Grâce à l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle, nous savons depuis des décennies que lorsque les gens parlent ou entendent les autres, cela active des parties spécifiques de leur cerveau. Cependant, il était extrêmement difficile de traduire les pensées en mots. Une équipe de l’Université de Columbia a mis au point un système qui combine apprentissage en profondeur et un synthétiseur de parole pour y parvenir. L’équipe a temporairement placé des électrodes dans le cerveau de 5 personnes devant subir une chirurgie cérébrale pour l’épilepsie. (Les personnes qui subissent cette intervention se font souvent poser des implants pour en apprendre davantage sur leurs crises.) Les volontaires ont ensuite écouté des enregistrements de phrases. Leur activité cérébrale a été alors utilisée pour former un logiciel de reconnaissance vocale s’appuyant sur l’apprentissage en profondeur. Les volontaires ont écouté 40 numéros. L’IA a essayé de décoder ce qu’ils avaient entendu en fonction de l’activité de leur cerveau, puis a synthétisé les résultats à haute voix. Selon les chercheurs, dans 75% du temps le mot synthétisé était le bon.
