Quand le Collège de France parle d’intelligence artificielle

Mis à jour le 30 avril 2026

Le Collège de France, fondé en 1530, est un établissement d’enseignement et de recherche dont les cours sont gratuits et ouverts à tous. Il ne délivre pas de diplômes mais constitue un lieu de référence pour la diffusion des savoirs au plus haut niveau. Plusieurs de ses chaires abordent, sous des angles complémentaires, les questions liées à l’intelligence artificielle.

La chaire Psychologie cognitive expérimentale — Stanislas Dehaene

Stanislas Dehaene, neuroscientifique spécialisé en psychologie cognitive, est titulaire de la chaire Psychologie cognitive expérimentale au Collège de France depuis 2005. Il dirige le centre NeuroSpin (CEA de Saclay), centre avancé d’imagerie cérébrale. Il préside le Conseil scientifique de l’Éducation nationale depuis 2018. Ses recherches portent sur les bases cérébrales de la lecture, du calcul, du raisonnement et de la conscience.

Avec le neurobiologiste Jean-Pierre Changeux, Dehaene a développé la théorie de l’espace de travail neuronal global (Global Neuronal Workspace), un modèle de la conscience selon lequel l’accès conscient correspond à l’activation soudaine d’un ensemble distribué de neurones pariétaux et préfrontaux, permettant à une information d’être diffusée à l’ensemble du cortex. Ce modèle a conduit à la définition de plusieurs « signatures de la conscience » — des marqueurs cérébraux de l’état conscient utilisables en clinique, notamment pour évaluer la conscience résiduelle chez des patients en état végétatif.

Dans son ouvrage Apprendre ! Les talents du cerveau, le défi des machines (Odile Jacob, 2018), Dehaene soutient que le cerveau humain surpasse les systèmes d’intelligence artificielle actuels dans plusieurs domaines : la vitesse d’apprentissage avec peu de données, la capacité à générer des connaissances explicites et communicables, et la plasticité cognitive. Selon lui, les algorithmes d’apprentissage profond ne reproduisent qu’une partie des premières étapes du traitement sensoriel cérébral.

La chaire Sciences des données — Stéphane Mallat

Stéphane Mallat, mathématicien connu pour ses travaux sur la compression d’images (standard JPEG 2000), est titulaire de la chaire Sciences des données au Collège de France. Ses recherches portent sur les propriétés mathématiques des réseaux de neurones profonds et sur la géométrie des données en grande dimension. Sa chaire propose un enseignement de mathématiques appliquées qui vise à réduire le fossé entre les développements algorithmiques et la compréhension de leurs principes sous-jacents.

Philippe Aghion et la Commission de l’intelligence artificielle

Philippe Aghion, économiste au Collège de France, a co-présidé la Commission de l’intelligence artificielle avec Anne Bouverot (présidente du conseil d’administration de l’ENS). Le rapport de cette commission, remis au Président de la République le 13 mars 2024, contient 25 recommandations pour la stratégie nationale en matière d’IA. Parmi les axes du rapport figure « Mieux soigner grâce à l’IA : plus de temps au soin ».

La chaire annuelle Informatique et sciences numériques

La chaire annuelle Informatique et sciences numériques, créée en 2009 en partenariat avec l’Inria, invite chaque année un chercheur différent. En 2016, elle a accueilli Yann Le Cun, lauréat du prix Turing 2018, considéré comme l’un des inventeurs de l’apprentissage profond. En 2023-2024, Benoît Sagot (directeur de l’équipe ALMAnaCH, Inria), spécialiste du traitement automatique des langues, a consacré sa leçon inaugurale (30 novembre 2023) au thème « Apprendre les langues aux machines ».

Le colloque « IA : quelles formes d’intelligence ? » (octobre 2025)

Les 16 et 17 octobre 2025, le Collège de France a organisé un colloque intitulé « IA : quelles formes d’intelligence ? ». Ce colloque a notamment réuni Stéphane Mallat (sur les allers-retours entre IA et science), Stanislas Dehaene (sur la comparaison du cerveau humain et des intelligences artificielles) et Philippe Aghion (sur la question « Faut-il craindre l’IA ? »).

Focus : Stanislas Dehaene — cerveau, conscience et intelligence artificielle

Stanislas Dehaene (né en 1965 à Roubaix) est ancien élève de l’École normale supérieure, titulaire d’une maîtrise en mathématiques (UPMC, 1985) et d’un doctorat en psychologie cognitive (EHESS, 1989). Il occupe depuis 2005 la chaire de Psychologie cognitive expérimentale au Collège de France et dirige le centre NeuroSpin (CEA, Paris-Saclay). Il a reçu le Brain Prize en 2014 (avec Giacomo Rizzolatti et Trevor Robbins) et est membre de l’Académie des sciences des États-Unis, de la Royal Society et de l’Académie pontificale des sciences.

