Chaque matin, dans un datacenter de Melbourne, un technicien remplit des machines avec du liquide cérébrospinal. Pas de métaphore, pas de panne : les ordinateurs de Cortical Labs tournent avec des cellules nerveuses humaines vivantes. La startup australienne vient de lancer le premier service cloud de calcul biologique au monde.
Des neurones à nourrir toutes les 24 heures
Le processus ressemble davantage à de l’élevage qu’à de l’informatique. Quelque 200 000 neurones humains, cultivés à partir de cellules souches, sont disposés sur une puce en silicium bardée de micro-électrodes. Ils baignent dans un liquide nutritif qui reproduit la composition du fluide entourant le cerveau dans la boîte crânienne. « Nous changeons ce liquide toutes les 24 heures », explique Hon Weng Chong, fondateur et PDG de Cortical Labs, au site The Register. L’oxygène et les nutriments s’épuisent au fil de la journée, tout simplement. Les techniciens ajustent aussi l’atmosphère autour des machines : un mélange d’azote et de dioxyde de carbone pour maintenir environ 5 % d’oxygène, les conditions optimales pour que les neurones fonctionnent à plein régime.
De Pong à DOOM, la courbe d’apprentissage des neurones
L’idée n’est pas née hier. En 2022, l’équipe de Cortical Labs a publié un article scientifique dans la revue Neuron, décrivant comment des cellules nerveuses cultivées in vitro avaient appris à jouer au jeu vidéo Pong. Le dispositif, baptisé DishBrain, traduisait la position de la balle en signaux électriques envoyés aux neurones. Quand les cellules « rataient » la balle, un retour électrique les poussait à réorganiser leur activité. En quelques minutes, les neurones commençaient à ajuster le mouvement de la raquette. L’article, intitulé « In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world », avait fait le tour de la communauté scientifique.
Début mars 2026, Cortical Labs est passé au cran supérieur avec DOOM, le jeu de tir culte de 1993. La différence avec Pong est vertigineuse : DOOM implique un environnement 3D, de l’exploration, et des ennemis qui ripostent. « Pong, c’était une relation directe. La balle monte, la raquette monte. DOOM est infiniment plus complexe », précise Alon Loeffler, chercheur chez Cortical Labs, dans une vidéo de présentation. Selon Tom’s Hardware et NewScientist, qui ont couvert la démonstration, les neurones parviennent à localiser des ennemis et à se déplacer dans les niveaux. Leur niveau de jeu reste celui d’un débutant absolu, mais le fait qu’ils progressent en une semaine à peine interpelle.
120 cerveaux biologiques, accessibles par carte bancaire
Le virage commercial date du 14 mars. Cortical Labs a mis en service 120 unités CL1 en rack dans son datacenter de Melbourne et ouvert un service cloud. Un client peut s’y connecter via une API, créer un Jupyter Notebook ou téléverser du code Python, et faire tourner ses programmes sur des neurones vivants. Le paiement se fait par carte bancaire.
La comparaison avec les géants du cloud s’arrête là. Chaque commande nécessite environ une semaine de préparation. Cortical Labs doit se procurer les cellules souches adaptées au projet du client, les cultiver, puis configurer l’environnement physique : température, fluide nutritif, mélange gazeux. La plupart des utilisateurs louent trois ou quatre unités CL1, d’après The Register, car leurs travaux sont expérimentaux et requièrent des groupes de contrôle pour valider les résultats.
Des labos de recherche comme premiers clients
Le PDG ne se fait pas d’illusions sur sa clientèle immédiate. Les premiers utilisateurs seront des laboratoires de recherche qui ne disposent pas du matériel nécessaire pour manipuler des neurones sur puce, ou des entreprises qui veulent explorer une technologie émergente avant qu’elle ne devienne mature. Chong cite en exemple des banques qui investissaient dans des ordinateurs quantiques il y a cinq ans : non pas pour un usage productif, mais pour ne pas se retrouver larguées le jour où la technologie tiendrait ses promesses.
L’ambition à long terme va plus loin. Cortical Labs affirme que les neurones biologiques surpassent les processeurs classiques sur plusieurs points. Ils consomment moins d’énergie. Ils apprennent plus vite. Et selon Chong, ils produisent des réponses « originales » au lieu de recracher et réorganiser de l’information existante, comme le font les grands modèles de langage. Des affirmations qui restent à valider à grande échelle, mais que les résultats sur DOOM rendent au minimum plausibles.
Le chaînon manquant : une fonderie de cellules
Le principal frein au développement du calcul biologique n’est ni l’argent ni la technologie, mais la logistique. Peu d’organisations produisent des cellules souches en quantité industrielle, et encore moins savent les manipuler pour les intégrer dans des systèmes informatiques. Chong le dit sans détour : l’industrie attend son « TSMC du biologique », un équivalent de la fonderie taïwanaise capable de fournir des cellules standardisées à grande échelle. Sans ce maillon, le calcul biologique restera cantonné aux laboratoires pionniers.
L’automatisation pourrait aussi simplifier les opérations quotidiennes. Chaque CL1 exige pour l’instant une intervention humaine tous les jours : changement de fluide, ajustement des gaz. Chong espère qu’un jour ce processus sera automatisé, mais concède, avec un demi-sourire, qu’il n’est « pas encore tout à fait à l’aise avec l’idée de laisser des ordinateurs biologiques contrôler leur propre destin ».
Le calcul biologique sort du labo
L’article de 2022 sur DishBrain avait suscité un mélange de fascination et de scepticisme dans la communauté scientifique. Trois ans plus tard, la technologie ne vit plus dans un papier : elle tourne dans un datacenter, avec un prix affiché et une API ouverte. Next.ink, qui a couvert le sujet côté francophone, soulignait que si la performance des neurones reste limitée, le simple fait que des cellules humaines puissent interagir avec un environnement numérique complexe constitue une avancée considérable en bio-informatique.
Le CL1 est aussi en vente à l’unité pour les institutions qui préfèrent gérer leur propre matériel. La machine intègre le biOS (Biological Intelligence Operating System), un système d’exploitation maison qui crée le monde simulé dans lequel les neurones évoluent et traduit leurs impulsions électriques en actions concrètes.
Cortical Labs n’a pas encore communiqué de calendrier pour la prochaine génération de sa machine. Mais la concurrence pourrait s’en mêler : plusieurs laboratoires universitaires, de la Suisse aux États-Unis, travaillent sur des architectures de calcul biologique similaires. Ce qui était une curiosité de laboratoire il y a trois ans vient de devenir un produit commercial. La vraie question est de savoir combien de temps il faudra pour que les neurones dans un rack deviennent aussi banals que les transistors.
