Pendant plusieurs années, Facebook a travaillé avec le Chang Lab de l’Université de Californie, à San Francisco, pour créer un système qui traduit l’activité cérébrale en mots : nom de code Steno.
Si le projet s’est révélé très prometteur, Facebook a annoncé qu’il abandonne son ambition de l’utiliser à des fins commerciales, comme interface. le géant américain a indiqué qu’il préférait focaliser ses recherches sur un système de bracelets qui captent des signaux neuronaux au niveau du poignet. Pour cela, il a acheté en 2019 la startup CTRL-Labs, qui développe ce type de technologie.
Cependant, les recherches en cours du Chang Lab ont montré un fort potentiel pour aider les personnes atteintes de troubles de la parole. Elles consistent à utiliser des interfaces cerveau-ordinateur (BCI) pour restaurer les capacités de la parole. Mais elles nécessitent d’implanter des électrodes dans le crâne, ce qui évidemment pose un gros problème pour développer un produit commercial.
Le système a été testé sur une personne qui a perdu sa capacité de parler après un accident vasculaire cérébral, il y a plus de 16 ans. L’homme a suivi un programme de formation de 22 heures, réparties sur un an, pour tenter de prononcer des mots isolés, pris dans un vocabulaire de 50 mots, puis des phrases simples utilisant ces mots.
A l’issue de cette formation, un modèle de langage a permis au système d’arriver à réagir lorsque l’homme pensait à plusieurs mots du vocabulaire, avec un mode prédictif similaire à celui que l’on trouve sur les claviers virtuels de smartphones.
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Selon les derniers essais réalisés, le système a pu décoder les pensées du participant avec un taux médian de 15,2 mots par minute, en comptant les erreurs, ou de 12,5 mots par minute avec uniquement des mots corrects. La prochaine étape consistera à concevoir une système plus rapide, avec plus de mots, et en utilisant d’avantage de personnes pour les tests.
On est cependant loin du projet ambitieux de Facebook en 2017 : concevoir un système BCI non intrusif qui aurait permis aux utilisateurs de « taper » avec une vitesse de 100 mots par minute, soit aussi rapidement qu’avec un clavier.
Source : The Verge
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