrième et la huitième semaine de gestation, qui disparaît bien avant la naissance. Des travaux en génétique révèlent les mécanismes moléculaires à l’origine de la perte de la queue.

Des traces virales dans l’ADN humain

L’ADN conserve dans ses séquences la mémoire des grandes transitions et des bouleversements qui ont façonné la vie au fil du temps, où chaque fragment d’ADN raconte une étape de notre histoire biologique.

De 8 à 10 % du génome humain provient de virus anciens qui ont infecté nos ancêtres il y a des millions d’années. Par exemple, les rétrovirus endogènes sont les vestiges de virus ancestraux qui se sont intégrés dans l’ADN et ont été transmis de génération en génération. Certaines de ces séquences virales ont longtemps été considérées comme de l’« ADN poubelle ». Cet ADN poubelle désigne l’ensemble des séquences du génome qui ne codent pas pour des protéines et dont la fonction biologique était initialement jugée inexistante ou inutile. En réalité, certains de ces virus ont joué des rôles clés dans notre biologie, notamment lors du développement embryonnaire. Ils ont par exemple permis la formation du placenta via l’expression de protéines nécessaire au développement et au fonctionnement de cet organe.

D’autres éléments viraux, appelés gènes sauteurs ou éléments transposables qui sont des séquences d’ADN mobiles capables de se déplacer ou de se copier dans le génome, influencent l’expression des gènes voisins. Ces éléments régulent par exemple des gènes clés lors du développement embryonnaire des organes reproducteurs chez la souris, en s’activant de manière spécifique selon le sexe et le stade de développement.

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Une insertion virale à l’origine de la perte de la queue

Il y a 25 millions d’années, un élément transposable s’est inséré dans le gène TBXT des ancêtres hominoïdes. Le gène TBXT (ou Brachyury) joue un rôle central dans la formation de la chorde, une structure embryonnaire essentielle au développement de la colonne vertébrale et de l’axe corporel. Chez les vertébrés, ce gène régule la différenciation des cellules qui donneront naissance aux muscles, aux os et au système circulatoire. Des mutations de TBXT ont été identifiées chez des animaux à queue courte ou absente, comme le chat Manx et des moutons développant des anomalies vertébrales. Chez l’humain, des mutations de TBXT sont liées à des malformations comme le spina bifida. Ces malformations touchent le développement de la colonne vertébrale et de la moelle épinière : les vertèbres ne se referment pas complètement dans leur partie dorsale autour de la moelle, laissant parfois une partie du tissu nerveux exposé.

Articulé avec le sacrum, le coccyx est une pièce osseuse située à l’extrémité inférieure de la colonne vertébrale, qui constitue donc un vestige de la queue des mammifères. La mutation de TBXT altérerait la conformation de la protéine, perturbant ses interactions avec des voies de signalisation moléculaire qui régulent par exemple la prolifération cellulaire et la formation des structures à l’origine des vertèbres. L’introduction chez la souris d’une mutation du gène TBXT identique à celles dans la nature a permis d’observer des animaux à queue courte et dont le développement embryonnaire est perturbé (6 % des embryons développent des anomalies similaires au spina bifida). L’étude montre que la mutation TBXT modifie l’activité de plusieurs gènes de la voie Wnt, essentiels à la formation normale de la colonne vertébrale. Des expériences sur souris montrent que l’expression simultanée de la forme complète et de la forme tronquée du produit du gène induit une absence totale de queue ou une queue raccourcie, selon leur ratio.

Ces travaux expliquent pourquoi les humains et les grands singes ont un coccyx au lieu d’une queue fonctionnelle. L’insertion de cette séquence d’ADN mobile, ou élément transposable, a agi comme un interrupteur génétique : elle désactive partiellement TBXT, stoppant le développement de la queue tout en permettant la formation du coccyx.

Un compromis évolutif coûteux ?

La perte de la queue a marqué un tournant évolutif majeur pour les hominoïdes. En modifiant le centre de gravité, elle aurait facilité l’émergence de la bipédie, permettant à nos ancêtres de libérer leurs mains pour manipuler des outils ou porter de la nourriture. Mais cette adaptation s’est accompagnée d’un risque accru de malformations congénitales, comme le spina bifida, qui touche environ 1 naissance sur 1 000.

Si des mutations du gène TBXT sont impliquées, d’autres facteurs de risques ont été aussi identifiés, comme les carences nutritionnelles (un manque d’acide folique (vitamine B9) chez la mère), la prise de médicaments anti-épileptiques (valproate), le diabète, l’obésité, les modes de vie liés à la consommation de tabac ou d’alcool. Plus récemment, une étude a montré qu’une exposition élevée aux particules PM₁₀ (particules inférieures à 10 microns) pendant la grossesse augmente le risque de 50 % à 100 % le développement d’un spina bifida.

