IA : Des scientifiques recréent un classique de Pink Floyd a partir de schémas d’ondes cérébrales

Des chercheurs américains se sont récemment appuyés sur l’activité cérébrale de 29 sujets et l’IA pour créer une version « reconnaissable » d’« Another Brick in the Wall, Pt. 1 », morceau iconique du groupe Pink Floyd.

Morceau « cérébral »

Publiée dans la revue PLOS Biology, la nouvelle étude visait à identifier les schémas neuronaux de la perception de l’expérience auditive dans le cerveau humain. Pour suivre l’activité cérébrale des participants durant l’écoute, les chercheurs ont utilisé des casques bardés de centaines d’électrodes, montrant que celle-ci était principalement concentrée dans trois régions du cerveau : le gyrus temporal supérieur, le cortex sensori-moteur et le gyrus frontal inférieur.

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Des algorithmes de modélisation non linéaire ont ensuite été utilisés afin de la décoder et de reconstruire ce classique du rock des années 1970. Ayant permis d’isoler les composantes clés du morceau (hauteur, mélodie, harmonie…), cette approche a également conduit à l’identification d’une nouvelle sous-région cérébrale sous-tendant la reconnaissance du rythme.

Si la modélisation informatique avait été précédemment utilisée pour décoder et reconstruire la parole à partir de l’activité cérébrale, il s’agit du premier modèle prédictif appliqué à un morceau.

Selon l’équipe, le retrait des électrodes dans l’hémisphère droit du cerveau, lié à l’apparition du son et au rythme, a le plus affecté la reconstruction, soulignant son importance pour la perception de la musique.

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Des interfaces cerveau-ordinateur basées sur la musique

À terme, de tels travaux pourraient conduire au développement d’interfaces permettant à l’utilisateur d’interagir avec un ordinateur par le biais de modèles de pensée basés sur la musique. Ces dispositifs pourraient prendre la forme de prothèses destinées à améliorer la perception de la prosodie, c’est-à-dire la reconnaissance du rythme et de la mélodie dans la parole.

« Nos résultats montrent qu’il est possible d’appliquer la modélisation prédictive à de courts ensembles de données acquises chez des patients individuels, ouvrant la voie à l’ajout d’éléments musicaux dans les applications d’interface cerveau-ordinateur », conclut l’équipe.