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Facebook veut aussi relier les cerveaux aux machines

Facebook veut aussi relier les cerveaux aux machines
Les chercheurs espèrent concevoir une interface capable de décoder 100 mots par minute en temps réel. Ph : DR

Une équipe de chercheurs américains financée par Facebook est parvenue à traduire en mots l'activité du cerveau, via des algorithmes, une étape de plus vers l'ambition partagée par d'autres entreprises, comme celle d'Elon Musk, de créer un lien direct entre le cerveau humain et les machines.

Les scientifiques de l'université californienne UCSF ont publié cette semaine une étude montrant leurs progrès dans la création d'une interface cerveau-ordinateur: l'activité des neurones est transmise à la machine grâce à des implants, et décodée par des algorithmes, dans un contexte déterminé (un choix limité de questions-réponses).

A terme, l'ambition serait d'utiliser une méthode moins contraignante que les implants, comme une paire de lunettes à réalité augmentée, équipée de capteurs et contrôlée par la pensée.

«D'ici une dizaine d'années, la capacité à taper directement depuis notre cerveau sera peut-être considérée comme normale», a expliqué Facebook mardi dans un article en ligne faisant le point sur le projet lancé il y a deux ans. «Il n'y a pas si longtemps, cela relevait de la science-fiction. Maintenant, cette perspective semble atteignable».

Elon Musk, le fantasque patron de Tesla et de Space X, avait frappé les esprits il y a dix jours en affirmant que sa start-up Neuralink avait réussi une expérience dans laquelle un singe contrôlait un ordinateur directement depuis son cerveau.

L'entreprise est censée commencer ses tests sur des humains dès 2020, dans le but de combattre certaines maladies affectant le cerveau ou la moelle épinière.

«Nos progrès montrent à quoi pourraient un jour ressembler des interactions avec des lunettes connectées», a tweeté Andrew Bosworth, vice-président de la division «équipements de consommation» de Facebook.

Les chercheurs espèrent concevoir une interface capable de décoder 100 mots par minute en temps réel, avec un vocabulaire de 1.000 mots et un taux d'erreur inférieur à 17%, d'après Facebook.

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