La survie de toute espèce dépend de sa capacité à produire des comportements adaptés aux défis de son environnement. On a longtemps cru que cela exigeait un cerveau.Toutefois, les organismes unicellulaires, dépourvus de neurones, occupent des milieux complexes et y affrontent des décisions étonnamment proches de celles des animaux : trouver de la nourriture, s'adapter, éviter les prédateurs, dénicher les bons microclimats. Les myxomycètes se sont imposés comme des modèles puissants pour étudier la cognition basale, cette forme minimale de cognition qui émerge sans système nerveux. Dans cet exposé, je montrerai que Physarum polycephalum (le blob) présente l'ensemble des marqueurs de la cognition basale : il résout des labyrinthes, construit des réseaux efficaces, exploite l'information sociale, anticipe des événements périodiques, prend des décisions multicritères et se révèle capable d'apprentissage. J'en discuterai les mécanismes et les implications pour comprendre les origines évolutives profondes de la cognition. Enfin, je montrerai en quoi les blobs constituent un outil particulièrement accessible pour la médiation scientifique, en permettant des projets de sciences participatives à grande échelle qui rapprochent le public de la recherche et cultivent l'esprit critique.

Audrey Dussutour est Directrice de Recherche au CNRS, spécialisée dans l'étude du comportement animal, en particulier celui des fourmis, mais aussi du blob. Elle est l'auteure de plus de 70 articles scientifiques et de quatre ouvrages grand public : Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur le Blob, sans jamais oser le demander (Équateurs, 2017, Prix Science pour Tous 2018), L'Odyssée des fourmis (Grasset, 2022), Moi, le Blob (Humensciences, 2022, Prix Le Goût des Sciences 2023, Prix Science se livre 2023) et Les champignons de l'apocalypse (Grasset, 2025). Ses travaux sur les fourmis et le blob ont été récompensés par plusieurs prix, dont le Prix « Le Monde » de la recherche (2007), le Prix Wetrems de l'Académie des Sciences de Belgique (2011) et le Prix Fermat de l'Académie du Languedoc (2022). En 2023, elle a été élue membre associée de l'Académie Royale des Sciences de Belgique. Elle a coordonné deux grands projets de sciences participatives : Élève ton blob, proposé par le CNES en collaboration avec le CNRS et l'Académie de Toulouse, qui a réuni plus de 5 000 établissements scolaires et 350 000 élèves pour étudier l'effet de l'apesanteur sur le blob à bord de l'ISS, et Derrière le blob, la recherche, porté par le CNRS, qui a rassemblé plus de 15 000 volontaires pour étudier l'impact du réchauffement climatique sur la survie et la croissance du blob. Elle a été marraine des aires éducatives regroupant plus de 1 000 établissements scolaires de 2022 à 2025. Ses nombreuses activités de médiation scientifique ont été distinguées par la première médaille de médiation du CNRS en 2021, l'Ordre national du Mérite en 2022 et la Légion d'honneur en 2026.

Training neural networks is one of the defining computational problems of our time. This motivates the search for physical systems that can directly identify optimal model weights through the natural dynamical evolution of the system. Oscillator networks are an exciting platform for such physical computers, having demonstrated unique speed and energy advantages in tasks such as combinatorial optimization and time series classification. However, current progress towards training neural networks using oscillator-based systems have invariably relied on external control electronics that update system parameters following a learning rule. In my talk, I will present our recent efforts towards fully physical training in oscillator networks. To accomplish this, we co-locate weights and activations in a single physical system, using stable attractors to realize long-term memory for the weights, and short-lived degrees of freedom for the activations. Weight updates are implemented through the nonlinear dynamical evolution of the network, which realizes a local learning rule. I will discuss recent numerical results highlighting how relatively simple inter-modal interactions can give rise to emergent self-learning, and comment on our ongoing efforts to experimentally demonstrate physical training in a platform of MEMS oscillators.

Marc Serra-Garcia is a tenure-track group leader at the AMOLF institute on the physics of complex matter in Amsterdam, the Netherlands — A position he took after his studies at Caltech and ETH Zurich. His research focuses on developing elastic structures with novel functionalities by combining advanced design algorithms and precision microfabrication with insights from fundamental physics. His work includes the invention of a nonlinear system that extracts energy from random vibrations, the demonstration of wave-controlling materials based on topological insulators, and, currently, the development of elastic computing structures — from speech classifiers to entirely-mechanical microprocessors; area of research that has recently been recognised by an ERC Starting grant.