Une interface cerveau-ordinateur permet de parler et d’utiliser un ordinateur après une paralysie

Un homme paralysé et atteint de troubles sévères de la parole en raison d’une sclérose latérale amyotrophique a pu retrouver une communication fluide et un usage autonome de son ordinateur grâce à une interface cerveau-ordinateur innovante. Pendant près de deux ans, il a utilisé ce système chez lui, sans assistance de chercheurs, accumulant plus de 3 800 heures d’utilisation. Ce dispositif lui a permis d’échanger plus de 183 000 phrases, soit près de deux millions de mots, à une vitesse moyenne de 56 mots par minute. Il a également pu contrôler son ordinateur personnel, envoyer des messages, naviguer sur internet et maintenir une activité professionnelle à temps plein.

Le système repose sur des électrodes implantées dans la zone du cerveau responsable de la parole. Ces électrodes captent l’activité neuronale liée aux tentatives de parole ou de mouvement, puis la traduisent en texte ou en commandes pour le curseur de l’ordinateur. Une innovation majeure réside dans l’utilisation d’un décodeur basé sur un modèle de type transformer, une technologie d’intelligence artificielle qui améliore la précision et réduit le besoin de recalibrage quotidien. Ce décodeur a atteint un taux de précision de 99 % pour la reconnaissance des mots dans des tests structurés, avec un vocabulaire de 125 000 mots.

Pour le contrôle du curseur, un autre décodeur a été développé, permettant à l’utilisateur de déplacer la souris et de cliquer simplement en imaginant des mouvements de la main. Ce système a été optimisé pour réduire le temps de calibration, passant de plusieurs minutes à moins d’une minute par jour, tout en maintenant une performance élevée. L’utilisateur pouvait ainsi alterner entre le contrôle par le regard et le contrôle neural, selon ses préférences.

La stabilité des signaux neuronaux a été un défi majeur. Malgré l’implant prolongé, plus de 90 % des électrodes ont continué à détecter une activité neuronale fiable pendant toute la durée de l’étude. Les représentations neuronales liées à la parole sont restées stables pendant au moins 19 mois, ce qui a permis une décodification précise et constante.

L’utilisateur a progressivement adopté une stratégie de « parole silencieuse », c’est-à-dire bouger les muscles du visage sans émettre de son, ce qui s’est avéré moins fatigant et plus rapide que la parole vocalisée. Cette adaptation a permis d’augmenter sa vitesse de communication, passant de 30 à près de 50 mots par minute, tout en conservant une précision élevée.

Ce système a été conçu pour s’intégrer harmonieusement dans la vie quotidienne. L’initialisation et l’arrêt du dispositif ont été automatisés, permettant à l’utilisateur et à ses aidants de le gérer avec seulement quelques étapes simples. Une fois lancé, le système pouvait fonctionner en continu pendant jusqu’à 19 heures sans intervention.

L’interface utilisateur a été pensée pour être intuitive et personnalisable. Elle permettait de corriger les phrases mal décodées, d’ajuster la sensibilité du curseur ou des clics, et même d’activer un mode confidentialité pour désactiver l’enregistrement des données. Un logiciel dédié a également été développé pour connecter le système à l’ordinateur personnel, permettant à l’utilisateur d’effectuer des actions comme copier-coller du texte décodé, naviguer sur le web ou participer à des appels vidéo.

Cette avancée démontre qu’il est désormais possible de restaurer une communication naturelle et un accès numérique complet pour les personnes atteintes de paralysie sévère, ouvrant la voie à des technologies d’assistance pratiques et durables.

Bases documentaires

Rapport de référence

DOI : https://doi.org/10.1038/s41591-026-04414-6

Titre : Long-term independent use of an intracortical brain–computer interface for speech and cursor control

Revue : Nature Medicine

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Nicholas S. Card; Tyler Singer-Clark; Hamza Peracha; Carrina Iacobacci; Xianda Hou; Maitreyee Wairagkar; Zachery Fogg; Elena C. Offenberg; Leigh R. Hochberg; Sergey D. Stavisky; David M. Brandman