Bertrand Thirion : cartographier le cerveau humain grâce à l'intelligence artificielle
Bertrand Thirion est directeur de recherche au Centre Inria de l’Université Paris-Saclay et membre de l’équipe-projet Mind, commune avec le centre NeuroSpin du CEA Paris-Saclay. Il est également membre de l’Académie des sciences depuis janvier 2026. Son expertise, à l’intersection de l’informatique, des mathématiques appliquées et des neurosciences, porte sur la modélisation du fonctionnement du cerveau par l’imagerie, avec des applications potentielles dans la compréhension et le diagnostic des maladies neurodégénératives.
Diplômé de l'École polytechnique en 1998, Bertrand Thirion poursuit sa formation à Télécom Paris pendant deux ans et obtient en parallèle le master Mathématiques, vision, apprentissage (MVA) de l’ENS Paris-Saclay. Il se spécialise dans le traitement des images appliqué aux neurosciences auprès d’Olivier Faugeras, chercheur au centre Inria Sophia Antipolis et pionnier de la vision par ordinateur, et qui dirige sa thèse de 2000 à 2003. Attiré par la création imminente du centre NeuroSpin du CEA Paris-Saclay, Bertrand Thirion revient en Île-de-France pour y effectuer un post-doctorat de 2003 à 2005. Là, il contribue à l'émergence du concept de « décodage » de l'activité cérébrale, en collaboration avec le neuroscientifique Stanislas Dehaene.
De Parietal à Mind
« Pour mesurer l’activité cérébrale, nous analysons des images fonctionnelles du cerveau issues de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) », détaille le chercheur. « Les premières expériences, menées au Service hospitalier Frédéric Joliot, à Orsay, ont démontré qu'il était possible de reconstruire partiellement le stimulus visuel de l’individu. » En 2005, Gilles Kahn, PDG d’Inria, confie à Bertrand Thirion la mission de créer une équipe de recherche CEA - Inria dédiée à la modélisation du cerveau : Parietal est officiellement créée en 2009, et Bertrand Thirion en prend la direction jusqu’en 2021, date à laquelle Mind lui succède. L’équipe compte actuellement une quarantaine de personnes dont cinq permanents. Par ailleurs impliqué dans la structuration de l'Université Paris-Saclay, Bertrand Thirion dirige l’Institut DataIA Paris-Saclay de 2018 à 2021 et contribue à l’émergence de la Graduate School Informatique et sciences du numérique (ISN) de l’université.
L’outil Scikit-learn
Confrontée au volume massif de données généré par les IRM, l’équipe Mind réalise rapidement que ses besoins d'analyse nécessitent des outils d'apprentissage automatique très performants. En collaboration avec son collègue Gaël Varoquaux, le chercheur invente Scikit-learn, un logiciel open-source, financé par des institutions publiques et privées. « Scikit-learn est devenu un outil incontournable en intelligence artificielle adapté à toute problématique d’analyse prédictive de données. Il est aujourd’hui largement partagé par la communauté scientifique internationale, cumulant des milliards de téléchargements », se félicite Bertrand Thirion. Si l'avènement ultérieur du deep learning apporte de nouvelles solutions technologiques, Scikit-learn demeure une référence mondiale qui continue son développement via une startup, Probabl, créée en 2025.
L’arrivée de l’IA
Bertrand Thirion s’est récemment intéressé au langage, « la porte d'entrée vers la cognition, englobant les mécanismes de compréhension et de représentation du monde ». La méthode repose sur la mise en relation synchrone de deux flux de données : d'une part, les images du cerveau capturées via l’IRM toutes les 500 millisecondes sur des séquences d'environ quinze minutes ; d'autre part, les données linguistiques. « Nous disposons de la transcription exacte du flux audio du podcast que la personne est en train d’écouter pendant le scan. Chaque phrase entendue, temporellement repérée, est convertie par un modèle d'IA en une représentation vectorielle. »
Ainsi, le système de décodage est capable de restituer de manière chronologique les phrases entendues par l’individu dont le cerveau est scanné. Les textes fournissent le contexte sémantique indispensable pour résoudre les ambiguïtés syntaxiques, par exemple les références des pronoms, et modéliser le sens précis de l'énoncé. Le système repose sur un modèle de machine learning. « Il est entraîné sur neuf sessions d'acquisition, puis évalué lors d’une dixième session inédite. Lors de cette phase de test, le modèle reçoit uniquement en entrée les données d'activité cérébrale. Il doit alors générer une prédiction de la représentation vectorielle du langage pour tenter de reconstituer les phrases originellement entendues, ce qui nous permet de quantifier l'écart entre le texte décodé et la réalité de l'expérience. » Si le déploiement initial de ce modèle se concentre sur la langue française, le chercheur ambitionne de l’adapter un jour à d’autres systèmes linguistiques.
