Une machine traduit les ondes cérébrales en phrases

Les scientifiques ont fait un pas en avant dans leur capacité à décoder ce qu’une personne dit simplement en regardant ses ondes cérébrales lorsqu’elle parle.

Ils ont formé des algorithmes pour transférer les schémas cérébraux en phrases en temps réel et avec des taux d’erreurs de mots aussi bas que 3 %.

Auparavant, ces « interfaces cerveau-machine » n’ont eu qu’un succès limité dans le décodage de l’activité neurale.

L’étude est publiée dans la revue Nature Neuroscience.

Les premiers efforts dans ce domaine n’ont permis de décoder que des fragments de mots parlés ou un petit pourcentage des mots contenus dans des phrases particulières.

Le Dr Joseph Makin, spécialiste de l’apprentissage machine à l’Université de Californie, San Francisco (UCSF), aux États-Unis, et ses collègues ont tenté d’améliorer la précision.

Quatre volontaires ont lu des phrases à haute voix pendant que des électrodes enregistraient leur activité cérébrale.

L’activité cérébrale a été transmise à un système informatique qui a créé une représentation des éléments qui se produisent régulièrement dans ces données.

Un langage limité

Ces schémas sont susceptibles d’être liés à des caractéristiques répétées de la parole telles que les voyelles, les consonnes ou les commandes aux parties de la bouche.

Une autre partie du système a décodé cette représentation mot par mot pour former des phrases.

Cependant, les auteurs admettent librement les réserves de l’étude. Par exemple, le discours à décoder était limité à 30-50 phrases.

« Bien que nous aimerions que le décodeur apprenne et exploite les régularités de la langue, il reste à montrer combien de données seraient nécessaires pour passer de nos minuscules langues à une forme plus générale d’anglais », ont écrit les chercheurs dans leur article sur les neurosciences de la nature.

Mais ils ajoutent que le décodeur ne se contente pas de classer les phrases en fonction de leur structure. Ils le savent parce que ses performances ont été améliorées en ajoutant à l’ensemble de formation des phrases qui n’ont pas été utilisées dans les tests eux-mêmes.

Les scientifiques affirment que cela prouve que l’interface de la machine identifie des mots isolés, et pas seulement des phrases. En principe, cela signifie qu’il pourrait être possible de décoder des phrases jamais rencontrées dans un ensemble d’entraînement.

Lorsque le système informatique a été formé à l’activité cérébrale et à la parole d’une personne avant d’être formé sur un autre volontaire, les résultats du décodage se sont améliorés, ce qui suggère que la technique pourrait être transférable d’une personne à l’autre.

Via BBC

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