Résumé :
L'intelligence artificielle ouvre une nouvelle direction de développement pour la technologie de vision bionique. Des chercheurs de l’Université de Californie à Santa Barbara, de l’École polytechnique fédérale de Zurich et de l’Université Miguel Hernandez en Espagne ont utilisé la technologie d’apprentissage profond pour améliorer la méthode de stimulation électrique des implants du cortex visuel, permettant ainsi au cerveau de produire une perception visuelle de manière plus précise et économe en énergie. Cette recherche devrait promouvoir le développement d’une nouvelle génération d’yeux bioniques, offrant la possibilité de restaurer une vision partielle aux personnes aveugles en raison de lésions oculaires ou du nerf optique.
Les prothèses visuelles traditionnelles tentent généralement de capturer des images externes via des caméras, puis de convertir les images en signaux électriques pour stimuler la rétine ou le cortex visuel du cerveau, permettant à l'utilisateur de percevoir des points lumineux ou des formes simples. Cependant, les systèmes de vision sont bien plus complexes que les écrans ordinaires. Même si des signaux électriques précis sont transmis à plusieurs électrodes, l’expérience visuelle finale produite par le cerveau peut ne pas correspondre aux signaux d’entrée. Les électrodes peuvent interagir les unes avec les autres et les réponses neuronales peuvent changer avec le temps et l’état du cerveau.
L'objectif de cette recherche est de résoudre la différence entre les signaux de stimulation électrique et la perception visuelle humaine réelle.
L'équipe de recherche a mené une expérience humaine dans un hôpital en Espagne, et le participant était un homme de 27 ans. Il avait déjà perdu la vue en raison d'un grave traumatisme crânien. Les chercheurs ont implanté dans son cortex visuel un réseau d'électrodes temporaire contenant 96 électrodes capables d'envoyer des signaux électriques directement à la zone du cerveau responsable du traitement visuel.
Lorsque les électrodes stimulent le cortex visuel, les participants peuvent expérimenter un phénomène visuel appelé « phosphènes », dans lequel le cerveau produit toujours la sensation de flashs, de points lumineux ou de formes simples même lorsqu'aucune lumière externe ne pénètre dans les yeux. Ce phénomène constitue une base importante pour la recherche sur les prothèses corticales visuelles, car il démontre qu'en stimulant directement le cerveau, des expériences visuelles peuvent être produites, dans une certaine mesure, en contournant l'œil et le nerf optique endommagés.
Afin d'améliorer l'effet de stimulation, les chercheurs ont entraîné un ensemble de réseaux neuronaux profonds pour permettre à l'intelligence artificielle d'apprendre la relation entre les différents modes de stimulation électrique et les réponses neuronales du cerveau.
Contrairement aux méthodes traditionnelles, ce système d'IA analyse non seulement les signaux émis par les électrodes, mais se réfère également à l'activité cérébrale au repos enregistrée avant chaque test. Le cerveau n’est pas toujours dans le même état, et même l’utilisation exacte du même stimulus électrique peut produire des réponses neuronales différentes à des moments différents. En intégrant cette activité de fond dans le modèle, l’IA est capable de prédire plus précisément comment le cerveau réagira à des stimuli spécifiques et d’ajuster le fonctionnement des électrodes en conséquence.
Les résultats expérimentaux montrent que le mode de stimulation optimisé par l'IA peut activer les réponses neuronales cibles avec plus de précision et nécessite un courant plus faible. Les chercheurs ont également découvert que l’enregistrement direct de l’activité cérébrale était en réalité plus efficace pour prédire les expériences visuelles finales des participants que la simple observation des paramètres électriques des électrodes.
Cette découverte est d'une grande importance. La pensée technique traditionnelle traite souvent le cortex visuel comme un écran d'affichage qui peut être éclairé point par point au moyen d'électrodes, et estime que la stimulation d'un plus grand nombre d'électrodes peut former une image plus complète. Mais ce n’est pas le cas. Il existe des interactions entre les électrodes et les réponses neuronales fluctuent également. Les signaux électriques transmis au cerveau ne sont pas égaux à ce que les gens voient finalement.
Dans cette expérience, les chercheurs ont non seulement enregistré l'activité neuronale, mais ont également demandé aux participants de décrire les points lumineux qu'ils ressentaient, y compris des informations telles que la luminosité, la taille, la forme et la couleur. Ces expériences visuelles subjectives combinées à des enregistrements neuronaux objectifs fournissent une base de données permettant à l'intelligence artificielle de créer des modèles de stimulation plus précis.
Ce qui est plus remarquable, c'est que ce dispositif implanté a la capacité de stimuler les neurones et d'enregistrer les réponses neuronales en même temps. Cela signifie que les futures prothèses visuelles ne doivent pas toujours fonctionner selon des paramètres fixes prédéfinis, mais peuvent observer en permanence la réponse du cerveau, puis utiliser l'intelligence artificielle pour ajuster dynamiquement le plan de stimulation.
Michael Beyeler, directeur de recherche et professeur à l'Université de Californie à Santa Barbara, a déclaré qu'une prothèse visuelle vraiment utile ne peut pas reposer sur un programme de stimulation fixe qui convient à tout le monde, mais doit apprendre les caractéristiques de réponse du cerveau de chaque personne et s'ajuster continuellement en fonction des différences individuelles. Le but ultime est d'adapter l'appareil au cerveau de l'utilisateur, plutôt que d'obliger l'utilisateur à s'adapter à l'appareil.
Cette technologie pourrait un jour aider les personnes ayant perdu la vue à cause de maladies oculaires génétiques, d'accidents ou de maladies neurologiques. En particulier, ceux qui avaient autrefois une vision normale et sont devenus aveugles par la suite peuvent conserver un certain degré d’expérience visuelle et de capacités de traitement neuronal associées, de sorte que retrouver une certaine vision peut revêtir une importance particulière.
Cependant, les chercheurs ont souligné que les résultats actuels constituent encore une première preuve de concept et qu'il reste encore un long chemin à parcourir avant de pouvoir véritablement aider les personnes aveugles à retrouver leur vision quotidienne. Cette expérience n'impliquait qu'un seul participant. L'étude a montré que l'intelligence artificielle peut améliorer l'effet de la stimulation électrique du cortex visuel dans certaines conditions, mais cela ne signifie pas que le participant a retrouvé une vision normale.
De plus, les phosphènes actuellement produits par les électrodes sont encore assez limités, et il existe un écart énorme entre les scènes complexes que l'œil humain peut percevoir. Les recherches futures doivent également aborder des questions telles que la manière de former des informations visuelles stables, claires et spatialement continues, et la manière de permettre un fonctionnement sûr à long terme des dispositifs implantés.
Les résultats de cette recherche ont été publiés dans la revue Neuron le 7 août 2026. L'article est intitulé "Contrôle de l'activité évoquée électriquement dans le cortex visuel humain basé sur l'apprentissage profond".
La percée la plus importante de cette recherche n'est pas simplement d'augmenter le nombre d'électrodes dans la prothèse visuelle, mais d'utiliser l'intelligence artificielle pour établir un lien plus précis entre la stimulation électrique, l'activité neuronale et l'expérience visuelle subjective. Grâce à l'intégration continue de l'interface cerveau-ordinateur et de la technologie de l'intelligence artificielle, les futurs yeux bioniques ne seront peut-être plus de simples appareils électroniques qui envoient des signaux prédéfinis au cerveau, mais pourront progressivement apprendre les réponses neuronales uniques de chaque personne pour obtenir une vision artificielle plus personnalisée.
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