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Selon des chercheurs américains, un homme paralysé qui ne peut ni parler ni écrire des lettres a réussi à exprimer plus d’un millier de mots grâce à un dispositif de neurocompensation qui traduit ses ondes cérébrales en phrases réelles.

La phrase préférée du patient est « Rien n’est impossible », a déclaré Sean Metzger de l’Université de Californie à San Francisco, le premier auteur de l’étude, dont les résultats ont été publiés mardi dans la revue Nature Communications.

L’équipe de cette université américaine a prouvé l’an dernier qu’une interface reliant le cerveau et l’ordinateur peut exprimer à l’oral une cinquantaine de mots courants que l’homme tentait de prononcer, selon un rapport de l’Agence France-Presse.

La nouvelle étude a prouvé que l’interface est capable de déchiffrer les 26 lettres de l’alphabet verbal global que les hommes utilisent pour prononcer silencieusement des mots.

Linguistique grammaticale

Metzger a expliqué ce mécanisme à l’agence de presse française, expliquant que pour dire un mot comme « chat » il prononçait « Charlie – alpha – tango », mots dont les initiales indiquent les lettres du mot désiré.

L’interface utilise alors un système qui modélise la parole en temps réel pour identifier les mots ou les erreurs qui sont reconnus dans la séquence de caractères prononcés.

De cette manière, les chercheurs ont pu décoder plus de 1 150 mots, ce qui représente plus de 85 % du contenu des phrases typiques de la langue anglaise.

La simulation a montré que ce vocabulaire pouvait être étendu à plus de 9 000 mots, soit le nombre de mots que la plupart des gens utilisent au cours d’une année, a déclaré Metzger.

L’interface pouvait décoder environ 29 caractères par minute, avec un taux d’erreur de 6 %, soit près de 7 mots par minute.

Metzger pense que cette vitesse pourrait être encore plus rapide à l’avenir en combinant la capacité de l’interface à comprendre 50 mots courants avec une compréhension de l’alphabet des mots moins couramment utilisés.

Le participant à l’étude a été nommé BRAVO1, d’après le nom de l’étude Brain-Computer Interface Restoration of Arm and Voice.

Ce patient, la trentaine, a été agressé à l’âge de vingt ans, entraînant un trouble de la parole appelé anarthrose, qui rend la parole du patient incompréhensible alors que ses fonctions cognitives restent normales.

Peu de patients

Ce patient communique généralement avec les autres à l’aide d’un stylo attaché à une casquette de baseball, ce qui lui permet de se concentrer sur les lettres à l’écran.

Les chercheurs ont implanté une électrode à haute intensité dans son cerveau en 2019, au-dessus du cortex moteur responsable de la parole, et ont depuis surveillé les impulsions électriques qui y sont générées lorsque le patient essaie de parler.

Le patient Bravo1 « a vraiment apprécié l’expérience car cela lui a permis de communiquer avec nous rapidement et facilement », a déclaré Metzger.

« J’ai beaucoup appris à ce sujet », a-t-il ajouté, demandant au patient de dire ce qu’il en pensait. Par exemple : « Il n’aimait pas du tout la nourriture là où il habitait.

Une étude menée l’année dernière par des chercheurs de l’Université de Stanford a montré que l’interface cerveau-ordinateur peut déchiffrer 18 mots par minute lorsqu’un participant imagine écrire des phrases.

Mais selon Metzger, la meilleure solution est d’utiliser une interface combinant reconnaissance des lettres, alphabets phonétique et verbal.

Les résultats sont tellement incroyables

L’étude, dont les résultats doivent être confirmés avec d’autres participants, est encore trop éloignée des milliers de patients qui perdent leur capacité de parler chaque année à cause d’un accident vasculaire cérébral, d’un accident ou d’une maladie.

Patrick DeGeneres, professeur de neurosciences à l’Université de Newcastle au Royaume-Uni, a salué les « résultats très impressionnants ».

Parce que ce type de chirurgie est « hautement invasif et comporte des risques élevés », DeGignard a noté qu’un tel dispositif ne serait viable que pour un très petit nombre de patients dans un avenir proche.