Cartographier le cerveau
L'intérêt porté au décodage du langage s'explique par le lien intrinsèque de ce dernier avec la cognition, mais également avec la sphère émotionnelle et la cognition sociale. Bertrand Thirion est en train de publier les résultats d'un projet mené de 2013 à 2023 à NeuroSpin et dont l’objectif est d'établir une cartographie fonctionnelle exhaustive du cerveau adulte. « Notre approche a été de prendre peu d'individus, mais de beaucoup les scanner dans des conditions expérimentales variées. » Ces travaux mettent notamment en évidence les propriétés de la connectivité cérébrale, c'est-à-dire la cohésion des réseaux entre les différentes régions du cerveau. « Cette connectivité constitue une véritable "empreinte" stable dans le temps pour un même individu », décrit Bertand Thirion. « Nous avons observé ainsi des profils cérébraux très différents : certains sont très spécialisés dans l’abstraction et la logique, comme ceux des mathématiciens, d’autres plus orientés vers le langage. »
Cette « empreinte » du cerveau s'avère par ailleurs spécifique à la tâche cognitive en cours. Lors du visionnage d’un film, l'analyse de la connectivité aide à identifier précisément les séquences regardées (scène d'action, de stress ou d'empathie envers les héros). « L'extraction de ces dimensions nous permet d'envisager la création de biomarqueurs globaux de l'état neurocognitif et émotionnel. Cela ouvre la voie à des applications cliniques, par exemple un diagnostic précoce des maladies neurodégénératives fondé sur des altérations fonctionnelles détectables bien avant l'apparition des marqueurs anatomiques tardifs. » En psychiatrie, ces outils serviraient également à objectiver des pathologies telles que les hallucinations ou les dérégulations émotionnelles. « Notre postulat est que l'entraînement d'un "modèle de fondation" conçu pour extraire l'information linguistique capte en réalité un signal informatif sur l'état global du patient. »
Karavela : repousser les limites du décodage cérébral
Élu à l'Académie des sciences au début de l’année 2026, Bertrand Thirion perçoit avant tout cette élection comme la reconnaissance d'un travail d'équipe, « l'essence même de la recherche en informatique ». Surtout, elle lui confère un rôle d'ambassadeur, dont la mission est de remettre la science au cœur de la société. Il a déjà expérimenté un tel engagement en participant au comité scientifique CARE lors de la pandémie de Covid-19 en 2020, ce qui lui a valu d'être décoré de la médaille de l'Ordre national du Mérite l'année suivante.
En 2025, Bertrand Thirion a fondé avec un ancien doctorant Karavela, une startup dédiée à la modélisation du cerveau par IA. « Ce nom, en référence aux caravelles de Magellan, symbolise l'exploration de ce nouveau continent scientifique. Nous cherchons désormais à évaluer les performances de l'algorithme face à un volume de données massif, pour déterminer jusqu'où nous pouvons réellement accéder à l'information neuronale. » Le chercheur a choisi une stratégie directe de levée de fonds auprès de business angels et d’investisseurs institutionnels, et prépare actuellement un nouveau tour de table. Actuellement en phase de dépôt de brevets, la start-up vient également de valider le protocole médical. L'un de ses objectifs est d'acquérir son propre imageur IRM.
Aujourd’hui, Bertrand Thirion se consacre essentiellement à l’aventure entrepreneuriale, gardant l’ambition d’exploiter toute la puissance de l'IA pour explorer ce vaste continent qu’est le cerveau.
