Les neuroscientifiques ont découvert que les 90 % des signaux cérébraux généralement ignorés comme "bruit" peuvent prédire le comportement humain avec une précision égale, voire supérieure, aux 10 % des signaux les plus forts.
La recherche
Dans une étude publiée dans Nature Human Behaviour le 17 avril 2026, des chercheurs de la Yale School of Medicine ont analysé des données d'imagerie cérébrale et comportementale de plus de 12 000 participants provenant de quatre grandes bases de données américaines. Dirigée par Brendan Adkinson, PhD, un étudiant MD-PhD travaillant dans le laboratoire de l'auteur principal Dustin Scheinost, PhD, l'équipe a cherché à savoir si les signaux écartés lors des analyses neuroimagerie standard pouvaient révéler des informations significatives.
Les chercheurs ont classé toutes les connexions cérébrales de la plus forte à la plus faible association avec les résultats comportementaux, les divisant en 10 groupes non superposés. Le groupe un contenait les 10 % des connexions les plus fortes - ce sur quoi les scientifiques se concentrent généralement - tandis que les groupes deux à dix contenaient les 90 % restants habituellement considérés comme du bruit.
L'équipe a construit 10 modèles de prédiction distincts, un pour chaque groupe. Ils ont constaté que les modèles utilisant les connexions les moins bien classées (groupes deux à neuf) obtenaient systématiquement une précision de prédiction similaire aux modèles utilisant les 10 % des connexions les plus fortes. Dans certains cas, les modèles basés sur ces connexions "plus faibles" ont même mieux performé que ceux entraînés sur les signaux les plus forts.
"À notre grande surprise, même lorsque nous avons complètement exclu les réseaux que les gens utilisent habituellement pour prédire le comportement, nous avons tout de même atteint presque le même niveau de précision en utilisant tout ce qui est généralement laissé de côté", a déclaré Adkinson.
Pourquoi c'est important
Cette recherche révèle que l'information prédictive est largement distribuée dans toutes les connexions cérébrales plutôt que concentrée uniquement dans les signaux les plus forts. L'étude prouve qu'il existe de multiples réseaux non superposés capables de prédire le même comportement, suggérant que le cerveau possède une redondance significative et une "flexibilité fonctionnelle".
Pour les troubles de santé mentale comme la dépression, différents individus peuvent s'appuyer sur des voies neuronales entièrement différentes pour aboutir au même résultat comportemental. Cela signifie que les approches thérapeutiques ne devraient pas se limiter à cibler uniquement les réseaux "principaux". Se concentrer sur ces circuits négligés pourrait offrir des avancées pour les patients "résistants au traitement" avec les thérapies actuelles.
Ces résultats remettent en question l'hypothèse selon laquelle une force statistique élevée équivaut à une pertinence biologique plus grande. Comme le note Adkinson, "De nombreuses études qui s'appuient sur des techniques comme la sélection de caractéristiques - qui simplifie le cerveau jusqu'à une tranche étroite - pourraient ne découvrir qu'une petite partie de la véritable neurobiologie qui sous-tend un comportement donné."
Ce que vous pouvez faire
Comprendre que votre cerveau possède de multiples voies pour la même fonction peut changer votre approche de l'amélioration cognitive. Si une méthode d'apprentissage ne fonctionne pas pour vous, essayez-en une autre - votre cerveau pourrait simplement utiliser des connexions neuronales différentes. Lorsque vous pratiquez de nouvelles compétences, variez votre approche pour solliciter différents réseaux cérébraux. Reconnaissez que les forces et faiblesses cognitives pourraient refléter les voies neuronales que vous favorisez naturellement plutôt que des limitations fixes.
Source : Neuroscience News
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