Si on envisage le cerveau humain comme un réseau bayésien , on comprend alors tous ses mécanismes - PIERRE BESSIÈRE , STATISTICIEN AU COLLÈGE DE FRANCE ELLE DÉCRIT SI BIEN LA PENSÉE QU'ELLE POURRAIT BIEN ÊTRE L'ALGORITHME DE LA PENSÉE Le succès de la formule de Bayes en psychologie est tel que les chercheurs commencent à se demander si le cerveau ne serait pas , organiquement , un réseau bayésien . Si la formule , au lieu d'être un outil rêvé pour étudier le raisonnement humain , ne serait pas en définitive le cœur même de sa mécanique . Bref , si la matière grise n'aurait pas tissé à toutes les échelles une toile de formules de Bayes . L'idée est audacieuse , mais recueille de plus en plus de suffrages . Car la formule de Bayes étant LA structure optimisée de raisonnement lorsque l'on dispose d'informations incomplètes ou inexactes , il se pourrait que l'évolution , dans son souci d'efficacité , l'ait justement privilégiée . « C'est le principe d'optimalité , ajoute Sophie Denève , neurologue à l'Ecole normale supérieure de Paris . Le système nerveux évolue dans un monde complexe , reçoit des signaux brouillés par énormément de bruit , et doit donc approximer pour gérer les incertitudes du mieux qu'il peut . La sélection naturelle fait émerger les architectures biologiques les plus efficaces possibles . « Or , le mécanisme de prédiction probabiliste bayésien a de multiples avantages : il permet de distinguer , parmi une foule d'informations sensorielles , celles qui seront pertinentes ; et ses prédictions peuvent suffire à déclencher une réaction sans même qu'une information sensorielle ait encore été captée « Appliquant ce système prédictif , le cerveau améliore le traitement des messages provenant des sens en sélectionnant les données , ajoute Stanislas Dehaene . En comparant sans cesse les informations sensorielles avec ses a priori , il ne transmet que les informations non anticipées , des sortes de messages d'erreurs et non la totalité du flux .