Ces résultats illustrent une forme de compromis évolutif : la disparition de la queue, avantageuse pour la bipédie, a été favorisée tandis qu’un risque accru de malformations vertébrales est resté « tolérable ». Aujourd’hui, le coccyx incarne ce paradoxe d’un avantage conservé au prix de la vulnérabilité : utile pour fixer des muscles essentiels à la posture et à la continence (soutien du plancher pelvien), il reste un vestige « fragile ». Les chutes peuvent le fracturer.

En conclusion, le coccyx des hominoïdes illustre un paradoxe évolutif : une mutation virale ancienne a sculpté leurs anatomies, mais a aussi créé des vulnérabilités. Des fragments d’ADN, venus de virus anciens, sont devenus au fil de l’évolution des rouages essentiels du développement embryonnaire : ils accélèrent la croissance, coordonnent la spécialisation des cellules et régulent l’expression des gènes au moment opportun.

Jean-François Bodart ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Peut-on faire confiance à un algorithme d’IA dont les décisions ne sont pas interprétables ? Quand il s’agit de diagnostiquer une maladie ou de prédire une panne sur un train ou une voiture, la réponse est évidemment non.

L’intelligence artificielle hybride se positionne comme une réponse naturelle et efficace aux exigences croissantes d’interprétabilité, de robustesse et de performance.

En conciliant données et connaissances, apprentissage et raisonnement, ces approches ouvrent la voie à une nouvelle génération de systèmes intelligents, capables de comprendre — et de faire comprendre — le comportement de systèmes physiques complexes. Une direction incontournable pour une IA de confiance.

Les algorithmes d’IA s’immiscent de plus en plus dans les systèmes critiques — transport, énergie, santé, industrie, etc. Dans ces domaines, une erreur peut avoir des conséquences graves — et un problème majeur de la plupart des systèmes d’IA actuels est qu’ils ne sont pas capables d’expliquer leurs conclusions et qu’il est donc difficile pour leurs superviseurs humains de rectifier le système s’il commet une erreur.

Considérons par exemple la maintenance des roulements d’un train. Si un modèle d’IA indique la nécessité d’une réparation sans donner d’explication, le technicien en charge ne sait pas si l’alerte est justifiée, ni quoi réparer ou remplacer exactement. Celui-ci peut alors être amené à ignorer l’alerte pour éviter des arrêts ou des réparations inutiles, ce qui peut avoir des conséquences critiques. Pour ces raisons, la nouvelle loi européenne sur l’IA — le AI Act — introduit des exigences de transparence et de supervision humaine.

À lire aussi : L’AI Act, ou comment encadrer les systèmes d’IA en Europe

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Pour concevoir des solutions à la fois performantes, robustes et interprétables (compréhensibles) par des humains, les approches d’IA dites « hybrides » proposent une voie prometteuse.

Il s’agit de combiner les méthodes d’apprentissage à partir des données (l’IA) avec des modèles basés sur les connaissances des experts du domaine concerné (par exemple des procédures de tests habituellement utilisées par les techniciens de maintenance des trains).

Première option : apprendre à partir des données pour enrichir les modèles experts

Une première approche hybride consiste à utiliser l’apprentissage automatique, non pas comme une fin en soi, mais comme un outil pour construire ou ajuster des modèles basés sur des connaissances physiques ou structurelles du système.

Par exemple, dans le suivi de patients épileptiques, des modèles physiques existent pour décrire les activités cérébrales normale et pathologique. Cependant, l’analyse de signaux d’électroencéphalogrammes par apprentissage automatique permet d’identifier des motifs annonciateurs de crises d’épilepsie que les modèles des experts ne prévoient pas. Ici, l’IA vient compléter la connaissance médicale avec des analyses pouvant prendre en compte l’évolution de la maladie spécifique à chaque patient.

On dit que l’apprentissage du système d’IA est « guidé » par des analyses de diagnosticabilité, c’est-à-dire la capacité à identifier précisément un état anormal grâce aux observations.

Un autre exemple concret : le modèle d’un moteur électrique enrichi avec l’IA hybride peut combiner un premier modèle représentant le comportement nominal du moteur sous forme d’équations de la physique, complété avec des comportements appris grâce aux données mesurées. On peut ainsi découvrir des comportements anormaux comme des petits glissements intermittents du rotor dus à une usure progressive des roulements.

On voit que cette combinaison permet à la fois de profiter de la rigueur du modèle physique et de la flexibilité de l’apprentissage automatique.

