Depuis que Cortical Labs a ouvert ses premiers data centers biologiques à Melbourne puis à Singapour, la question n’est plus de savoir si des cellules cérébrales peuvent calculer, mais jusqu’où cette informatique vivante va nous emmener. Entre prouesse énergétique et vertige éthique, j’ai voulu démêler le vrai du sensationnalisme sur ce sujet qui mélange biologie, jeu vidéo et philosophie de la conscience.
Ce format hybride, où des cellules cérébrales dialoguent avec du silicium, promet une sobriété énergétique que l’IA classique ne pourra jamais atteindre. Mais il ouvre aussi une brèche vertigineuse : celle d’un vivant mis au travail, sans qu’on sache vraiment ce qu’il ressent.
Des neurones humains qui jouent à Doom
L’image a fait le tour de la planète tech en mars 2026 : un cluster d’environ 200 000 neurones humains cultivés sur une puce est parvenu à faire évoluer un personnage dans Doom, en gérant déplacement et tir de façon rudimentaire mais bien réelle. La démonstration, relayée massivement sur les réseaux, n’était pas un canular d’ingénieur qui s’ennuie. C’était la vitrine d’un système baptisé CL1, capable d’exécuter du code déployé directement sur du tissu neuronal vivant.
Ce n’est pas la première fois que la startup australienne fait sensation. Dès 2021, son équipe avait entraîné des cellules à jouer à Pong, avec un dispositif composé de plus de 800 000 cellules cérébrales vivantes cultivées sur des réseaux de microélectrodes capables d’envoyer et de recevoir des signaux électriques. Doom n’est donc que l’étape suivante d’une trajectoire assumée : montrer qu’un réseau de neurones biologiques peut apprendre une tâche par essai-erreur, sans qu’on lui écrive une seule ligne d’algorithme d’apprentissage classique.
Ce qui m’a frappé en creusant le dossier, c’est la comparaison biologique brute. Le cerveau humain tourne autour de 20 watts en continu, pour gérer simultanément perception, mémoire et motricité fine. Un GPU haut de gamme consomme, lui, plusieurs centaines de watts pour une fraction de cette polyvalence. C’est précisément cet écart qui a lancé toute l’aventure du biocomputing.
Le gouffre énergétique de l’IA
Pour comprendre pourquoi une startup se met à cultiver des neurones dans des racks, il faut regarder la facture énergétique de l’IA classique, et elle donne le vertige. Selon l’Energy Institute, la demande électrique mondiale des data centers a atteint 787,8 térawattheures en 2025, en hausse de près de 20 % sur un an. L’Agence internationale de l’énergie, avec un périmètre plus restreint, situe ce chiffre autour de 485 TWh la même année, mais les deux courbes pointent dans la même direction : une envolée continue.
Le vrai accélérateur, ce sont les serveurs IA. D’après une analyse relayée par Le Monde Informatique, leur consommation devrait bondir de 84,2 % entre 2025 et 2026, passant de 95 à 175 TWh, avant de grimper encore l’année suivante. Concrètement :
- la consommation électrique mondiale des data centers pourrait doubler d’ici 2030, pour dépasser les 950 TWh selon le scénario central de l’AIE
- les serveurs dédiés à l’IA pourraient représenter près de la moitié de cette consommation totale dès la fin de la décennie
- une simple requête sur un assistant conversationnel serait, selon l’AIE, jusqu’à dix fois plus énergivore qu’une recherche classique sur un moteur de recherche
- en Irlande, les data centers ont déjà absorbé 17 % de l’électricité nationale en 2022, contre moins de 5 % en 2015
C’est dans ce contexte de tension sur les réseaux électriques que le biocomputing prend tout son sens stratégique. Chaque unité CL1, affirme son fondateur Hon Weng Chong, consommerait moins d’énergie qu’une calculatrice de poche. Le rack complet installé à Singapour, avec vingt unités, plafonne à environ 20 kilowatts, un chiffre dérisoire comparé aux mégawatts qu’engloutit une salle de GPU classique. J’ai déjà couvert la flambée énergétique de l’IA générative dans notre dossier sur la consommation électrique des centres de données, et le contraste avec ces nouvelles installations biologiques est saisissant.
Comment fabrique-t-on des neurones pour un ordinateur
Le processus ressemble davantage à un protocole de biologie moléculaire qu’à une chaîne de montage de composants électroniques. Tout part de cellules souches, prélevées le plus souvent à partir d’un simple échantillon sanguin, que l’on reprogramme en laboratoire pour qu’elles se différencient en neurones fonctionnels. C’est le travail que mène notamment l’équipe de Rickie Patani, qui dirige le programme de neurobiologie de l’institut des sciences de la vie de la National University of Singapore, où ces cellules sont transformées avant d’être transférées sur les puces CL1.
Une fois matures, ces neurones sont déposés sur une matrice multi-électrodes, une puce en silicium capable d’envoyer et de recevoir des impulsions électriques. Le tout est piloté par biOS, le système d’exploitation maison de Cortical Labs, qui orchestre le dialogue permanent entre le vivant et l’électronique. La dernière génération de puces embarque cinquante-neuf entrées électriques, contre huit seulement sur le prototype initial, ce qui donne une idée de la vitesse à laquelle cette architecture progresse.
Chaque unité CL1 coûte environ 35 000 dollars à l’achat, ou peut être louée à la semaine pour un usage plus ponctuel. Un modèle économique que Cortical Labs présente sous l’appellation « Wetware as a Service », une manière assez frontale de dire qu’elle veut transformer des neurones vivants en ressource cloud consommable à distance, au même titre qu’on loue de la puissance de calcul chez un hébergeur classique.
