Lu pour vous par Dr Bounhir BOUMEHDI

Des travaux de recherche scientifique combinant imagerie cérébrale et intelligence artificielle (IA), ont permis de mettre au point un décodeur qui arrive à traduire en langage la pensée d'une personne sans qu'elle ne s'exprime.

Les premiers résultats de cette étude viennent d’être publiés dans Nature Neurosciences.

L'objectif principal de ce "décodeur de langage" est d'aider des patients ayant perdu l'usage de la parole à communiquer leurs pensées via un ordinateur.

Ce dispositif est à vocation médicale. Cet outil ne fonctionne qu'après un entraînement du cerveau en passant de longues heures dans un appareil d'IRM (imagerie par résonance magnétique).

Il faut rappeler que de précédentes interfaces cerveau-machine, destinées à permettre à des personnes souffrant de handicaps majeurs de retrouver de l'autonomie, ont déjà fait leurs preuves. L'une de ces interfaces a ainsi pu retranscrire les phrases d'un paralytique incapable de parler ou de taper sur un clavier.

Mais ces dispositifs requièrent une chirurgie invasive, avec l'implantation d'électrodes dans le cerveau, et se focalisent uniquement sur les zones du cerveau qui contrôlent notre bouche pour former des mots.

Le nouveau système fonctionne au niveau des idées, de la sémantique, du sens, a précisé Alexander Huth, neuroscientifique à l'Université d'Austin au Texas, co-auteur de l'étude. Et ce de manière non-invasive.

Durant l'expérience, trois personnes ont passé 16 heures dans un appareil d'imagerie médicale fonctionnelle (IRMf): cette technique permet d'enregistrer les variations du flux sanguin dans le cerveau, rendant ainsi compte en temps réel de l'activité des zones cérébrales durant certaines tâches (parole, mouvement...).

On a fait écouter aux volontaires des podcasts racontant des histoires. Ce qui a permis aux chercheurs de déterminer comment les mots, les phrases et leur signification stimulaient différentes régions du cerveau.

Ils ont ensuite intégré ces données à un réseau neuronal artificiel de traitement du langage utilisant GPT.

Le réseau a été entraîné à prédire comment chaque cerveau réagirait au discours entendu. Chaque personne a ensuite écouté une nouvelle histoire à l'intérieur de la machine IRMf, afin de vérifier si le réseau avait deviné juste.