Pour sa langue maternelle, l’espagnol, il a fallu entraîner le système à enregistrer l’activité des neurones correspondant à chacun des 200 mots que le patient devait tenter de prononcer —l’homme, aujourd’hui dans la trentaine, avait perdu l’usage de la parole il y a plus de 10 ans à la suite d’un accident cardiaque. Le système devait ensuite faire apparaître ces mots à l’écran, et tenter de prévoir la phrase la plus probable qu’essayait de prononcer le patient. 

Auparavant, le même système avait été entraîné à reconnaître des mots de cette même personne en anglais. Cette première percée avait donné lieu à une étude en 2021, signée par une équipe dirigée par le neurochirurgien Edward Chang, de l’Université de Californie. Le système informatique était d’abord conçu pour interpréter l’anglais, mais les chercheurs ont réalisé que le fait d’avoir un patient bilingue, dont la langue maternelle était l’espagnol, leur apportait l’opportunité d’encore mieux comprendre comment notre cerveau emmagasine et transmet le langage —ou les langages. 

Ce n’est pas la première fois que de telles expériences sont menées avec des implants neuronaux, dans l’espoir de redonner à certains patients la capacité de communiquer: en août 2023, deux études parues simultanément dans la revue Nature faisaient état de deux expériences distinctes. C’est toutefois la première fois que des chercheurs franchissent l’étape d’une deuxième langue. 

Cette étape supplémentaire n’était pas, techniquement, plus difficile, si on considère que le centre de la parole s’avère être le même dans le cerveau, peu importe la langue. La difficulté pour les chercheurs et leur modèle informatique reste d’identifier les « signatures » neuronales, parce qu'il faut y aller un mot à la fois. La signature associée à un même mot sera différente, suivant qu’il soit « pensé » en anglais ou en espagnol mais la vraie motivation, dans ce cas-ci, était pour le patient, puisque l’espagnol est sa première langue.

En combinant ces 200 mots avec les mots anglais déjà déchiffrés par l’intelligence artificielle, et avec l'aide d'un dictionnaire, les chercheurs affirment que leur système est parvenu à prédire des phrases complètes avec un taux de succès de 75%. Leur étude est parue le 20 mai dans la revue Nature Biomedical Engineering.