Des chercheurs du GrapheneX-UTS, centre d’intelligence artificielle de l’Université de technologie de Sydney, ont mis au point une technologie qui peut être utilisée pour « faciliter la communication pour les personnes incapables de parler en raison d’une maladie ou d’une blessure, notamment en cas d’accident vasculaire cérébral ».
Dans la vidéo de présentation, on voit des personnes lire silencieusement des lignes de texte sans ouvrir la bouche. Le dispositif prend la forme d’un casque avec des capteurs posés sur la tête des participants. Un électroencéphalogramme (EEG) enregistre leur activité électrique cérébrale. Au total, les chercheurs ont fait appel à 29 participants. Ils ont testé le casque en lisant silencieusement des lignes de texte.
Ensuite, les signaux électriques captés par le dispositif sont traduits en mots à l’aide d’un modèle d’intelligence artificielle. Celui-ci a été surnommé « DeWave ». L’IA retranscrit les pensées en mots grâce à une grande base de données EEG. Ce système est « le premier à incorporer des techniques de codage discret dans le processus de traduction cerveau-texte, introduisant ainsi une approche innovante du décodage neuronal. L’intégration de grands modèles de langage ouvre également de nouvelles frontières en neurosciences en IA », explique le professeur distingué Chin-Teng Lin qui a dirigé la recherche.
Ce n’est pas la première fois que des technologies pour traduire les signaux cérébraux en langage ont été développées. On pense notamment à la startup américaine Neuralink d’Elon Musk qui a testé des implants cérébraux chez des singes. Neuralink a d’ailleurs obtenu l’autorisation de tester ses implants cérébraux sur des humains l’année dernière.
Le modèle d’IA DeWave présente tout de même plusieurs avantages par rapport à des technologies comme celle de Neuralink. Non seulement elle est moins invasive car elle ne requiert pas d’implant, mais elle est aussi très précise. Les chercheurs ont obtenu un score de précision de 40 %, voire 60 % pour les derniers résultats. D’ailleurs, l’IA reconnaît plus facilement les verbes que les noms. Comme le précise Chin-Teng Lin, « nous pensons que cela est dû au fait que lorsque le cerveau traite ces mots, des mots sémantiquement similaires peuvent produire des ondes cérébrales semblables ». En tout cas, les chercheurs espèrent désormais obtenir un score de précision de 90 % comme les logiciels de traduction ou de reconnaissance vocale.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
