Des trompettes auriculaires au machine learning, en passant par la création du téléphone et du transistor, l’histoire des prothèses auditives est riche en rebondissements. Récemment, une entreprise japonaise a développé une technologie originale basée sur l’intelligence artificielle (IA). Son objectif : analyser un signal audio en se basant sur son contenu sémantique.

ConceptBeam : une technologie de pointe pour des prothèses auditives innovantes

L’entreprise NTT, leader japonais du marché des télécommunications, a annoncé en août 2023 avoir développé une technologie révolutionnaire pour les porteurs d’audioprothèses. Baptisée ConceptBeam, cette méthode permet de traiter un signal audio en s’appuyant sur le sens des mots prononcés par l’interlocuteur. Une approche totalement inexplorée jusque-là !

Traditionnellement, pour améliorer la qualité d’un signal audio, les outils utilisés reposent principalement sur les caractéristiques physiques du signal en question. Par exemple, un sonotone atténue certaines fréquences sonores et en amplifie d’autres, en fonction du handicap du patient. Si la technique a fait d’énormes progrès, il existe des limites importantes à cette méthode, notamment dans les milieux bruyants.

La technologie ConceptBeam possède un fonctionnement totalement différent de l’approche conventionnelle. Au lieu de se concentrer sur les particularités physiques, elle analyse le sens de la conversation pour isoler la voix de l’interlocuteur cible.

Concrètement, lors d’un repas où les échanges portent simultanément sur plusieurs sujets de discussion, le porteur de l’audioprothèse équipée de la technologie ConceptBeam pourra filtrer les voix selon la thématique de son choix. Testée expérimentalement, la méthode a montré des résultats bien supérieurs à ceux obtenus par des procédés traditionnels, ainsi qu’une précision impressionnante dans l’extraction d’un sujet de discussion dans un environnement bruyant.

L’intelligence artificielle de plus en plus présente dans les audioprothèses

ConceptBeam n’est pas la première incursion de l’intelligence artificielle dans l’audiologie. Certaines appareils auditifs en bénéficient depuis déjà plusieurs années. L’impact le plus important de l’IA porte principalement sur l’adaptabilité et l’individualisation des prothèses.

Par exemple, certains processeurs contenus dans les sonotones peuvent s’acclimater à l’environnement sonore. En forêt, dans un centre commercial ou dans votre salon, l’audioprothèse s’adapte d’elle-même et permet un plus grand confort d’écoute.

Par ailleurs, une situation d’écoute reste une expérience très personnelle dépendant d’une multitude de paramètres. D’une personne à l’autre, selon l’environnement, l’humeur ou l’état de fatigue, le ressenti ne sera pas le même. Dans plusieurs modèles d’équipements auditifs, l’intelligence artificielle permet donc d’individualiser l’expérience de l’utilisateur et d’adapter le traitement du son.

L’IA dans les audioprothèses permet notamment :

  • L’assistance en temps réel grâce à la prise en compte de l’intention d’écoute de l’utilisateur.
  • L’ajustement des réglages grâce au machine learning. Les audioprothèses peuvent ainsi proposer des adaptations de plus en plus pertinentes grâce aux retours qui lui sont faits, via un smartphone par exemple.
  • La simplicité et l’immédiateté du réglage des prothèses par la collecte et le traitement des données anonymes d’autres utilisateurs.
  • Une meilleure réduction du bruit et un traitement plus performant des fréquences conversationnelles.

Le taux de satisfaction des porteurs d’audioprothèses est en constante hausse. Cependant, il n’en reste pas moins que plus de 80 % des personnes demeurent confrontés à des situations d’écoute difficiles, notamment en la présence de plusieurs interlocuteurs. En proposant cette nouvelle technologie, NTT aborde le problème selon un angle prometteur. Après son utilisation dans la détection du cancer, voici encore une belle application de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé !

 

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Renaud Corbin, pour e-Writers,

Article rédigé lors du cursus de formation en rédaction web chez FRW.

Article relu par Clémence, tutrice de formation chez FRW.

 

Sources :

https://www.kecl.ntt.co.jp/people/ohishi.yasunori/project/conceptbeam/

https://arxiv.org/pdf/2207.11964.pdf

https://www.earscience.org.au/2023/06/02/the-latest-advancements-in-hearing-aid-technology/

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