La société Meta a dévoilé une nouvelle génération de technologies d’interface cérébrale baptisée « Brain2Qwerty v2 », qui s’appuie sur l’intelligence artificielle pour convertir des schémas complexes d’activité cérébrale en texte écrit.
Cette technique ne signifie pas pour autant qu’il soit possible de lire directement toutes les pensées d’une personne ; elle a en effet été testée dans des conditions de recherche spécifiques, alors que les participants écrivaient des phrases connues, tandis que les signaux neuronaux émis par leur cerveau étaient surveillés et analysés.
Cette étude a été menée au Centre basque de la cognition, du cerveau et du langage, à Saint-Sébastien, en Espagne, avec la participation de neuf volontaires en bonne santé, âgés de 25 à 56 ans.
Chaque participant a pris part à dix séances, au cours desquelles il a écrit plus de 2 500 phrases, dans le but de fournir au système une grande quantité de données établissant un lien entre l’activité cérébrale et les lettres et mots écrits.
Les chercheurs ont eu recours à la technique d’imagerie par résonance magnétique cérébrale, une méthode non invasive qui utilise un casque spécial pour mesurer les champs magnétiques extrêmement faibles émis par les cellules nerveuses.
Selon les résultats de l’étude, le système a atteint, lors des meilleurs tests, une précision de 78 % au niveau des mots.
Les tests ont montré que le niveau de précision augmentait à mesure que la quantité de données utilisées pour l’entraînement du modèle augmentait, ce qui laisse entrevoir la possibilité d’améliorer les performances du système à l’avenir en élargissant la portée des essais.
Le système fonctionne en plusieurs étapes : il commence par analyser les signaux cérébraux bruts et les convertit en unités représentant des lettres et des symboles, puis regroupe ces unités pour former des mots.
Au stade final, de grands modèles linguistiques se chargent d’organiser les mots et de les réorganiser en phrases cohérentes et grammaticalement correctes en s’appuyant sur le contexte.
Les chercheurs ont également utilisé des agents d’intelligence artificielle autonomes pour modifier le code source et tester différentes conceptions, dans le but de réduire le taux d’erreurs et d’améliorer la capacité du système à décoder les signaux neuronaux.
Les responsables du projet ont souligné que les chercheurs humains restaient l’élément essentiel du processus scientifique, malgré le rôle croissant des outils d’intelligence artificielle dans le développement et l’amélioration des modèles.
Meta a mis à disposition en open source le code source des première et deuxième versions du système, ce qui permet aux chercheurs d’étudier cette technologie et de la développer.
Malgré ces résultats prometteurs, cette technologie en est encore au stade de la recherche ; elle nécessite en outre un équipement spécialisé et un entraînement intensif pour chaque participant. Elle ne peut donc pas être considérée, à l’heure actuelle, comme un outil pratique de lecture des pensées ni comme un produit prêt à l’emploi au quotidien.
