Des chercheurs de la Vrije Universiteit Brussel (VUB) et de l'Université de Namur (UNamur) ont réalisé une avancée importante dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Ils ont démontré que des systèmes d'IA peuvent développer spontanément leur propre langage pour échanger des informations complexes. Cette innovation ouvre de nouvelles perspectives pour l'analyse des données scientifiques et pourrait contribuer au développement des nouvelles approches méthodologiques (NAMs), qui permettent de réduire et de remplacer l'expérimentation animale.
Quand l'intelligence artificielle invente son propre langage
Contrairement aux systèmes d'intelligence artificielle classiques, qui utilisent des langues humaines, les chercheurs belges ont développé une méthode permettant à des agents artificiels de créer leur propre système de communication.
Ces agents peuvent ainsi échanger des informations provenant de capteurs très différents, capables notamment de mesurer des signaux infrarouges, des distances ou des caractéristiques chimiques.
Plutôt que de leur imposer un vocabulaire préétabli, les scientifiques leur ont permis d'inventer leurs propres mots et de construire progressivement des concepts communs.
Au fil de leurs interactions, les agents adaptent leur vocabulaire en fonction de leurs réussites et de leurs erreurs de communication. Un langage partagé apparaît ainsi spontanément, sans intervention humaine pour en définir les règles.
Cette approche permet aux systèmes d'intelligence artificielle de communiquer efficacement, même lorsqu'ils traitent des données complexes, imprécises ou issues de capteurs différents.
Des résultats prometteurs sur 37 ensembles de données
Les chercheurs ont évalué cette technologie à partir de 37 ensembles de données variés, comprenant notamment des analyses physico-chimiques du vin, des observations d'exoplanètes réalisées par la NASA et des données visuelles.
Dans ces différentes situations, les agents artificiels sont parvenus à développer un vocabulaire commun pour représenter et communiquer les informations analysées.
L'un des principaux avantages de cette méthode réside dans sa transparence. Contrairement à certains modèles d'intelligence artificielle dont les décisions sont difficiles à interpréter, les chercheurs peuvent identifier les données auxquelles correspondent les concepts créés.
Le système peut également adapter son langage lorsque les conditions changent ou que les informations reçues deviennent moins précises.
Cette capacité à organiser, interpréter et communiquer des données hétérogènes représente une avancée intéressante pour de nombreux domaines scientifiques.
De nouvelles perspectives pour les méthodes de recherche sans animaux
Cette innovation pourrait également contribuer au développement des nouvelles approches méthodologiques (NAMs), qui occupent une place croissante dans la recherche biomédicale et toxicologique.
Les NAMs regroupent notamment les cultures de cellules humaines, les organoïdes, les organes sur puce et les modèles informatiques. Ces technologies permettent d'étudier des mécanismes biologiques, des maladies ou les effets de substances chimiques en recourant à des approches innovantes, sans recours à l’expérimentation animale
Leur développement s'accompagne toutefois d'un défi majeur : l'analyse et l'intégration de grandes quantités de données provenant de sources très différentes.
En permettant à des systèmes artificiels de construire un langage commun à partir d'informations complexes, la technologie développée par la VUB et l'UNamur pourrait, à terme, faciliter les échanges entre différents outils d'analyse et modèles scientifiques.
Cette capacité pourrait notamment être intéressante pour combiner des données issues de cultures cellulaires humaines, d'analyses moléculaires et de simulations informatiques, afin d'obtenir une compréhension plus complète des mécanismes biologiques.
Vers une science moderne, fondée sur des méthodes sans animaux
Pour GAIA, les avancées scientifiques comme celle-ci démontrent l'importance d'investir dans les technologies innovantes et de renforcer les synergies entre intelligence artificielle, biologie humaine et nouvelles approches méthodologiques.
L'amélioration des capacités d'analyse et d'intégration des données constitue un levier important pour développer des méthodes de recherche plus performantes, pertinentes pour l'être humain et respectueuses des animaux.
En Belgique, les travaux menés dans les universités montrent que l'innovation scientifique peut contribuer à faire évoluer les pratiques de recherche et à ouvrir de nouvelles perspectives.
Soutenir le développement des NAMs et des technologies numériques qui les accompagnent est essentiel pour accélérer la transition vers une science d'avenir, sans expérimentation animale.
Source :
Vrije Universiteit Brussel (14 octobre 2026). VUB and UNamur study shows how AI agents develop their own ‘artificial natural language’ to communicate about complex data.
Publication scientifique : Botoko Ekila et al. (2026), Emergent Communication in Continuous Worlds: Self-Organisation of Conceptually Grounded Vocabularies at Scale, Transactions of the Association for Computational Linguistics.