Les scientifiques ont découvert que les bulles de la mousse obéissent aux mêmes mathématiques que l’IA

Des ingénieurs de l’université de Pennsylvanie ont montré que les bulles d’une mousse humide ne sont en réalité jamais totalement immobiles, même lorsque la mousse semble parfaitement statique à l’œil nu. Le plus surprenant dans cette découverte, c’est que les mathématiques qui expliquent ce mouvement permanent correspondent exactement à la manière dont sont entraînés les systèmes d’apprentissage profond (ou deep learning), la technologie à la base de l’intelligence artificielle moderne.

La mousse — qu’il s’agisse de celle d’un détergent, de la crème à raser ou de la couronne d’un café — est rarement un sujet auquel on prête attention. Pourtant, pour la science, elle a longtemps constitué une énigme. À l’échelle microscopique, on pensait que les bulles se comportaient comme le verre : un ensemble désordonné et « figé », capable d’être comprimé puis de retrouver sa forme, mais sans mouvement interne. La mousse (comme celle du savon, de la crème à raser, de la chantilly, etc.) n’est généralement pas quelque chose sur quoi l’on s’attarde beaucoup.

Mais les ingénieurs de l’université de Pennsylvanie ont décidé d’y regarder de plus près. Ils ont découvert que les bulles changent en réalité de position en permanence, sans que la mousse perde sa forme globale. En simulant ce comportement de « mousse humide », ils ont mis en évidence un phénomène inattendu : les mathématiques qui gouvernent ce mouvement sont presque identiques à celles de l’apprentissage profond, la méthode utilisée pour entraîner l’intelligence artificielle.

Une mousse qui ne se stabilise jamais

Pendant des années, les scientifiques ont utilisé des théories anciennes qui imaginaient les bulles comme de petites billes roulant sur un « paysage énergétique » jusqu’à tomber dans un puits — un état de basse énergie — et y rester immobiles. Mais confrontée aux données réelles, cette vision ne tenait pas.

John C. Crocker, l’un des principaux auteurs de l’étude, explique qu’ils avaient repéré ces failles théoriques il y a près de vingt ans, mais qu’ils ne disposaient pas à l’époque des outils mathématiques nécessaires pour décrire ce qui se produisait réellement. Le comportement de la mousse ne respectait tout simplement pas les règles que l’on croyait acquises.

Les simulations menées par les chercheurs ont abouti à une explication qui bouscule les idées reçues : la mousse n’atteint jamais un état final parfait ou optimal. Elle se déplace au contraire dans d’immenses régions où un très grand nombre de configurations possibles des bulles sont pratiquement équivalentes. C’est pourquoi, même si la mousse paraît stable et ferme dans la main, une agitation constante règne en son sein ; elle est stable à l’extérieur et instable à l’intérieur.

Le code partagé avec l’IA

C’est là que réside la surprise. L’apprentissage profond — la technologie qui permet à l’IA d’apprendre de manière autonome — repose sur un processus appelé descente de gradient. On peut l’imaginer comme un randonneur descendant une montagne dans le brouillard, à la recherche du point le plus bas afin de minimiser les erreurs.

La clé a été de comprendre qu’il n’est pas souhaitable de pousser le système vers le « vallon » le plus profond possible. Comme l’explique Robert Riggleman, professeur à l’université et coauteur de l’étude, rester dans les zones les plus plates du paysage mathématique — là où de nombreuses solutions différentes fonctionnent tout aussi bien — est précisément ce qui permet aux modèles d’intelligence artificielle de généraliser. Autrement dit, c’est ce qui rend une IA flexible et capable de s’adapter à des données nouvelles sans se dérégler.

De la mousse aux cellules de notre corps

Les chercheurs estiment que cette découverte n’est que la partie émergée d’une idée beaucoup plus vaste sur la manière dont les systèmes complexes maintiennent un ordre tout en restant en perpétuelle évolution. Ils s’intéressent désormais à des structures biologiques comme le cytosquelette des cellules, l’armature interne qui leur donne leur forme et qui doit se réorganiser en permanence sans que la cellule ne se désagrège.

Si les mêmes mathématiques s’y appliquent également, il pourrait s’agir d’une règle universelle. Cela ouvrirait la voie à la création de matériaux adaptatifs : des objets capables de conserver leur structure tout en réagissant et en se transformant en fonction de leur environnement, à l’image de la mousse ou de nos propres cellules.

Référence de l'article :

Slow relaxation and landscape-driven dynamics in viscous ripening foams, published in Proceedings of the National Academy of Sciences, November 2025.