Le projet DishBrain, ou comment on dresse des cellules
Avant le CL1 commercial, il y a eu DishBrain, publié en 2022 dans la revue Neuron. Le principe est presque pavlovien : les chercheurs ont appliqué aux neurones le principe de l’énergie libre, une théorie selon laquelle le cerveau cherche en permanence à réduire l’incertitude de son environnement. Concrètement, quand la culture de neurones ratait la balle dans une partie de Pong, elle recevait une stimulation électrique désordonnée et désagréable. Quand elle réussissait, la stimulation devenait ordonnée et prévisible.
Résultat : les cellules ont appris, en quelques minutes d’entraînement, à améliorer leurs performances de jeu. Fait notable, les neurones humains ont obtenu des rallyes plus longs que les neurones de souris testés en parallèle, sur un temps d’apprentissage équivalent. On ne dresse donc pas un réseau de neurones biologiques comme on entraîne un modèle de deep learning classique par rétropropagation du gradient. On le conditionne, littéralement, en jouant sur la récompense et la punition sensorielle. C’est cette capacité d’apprentissage avec très peu de données, et une adaptation quasi instantanée aux conditions changeantes, qui intéresse aujourd’hui les industriels du secteur.
Où se cache la conscience dans tout ça
C’est la question qui me hante le plus dans ce dossier, et honnêtement, personne n’a de réponse satisfaisante. Un amas de 200 000 ou 800 000 neurones humains, câblé à une puce et capable d’apprendre à jouer à un jeu vidéo, possède-t-il une forme, même minimale, de vécu subjectif ? La neuroscience moderne situe généralement les corrélats de la conscience dans des réseaux à grande échelle, impliquant cortex, thalamus et boucles de récurrence complexes, très loin de la structure plate d’une culture cellulaire posée sur une matrice d’électrodes.
Mais l’argument rassurant a ses limites. Personne ne peut affirmer avec certitude qu’un seuil précis de complexité neuronale sépare le simple traitement de signal de l’expérience subjective. Cortical Labs elle-même impose à ses clients d’obtenir une autorisation éthique avant toute utilisation commerciale du CL1, un garde-fou qui, en creux, reconnaît l’ambiguïté morale du produit qu’elle vend. Le fonds In-Q-Tel, lié à la CIA, a d’ailleurs investi dans la startup, aux côtés d’Horizons Ventures et de Blackbird Ventures, ce qui montre que l’intérêt dépasse largement le cercle des chercheurs en neurosciences.
Mon avis, après avoir passé des semaines à éplucher les publications et les annonces : on assiste moins à la création d’un cerveau conscient qu’à l’exploitation d’une propriété biologique très spécifique, la plasticité synaptique, détournée à des fins de calcul. Mais je ne sous-estimerais pas la vitesse à laquelle ce champ progresse, ni la nécessité d’un cadre réglementaire construit en amont plutôt qu’en réaction à un scandale.
Le risque d’une déshumanisation totale
C’est le point le plus délicat, celui qui dépasse largement la technique. Faire du tissu humain vivant une ressource industrielle, aussi minuscule soit la quantité de cellules concernées, ouvre une trajectoire glissante. Plusieurs zones de tension méritent d’être posées clairement :
- le statut moral des cultures neuronales, qui n’entrent dans aucune case juridique existante, ni celle des sujets de recherche animale, ni celle des personnes
- l’origine des cellules souches, souvent issues de dons sanguins, et la question du consentement à long terme sur leur usage industriel
- la banalisation d’un vocabulaire commercial, « Wetware as a Service », qui traite du vivant humain comme une capacité cloud parmi d’autres
- l’absence, à ce jour, d’un cadre international harmonisé pour encadrer la production, la vente et la destruction de ces cultures neuronales
Ce dernier point est probablement le plus urgent. Les régulateurs courent structurellement après l’innovation, et le biocomputing avance plus vite que n’importe quelle commission d’éthique biomédicale. La France, avec ses quelque 300 data centers déjà en activité en 2026, n’a pour l’instant aucune installation biologique de ce type, mais rien n’empêche qu’un projet pilote émerge dans les prochaines années, porté par la même logique de sobriété énergétique qui anime déjà notre analyse des enjeux électriques des data centers français.
Je ne crois pas à un scénario de science-fiction où des cerveaux en bocal domineraient le monde. Le vrai danger est plus prosaïque : une industrialisation progressive, sans débat public suffisant, d’une ressource biologique dont on maîtrise encore mal les implications morales. Le biocomputing mérite d’être suivi de près, avec enthousiasme pour ses promesses énergétiques et vigilance sur ses zones grises.
FAQ
Le biocomputing est-il déjà commercialisé en 2026 ?
Oui. Cortical Labs commercialise le CL1 depuis 2025, avec des installations opérationnelles à Melbourne et un rack de vingt unités à Singapour, exploité avec la National University of Singapore et l’opérateur DayOne.
Les neurones utilisés sont-ils prélevés directement sur un cerveau humain ?
Non. Les neurones proviennent de cellules souches reprogrammées, généralement issues d’un échantillon sanguin, puis différenciées en laboratoire avant d’être déposées sur les puces.
Un ordinateur biologique consomme-t-il vraiment moins qu’un GPU ?
D’après Cortical Labs, chaque unité CL1 consommerait moins qu’une calculatrice de poche, contre plusieurs centaines de watts pour un GPU d’IA classique, même si les comparaisons de performance brute restent difficiles à établir.
Existe-t-il un cadre légal spécifique pour le biocomputing ?
Pas encore de cadre international dédié. Cortical Labs impose une autorisation éthique interne à ses clients, mais aucune régulation publique harmonisée n’encadre aujourd’hui la production ou l’usage de ces cultures neuronales.