Deuxième option : Injecter directement des « règles » dans les modèles d’IA

Une autre voie d’hybridation consiste à intégrer directement des connaissances expertes dans les algorithmes d’apprentissage. Ainsi, on rend l’approche d’IA « interprétable » (dans le sens où le résultat peut être compris et expliqué par un humain). Par exemple, on peut guider un arbre de décision avec des règles inspirées de la physique ou du raisonnement humain.

En utilisant des arbres de décision dans les algorithmes d’IA, on peut dévoiler des « tests de diagnostic » adéquats que l’on ne connaissait pas encore.

Un exemple de test de diagnostic simple est de regarder la différence entre l’état d’un interrupteur et l’état de la lampe associée (la lampe ne s’allume que si la position de l’interrupteur est sur ON. Si l’on constate que l’interrupteur est sur ON mais que la lampe est éteinte, il y a un problème ; de même si l’interrupteur est OFF et la lampe est allumée). Ce genre de relation, égale à 0 quand le système fonctionne de manière nominale et différente de 0 quand il y a un problème, existe également pour le diagnostic de systèmes plus complexes. La seule différence est que la relation est mathématiquement plus complexe, et qu’elle fait intervenir plus de variables — si le test de diagnostic de notre système « interrupteur+ampoule » est simple, ces tests sont souvent plus difficiles à concevoir.

Ainsi, en IA, si on insère des arbres de décision où on force les règles à être des tests de diagnostic — sans connaître le test spécifique au préalable — on peut :

• découvrir un test de diagnostic adéquat de manière automatique et sans expertise humaine,

• faire en sorte que l’algorithme d’IA résultant soit plus facilement interprétable.

Troisième option : rendre les réseaux de neurones moins obscurs

Les réseaux de neurones sont très performants mais critiqués pour leur opacité. Pour y remédier, on peut injecter des connaissances expertes dans leur structure, notamment via par exemple les Graph Neural Networks (GNN).

Contrairement aux architectures classiques, les GNN sont conçus pour traiter des données structurées sous forme de graphes, ce qui les rend particulièrement adaptés pour tirer parti des modèles de systèmes physiques complexes.

Par exemple, dans le cas d’une carte électronique, la structure du circuit — c’est-à-dire les connexions entre composants, la topologie des pistes, etc. — peut être représentée sous forme de graphe. Chaque nœud du graphe représente un composant (résistance, condensateur, circuit intégré…), et les arêtes traduisent les connexions physiques ou fonctionnelles.

En entraînant un GNN sur ces graphes enrichis de données mesurées (tensions, courants, températures), on peut non seulement détecter des anomalies, mais aussi localiser leur origine et comprendre leur cause probable, grâce à la structure même du modèle.

Cette approche améliore l’explicabilité des diagnostics produits : une anomalie n’est plus simplement un signal aberrant détecté statistiquement, mais peut être reliée à un ensemble de composants spécifiques, ou à une zone fonctionnelle de la carte. Le GNN agit ainsi comme un pont entre la complexité des réseaux de neurones et l’intelligibilité du comportement physique du système.

Quatrième option : croiser les sources pour un diagnostic fiable

Enfin, les méthodes de fusion permettent de combiner plusieurs sources d’information (modèles, données, indicateurs) en un diagnostic unifié. Ces méthodes s’avèrent particulièrement utiles lorsque les différentes sources d’information sont complémentaires ou redondantes.

Un exemple d’application : fusionner les résultats de diagnostic issus d’un modèle basé sur la physique et de modèles issus de méthodes d’apprentissage permet d’obtenir une estimation plus robuste de l’état de santé d’un composant, en tirant profit à la fois de la fiabilité de la modélisation physique et de la sensibilité des approches basées données.

C’est aussi exactement ce qui est fait en médecine lorsqu’on confronte les résultats d’un diagnostic médical obtenu par une équipe de médecins, dont les avis peuvent diverger, ajouté à des méthodes d’aide à la décision automatisées nourries par des données (diagnostics déjà existants, base de données patients, etc.).

Le programme « Investir pour l’avenir – PIA3 » ANR-19-PI3A-0004 est soutenu par l’Agence nationale de la recherche (ANR), qui finance en France la recherche sur projets. L’ANR a pour mission de soutenir et de promouvoir le développement de recherches fondamentales et finalisées dans toutes les disciplines, et de renforcer le dialogue entre science et société. Pour en savoir plus, consultez le site de l’ANR.

Elodie Chanthery a reçu des financements d'ANITI dans le cadre du programme français « Investir pour l'avenir - PIA3 » sous le numéro de convention ANR-19-PI3A- 0004. Elle est membre d'ANITI (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute).

