Et si l'IA pouvait lire dans vos pensées ?

En 1924, Hans Berger a inventé l'EEG dans le but de créer une communication télépathique. Cent ans plus tard, les progrès des capteurs neuronaux et des modèles de deep learning ont conduit à des avancées qui pourraient rendre ce rêve possible, notamment grâce à des dispositifs aussi simples et portables que la casquette de baseball que Sabi est en train de concevoir.

Cependant, le domaine a concentré toute son énergie sur la création d'interfaces cerveau-ordinateur (BCI), en cherchant à reproduire les clics de souris et la saisie de mots pour lesquels on utiliserait normalement un clavier. C'est passionnant, mais c'est la mauvaise cible.

Les ordinateurs ne sont plus un simple assemblage de souris, de clavier et d'écran. Ce sont désormais des modèles d'IA qui accomplissent le travail à votre place. Ils peuvent se trouver sur votre bureau, votre téléphone, votre montre, vos lunettes ou vos casquettes. À mesure que les ordinateurs gagnent en autonomie, la limite n'est plus la vitesse à laquelle nous pouvons communiquer avec les machines, mais tout ce qu'elles peuvent comprendre sans qu'on ait besoin de le leur dire.

En tant que secteur, nous devons nous réorienter et construire l'interface la plus fluide possible vers ces modèles d'IA en constante amélioration.

Si les dispositifs BCI non invasifs commencent à exceller dans la conversion de la pensée en texte (décodage des pensées mot par mot), ils peuvent également comprendre vos intentions sémantiques, vos goûts et vos préférences, et prédire vos actions futures.

Le décodage sémantique de vos intentions peut servir de prompt aux modèles et agents d'IA. Imaginez qu'au lieu de taper ou de dicter des instructions — un processus lent et source de pertes d'informations — vous puissiez simplement indiquer à l'agent Instinct ou Muse ce qu'il doit faire directement par la pensée, sans allers-retours pour confirmer ce que vous vouliez dire, et que l'agent exécute exactement ce que vous avez demandé, à chaque fois.

Lors d'une récente interview accordée à Forbes, Vinod Khosla a déclaré : « Taper au clavier n'est pas naturel. Avant de commencer à écrire, il faut réfléchir à ce que l'on va taper. Si vous pouvez intercepter le cerveau… c'est fantastique. »

Au-delà de la compréhension sémantique de vos pensées, les signaux cérébraux peuvent être utilisés pour cerner vos goûts et préférences : quel tableau vous plaît, quelle musique vous émeut, ou encore quelle réponse d'une IA vous semble bâclée plutôt que véritablement intéressante.

Aujourd'hui, les modèles d'IA ont tendance à être très génériques et ne disposent d'aucun moyen de produire des réponses personnalisées. Pourtant, l'apprentissage continu à partir des signaux cérébraux nous permet de concevoir des produits d'IA hautement personnalisés et pertinents pour chacun.

Enfin, au-delà du simple décodage des réponses neuronales au moment où elles se produisent, les modèles d'IA sont devenus performants pour les anticiper quelques secondes à l'avance. Sabi a entraîné un modèle BCI de frappe capable de prédire les 3 à 4 prochaines touches qu'un utilisateur s'apprête à presser.

Une fois que ces modèles monteront en puissance dans des domaines ouverts plus variés, nous disposerons d'agents d'IA capables d'agir de manière prédictive, réalisant des tâches pour l'utilisateur dans les espaces numériques et physiques avant même qu'il n'y ait consciemment pensé.

Tout cela s'accompagne d'une condition majeure : rien de tout cela ne fonctionne sans confiance. Les données neuronales doivent rester chiffrées, et personne d'autre que vous ne devrait jamais avoir accès à vos pensées.

Il s'agit là de capacités ambitieuses que nous verrons inévitablement déployées auprès du grand public à mesure que les dispositifs BCI deviendront plus portables et fiables. Concevoir une interface cerveau-IA nous permet de fusionner l'intelligence artificielle, en pleine croissance, avec l'intelligence biologique.

L'enjeu dépasse largement le simple confort. Alors que l'IA progresse à grands pas vers une intelligence de niveau humain, nous devons résoudre d'urgence la question de son alignement avec l'humanité. Les modèles dépassent désormais les capacités de notre intellect et de notre attention. Les systèmes agentiques pourraient bientôt être en mesure de s'introduire dans des infrastructures sécurisées comme les banques et les réseaux gouvernementaux. Ces capacités excèdent notre aptitude à les orienter ou à les contrôler.

La voie à suivre est celle de la coévolution : une IA qui apprend directement de la façon dont les humains pensent et ressentent, et qui permet aux humains de diriger l'IA aussi naturellement qu'ils pensent. Construire une interface cerveau-IA rend ces deux choses possibles. Tant que les esprits humains et artificiels resteront étroitement liés, nous aurons une chance d'atteindre un alignement durable.

L'IA présente des risques existentiels pour l'humanité, mais une coévolution saine et alignée nous permettra de continuer à exploiter l'intelligence artificielle plutôt que de devoir constamment rivaliser avec elle.