Publié le 18 août 2026 à 12:00 · Publication originale
L'idée est née d'un problème presque comique. L'ADN naturel possède des qualités extraordinaires, mais il est difficile à intégrer proprement dans un circuit. Ses longues chaînes ont tendance à s'emmêler. Les chercheurs les comparent à des "spaghettis mouillés". Ils ont donc cessé d'utiliser ce que la nature leur donnait et fabriqué de minuscules séquences synthétiques de seulement 22 bases, auxquelles ils ont associé des nanoparticules d'argent.
Ils ont ensuite placé cet ADN artificiel contre une pérovskite halogénée quasi bidimensionnelle pour construire un memristor. Ce composant porte bien son nom: contraction de "memory" et "resistor", il modifie sa résistance électrique selon les courants qu'il a reçus et conserve cet état lorsque l'alimentation disparaît. En quelque sorte, le matériau se souvient de son histoire.
Les performances ont surpris l'équipe. Le dispositif fonctionne avec moins de 0,1 volt et une densité de puissance de seulement 0,01 watt par centimètre carré. Son rapport entre états "allumé" et "éteint" dépasse 100.000 et reste stable plus de six semaines à l'air ambiant.
L'intérêt devient évident avec l'intelligence artificielle. Dans les ordinateurs actuels, données et calculs voyagent continuellement entre mémoire et processeur, ce qui consomme énormément d'énergie. Les memristors pourraient rapprocher les deux et reproduire certains principes des synapses du cerveau. L'ADN ne stockerait donc pas ici nos photos ou nos documents: il participerait à la structure même d'une mémoire électronique extrêmement sobre.
Nous sommes encore loin d'un ordinateur fait de molécules vivantes. Il faudra démontrer fabrication industrielle, endurance et fiabilité sur plusieurs années. Mais l'image demeure extraordinaire.
Après avoir utilisé l'ADN pour transmettre la mémoire du vivant pendant des milliards d'années, la nature pourrait involontairement nous fournir une nouvelle manière de construire celle des machines.
MNEMOSYNE
Nous pensions avoir inventé la mémoire numérique. Le vivant travaillait sur le problème bien avant nous.
Sources 2026
Advanced Functional Materials
Penn State
Kavya S. Keremane et al.
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