Meta publie en open source le code d'entraînement complet de Brain2Qwerty v2, un système qui décode la frappe clavier depuis des signaux cérébraux captés par un casque MEG non invasif, avec une précision moyenne de 61 % au mot et jusqu'à 78 % pour le meilleur participant.
Le 29 juin 2026, Meta publie sur ai.meta.com le billet « From Brain Waves to Words: Brain2Qwerty Offers a New Path to Communication Without Surgery », accompagné de l'article de recherche « Accurate Decoding of Natural Sentences from Non-Invasive Brain Recordings » (Mingfang Zhang, Jarod Levy et al.). Le texte présente Brain2Qwerty v2, la nouvelle génération d'un système qui décode l'écriture depuis l'activité cérébrale sans aucun implant chirurgical.
Le dispositif s'appuie sur la magnétoencéphalographie (MEG), une technique qui capte à distance, via un casque porté sur la tête, les champs magnétiques générés par l'activité neuronale — à l'opposé des interfaces cerveau-machine invasives, qui nécessitent une intervention chirurgicale. Contrairement à la première version, qui reposait sur une détection manuelle d'événements neuronaux, Brain2Qwerty v2 décode directement le signal brut de bout en bout, à l'aide d'un encodeur convolutionnel, d'un transformeur et d'un modèle de langage à l'échelle du caractère.
Pour l'entraîner, Meta et son partenaire académique, le Basque Center on Cognition, Brain and Language (BCBL), ont enregistré 9 volontaires tapant sur un clavier QWERTY pendant environ 10 heures chacun sous casque MEG, pour un total d'environ 22 000 phrases.
Meta publie le code d'entraînement complet de Brain2Qwerty v1 et v2 sur GitHub
(facebookresearch/brain2qwerty). Le jeu de données de la version 1, en espagnol, est publié
par le BCBL sur Hugging Face ; celui de la version 2 reste sous embargo en attendant sa
publication scientifique complète.
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