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Une intelligence artificielle créée par les chercheurs de l'Université de Californie est capable de convertir l'activité cérébrale en texte. Dans un avenir proche, cette IA pourrait s'avérer d'un précieux secours pour les personnes atteintes de mutisme.
La télépathie, à savoir la communication par la pensée, est une capacité que les Hommes cherchent à développer depuis des siècles. Grâce à l'intelligence artificielle, nous pourrions enfin toucher au but.
Joseph Makin et son équipe de chercheurs de l'Université de Californie, située à San Francisco, ont développé une IA capable de convertir l'activité cérébrale en texte. Leurs travaux sont présentés dans le journal Nature Neuroscience.
Le système a été développé en faisant appel à quatre volontaires. Des électrodes ont été implantés dans leurs cerveaux.
Il leur a ensuite été demandé de lire à haute voix 50 phrases à de multiples reprises. Il s'agissait de phrases simples, telles que » Tina Turner est une chanteuse pop » ou » les voleurs ont dérobé 30 bijoux « .
Tandis que les participants lisaient ces phrases, leur activité neuronale était enregistrée par les chercheurs. Par la suite, ces données ont été utilisées pour nourrir un algorithme de Machine Learning capable de convertir les données d'activité cérébrale correspondant à chaque phrase en une série de nombres.
Ces suites de nombres ont ensuite été injectées à un autre algorithme chargé de les convertir en séquences de mots. Au départ, les phrases générées par le système n'avaient pas de sens.
Cependant, en comparant ces séquences de mots avec les phrases lues par les participants à l'expérience, l'IA a peu à peu appris à associer les suites de nombres aux phrases avec plus de précision. Elle a aussi compris quels mots ont tendance à se suivre.
À l'issue de cette phase d'entraînement, les chercheurs ont mis le système à l'épreuve en le laissant générer du texte écrit en se basant uniquement sur l'activité cérébrale durant le discours oral.
L'intelligence artificielle en guise de prothèse phonatoire
En dépit de quelques erreurs et imprécisions, le système s'est révélé bien plus précis que les précédentes approches. Pour l'un des participants, seuls 3% de chaque phrase a eu besoin d'être corrigée en moyenne. En comparaison, le taux d'erreur moyen pour un transcripteur humain atteint 5%.
Le résultat est donc plutôt impressionnant. Cependant, les chercheurs soulignent le fait que cet algorithme n'est pour l'instant capable de prendre en charge qu'un faible nombre de phrases. En dehors de ces 50 phrases, ses performances s'estompent fortement.
Pour cause, le système repose sur l'apprentissage de phrases spécifiques, l'identification de mots à partir de l'activité cérébrale, et la reconnaissance de patterns générales en langue anglaise.
Toutefois, l'équipe s'est aperçue qu'en entraînant l'algorithme sur les données d'un participant, moins de données d'entraînement seront nécessaires pour l'utilisateur final. L'entraînement sera donc moins coûteux pour l'utilisateur final.
À terme, cette IA pourrait permettre aux patients atteints de mutisme, ou incapables de taper sur un clavier à cause d'un handicap, de communiquer par la pensée. Selon le Dr Joseph Makin, il pourrait donc s'agir d'un premier pas vers une prothèse phonatoire…
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