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Meta vous présente Brain2Qwerty v2. Il s’agit d’une version améliorée de son système capable de transformer des signaux cérébraux en texte, sans nécessiter d’implant ni d’intervention chirurgicale.
Brain2Qwerty v2 fonctionne comme un clavier contrôlé par le cerveau. Les participants portent un appareil de magnétoencéphalographie (MEG). Un scanner qui enregistre les très faibles champs magnétiques générés par l’activité cérébrale pendant qu’ils tapent au clavier.
Plutôt que d’observer les mouvements des doigts, l’IA analyse directement ces signaux afin de deviner le texte que l’utilisateur souhaite écrire.
Meta Brain2Qwerty v2 : meilleure que la première version ?
La première version de Meta Brain2Qwerty décodait les lettres une à une. Cette version v2, elle, est capable d’interpréter des caractères, des mots et même des phrases complètes.
Pour y parvenir, le système s’appuie sur de grands modèles de langage qui complètent les informations manquantes. Un peu comme la saisie prédictive proposée sur les smartphones.
Selon Meta, cette approche permet au modèle de comprendre le sens global d’une phrase. Ce qui l’aide à reconstituer un message cohérent malgré des signaux cérébraux particulièrement difficiles à interpréter.
En arrière-plan, plusieurs technologies d’apprentissage profond travaillent ensemble. Des modèles comme les Transformers et les réseaux neuronaux convolutifs sont associés à des modèles de langage jouant le rôle d’un correcteur intelligent.
Lorsque certaines informations sont incomplètes ou perturbées, le contexte permet d’estimer avec précision l’intention de l’utilisateur. Meta indique également avoir utilisé des agents d’IA pour optimiser l’ensemble du processus de décodage et améliorer les performances en temps réel.
Pour entraîner son modèle, l’entreprise a collecté environ 22 000 phrases tapées par neuf volontaires. Chaque participant a passé près de dix heures sous un scanner MEG pendant les séances d’apprentissage.
Aujourd’hui, Brain2Qwerty v2 atteint une précision moyenne de 61 % dans la reconnaissance des mots. Le meilleur participant a obtenu un taux de 78 %, avec plus de la moitié des phrases décodées comportant une seule erreur de mot.
Un produit destiné au grand public ?
Les interfaces cerveau-ordinateur les plus performantes reposent généralement sur des électrodes implantées directement dans le cerveau. Comme celles développées par Neuralink d’Elon Musk.
Cette méthode offre une grande précision, mais nécessite une intervention chirurgicale. Avec Brain2Qwerty v2 toutefois, Meta fait un choix radicalement différent.
Son système exploite uniquement un scanner MEG externe pour analyser l’activité cérébrale. Cette approche évite les risques associés aux implants intracrâniens tout en obtenant des résultats jugés très prometteurs.
La société est toutefois encore loin de proposer un produit destiné au grand public. Les scanners MEG utilisés par Brain2Qwerty v2 sont des équipements volumineux, très coûteux et réservés aux laboratoires de recherche.
Il ne sera donc pas possible de rédiger ses courriels par la pensée dans un avenir proche. Malgré ces limites, Meta estime que les progrès réalisés montrent que les interfaces cerveau-ordinateur sans chirurgie deviennent de plus en plus crédibles.
Pour les personnes privées de la parole, cette technologie pourrait représenter une avancée bien plus importante que les chatbots ou les générateurs d’images actuels.
Meta a par ailleurs publié en open source le code d’entraînement ainsi que l’ensemble de données. Cela permettra à d’autres équipes de poursuivre ces recherches.
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