La technologie BCI pilotée par l'IA permet la parole en temps réel pour une survivante d'AVC après 18 ans

Des chercheurs de l'Université de Californie ont utilisé une interface cerveau-ordinateur (BCI) pilotée par l'IA pour transformer les signaux cérébraux d'Anne Johnson en parole en temps réel depuis qu'elle est devenue silencieuse en 2005 après un AVC. Le système a exploité une technologie similaire à celle des appareils comme Alexa et Siri et a amélioré un modèle précédent qui présentait un délai de huit secondes. 

Des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley et de l'Université de Californie à San Francisco, développé un système d'interface cerveau-ordinateur personnalisé capable de restaurer une parole naturaliste chez une femme de 47 ans tétraplégique. Aujourd'hui, Anne aide les chercheurs de l'UCSF et de l'UC Berkeley à développer la technologie BCI qui pourrait un jour permettre à des personnes comme elle de communiquer plus naturellement par l'intermédiaire d'un avatar numérique qui associe les expressions faciales à la parole générée.

Gopala Anumanchipalli, professeur adjoint en génie électrique et en 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 convertissait « son intention de parler en phrases fluides ». Jonathan Brumberg du laboratoire de neurosciences de la parole et appliquées de l'Université du Kansas, qui a également examiné les résultats, a salué les avancées et a déclaré l'Associated Press que c'était « une avancée assez importante dans le domaine des neurosciences ».

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

La lecture de la pensée arrive

Progrès révolutionnaires 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 dans la paralysie.

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

— Chubby♨️ (@kimmonismus) Avril 1, 2025

Une femme paralysée par un AVC a retrouvé la voix après près de deux décennies de silence grâce à une interface cerveau-ordinateur expérimentale développée et spécifiquement personnalisée pour son cas par des chercheurs de l'UC Berkeley et de l'UC San Francisco. La recherche, publiée dans Nature Neuroscience le 31 mars, a utilisé l'intelligence artificielle pour traduire les pensées de la participante, communément connue sous le nom d'« Anne », en parole naturelle en temps réel.

Anumanchipalli a expliqué que l'interface lit les signaux neuronaux à l'aide d'une grille d'électrodes placées sur le centre de la parole du cerveau. Il a ajouté qu'il était clair qu'il existait des conditions – comme la SLA, les AVC du tronc cérébral (comme dans le cas d'Anne) ou les blessures – où le corps devenait inaccessible, et la personne était « enfermée », cognitivement intacte mais incapable de bouger ou de parler. Anumanchipalli a noté que bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans la création de membres artificiels, la restauration de la parole restait plus compliquée.

« Contrairement à la vision, au mouvement ou à la faim – partagés avec d'autres espèces – la parole nous distingue. Cela seul en fait un sujet de recherche fascinant. »

–Gopala Anumanchipalli

Cependant, Anumanchipalli a reconnu que la façon dont le comportement intelligent émergeait des neurones et du tissu cortical restait l'une des grandes inconnues. L'étude a utilisé une BCI pour créer un chemin direct entre les signaux électriques du cerveau d'Anne et un ordinateur.

Le nouveau dispositif BCI améliore les versions précédentes qui présentaient des délais

La méthode innovante des chercheurs américains a éliminé un délai frustrant qui affectait les versions précédentes de la technologie en analysant son activité cérébrale par incréments de 80 millisecondes et en la traduisant en une version synthétisée de sa voix. Plusieurs projets de traduction de la parole par BCI ont a produit des résultats positifs récemment, chacun visant à réduire le temps nécessaire pour générer de la parole à partir de pensées.

Selon Science Alert, la plupart des méthodes BCI existantes nécessitaient « un bloc complet de texte » à considérer avant que le logiciel ne puisse en décoder le sens, ce qui pourrait considérablement allonger les secondes entre l'initiation de la parole et la vocalisation.

Le rapport publié par les 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 une conversation dynamique et une communication fluide. L'équipe conjointe de l'UC a expliqué que la BCI les délais de parole étaient aggravés par le temps supplémentaire requis par la synthèse vocale pour jouer et par le temps que prenaient les auditeurs pour comprendre l'audio synthétisé.

La plupart des méthodes existantes s'appuyaient sur l'entraînement de l'interface par le « locuteur » en passant ouvertement par les mouvements de vocalisation, ce qui serait un défi pour fournir au logiciel de décodage suffisamment de données pour des individus qui n'avaient pas pratiqué ou qui avaient toujours eu des difficultés à parler. Pour surmonter ces deux obstacles, les chercheurs de l'UC ont entraîné un réseau neuronal d'apprentissage profond flexible sur l'« activité du cortex sensorimoteur » de la participante de 47 ans pendant qu'elle « parlait » silencieusement 100 phrases uniques tirées d'un vocabulaire de plus de 1 000 mots.