Des chercheurs de l'Université de Californie à Santa Barbara, de l'ETH Zurich et de l'Université Miguel Hernández ont démontré que l'intelligence artificielle peut considérablement améliorer le fonctionnement des prothèses visuelles corticales. Publiées récemment dans la revue Neuron, ces travaux ouvrent la voie à des dispositifs implantables plus précis, prévisibles et adaptés aux besoins individuels des patients aveugles. Contrairement aux prothèses rétiniennes classiques, les implants corticaux contournent les voies visuelles endommagées pour stimuler directement le cortex visuel, la région cérébrale responsable du traitement des informations visuelles. Cette approche cible particulièrement les personnes ayant perdu la vision suite à un traumatisme crânien, un AVC ou des maladies neurodégénératives. L'expérience menée en 2024 à l'Hôpital IMED Elche en Espagne a porté sur un homme de 27 ans, dont un réseau de 96 électrodes était temporairement implanté dans le cortex visuel. Lors de la stimulation, le patient percevait des phosphènes, c'est-à-dire des sensations lumineuses similaires à des étincelles ou des formes géométriques. Pour optimiser ces stimuli, l'équipe a entraîné un réseau de neurones profonds capable de prédire l'activité cérébrale générée par différentes combinaisons de courants électriques. Le modèle prenait également en compte l'état de repos du cerveau avant chaque test, lui permettant d'ajuster dynamiquement les schémas de stimulation. Les résultats ont montré que les séquences générées par l'IA reproduisaient les réponses neuronales ciblées avec plus de précision et nécessitaient moins de courant que les protocoles traditionnels. Fait marquant, l'analyse directe de l'activité neuronale s'est révélée bien plus fiable que les paramètres de stimulation seuls pour anticiper ce que le patient percevait réellement. Ces découvertes soulignent une limite fondamentale des implants visuels actuels : le cerveau ne fonctionne pas comme un écran numérique où chaque électrode correspondrait à un pixel. Les interactions neuronales et les fluctuations quotidiennes du cerveau rendent nécessaire une approche adaptable. L'IA utilisée dans cette étude permet de calibrer en temps réel les stimulations en fonction de l'état neural individuel, une étape cruciale pour le développement de dispositifs cliniquement viables. Selon l'équipe, l'objectif à long terme est de créer une prothèse qui apprend et s'ajuste au patient, et non l'inverse. Cette fusion entre l'intelligence artificielle et la neurotechnologie marque une étape significative vers le rétablissement fonctionnel de la vision pour des millions de personnes souffrant de déficiences visuelles irréversibles.