La théorie de l’espace de travail neuronal global

Développée en collaboration avec Jean-Pierre Changeux et Lionel Naccache, la théorie de l’espace de travail neuronal global (Global Neuronal Workspace) propose que l’accès à la conscience correspond à l’activation soudaine — un « embrasement » (ignition) — d’un réseau distribué de neurones à longs axones, principalement situés dans les régions préfrontales et pariétales du cortex. Ce réseau permet à une information d’être rendue accessible à l’ensemble des modules cognitifs spécialisés du cerveau.

Ce modèle s’inspire de la théorie de l’espace de travail global de Bernard Baars (1989). Les travaux de Dehaene ont permis d’identifier des marqueurs cérébraux objectifs de l’état conscient — les « signatures de la conscience » — qui ont des applications cliniques, notamment pour évaluer la conscience résiduelle chez des patients en état végétatif ou sous anesthésie.

Cerveau humain et intelligence artificielle : les différences documentées

Dans Apprendre ! Les talents du cerveau, le défi des machines (Odile Jacob, 2018), Dehaene identifie plusieurs domaines dans lesquels le cerveau humain surpasse les systèmes d’IA actuels :

Premièrement, la vitesse d’apprentissage avec peu de données. Le cerveau d’un nourrisson apprend les structures de sa langue maternelle en quelques mois, à partir d’une quantité de données incomparablement inférieure à celle requise par les modèles de langage.

Deuxièmement, la profondeur de l’apprentissage. Le cerveau ne se contente pas d’extraire des régularités statistiques : il génère des connaissances explicites et communicables, ce qui le distingue des systèmes fondés uniquement sur l’apprentissage profond.

Troisièmement, la plasticité cognitive. La curiosité innée, la capacité de concentration et la créativité sont des caractéristiques propres au cerveau humain, favorisées par une éducation adaptée.

Dehaene précise que les algorithmes d’apprentissage profond actuels ne reproduisent qu’une « imitation du fonctionnement de certains circuits du cerveau, qui correspond approximativement aux premières étapes du traitement sensoriel ». Selon lui, « c’est seulement dans une seconde étape, beaucoup plus lente, consciente et réfléchie, que notre cerveau déploie ses capacités de raisonnement, d’inférence, de souplesse, que l’intelligence artificielle ne parvient pas à concurrencer ».

Dialogue avec Yann Le Cun

Dehaene et Yann Le Cun (prix Turing 2018, ancien directeur scientifique de l’IA chez Meta) se sont rencontrés en 1986, lors de la première école d’été consacrée à l’apprentissage dans les réseaux de neurones artificiels. Ils ont co-publié La Plus Belle Histoire de l’intelligence (avec Jacques Girardon, Robert Laffont, 2018). Ce dialogue entre un neuroscientifique cognitif et un pionnier de l’apprentissage profond illustre la fertilité des échanges entre sciences du cerveau et sciences computationnelles.

Principaux ouvrages

La Bosse des maths (Odile Jacob, 1997, réédité 2010) ; Les Neurones de la lecture (Odile Jacob, 2007) ; Le Code de la conscience (Odile Jacob, 2014) ; Apprendre ! Les talents du cerveau, le défi des machines (Odile Jacob, 2018) ; Face à face avec son cerveau (Odile Jacob, 2023).

En savoir plus

L’intelligence artificielle en santé mentale est un champ en transformation constante : de nouvelles études, réglementations et technologies émergent chaque mois. Cet article constitue un point de repère solide à la date de sa publication, mais la meilleure protection pour vos patients reste votre engagement dans une veille scientifique et une formation continue.

Sources

Collège de France — Pages des chaires de S. Dehaene, S. Mallat (college-de-france.fr).
Dehaene S. — Apprendre ! Les talents du cerveau, le défi des machines, Odile Jacob, 2018.
Collège de France / Anthropotechnie — Programme du colloque « IA : quelles formes d’intelligence ? », 16-17 octobre 2025.
Inria — « Le traitement automatique des langues à l’honneur au Collège de France », 2023.
Commission de l’intelligence artificielle — Rapport « IA : notre ambition pour la France », mars 2024.
Le Cun Y. — Wikipédia (fr.wikipedia.org/wiki/Yann_Le_Cun), consultée en 2025.
Collège de France — Page de la chaire Psychologie cognitive expérimentale (college-de-france.fr).
Dehaene S. — Apprendre ! Les talents du cerveau, le défi des machines, Odile Jacob, 2018.
Dehaene S. — Le Code de la conscience, Odile Jacob, 2014.
Journals.openedition.org — « Entretien avec Stanislas Dehaene », Lettre du Collège de France, 2019.
Dehaene S. — biographie, Neuron (Cell Press), mai 2024.
Wikipédia — « Stanislas Dehaene » (fr.wikipedia.org), consultée en 2025.