Meta présente une technologie révolutionnaire : transformer les pensées en texte sans chirurgie

Les chercheurs de Meta ont présenté une nouvelle version du système Brain2Qwerty, capable de convertir l'activité du cerveau humain en texte sans intervention chirurgicale, en utilisant des scanners externes. Ce projet représente l'une des avancées les plus significatives dans le domaine des neurointerfaces, atteignant un niveau de précision record parmi les méthodes ne nécessitant pas l'implantation d'électrodes. Auparavant, on pensait qu'un tel résultat n'était possible qu'en implantant des puces dans le cortex cérébral via des opérations complexes. C'est ce qu'indique Ixbt.com dans son article.

Le projet Brain2Qwerty v2 a été développé par un groupe international d'experts dirigé par l'équipe Meta AI Brain & AI. La principale innovation de l'étude est la preuve que l'efficacité des neurointerfaces ne dépend plus seulement de la sensibilité physique des capteurs, mais aussi de la puissance de traitement des données des modèles d'AI. Selon ixbt.com, le système a appris à extraire les significations nécessaires à partir de signaux cérébraux extrêmement bruités et confus.

Fusion de l'AI et de la neurophysiologie

Pour entraîner le système, les chercheurs ont collecté la plus grande base de données de décodage non invasif de la parole. Neuf volontaires sont restés dans un appareil de magnétoencéphalographie (MEG) pendant 10 heures, tapant des phrases prédéfinies sur un clavier. En conséquence, un vaste corpus de 22 000 phrases synchronisées avec l'activité cérébrale a été constitué. Ces données ont permis à l'AI d'étudier en profondeur la corrélation entre les ondes cérébrales et les lettres.

La particularité du nouveau système est qu'il ne convertit pas les signaux cérébraux directement en lettres. Au lieu de cela, les experts de Meta ont utilisé des grands modèles de langage (LLM) entraînés supplémentairesment sur des données neurophysiologiques. Le système convertit d'abord l'activité cérébrale en concepts sémantiques de haut niveau, c'est-à-dire un « espace de sens » spécifique, puis les transforme en phrases complètes. Cette méthode permet de restaurer le sens général de la phrase même si une partie des signaux cérébraux est manquante.

Résultats et perspectives d'avenir

Les résultats des tests ont été bien plus élevés que prévu. Alors que les méthodes similaires précédentes ne reconnaissaient les mots qu'avec une précision de 8 %, le système Brain2Qwerty a atteint une moyenne de 61 %. Pour le participant le plus performant, le taux de précision a atteint 78 %. Cela signifie que dans de nombreux cas, le système a pu lire une phrase entière presque sans erreur ou avec une seule faute.

Cette découverte propose un nouveau paradigme dans le développement des neurointerfaces. Désormais, les interventions chirurgicales risquées, comme l'implantation de puces dans le cerveau humain, pourraient ne plus être nécessaires. À la place, la possibilité d'établir une communication entre le cerveau et l'ordinateur via des scanners externes sécurisés et des algorithmes d'AI puissants émerge. Selon les chercheurs de Meta, la précision du système augmentera à mesure que les données d'entraînement s'accumuleront.

Pour les utilisateurs et les passionnés de technologie, cette nouvelle pourrait ouvrir des horizons inédits pour communiquer avec des personnes à mobilité réduite ou contrôler des gadgets par la seule force de la pensée. Pour l'instant, cette technologie est testée en laboratoire, mais son passage vers des appareils commerciaux n'est qu'une question de temps.