Noé Berger/UCSF
La paralysie avait privé les deux femmes de leur capacité à parler. D’une part, la cause était la sclérose latérale amyotrophique, ou SLA, une maladie qui affecte les motoneurones. L’autre avait subi un accident vasculaire cérébral au tronc cérébral. Même s’ils ne peuvent pas articuler clairement, ils se souviennent de la manière de formuler les mots.
Aujourd’hui, après s’être portés volontaires pour recevoir des implants cérébraux, tous deux sont capables de communiquer via un ordinateur à une vitesse proche du rythme d’une conversation normale. En analysant l’activité neuronale associée aux mouvements du visage impliqués dans la conversation, les appareils décodent leur discours prévu à une vitesse de 62 et 78 mots par minute, respectivement, soit plusieurs fois plus rapidement que l’enregistrement précédent. Leurs cas sont détaillés dans deux articles publiés mercredi par des équipes distinctes dans la revue Nature.
« Il est désormais possible d’imaginer un avenir dans lequel nous pourrons redonner une conversation fluide à une personne paralysée, lui permettant de dire librement ce qu’elle veut avec une précision suffisamment élevée pour être comprise de manière fiable », a déclaré Frank Willett, chercheur scientifique à Stanford. Laboratoire translationnel de prothèses neuronales de l’université, lors d’une conférence de presse mardi. Willett est l’auteur d’un article produit par des chercheurs de Stanford ; l’autre a été publié par une équipe de l’UC San Francisco.
Bien que plus lent que le taux de conversation naturel d’environ 160 mots par minute chez les anglophones, les scientifiques affirment qu’il s’agit d’une étape passionnante vers la restauration de la parole en temps réel à l’aide d’une interface cerveau-ordinateur, ou BCI. « Il est sur le point d’être utilisé dans la vie quotidienne », déclare Marc Slutzky, neurologue à l’Université Northwestern qui n’a pas participé aux nouvelles études.
Un BCI collecte et analyse les signaux cérébraux, puis les traduit en commandes à exécuter par un appareil externe. De tels systèmes ont permis à des personnes paralysées de contrôler des bras robotiques, de jouer à des jeux vidéo et d’envoyer des e-mails avec leur esprit. Des recherches antérieures menées par les deux groupes ont montré qu’il était possible de traduire le discours prévu par une personne paralysée en texte sur un écran, mais avec une vitesse, une précision et un vocabulaire limités.
Dans l’étude de Stanford, les chercheurs ont développé un BCI qui utilise le réseau Utah, un minuscule capteur carré qui ressemble à une brosse à cheveux dotée de 64 poils en forme d’aiguille. Chacun est doté d’une électrode et, ensemble, ils collectent l’activité de neurones individuels. Les chercheurs ont ensuite entraîné un réseau neuronal artificiel pour décoder l’activité cérébrale et la traduire en mots affichés sur un écran.
Steve Fisch/Université de Stanford
Ils ont testé le système sur le volontaire Pat Bennett, un patient atteint de SLA, aujourd’hui âgé de 68 ans. En mars 2022, un chirurgien a inséré quatre de ces minuscules capteurs dans le cortex cérébral de Bennett, la couche la plus externe du cerveau. Des fils fins relient les baies à des socles au sommet de sa tête, qui peuvent être connectés à un ordinateur via des câbles.
Pendant quatre mois, les scientifiques ont entraîné le logiciel en demandant à Bennett d’essayer de prononcer des phrases à voix haute. (Bennett peut toujours produire des sons, mais son discours est inintelligible.) Finalement, le logiciel a appris à reconnaître les signaux neuronaux distincts associés aux mouvements des lèvres, de la mâchoire et de la langue qu’elle faisait pour produire différents sons. De là, il a appris l’activité neuronale qui correspond aux mouvements utilisés pour créer les sons qui composent les mots. Il était alors capable de prédire des séquences de ces mots et d’enchaîner des phrases sur un écran d’ordinateur.
Grâce à l’appareil, Bennett a pu communiquer à une vitesse moyenne de 62 mots par minute. Le BCI a commis des erreurs dans 23,8 % des cas sur un vocabulaire de 125 000 mots. Le record précédent n’était que de 18 mots par minute, un record établi en 2021, lorsque des membres de l’équipe de Stanford ont publié un article décrivant un BCI qui convertissait l’écriture manuscrite imaginée d’une personne paralysée en texte sur un écran.