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Une IA du cerveau a la voix rend a une femme paralysee une parole quasi instantanee dans sa propre voix
Intelligence Artificielle
Intelligence Artificielle5 min

Une IA du cerveau a la voix rend a une femme paralysee une parole quasi instantanee dans sa propre voix

Des chercheurs de UC Berkeley et de l UCSF ont rapporte dans Nature Neuroscience une interface cerveau-machine en flux continu qui transforme les signaux neuronaux d une femme paralysee en parole audible en environ une seconde, grace a l IA et a une recreation de sa voix d avant la lesion.

31 mars 2025
5 min de lecture
Source: UC Berkeley Engineering✓ Verified
Équipe Éditoriale
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Des chercheurs de l Universite de Californie a Berkeley et de l UCSF ont rapporte une interface cerveau-machine qui restitue une parole naturelle et quasi en temps reel a une femme atteinte de paralysie severe, une avancee notable par rapport aux systemes anterieurs qui laissaient de longues pauses hachees entre la pensee et le son. L etude, publiee dans Nature Neuroscience et presentee le 31 mars 2025, a ete dirigee par Gopala Anumanchipalli, de Berkeley, et Edward Chang, de l UCSF, avec les auteurs principaux Kaylo Littlejohn et Cheol Jun Cho.

L avancee tient a la vitesse. La participante, une femme nommee Ann qui a perdu la parole apres un AVC, porte des electrodes enregistrant l activite de la zone du cerveau qui controle la parole. Lorsqu elle tente silencieusement de dire une phrase, un modele d IA decode ces signaux neuronaux et synthetise des mots audibles. La ou une version precedente produisait la parole avec environ huit secondes de retard, la nouvelle methode en flux continu commence a generer le son en environ une seconde apres l intention, permettant une conversation continue et bien plus naturelle. L equipe a aussi recree la voix d Ann a partir d enregistrements anterieurs a sa lesion, pour que le resultat lui ressemble.

L etude, publiee dans Nature Neuroscience et presentee le 31 mars 2025, a ete dirigee par Gopala Anumanchipalli, de Berkeley, et Edward Chang, de l UCSF, avec les auteurs principaux Kaylo Littlejohn et Cheol Jun Cho.

Le systeme s est revele souple et robuste. Il a generalise a des mots sur lesquels il n avait jamais ete entraine, comme l alphabet phonetique de l OTAN, et la meme approche en flux a fonctionne sur differents materiels d enregistrement. Pour Ann, le changement fut autant personnel que technique ; les chercheurs ont note qu entendre sa propre voix quasi en temps reel a renforce son sentiment d incarnation, rappel que la parole est etroitement liee a l identite.

Les limites honnetes comptent. C est un resultat chez une seule participante, la technologie exige des electrodes implantees chirurgicalement et ne capte pas encore toute la musique de la parole, comme la hauteur, le ton et l emotion. La fiabilite a long terme et des essais plus larges restent a venir. Malgre tout, reduire de huit secondes a une le delai entre l intention d une personne et ses mots prononces est le genre d avancee qui pourrait un jour rendre une conversation fluide, et une part de soi, a ceux que la paralysie a reduits au silence.

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Good News Good Vibes. (2025, March 31). A brain-to-voice AI gives a paralyzed woman near-instant speech in her own voice. Retrieved from https://goodnewsgoodvibes.com/fr/article/berkeley-ucsf-brain-to-voice-neuroprosthesis-real-time-speech-2025

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Dernière révision: 31 mars 2025