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Imaginez pouvoir taper du texte uniquement avec votre pensée. Meta, la société de Mark Zuckerberg, affirme avoir développé un dispositif combinant IA et scanner cérébral pour interpréter vos signaux neuronaux. Mais cet appareil révolutionnaire est loin d’être prêt pour un usage quotidien.
Les résultats sont impressionnants. Le système détecte correctement les touches tapées dans 80 % des cas. Cela suffit pour reconstruire des phrases entières. Sumner Norma, fondateur de Forest Neurotech, souligne le potentiel de cette avancée :
— « Comme nous l’avons vu à maintes reprises, les réseaux neuronaux profonds peuvent révéler des informations remarquables lorsqu’ils sont associés à des données robustes. »
Cependant, malgré ses performances prometteuses, cet appareil ne sera jamais accessible au grand public.
Un appareil trop volumineux et coûteux
Le principal problème vient du scanner magnétoencéphalographique utilisé pour détecter les signaux magnétiques du cerveau. Ce dispositif est gigantesque, il pèse près d’une demi-tonne et nécessite une pièce blindée pour fonctionner correctement.
De plus, son coût atteint 2 millions de dollars, ce qui le rend totalement incompatible avec une production commerciale. Pire encore, l’utilisateur doit rester parfaitement immobile, sous peine de perturber les signaux captés. Ces contraintes rendent l’appareil totalement impraticable, même pour une utilisation scientifique avancée.
Même si cet appareil n’est pas destiné au marché, Meta ne considère pas cette recherche comme un échec. Selon Jean-Rémi King, responsable de l’équipe Brain & AI, ce projet pourrait influencer le développement de nouveaux modèles d’IA.
« Essayer de comprendre l’architecture ou les principes précis du cerveau humain pourrait être un moyen d’éclairer le développement de l’intelligence artificielle. C’est la voie à suivre. », affirme King. L’entreprise mise sur les liens entre neurosciences et IA pour améliorer la compréhension du langage par les machines.
Brain2Qwerty, l’IA qui apprend à décoder la pensée
Meta a développé Brain2Qwerty, un système d’apprentissage profond capable d’observer un utilisateur taper et d’anticiper ses frappes. Après avoir analysé plusieurs milliers de caractères, ce modèle devine sur quelles touches l’utilisateur va appuyer.
Cependant, cette technologie reste loin d’être parfaite. Avec un taux d’erreur de 32 %, elle est encore bien inférieure aux performances des implants neuronaux, capables d’atteindre 99 % de précision.
Malgré cette avancée, le système de Meta ne sera pas exploité dans des applications concrètes. L’entreprise elle-même reconnaît ses limites techniques et son coût exorbitant.
Toutefois, cette recherche apporte une meilleure compréhension des mécanismes cérébraux et confirme l’idée que le langage se forme en hiérarchie dans notre cerveau. Cette découverte pourrait révolutionner la recherche en IA en améliorant la capacité des machines à comprendre et générer du texte de manière plus naturelle.
Meta ne commercialisera pas cet appareil, mais les avancées issues de cette étude influenceront probablement les prochaines générations d’IA et d’interfaces cerveau-ordinateur.
Perso, j’aurais adoré que cette technologie soit déployée à grande échelle. Pouvoir taper du texte par la pensée, c’est fascinant, on dirait de la télépathie. Mais son coût et ses limites actuelles rendent son utilisation impossible. Et vous, aimeriez-vous tester ce dispositif révolutionnaire de Meta ?
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