Cerveau et vision artificielle : l’IA ouvre une nouvelle voie pour les yeux bioniques

Samedi 08 Août 2026 - 17:00

Une nouvelle étude ouvre une piste prometteuse pour les futures prothèses visuelles dites « yeux bioniques ». Des chercheurs ont montré qu’un système d’intelligence artificielle pouvait concevoir des stimulations électriques du cortex visuel avec davantage de précision que certaines méthodes conventionnelles, tout en réduisant la quantité de courant nécessaire.

Publiés le 7 août dans la revue scientifique Neuron, ces travaux constituent une démonstration de principe d’une approche destinée à rendre les neuroprothèses visuelles plus personnalisées et adaptatives.

L’intelligence artificielle apprend la réponse du cerveau

L’étude a été menée par des chercheurs de l’University of California, Santa Barbara (UC Santa Barbara), de l’ETH Zurich et de l’Université Miguel Hernández. Leur méthode repose sur un réseau de neurones profond entraîné à partir de données cérébrales réelles.

Le dispositif utilisé comportait 96 électrodes implantées dans le cortex visuel. Elles pouvaient à la fois transmettre des impulsions électriques et enregistrer l’activité neuronale provoquée par la stimulation. Cette double fonction a permis aux chercheurs d’étudier directement la manière dont le cerveau réagissait à différents paramètres.

L’algorithme a d’abord appris à prédire la réponse neuronale associée à une stimulation donnée. Il a ensuite été utilisé dans l’autre sens : à partir d’une activité cérébrale recherchée, le système pouvait déterminer quelles caractéristiques de stimulation avaient le plus de chances de la provoquer.

Cette approche rompt avec une logique traditionnelle consistant à appliquer des paramètres de stimulation relativement fixes. Elle cherche au contraire à tenir compte des particularités du cerveau de chaque personne.

Des résultats plus précis avec moins de courant

Les expérimentations ont été réalisées auprès d’un participant âgé de 27 ans, devenu aveugle après un traumatisme crânien. Les stimulations proposées par le modèle d’intelligence artificielle ont permis de se rapprocher davantage des configurations d’activité neuronale recherchées que les méthodes utilisées comme référence dans l’étude.

Les chercheurs ont également observé que ces résultats pouvaient être obtenus avec une intensité électrique plus faible. Un élément particulièrement intéressant pour le développement de dispositifs implantables, pour lesquels l’efficacité de la stimulation et la maîtrise de l’énergie utilisée constituent des enjeux importants.

L’étude apporte par ailleurs un enseignement sur la relation entre stimulation électrique et perception. L’activité enregistrée dans le cerveau fournissait davantage d’informations sur l’expérience perceptive du participant que les seuls paramètres électriques appliqués aux électrodes.

Les phosphènes, une perception encore rudimentaire

Il ne s’agit toutefois pas encore d’une vision artificielle comparable à la vision naturelle. Le participant percevait essentiellement des phosphènes, c’est-à-dire des sensations lumineuses pouvant prendre la forme de points, d’éclairs ou de formes simples.

Cette limitation rappelle l’un des principaux défis des prothèses corticales : stimuler le cerveau ne revient pas simplement à reproduire une image pixel par pixel. L’organisation complexe du cortex visuel et les différences entre les cerveaux individuels rendent nécessaire une approche beaucoup plus fine.

Dans cette perspective, les chercheurs estiment que l’intelligence artificielle pourrait jouer un rôle central en permettant aux futures prothèses d’apprendre progressivement la manière dont le cerveau d’un utilisateur particulier répond aux stimulations.

Vers des prothèses capables de s’adapter en temps réel

L’un des aspects importants du dispositif étudié réside dans l’utilisation de mesures de l’activité cérébrale au repos avant les stimulations. Ces informations permettent au modèle de prendre en compte les variations de l’état neuronal et de ne pas considérer le cerveau comme un système parfaitement stable.

Cette capacité d’adaptation pourrait, à terme, contribuer à concevoir des neuroprothèses capables d’ajuster leurs paramètres en fonction des réponses individuelles observées.

L’implant utilisé dans le cadre de cette recherche avait été posé à l’IMED Elche, en Espagne, dans le contexte d’un essai de faisabilité plus large. Les données recueillies sur le participant ont ainsi fourni au modèle d’apprentissage automatique une base directement issue de l’activité cérébrale humaine.

Une technologie encore au stade de la recherche

Malgré ces résultats encourageants, la technologie demeure expérimentale. L’étude porte sur un seul participant et ne permet donc pas encore de déterminer si les performances observées pourront être reproduites chez un nombre plus important de personnes.

D’autres recherches seront nécessaires pour comprendre comment ces modèles peuvent être généralisés, améliorer la richesse des perceptions artificielles et vérifier la stabilité des résultats sur le long terme.

L’intérêt de cette étude réside néanmoins dans le changement de perspective qu’elle propose. Plutôt que de concevoir une prothèse fonctionnant selon des réglages identiques pour tous, les chercheurs explorent un système capable d’apprendre les caractéristiques propres à chaque cerveau.

À plus long terme, cette philosophie pourrait contribuer à faire évoluer les neuroprothèses visuelles vers des dispositifs véritablement personnalisés, dans lesquels l’intelligence artificielle ne se contente plus de contrôler la stimulation, mais participe à son adaptation continue.