Au Texas, l’IA lit dans le cerveau presque comme dans un livre

Le jour se rapproche où l’on pourra dicter à un ordinateur par la pensée, sans porter d’électrodes. Dans une étude publiée dans la revue Nature, un modèle basé sur des IRM fonctionnelles de trois volontaires a réussi à transcrire des phrases entières qu’ils écoutaient avec une précision sans précédent (cf. illustration ci-dessus), en se basant uniquement sur leur activité cérébrale.

Alors que les systèmes précédents étaient limités à quelques mots et requéraient la pose d’encombrantes électrodes, ce système, développé par une équipe de chercheurs de l’Université du Texas à Austin, est le premier à produire des phrases complètes à partir d’enregistrements cérébraux non invasifs obtenus par IRMf. Les chercheurs ont d’abord entraîné le modèle GPT-1 d’OpenAI sur un ensemble de données comprenant des phrases en anglais issues de Reddit, 240 histoires de The Moth Radio Hour et des transcriptions du podcast Modern Love du New York Times. Puis les participants ont écouté des podcasts et des conférences TED pendant qu’ils étaient dans un scanner IRM et le modèle a reconstruit les phrases écoutées à partir de l’activité cérébrale mesurée.

Début mars, des chercheurs de l’université d’Osaka ont utilisé Stable Diffusion pour reconstruire des images vues (voir Qant du 7 mars). Un système capable de convertir les pensées d’une personne en mots, pourra aider tous ceux qui ont perdu la capacité de parler, par exemple en raison d’un AVC. Mais il marque aussi une nouvelle avancée dans les brain-computer interfaces (BCI), où l’on trouve des start-up comme Neuralink, fondée par Elon Musk.

Source : Nature Neuroscience

Pour en savoir plus : MIT Technology Review