Une start-up israélienne cherche à exploiter l'IA pour décoder le "langage" du cerveau

La start-up israélienne Hemispheric a dévoilé Descartes, une plateforme d'intelligence artificielle conçue pour décoder l'activité électrique du cerveau et offrir de nouvelles façons d'évaluer les conditions neurologiques et psychologiques telles que la dépression et le trouble de stress post-traumatique (TSPT). Développée par les cofondateurs Gidi Littwin et Hagai Lalazar, deux scientifiques accomplis ayant des antécédents en neuroscience computationnelle et en apprentissage automatique, la technologie représente un bond en avant majeur dans la compréhension et la quantification de la fonction cérébrale par des moyens non invasifs.

Littwin, qui travaillait auparavant sur des solutions d'apprentissage en profondeur pour le dispositif de réalité augmentée Vision Pro d'Apple, a quitté l'entreprise en 2020 pour s'associer à Lalazar. Ensemble, ils visaient à créer un modèle d'apprentissage automatique capable de déduire la fonction cérébrale de l'activité électrique enregistrée à l'extérieur du crâne. Leur objectif était d'éliminer le besoin de procédures invasives telles que les implants d'électrodes, qui sont généralement utilisés dans les milieux cliniques pour surveiller l'activité cérébrale. Cependant, ils ont été confrontés à un obstacle critique: le manque de données cérébrales de haute qualité suffisantes pour former efficacement un tel modèle.

Pour surmonter ce défi, le duo a créé un vaste réseau mondial de sites de recherche couvrant l'Asie, Israël et Boston, recrutant plus de 100 000 bénévoles rémunérés. Ces participants ont contribué à plus de 250 000 heures de données d'électroencéphalogramme (EEG), qui ont été utilisées pour former la plate-forme d'IA Descartes. Le modèle intègre 6 milliards de paramètres, lui permettant d'analyser les modèles d'activité des ondes cérébrales avec une précision sans précédent. Cette approche permet au système d'identifier des variations subtiles dans les réponses neuronales, offrant des informations que les méthodes traditionnelles ne parviennent souvent pas à capturer.

Il consiste à placer de petites électrodes sur le cuir chevelu pour enregistrer les impulsions électriques générées par les neurones. Bien qu'il soit largement utilisé, l'EEG a des limites en termes de résolution spatiale et de cohérence entre les individus. Les signaux cérébraux peuvent varier considérablement d'une personne à l'autre, ce qui rend difficile la traduction des données brutes en évaluations cliniques significatives. La plate-forme Descartes vise à résoudre ces problèmes en tirant parti de techniques avancées d'IA pour normaliser et interpréter l'activité cérébrale avec une plus grande précision.

En analysant les données de milliers de participants, l'équipe a découvert que les modèles émergent à un niveau macro, permettant la création d'un cadre normalisé pour l'interprétation de la fonction cérébrale. Cela permet aux cliniciens d'obtenir des mesures fiables et reproductibles sans nécessiter d'interventions invasives. Le résultat est un système qui peut fournir des informations exploitables en seulement 15 minutes, à l'aide d'un casque EEG simple et portable qui ressemble à un casque de vélo. Les utilisateurs interagissent avec la plate-forme Descartes via une application mobile, s'engageant dans des tâches conçues pour susciter des réponses neuronales spécifiques.

La plate-forme Descartes est conçue pour aider les professionnels de la santé à diagnostiquer et à adapter les traitements de manière plus efficace. La startup souligne que la technologie n'est pas destinée à remplacer les outils de diagnostic existants, mais plutôt à les compléter en fournissant des évaluations objectives basées sur les données.

Au fur et à mesure que la start-up continue d'affiner ses algorithmes et d'élargir son ensemble de données, l'impact potentiel sur la pratique clinique et la recherche scientifique devient de plus en plus profond.