Des implants cérébraux permettent de redonner la parole aux personnes ayant perdu cette faculté à cause d’une maladie ou d’un accident.

Des implants cérébraux permettent de redonner la parole aux personnes ayant perdu cette faculté à cause d’une maladie ou d’un accident.

Rendre la parole à ceux qui l’ont perdue en raison d’une maladie ou d’un accident devient de plus en plus plausible, selon deux expériences d’implants cérébraux qui ont fait état de progrès importants dans ce domaine, publiées mercredi dans la revue Nature.

Pat Bennett, âgée de 68 ans, était une cadre supérieure dynamique et sportive, jusqu’à ce qu’elle reçoive un diagnostic de maladie de Charcot il y a plus de dix ans. Cette maladie neurodégénérative, qui prive progressivement le patient de tout mouvement jusqu’à la paralysie complète, s’est d’abord manifestée chez elle par des difficultés d’élocution, puis l’impossibilité de parler.

Les chercheurs du département de neurochirurgie de l’université américaine de Stanford lui ont implanté en mars 2022 quatre petits carrés de 64 micro-électrodes en silicone. Pénétrant dans le cortex cérébral sur seulement 1,5 millimètre, elles enregistrent les signaux électriques produits par les zones du cerveau liées à la production du langage.

Les signaux produits sont transmis à l’extérieur du crâne par un faisceau de câbles, puis traités par un algorithme. La machine a “appris”, au bout de quatre mois, à interpréter leur sens. Elle associe les signaux à des phonèmes, c’est-à-dire aux sons qui permettent de former les mots d’une langue, et les traite avec l’aide d’un modèle de langage.

On peut désormais envisager un avenir dans lequel une conversation fluide peut être rétablie avec une personne souffrant de paralysie du langage, a déclaré Frank Willett, professeur à Stanford et co-auteur de l’étude.

Grâce à son interface cerveau-machine (ICM), Pat Bennett parle via un écran à une cadence de plus de 60 mots par minute. C’est encore loin des 150 à 200 mots par minute d’une conversation standard, mais déjà trois fois plus rapide que le précédent record, établi en 2021 et détenu par l’équipe qui l’accompagne. Le taux d’erreur sur un vocabulaire de 50 mots est passé à moins de 10%, contre plus de 20% auparavant.

Dans la deuxième expérience, menée par l’équipe d’Edward Chang à l’Université de Californie, le dispositif repose sur une bande d’électrodes placée sur la matière corticale. Ses performances sont comparables à celles du système de l’équipe de Stanford, avec une médiane de 78 mots par minute, soit cinq fois plus rapide qu’auparavant.

C’est un énorme progrès pour la patiente, qui est paraplégique depuis une hémorragie au niveau du tronc cérébral et qui communiquait jusqu’à présent à un rythme maximal de 14 mots par minute en utilisant une technique de suivi des mouvements de la tête.

Dans les deux expériences, le taux d’erreur atteint environ 25% lorsque les patients utilisent un vocabulaire de plusieurs dizaines de milliers de mots.

La particularité du dispositif du Pr Chang est de se baser sur l’analyse des signaux émis non seulement dans les zones directement liées au langage, mais aussi plus largement dans le cortex sensorimoteur, qui active les muscles du visage et de la bouche pour produire des sons.

“Il y a cinq ou six ans, nous avons vraiment commencé à comprendre les réseaux électriques qui coordonnent les mouvements des lèvres, de la mâchoire et de la langue, ce qui nous permet de produire les sons spécifiques à chaque consonne, voyelle et mot”, a expliqué le Pr Chang.

L’interface cerveau-machine de son équipe produit du langage sous forme de texte, mais également avec une voix synthétisée et un avatar reproduisant les expressions faciales du patient lorsqu’il s’exprime. Car “la voix et nos expressions font également partie de notre identité”, selon le Pr Chang.

L’équipe vise maintenant une version sans fil du dispositif, qui aurait “des conséquences profondes sur l’indépendance et les interactions sociales” d’un patient, selon David Moses, co-auteur de l’étude et professeur en neurochirurgie à l’Université de San Francisco.

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