Apprendre à un ordinateur à reconnaître les lettres qu’une personne est en train de lire, tel est le défi réussi d’un groupe de chercheurs néerlandais. L’ordinateur pourra-t-il un jour aller plus loin et décrypter les pensées humaines ?
L’IRM ou l’imagerie par résonance magnétique est jusqu’à présent essentiellement utilisée dans la recherche cognitive pour déterminer quelles zones du cerveau sont activées lorsqu’un sujet test accomplit une mission spécifique. Mais ce dispositif pourrait-il permettre de restituer en partie les pensées d’un être humain ? En analysant les données issues d’un scanner de ce type, combinées avec un modèle mathématique, un groupe de chercheurs appartenant au Donders Institute for Brain de l’Université Radboud de Nimègue aux Pays-Bas a réussi à identifier avec précision la lettre qu’une personne était en train de lire.
L’apprentissage au préalable améliore les performances
En effet, les chercheurs ont « appris » au préalable au modèle la forme de chaque lettre. « Cela a énormément amélioré la capacité de reconnaissance du système » commente Marcel van Gerven. Ensuite, le modèle identifie les pixels individuels à partir des voxels (les petits volumes de 2x2x2), issus du scanner d’IRM. En regroupant et comparant ces deux informations, il est capable de reconstituer les images vues par une personne. « Cette méthode s’apparente à la façon dont le cerveau humain traite l’information sensorielle à base des connaissances préalables » analyse-t-il. « Et c’est exactement ce que nous recherchons : des modèles qui montrent ce qui se passe réellement dans le cerveau » poursuit-il. A l’avenir, les recherches vont s’orienter vers l’application de ce modèle aux travaux de mémoire ou bien aux expériences subjectives, tel que les rêves ou les visualisations. Les reconstitutions des images indiqueront si les modèles que l’on se crée lors de nos rêves s’approchent de la réalité.
Application dans les images plus détaillées et plus complexes
Pour l’instant, les résultats visuels du test ne sont pas des images claires mais des motifs flous. « Nous allons travailler avec un scanner IRM plus puissant » explique Sanne Schoenmakers, qui travaille sur une thèse sur le décodage des pensées. « A l’aide d’un scanner de haute résolution, nous espérons être en mesure de relier ce modèle à des images plus complexes et plus détaillées. » Le système pourrait ainsi lire des images de visages à 15,000 voxels au lieu des images de lettres à 1200 voxels actuellement.