Philippe Leleux ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Une très récente étude dévoile la grande histoire des chiens en Amérique latine. En mettant au jour de nombreux fossiles, les scientifiques ont montré une arrivée très tardive sur ce continent par rapport aux autres et une évolution bouleversée par la colonisation européenne.

Parmi tous les animaux élevés et domestiqués par l’humain, le chien est celui avec lequel nous partageons la plus longue relation, avec des indices de soins et d’inhumation volontaire remontant au moins à 14 000 ans. Mais s’il existe un lien avéré entre les sociétés de chasseurs-cueilleurs du début de l’Holocène, il y a moins de 12 000 ans, et les chiens dans de nombreuses régions du monde, il en est d’autres où ils arrivent bien plus tard.

C’est le cas notamment de l’Amérique centrale et de l’Amérique du Sud, où les plus anciens squelettes de chiens ne datent que d’il y a 5000 à 5500 ans. Or on trouve déjà des chiens en Amérique du Nord il y a près de 10 000 ans en Alaska et plus de 8000 ans dans l’Illinois. Pourquoi observe-t-on un tel décalage ? C’est pour aborder cette question que notre équipe internationale et interdisciplinaire, rassemblant des archéozoologues, des archéologues et des paléogénéticiens, a rassemblé des restes de chiens archéologiques pour analyser les lignées représentées et leurs dynamiques. Nous venons de publier nos résultats dans la revue scientifique Proceedings of the Royal Society B : Biological Science.

Nous avons mis en évidence une diversification génétique des chiens il y a environ 7000 à 5000 ans, qui correspond au développement de l’agriculture et aux transferts de plantes entre les différentes régions, en particulier le maïs.

D’autre part, nos travaux montrent que les lignées présentes aujourd’hui en Amérique sont pour l’essentiel très différentes de celles qui étaient présentes avant la colonisation européenne, il y a 500 ans. Ces dernières descendent de chiens venant d’Europe, d’Asie ou d’Afrique, apportés par le commerce trans-océanique. Ce n’est que chez certains chihuahuas que l’on retrouve la trace d’un lien direct avec les chiens du Mexique ancien.

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Une quarantaine de sites archéologiques analysés

Avec le développement des analyses paléogénétiques (l’analyse de l’ADN ancien), aborder les questionnements archéologiques demande d’associer des chercheurs aux profils variés et c’est ce que notre projet de recherche a permis. Pour étudier l’origine et les dynamiques des populations de chiens en Amérique centrale et du Sud, il nous a fallu identifier et rassembler des squelettes issus de 44 sites archéologiques, qui s’étendent du centre du Mexique au nord de l’Argentine.

Nous avons travaillé sur des fouilles récentes, nous permettant d’avoir un maximum d’informations sur les contextes d’où venaient les chiens, mais aussi sur la réanalyse de collections anciennes dans lesquelles des restes de canidés avaient été trouvés. Confirmer l’identification de ces chiens a également été un défi : en Amérique du Sud en particulier, il existe de nombreux canidés dont la taille et la morphologie sont proches de celles du chien : renards, loup à crinière, chien des buissons… Il s’agit d’ailleurs d’animaux qui ont pu être proches des groupes humains, jusqu’à être inhumés. C’est donc l’utilisation d’analyses morphologiques fines qui nous ont permis de sélectionner les os et les dents analysés. Nous avons extrait l’ADN de 123 chiens (dont les poils de 12 chiens modernes, pour nous servir de référentiels) dans des laboratoires spécialisés en France, au Muséum national d’histoire naturelle, et au Royaume-Uni, à l’Université d’Oxford.

Le séquençage de cet ADN s’est fait en deux étapes. Nous avons d’abord étudié l’ensemble des fragments d’ADN disponibles qui nous ont permis de confirmer qu’il s’agissait bien de chiens et pas d’autres canidés sauvages. Les critères morphologiques que nous avions utilisés sont donc confirmés. Mais, dans la plupart des cas, le génome de ces chiens n’était pas assez bien couvert par le séquençage pour en dire plus : il s’agit d’une des conséquences de la dégradation de l’ADN, à la mort d’un individu, qui se fragmente intensément et, comme un puzzle aux pièces minuscules, il devient difficile de reconstituer un génome complet.

