Deux singes déjà porteurs d'implants cérébraux ont reçu des schémas de stimulation choisis par un modèle informatique, et ces schémas ont modifié de façon prévisible la manière dont les animaux percevaient les objets. Le modèle a été conçu pour une prothèse visuelle par le NeuroAI Lab de Martin Schrimpf à l'EPFL, tandis que les essais in vivo ont été menés par des chercheurs à Amsterdam. Les résultats préliminaires ont été présentés en avril à l'International Conference on Learning Representations.
Les limites des implants corticaux actuels
Les prothèses visuelles existent sous plusieurs formes. Les prothèses rétiniennes se placent sur la rétine. Les prothèses du nerf optique sont utilisées lorsque la rétine est trop endommagée pour accueillir un implant : elles stimulent alors directement le nerf. Quand ni la rétine ni le nerf optique ne peuvent recevoir d'implant, il reste les prothèses corticales. Celles-ci contournent ces deux structures et stimulent le cortex visuel par des électrodes, en y « dessinant » en quelque sorte des images.
Jusqu'ici, cette approche s'est cantonnée aux régions cérébrales de bas niveau, où l'on ne peut projeter que des flashs lumineux et des formes simples. Le matériel impose une seconde contrainte : stimuler plusieurs zones à la fois exige de multiples électrodes, et seul un nombre limité d'entre elles peut être implanté dans une même zone.
Johannes Mehrer, chercheur au NeuroAI Lab qui a dirigé ces travaux, explique que la complexité des images produites par ces systèmes reste limitée. Selon lui, les approches actuelles ne permettent pas de susciter la perception d'un objet plus complexe, comme une maison ou une voiture. Il avance comme motivation le nombre de personnes dont les déficits visuels sont irréversibles, parce qu'une lésion située quelque part le long de la chaîne de traitement visuel, à commencer par la rétine, ne peut pas être réparée.
Viser les aires visuelles de haut niveau
Les aires visuelles de haut niveau du cerveau traitent les objets complexes. Elles pourraient donc servir de cible à une nouvelle génération de prothèses capables d'évoquer des visages, des maisons et d'autres objets. La difficulté tient à l'accès : les chercheurs ne savent pas précisément où ni comment stimuler ces régions.
L'équipe de l'EPFL a utilisé un réseau de neurones artificiels d'un type appelé réseau de neurones topographique. Ce réseau teste des schémas de stimulation dans les aires de haut niveau et simule leurs effets. Selon Mehrer, cela permet de multiplier les simulations avec différentes combinaisons de paramètres, un travail qui monopoliserait sinon énormément de temps et de budget expérimentaux.
Les chercheurs de l'EPFL ont travaillé exclusivement sur ordinateur. Ils ont configuré le modèle pour qu'il sélectionne la meilleure combinaison d'images et le schéma de stimulation spécifique à associer à chacune. Une équipe d'Amsterdam a ensuite testé les prédictions du modèle sur deux de ses singes, déjà équipés d'implants pour d'autres expériences sans rapport avec l'EPFL.
Ce que les essais sur les singes ont montré
Selon Martin Schrimpf, le modèle s'est révélé assez efficace pour prédire quel schéma de stimulation aurait un effet marqué sur le comportement des singes lors de la reconnaissance visuelle d'objets. Il précise que le modèle peut sélectionner des images, mais que sa fonction la plus importante est l'inverse : à partir d'une image donnée, il peut identifier le schéma de stimulation optimal pour obtenir un comportement souhaité.
Le résultat a une portée bien délimitée. Les chercheurs ont montré qu'ils peuvent façonner la perception des objets : lorsqu'un stimulus visuel est présenté, ils peuvent orienter la façon dont le cerveau le représente. En revanche, ils ne savent pas encore créer une perception d'objet à partir de rien.
Martin Schrimpf décrit l'expérience ainsi : le singe avait déjà vu une image, et l'équipe a pu la déformer pour modifier la perception de manière assez prévisible. L'étape suivante consiste à stimuler le cortex en l'absence de tout stimulus visuel. L'objectif plus large, dit-il, est de faire naître un percept de toutes pièces, afin qu'une personne voie quelque chose de signifiant même lorsque ses yeux ne fournissent aucune image exploitable.
Prochaine cible : l'audition
L'équipe prévoit de vérifier si la même approche de modélisation fonctionne pour la stimulation auditive. Ces travaux sont financés par une subvention de la Horton Health Foundation. Martin Schrimpf souligne que les implants cochléaires sont précieux mais imparfaits, et ne restaurent pas entièrement le traitement auditif. Le laboratoire entend construire des modèles topographiques capables de prédire l'effet de la stimulation sur l'activité neuronale dans le traitement auditif.
Analyse : ce que cela change, et ce que cela ne change pas
L'apport principal est une méthode plutôt qu'un dispositif. Les prothèses corticales ont été freinées par le petit éventail de percepts que permet la stimulation de bas niveau. Ces travaux déplacent la cible vers les aires de haut niveau et offrent un moyen d'explorer par logiciel l'immense espace des schémas de stimulation avant d'impliquer le moindre animal. Les simulations coûtant bien moins cher que les expériences, cette exploration peut être répétée sur de nombreuses combinaisons de paramètres.
La comparaison avec les approches existantes est simple. Les implants rétiniens et du nerf optique supposent qu'une partie de la voie visuelle soit intacte. Les implants corticaux actuels s'affranchissent de cette dépendance, mais ne délivrent que des flashs lumineux et des formes simples. L'approche guidée par modèle conserve la voie corticale et vise un contenu plus riche. Elle ne le fournit pas encore, puisque l'effet démontré est un biais appliqué à une image que l'animal était déjà en train de regarder.
Plusieurs points restent à démontrer. Les preuves reposent sur deux singes voyants et déjà implantés, et les résultats sont qualifiés de préliminaires. Aucun résultat n'a montré qu'un percept pouvait être produit sans aucune entrée visuelle, soit la condition déterminante pour un utilisateur aveugle. La source ne mentionne par ailleurs aucun test chez l'humain. Savoir si des prédictions valables chez le singe se transposent au cortex humain est une question ouverte à laquelle ces essais ne peuvent répondre.
La limite matérielle sur le nombre d'électrodes demeure elle aussi. Le modèle peut choisir de meilleurs schémas de stimulation, mais il ne supprime pas le plafond d'électrodes pouvant tenir dans une même zone. On ignore encore dans quelle mesure un schéma bien choisi peut compenser ce plafond.
Pour les lecteurs de la robotique et des neurotechnologies, le point notable est le rôle du modèle comme outil de conception de l'interface. Il sélectionne à la fois les images et les schémas de stimulation, et remonte d'un comportement souhaité vers le schéma censé le produire. Si la stimulation « à partir de zéro » envisagée aboutit, la même approche pourra être testée pour l'audition, comme le prévoit le laboratoire. D'ici là, le gain démontré est un outil pour prédire et façonner la perception, et non une vue restaurée.