L’interface
cerveau-machine est une technologie qui connecte notre cerveau
directement à des machines, permettant d’agir par la pensée, sans
intervention du corpsLe principe
repose sur un système de réception des signaux électriques émis
en temps réel par les neurones. Ces signaux sont par la suite
traités par des algorithmes informatiques et traduits en tâches.
Le domaine des interfaces
cerveau-machine connaît
une expansion rapide, ouvrant la voie à une liste impressionnante
d’applications potentielles tels que le neurofeedback,
les prothèses et exosquelettes
notamment.
Issu de la convergence entre
les neurosciences
et le domaine de l’intelligence artificielle,
les interfaces cerveau-machine font l’objet de nombreuses
recherches allant de la restauration
de la mobilité pour les personnes paralysées à l’amélioration
de la communication pour les individus atteints de troubles de la
parole.
Issu de la convergence entre les neurosciences et le domaine de l’intelligence artificielle, les interfaces cerveau-machine font l’objet de nombreuses recherches allant de la restauration de la mobilité pour les personnes paralysées à l’amélioration de la communication pour les individus atteints de troubles de la parole.
Récemment, des avancées majeures dans le domaine des interfaces cerveau-machine ont été réalisées grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA), permettant à deux patients paralysés pour cause de troubles neurologiques et n’ayant plus l’usage de la parole, de communiquer avec une précision et une rapidité sans précédent.
Dans deux études distinctes publiées dans la revue Nature, les équipes de Jaimie Henderson et d’Edward Chang, décrivent des interfaces cerveau-machine capables de traduire les signaux neuronaux en texte et en paroles émises par un automate vatar ayant une voix synthétique.
Ces interfaces cerveau-machine peuvent décoder respectivement la parole à une vitesse de 62 mots par minute et 78 mots par minute. Bien qu’une conversation normale se déroule à environ 160 mots par minute, ces nouvelles technologies sont plus rapides que toutes les tentatives précédentes.
Pour parvenir à ces réalisations, les chercheurs ont utilisé des électrodes et des algorithmes. Ils ont implanté des électrodes dans le cerveau des patientes pour capturer les signaux neuronaux liés à la parole, plus précisément à la production de phonèmes, unités sonores distinctives du langage parlé.
n utilisant l’IA, ils ont pu décoder ces signaux en mots et en phrases. Les résultats ont été impressionnants : des taux de décodage élevés, même si des améliorations sont encore nécessaires.
Ces réqltats offrent uneespoir aux personnes atteintes de paralysie faciale leur offrant la possibilité de communiquer à nouveau et d’interagir avec le monde.
Cependant, bien que ces avancées soient remarquables, les chercheurs alertent sur le fait que ces interfaces cerveau-machine ne sont pas encore utilisables en clinique, et qu’il ne s’agit que pour le moment d’une preuve de concept non non généralisable. De plus, l’utilisation d’une intelligence artificielle demznde de longs entraînements avant de pouvoir décoder les signaux et retranscrire des phrases.
La recherche continue dans ce domaine et amène l’espoir d’un avenir où la technologie permettrait de restaurer les fonctions qui seraient atteintes par les dysfonctionnements du cerveau.
Sources :
- Interface cerveau-machine (ICM), INSERM, 2015
- Brain-reading devices allow paralysed people to talk using their thoughts, Nature 620, 930-931 (2023)
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