L’invention d’une interface « cerveau-machine » et celle d’une intelligence artificielle redonnent la parole à deux femmes

Un accident vasculaire cérébral ou une maladie neurodégénérative progressive peut faire perdre la voix à des personnes. En cas d’AVC, les zones du cerveau contrôlant le langage et la parole peuvent subir des dommages. En cas de sclérose latérale amyotrophique (SLA), les neurones contrôlant les muscles peuvent être affectés. Cela peut provoquer un dysfonctionnement des muscles vocaux. Ainsi, les patients touchés par ces problèmes de santé souffrent souvent d’isolement, car ils ne peuvent communiquer ni leurs sentiments ni leurs pensées. Mais actuellement, il existe désormais un moyen efficace de s’exprimer à nouveau. Des interfaces cerveau-ordinateur (BCI) sont à l’étude à l’UC San Francisco, à l’UC Berkeley et à Stanford Medicine. Deux différentes équipes scientifiques américaines les testent séparément sur deux patientes. Nous vous invitons à découvrir ces deux cas ci-dessous.

Le cas de Pat, une femme de 68 ans

Cette patiente est atteinte de sclérose latérale amyotrophique depuis 2012. Habituellement, cette maladie neurodégénérative progressive touche d’abord la moelle épinière, puis les membres. Contrairement à cela, chez Pat, la détérioration a débuté dans son tronc cérébral. À cet effet, elle peut toujours marcher, s’habiller seule et faire bouger ses doigts. Mais ses muscles associés à la parole sont affectés, ce qui l’empêche de s’exprimer clairement. Cependant, son cerveau peut encore donner des signaux pour générer des phonèmes. L’équipe de recherche de Stanford Medicine a donc saisi cette opportunité.

Deux petits réseaux de capteurs composés de 128 électrodes au total ont été implantés à la surface du cerveau de la patiente, dans deux régions distinctes dédiées à la production de la parole. En revanche, l’IA a été élaborée afin que Pat puisse formuler les trente-neuf phonèmes utilisés dans l’anglais parlé. Au cours de l’expérience, cette femme a réalisé vingt-cinq séances de formation, durant lesquelles elle a tenté de répéter 260 à 480 phrases. Son évolution était impressionnante. Ce système BCI a affiché un taux d’erreur de 9,1 % sur un vocabulaire de 50 mots et de 23,8 % sur un vocabulaire de 125 000 mots. Elle a converti la tentative de parole de la patiente à un rythme de 62 mots par minute.

Le cas d’Ann, une femme de 47 ans

Un AVC a entraîné une paralysie et une grande faiblesse dans les muscles faciaux et vocaux d’Ann, dès ses 30 ans. De nombreuses séances de réadaptation lui avaient permis de communiquer via un ordinateur en tapant une lettre à la fois. En 2021, elle a su que des chercheurs de l’UC San Francisco avaient réussi à traduire en texte les signaux cérébraux chez Pancho, un homme paralysé à la suite d’un AVC. Actuellement, la patiente aide la même équipe, collaborant avec des scientifiques de l’UC Berkeley, à mettre au point un moyen de parler plus naturellement. Ces chercheurs utilisent un avatar numérique fonctionnant à l’IA pour convertir les signaux cérébraux en expressions faciales et en parole.

Ils ont implanté un dispositif mince composé de 253 électrodes à la surface du cerveau d’Ann, dans les zones critiques associées à la parole. Les électrodes ont été connectées à une banque d’ordinateurs via un câble. Les algorithmes d’IA du système ont été formés à reconnaître les signaux uniques envoyés par le cerveau de la patiente. En effet, Ann a répété plusieurs différentes phrases d’un vocabulaire conversationnel de 1 024 mots. L’IA a seulement appris trente-neuf phonèmes pour déchiffrer tous les mots anglais. Ensuite, les chercheurs ont créé un algorithme de synthèse de la parole et un avatar capable d’exprimer les émotions de la patiente. Les résultats de cette expérience étaient bons. Ce BCI serait en mesure de décoder et de convertir un vocabulaire volumineux à un rythme de 78 mots par minute, avec un taux d’erreur de mots de 25 %. Découvrez plus d’informations sur les études de l’UCSF et de Stanford Medicine dans la revue Nature.