Des chercheurs développent une méthode d’apprentissage en profondeur pour traduire les signaux vocaux du cerveau en texte

Des Chercheurs Développent Une Méthode D'apprentissage En Profondeur Pour Traduire

En un mot: Les personnes qui ont perdu la capacité de parler en raison d’une paralysie grave peuvent espérer une meilleure façon de communiquer, grâce à une technologie qui lit essentiellement leurs pensées et les traduit en mots et en phrases complètes en temps réel. En puisant dans la partie du cerveau qui contrôle la boîte vocale, les chercheurs ont découvert comment lire ces signaux et les transformer en mots avec une IA sophistiquée.

Des chercheurs de l’Université de Californie à San Francisco ont mis au point un moyen de permettre aux personnes souffrant de troubles de la parole de communiquer avec leur cerveau. La technologie utilise des réseaux de neurones pour traduire les ondes cérébrales en mots et en phrases. C’est une percée car jusqu’à présent, la meilleure technologie neuroprothétique fournie est la traduction lettre par lettre, ce qui est très lent.

Outre les algorithmes hautement raffinés, la nouvelle méthode exploite la partie du cerveau qui envoie des signaux à la boîte vocale. Les techniques précédentes utilisaient des zones du cerveau qui contrôlaient la main ou le bras. Il semble presque trop évident que les scientifiques auraient dû utiliser cette partie du cerveau depuis le début, mais telle est la recherche neurologique.

En développant le système, les chercheurs de l’UCSF ont enregistré des signaux cérébraux de sujets volontaires avec une parole intacte. Les scientifiques ont transmis les modèles aux réseaux de neurones, qui ont appris à les décoder en temps réel. Ils ont également appliqué un modèle de langage statistique pour améliorer la précision de l’algorithme.

Le principal obstacle des chercheurs était de savoir si la zone qui contrôle la parole fonctionnerait ou non de la même manière chez les sujets altérés que chez ceux ayant une parole normale. Ils ont donc employé un bénévole anonyme avec facultés affaiblies (Bravo1) et ont travaillé pour créer un vocabulaire simple de 50 mots pour alimenter les algorithmes – des mots pratiques qu’il pourrait utiliser dans la vie de tous les jours comme eau, bien, je, oui, non, etc.

Pendant les tests, l’équipe a posé à Bravo1 des questions simples telles que « Comment allez-vous ? » ou « Avez-vous besoin de quelque chose ? » Lorsque Bravo1 essayait de répondre verbalement, l’ordinateur traduisait ses impulsions en phrases telles que « Je vais bien » ou « Non, je n’ai besoin de rien ».

Des chercheurs developpent une methode dapprentissage en profondeur pour traduire

« À notre connaissance, il s’agit de la première démonstration réussie de décodage direct de mots complets à partir de l’activité cérébrale d’une personne paralysée et incapable de parler », ont déclaré le neurochirurgien de l’UCSF Edward Chang et le professeur Jeanne Robertson, auteur principal de l’étude. « Cela est très prometteur pour restaurer la communication en exploitant la machinerie naturelle de la parole du cerveau. »

Le système est encore relativement lent. Il peut traduire jusqu’à 18 mots par minute. À titre de comparaison, les personnes non handicapées peuvent parler à environ 200 mots par minute. Pourtant, il est plus rapide que tout autre système neuroprothétique antérieur développé. Il a une précision de traduction maximale de 93 pour cent et une médiane de 75 pour cent.

Cependant, ce n’est que le début d’une étude en expansion. Les prochaines étapes de l’équipe consistent à augmenter le nombre de sujets de test, à élargir le vocabulaire du système et à améliorer le taux de traduction vocale.