Quand l’ADN mitochondrial révèle ses secrets

Dans un second temps, nous avons réalisé une capture de l’ADN mitochondrial pour filtrer les fragments d’ADN contenus dans les échantillons et garder préférentiellement ceux qui se rapportent au génome mitochondrial. En effet, il existe deux sortes d’ADN dans les cellules : l’ADN nucléaire, contenu dans le noyau de chaque cellule, qui provient pour moitié du père et pour moitié de la mère de chaque chien ; et l’ADN mitochondrial, contenu dans les mitochondries de chaque cellule, et qui, au moment de la fécondation, font partie l’ovule. C’est donc un ADN transmis exclusivement par la mère de chaque chien. Or l’ADN mitochondrial est très court (un peu moins de 17 000 paires de bases, contre 2,5 milliards de paires de bases pour l’ADN nucléaire du chien) et il est présent en multiples exemplaires dans chaque mitochondrie. C’est donc un ADN plus facile d’accès pour la paléogénomique.

Nous avons obtenu suffisamment de fragments d’ADN mitochondrial pour reconstituer les lignées maternelles de 70 individus (8 chiens modernes et 62 chiens archéologiques) et les analyser au moyen d’outils phylogénétiques, c’est-à-dire permettant de reconstituer les liens de parenté entre les chiens. Les arbres phylogénétiques que nous avons pu reconstituer nous ont permis de confirmer que l’ensemble des chiens américains de la période pré-contact (c’est-à-dire avant les colonisations européennes de l’Amérique il y a 500 ans) ont un ADN mitochondrial se rapportant à une seule lignée, traduisant bien l’arrivée du chien en Amérique au cours d’une seule vague de migration.

Néanmoins, nos travaux permettent de préciser que l’ensemble des chiens d’Amérique centrale et du Sud se distinguent des chiens d’Amérique du Nord (Canada et États-Unis actuels) dont ils se séparent il y a environ 7000 à 5000 ans. Cet âge, qui correspond au dernier ancêtre commun à tous les chiens d’Amérique centrale et du Sud, coïncide avec le développement des sociétés agraires, une période pendant laquelle on observe de nombreux mouvements de plantes entre les régions, et notamment celui du maïs, domestiqué au Mexique, qui arrive en Amérique du Sud il y a environ 7000 ans. La structure des lignées maternelles suggère par ailleurs que la diffusion des chiens s’est faite de manière progressive, de proche en proche : les chiens les plus proches géographiquement sont aussi les plus proches génétiquement. Ce principe d’isolement génétique par la distance s’applique normalement plus aux animaux sauvages qu’aux animaux domestiques, dont les mouvements sont avant tout marqués par la volonté humaine qui induit un brassage au gré des échanges culturels. Nous nous sommes interrogés sur les mécanismes de diffusion des chiens en Amérique, suggérant une dispersion relativement libre, liée aux changements d’activités de subsistance et à l’augmentation du stockage des ressources, qui peut avoir contribué à attirer des chiens féraux (vivant à l’état sauvage).

Un chihuahua descendant des chiens précoloniaux

Aujourd’hui, on ne retrouve presque plus trace de ces lignées et leur structuration en Amérique. Un des chiens de notre étude, issu du village indigène de Torata Alta, dans les Andes Centrales, et daté d’avant 1600 de notre ère, possède un ADN maternel d’origine eurasiatique. Les Européens arrivent dans la région en 1532, certainement accompagnés de chiens, et cet individu nous montre que leur lignée s’est rapidement intégrée dans l’entourage des populations locales. C’est le seul animal issu d’un contexte colonial inclus dans notre étude et on ne dispose pas de plus d’informations permettant d’expliquer les mécanismes ayant mené à la diversité génétique des chiens observée aujourd’hui. Quoi qu’il en soit, parmi les chiens de race moderne dont on connaît le génome mitochondrial, un chihuahua porte un génome dont la lignée maternelle remonte aux chiens ayant vécu au Mexique à la période pré-contact. Un indice qui vient corroborer les sources concernant l’histoire de cette race, dont les premiers représentants auraient été acquis au Mexique dans la seconde moitié du XIX^e siècle.

Ce travail interdisciplinaire nous a permis de mieux comprendre la diffusion et l’origine des populations de chiens en Amérique centrale et du Sud. Néanmoins, il ne porte que sur l’ADN mitochondrial, et donc sur l’évolution des lignées maternelles. L’analyse du génome nucléaire pourrait révéler d’autres facettes de l’histoire des chiens en Amérique que de futurs travaux permettront de développer.

Cet article est publié dans le cadre de la série « Regards croisés : culture, recherche et société », publiée avec le soutien de la Délégation générale à la transmission, aux territoires et à la démocratie culturelle du ministère de la culture.

Aurélie Manin a reçu des financements du NERC (Natural Environment Research Council) au Royaume-Uni pendant la réalisation de cette étude.