Meta a dévoilé Brain2Qwerty v2, une interface cerveau-ordinateur non invasive qui décode les phrases saisies à partir de signaux neuronaux bruts en temps réel. L’entreprise affirme qu’il s’agit du système le plus performant de son genre. L’annonce a eu lieu parallèlement à la publication de la recherche originale Brain2Qwerty dans Nature Neuroscience.
Le système atteint une précision moyenne des mots de 61 % parmi les participants utilisant la magnétoencéphalographie (MEG). Pour le participant le plus performant, la précision a atteint 78 %, avec plus de la moitié des phrases décodées contenant un mot ou moins d’erreurs.
Brain2Qwerty v2 a été formé sur environ 22 000 phrases provenant de neuf volontaires, chacune enregistrée pendant 10 heures à l’aide d’un appareil MEG. Ce système utilise un apprentissage profond de bout en bout sur des signaux cérébraux bruts combinés à de grands modèles de langage affinés. Il passe du décodage au niveau des caractères au décodage direct des mots et de la sémantique.
Meta a déclaré que les performances évoluent de manière log-linéaire avec le volume de données, indiquant un potentiel d’amélioration supplémentaire de la précision avec des données d’entraînement supplémentaires. La précision des mots de 61 % constitue une amélioration significative par rapport à Brain2Qwerty v1, qui présentait un taux d’erreur de caractères de 32 %.
Auparavant, pour obtenir une précision élevée au niveau des mots dans le décodage cérébral, il fallait des implants chirurgicaux, qui comportent des risques tels qu’une infection et une dégradation du signal. Meta a indiqué que cette recherche pourrait bénéficier de manière significative aux patients présentant des lésions cérébrales ou des troubles neurologiques qui entravent la communication. La société a déclaré : « Nous pensons que cette recherche a le potentiel de faire une réelle différence pour les millions de personnes qui souffrent de lésions cérébrales ou de troubles qui les empêchent de communiquer. »
Pour soutenir les recherches en cours, Meta a publié le code de formation complet pour Brain2Qwerty v1 et v2. De plus, le Centre basque sur la cognition, le cerveau et le langage, un partenaire de recherche, a publié l’ensemble de données v1. La recherche a fait l’objet d’un examen par les pairs et a été publiée dans Nature Neuroscience.
La réaction du public à cette annonce a été mitigée. Certains ont loué la technologie pour son accessibilité, tandis que d’autres ont exprimé leur méfiance à l’égard du rôle de Meta dans la technologie de lecture cérébrale, citant des inquiétudes concernant le modèle commercial de l’entreprise axé sur la publicité.
