Depuis 2017, Facebook travaille sur le projet BCI (pour Brain-Computer Interface). À ce jour, 60 ingénieurs travaillent exclusivement sur cette interface cerveau-machine. Leur objectif est de permettre à un utilisateur de communiquer à une vitesse d’au moins 100 mots par minute, soit bien plus vite que ce que l’on peut taper sur un téléphone, par la pensée. Mark Chevillet, directeur du projet, fait le point sur l’avancement du projet BCI.

Une interface cerveau-machine capable d’anticiper la parole ?

Au fil des années, le projet avance. En juillet 2019, on se souvient que l’entreprise avait dévoilé les résultats d’une étude démontrant que leur prototype d’interface cerveau-machine pourrait être utilisé pour décoder nos pensées en temps réel. Les personnes qui ont pu tester cette technologie étaient épileptiques. Ils subissaient une opération au cerveau, ce qui a permis aux chercheurs de pouvoir tester leur interface. À l’époque, l’interface de Facebook affichait en temps réel les réponses déchiffrées des patients, avec un taux de réussite de 61%.

Mark Chevillet, également à la tête du Reality Labs, a récemment fait le point sur les dernières avancées de l’interface. Il s’avère que ses équipes ont mis au point un nouveau matériel. Il ne s’agit pas encore du prototype définitif, mais il va pouvoir servir aux chercheurs à avancer dans le bon sens. Il s’agit d’un appareil moins onéreux et plus petit, donc plus facile à porter. Les chercheurs concentrent actuellement leurs efforts sur la vitesse de l’interface. Mark Chevillet précise à ce sujet que :

« Nos équipes tentent de mesurer la réponse hémodynamique qui atteint son apogée environ cinq secondes après le signal du cerveau. Notre système actuel détecte la pensée au pic, ce qui est encore trop lent pour une interface cerveau-machine vraiment utile. Nous sommes persuadés que nous pourrions la détecter plus tôt, avant ce pic, si nous pouvions augmenter notre signal et réduire le bruit ».

Détecter les signaux mentaux plus tôt et réduire le bruit

Le dernier appareil de Facebook, plus petit, doit justement permettre de contribuer à ces efforts. Bien ajusté sur la tête du patient, le casque est justement capable de réduire le bruit, de manière plus efficace que l’ancien modèle. L’équipe aimerait également augmenter la taille des fibres optiques qui collectent le signal afin de détecter plus de photons.

L’équipe pourrait tenter d’augmenter le nombre de pixels dans le réseau de photodétecteurs pour améliorer le rapport signal/bruit. Plus d’informations seront partagées à ce sujet dans le courant de l’année. Malgré tous les efforts entrepris par les chercheurs, il y aura toujours du bruit. C’est pour cette raison que les équipes travaillent avant tout à la détection des signaux mentaux à l’origine de la parole, pour l’anticiper.