Des scientifiques américains ont mis au point un appareil ressemblant à une sorte de kit mains libres. Celui-ci est capable de reconnaître des mots qui ne sont pourtant pas prononcés par l’utilisateur. Le secret repose dans la perception de signaux neuromusculaires.
L’appareil en question baptisé AlterEgo a été mis au point par le MIT Media Lab du Massachusetts of Institute Technology (MIT). Dans un communiqué du 4 avril 2018, il est question d’une « interface informatique capable de transcrire les mots qu’un utilisateur verbalise intérieurement ». Ainsi, le dispositif serait capable de reconnaître les mots qui ne sont pas prononcés à voix haute.
Les chercheurs précisent que l’appareil est équipé d’électrodes dont le but est de détecter les signaux neuromusculaires dans la mâchoire et le visage de l’utilisateur. Ces signaux seraient déclenchés par des verbalisations internes, c’est-à -dire lorsque l’on pense des mots dans notre tête. En d’autres termes, l’AlterEgo serait en capacité de lire dans les pensées.
« Les signaux sont transmis à un système d’apprentissage automatique qui a été entraîné pour établir des corrélations entre des signaux et des mots particuliers », expliquent les scientifiques.
Il s’agit alors de signaux indétectables par l’œil humain. Évoquons également le fait que l’appareil est doté d’un casque à conduction osseuse, qui n’est autre que le phénomène de propagation du son en direction de l’oreille interne via les os du crâne. Selon les chercheurs, il s’agit d’un moyen de ne pas obstruer les conduits auditifs et de ne pas gêner l’utilisateur lors de la transmission d’informations entre ce dernier et le système.
Les chercheurs estiment que les résultats sont encourageants, et qu’une version finale devrait voir le jour dans un avenir proche. Il faut savoir que l’AlterEgo a été testé sur des personnes jouant aux échecs ou résolvant des problèmes mathématiques. Et bien que l’appareil avait appris seulement une vingtaine de mots, la communication a été précise à hauteur de 92 % en moyenne.
Voici la vidéo de démonstration publiée par le MIT Media Lab :
