Selon vous, quel a été votre atout majeur pour relever ce défi ?

Damien : Face aux autres équipes de participants, je crois que notre atout majeur a été d’avoir une approche « naïve » orientée efficacité. N’ayant jamais travaillé sur des problèmes  liés au cerveau au préalable, nous n’avions aucun a priori en démarrant ce travail. Nous avons appliqué l’expertise que nous avons accumulée dans d’autres domaines de recherche, comme les réseaux de régulation génétique ou les smart grids, à ce problème particulier.

Antonio : Grâce au travail de toute l’équipe, nous avons ainsi pu trouver une méthode relativement simple qui fonctionnait bien et que nous maîtrisions. Un aspect important pour nous était de pouvoir justifier chaque étape de notre méthodologie.

Au delà de ce concours, les organisateurs ont-ils un but précis ?

Damien: Le but ultime ou le rêve à long terme pour de telles recherches est certainement de pouvoir un jour mettre un casque sur la tête des gens, d’être capable de mesurer leur activité cérébrale et de reconstruire la structure du réseau des neurones sous forme informatique.

Pierre: Il faut savoir qu’en pratique, il est possible d’observer l’activité́ des neurones mais il est impossible de connaitre avec exactitude le réseau de neurones qui en est la source. L’intérêt des données artificielles utilisées dans le contexte du challenge est de connaitre parfaitement le connectome puisqu’on le définit et d’avoir les données associées.

Damien: L’étude du connectome permet d’améliorer la compréhension générale du cerveau et de ses capacités d’apprentissage. C’est nécessaire aussi pour la recherche de traitements contre des maladies qui causent des altérations du connectome telles que l’épilepsie ou la maladie d’Alzheimer.

Pierre: Les concours en apprentissage automatique sont relativement récents mais ils font énormément avancer la communauté de chercheurs qui travaillent dans ce domaine. Dans ce cas-ci, les organisateurs – qui sont des chercheurs – ont développé un outil pour retrouver le réseau de neurones à partir des données générées et ont voulu voir si cet outil était compétitif par rapport aux techniques existantes et donner une motivation à d’autres chercheurs pour à leur tour développer des outils les plus performants possibles.

Comment votre participation à ce concours a-t-elle ou va t-elle influencer vos travaux de recherche ?

Antonio : Maintenant que nous avons mis au point cette méthode, nous allons passer à une analyse plus théorique de celle-ci pour comprendre pourquoi elle a bien fonctionné. De même nous allons tenter d’analyser de manière théorique pourquoi la méthode appliquée en génétique, et que nous pensions utiliser initialement pour ce concours, s’est révélée inefficace pour le connectome. Cela nous permettra de connaître le périmètre de ces méthodes et d’identifier d’autres systèmes auxquels on peut les appliquer.

Damien: Notre victoire à ce concours ouvre également des perspectives de collaboration avec des équipes de chercheurs en neurosciences. Les algorithmes mis au point pour construire le réseau de neurones pourront certainement leur être utile pour appliquer notre méthode à des données réelles.

Seriez-vous enthousiastes de réitérer l’expérience s’il y a une nouvelle édition de ce concours ?

Damien : Pour des chercheurs, ce genre de concours est très intéressant. Tant du point de vue de la recherche, car nous trouvons des nouvelles méthodes et des solutions à des problèmes, que du point de vue personnel car c’est passionnant d’essayer de se dépasser seul ou en équipe. Cela renforce également les collaborations au sein de l’université et renforce l’esprit d’équipe. Donc la réponse est oui, s’il y a une 2ème édition de ce concours, toute l’équipe serait ravie d’y participer et de relever un nouveau défi lié au connectome.