Sabi prévoit de lancer le « chapeau de lecture mentale » d'ici la fin de l'année, mais le défi réside dans le fait que les signaux cérébraux de chaque personne sont différents

Actualités ME, le 17 avril (UTC+8), selon la surveillance de Beating, la startup de interfaces cerveau-machine de Silicon Valley Sabi a fait sa première apparition publique depuis sa phase d’invisibilité, prévoyant de lancer d’ici la fin de l’année un dispositif EEG non invasif en forme de bonnet en laine. Rahul Chhabra, PDG de Sabi, a déclaré à Wired que cet appareil vise à convertir directement le langage interne de l’utilisateur en texte affiché à l’écran, avec une vitesse d’entrée cible d’environ 30 mots par minute pour la première version, et le bonnet sera équipé de 70 000 à 100 000 micro-capteurs. Cette voie est attrayante. Les interfaces cerveau-machine implantables peuvent obtenir des signaux plus puissants, mais sont difficiles à populariser auprès du grand public. Sabi mise sur une autre voie, utilisant des capteurs portables à haute densité pour faire de « penser simplement en tapant » une méthode d’entrée utilisable. La problématique est également claire. Une revue systématique de 2025 indique que le décodage de la parole imaginée par EEG en est encore à ses débuts, principalement bloqué par quatre facteurs : des ensembles de données trop petits, des méthodes expérimentales non standardisées, trop d’interférences, et la difficulté de décoder de manière stable une parole naturelle continue. Un autre article de Frontiers en 2025, bien qu’il ait déjà permis de synthétiser la parole avec EEG, ne comporte qu’un vocabulaire expérimental de 4 mots chinois disyllabiques, et ses auteurs admettent également que la généralisation à de nouveaux sujets reste un défi. Ainsi, la direction de Sabi n’est pas déraisonnable, mais le calendrier est très ambitieux. Pour l’instant, c’est une voie technologique à suivre de près, qui ne ressemble pas à un produit grand public prêt à être livré d’ici la fin de l’année. La prochaine étape sera de voir une démonstration publique, des tests par des tiers, et si cette technologie peut fonctionner de manière stable pour différents utilisateurs sans calibrage fréquent. (Source : BlockBeats)