La technologie BCI basée sur l'IA permet à un survivant d'AVC de parler en temps réel 18 ans après l'accident

Des chercheurs de l'Université de Californie ont utilisé une interface cerveau-ordinateur (ICO) pilotée par l'intelligence artificielle pour convertir les signaux cérébraux d'Anne Johnson en parole en temps réel depuis qu'elle est devenue muette en 2005 suite à un AVC. Le système exploite une technologie similaire à celle d'appareils comme Alexa et Siri et représente une amélioration par rapport à un modèle précédent qui présentait un délai de huit secondes. 

Des chercheurs des universités de Californie à Berkeley et à San Francisco ont mis au point un système d'interface cerveau-ordinateur personnalisé capable de redonner une parole naturelle à une femme de 47 ans atteinte de tétraplégie. Aujourd'hui, Anne collabore avec des chercheurs de ces mêmes universités au développement de technologies d'interface cerveau-ordinateur qui pourraient un jour permettre à des personnes comme elle de communiquer plus naturellement grâce à un avatar numérique dont les expressions faciales s'accordent à la parole générée.

Gopala Anumanchipalli, professeur adjoint de génie électrique et d'informatique à l'UC Berkeley et co-auteur de l'étude publiée lundi dans la revue Nature Neuroscience, a confirmé que le dispositif implanté testé sur Ann avait permis de traduire son intention de parler en phrases fluides. Jonathan Brumberg, du Laboratoire de la parole et des neurosciences appliquées de l'Université du Kansas, qui a également examiné les résultats, s'est félicité de ces progrès et a déclaré à l'Associated Press qu'il s'agissait d'une avancée majeure dans le domaine des neurosciences.

La technologie BCI permet à une femme de retrouver la parole après près de 20 ans

La lecture de pensée arrive

Progrès révolutionnaire dans les interfaces cerveau-ordinateur : un nouvel implant traduit les pensées en parole en temps réel en seulement 3 secondes – une étape cruciale pour une communication naturelle en cas de paralysie.

L'étude, publiée dans Nature Neuroscience, montre comment les algorithmes d'IA… pic.twitter.com/XdGhrBlU63

— Chubby♨️ (@kimmonismus) 1er avril 2025

Une femme paralysée suite à un AVC a retrouvé la voix après près de vingt ans de silence grâce à une interface cerveau-ordinateur expérimentale développée et adaptée à son cas par des chercheurs des universités de Berkeley et de San Francisco. Ces travaux, publiés dans la revue Nature Neuroscience le 31 mars, ont utilisé l'intelligence artificielle pour traduire en temps réel les pensées de la participante, surnommée « Anne », en parole naturelle.

Anumanchipalli a expliqué que l'interface capte les signaux neuronaux grâce à une grille d'électrodes placées sur le centre du langage dans le cerveau. Il a ajouté qu'il existait clairement des pathologies – comme la SLA, un AVC du tronc cérébral (comme dans le cas d'Anne) ou une blessure – où le corps devenait inaccessible et la personne se retrouvait « enfermée », cognitivement intacte mais incapable de bouger ou de parler. Anumanchipalli a souligné que, malgré les progrès significatifs réalisés dans la création de membres artificiels, la restauration de la parole restait plus complexe.

« Contrairement à la vision, au mouvement ou à la faim — que nous partageons avec d’autres espèces —, la parole nous distingue. Ce seul fait en fait un sujet de recherche fascinant. »

–Gopala Anumanchipalli

Anumanchipalli a toutefois reconnu que l'émergence des comportements intelligents à partir des neurones et du tissu cortical restait l'une des grandes inconnues. L'étude a utilisé une interface cerveau-ordinateur (BCI) pour créer une voie directe entre les signaux électriques du cerveau d'Anne et un ordinateur.

Le nouveau dispositif BCI améliore les versions précédentes qui souffraient de retards

La méthode novatrice mise au point par les chercheurs américains a permis d'éliminer un délai frustrant qui affectait les versions précédentes de cette technologie. Elle consiste à analyser l'activité cérébrale de la patiente par intervalles de 80 millisecondes et à la traduire en une voix de synthèse. Plusieurs projets de traduction vocale par interface cerveau-machine (ICM) ont donné des résultats positifs, chacun visant à réduire le temps nécessaire pour générer la parole à partir des pensées.

Selon Science Alert, la plupart des méthodes BCI existantes nécessitent l'analyse d'un « bloc de texte complet » avant que le logiciel puisse en déchiffrer le sens, ce qui peut considérablement allonger le délai entre le début de la prise de parole et sa vocalisation.

Le rapport publié par des chercheurs de l'UC Berkeley et de San Francisco a révélé que l'amélioration de la latence de synthèse vocale et de la vitesse de décodage était essentielle pour des conversations dynamiques et une communication fluide. L'équipe conjointe de l'UC a expliqué que des interfaces cerveau-ordinateur étaient amplifiés par le temps supplémentaire nécessaire à la synthèse vocale et par le temps que les auditeurs mettent à comprendre l'audio synthétisé.

La plupart des méthodes existantes reposent, semble-t-il, sur le fait que le locuteur entraîne l'interface en mimant ouvertement des vocalises. Or, cette approche s'avère complexe pour fournir au logiciel de décodage suffisamment de données pour les personnes n'ayant plus l'habitude de parler ou ayant toujours éprouvé des difficultés d'élocution. Afin de surmonter ces deux obstacles, les chercheurs de l'UC ont entraîné un réseau neuronal flexible d'apprentissage profond sur l'activité du cortex sensorimoteur d'une participante de 47 ans, tandis qu'elle prononçait silencieusement 100 phrases uniques issues d'un vocabulaire d'un peu plus de 1 000 mots.