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Meta a récemment introduit TRIBE v2, un modèle d'intelligence artificielle open source conçu pour simuler les schémas d'activité cérébrale, tels que ceux observés dans les images par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Ce modèle est capable de prédire comment le cerveau réagirait à des stimuli visuels, sonores ou textuels.
Le développement de TRIBE v2 repose sur une vaste base de données, comprenant plus de 500 heures d'IRMf collectées auprès d'environ 700 participants. Grâce à ces données, le modèle peut généraliser ses prédictions à de nouveaux individus, tâches et langues, sans nécessiter de recalibrage spécifique.
Objectif et fonctionnement
L'objectif principal de TRIBE v2 est de reproduire les schémas d'activité cérébrale sans avoir recours à un scanner. Fonctionnant comme un "cerveau virtuel", le modèle reçoit des stimuli sous forme de vidéos, d'audio ou de texte et simule les schémas d'activation cérébrale qui seraient observés dans un cerveau réel.
Pour atteindre cet objectif, Meta a constitué un jeu de données massif reliant des contenus variés à l'activité cérébrale correspondante. Les participants ont passé de longues sessions dans un IRMf, exposés à divers types de contenus.
Processus d'entraînement
Le processus d'entraînement de TRIBE v2 se déroule en plusieurs étapes :
- Étape 1 : Des encodeurs spécialisés traitent chaque type de contenu, qu'il s'agisse de vidéos, d'audio ou de texte.
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Étape 2 : Un module d'intégration synchronise ces signaux dans le temps, créant une représentation commune de la perception à un instant donné.
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Étape 3 : Une couche de projection convertit cette représentation en activité cérébrale simulée, prédisant l'intensité de la réponse IRMf sur environ 70 000 voxels. Cela permet une cartographie détaillée des aires sensorielles et associatives.
Avancées par rapport à TRIBE v1
TRIBE v2 marque une avancée notable par rapport à TRIBE v1, qui s'appuyait sur un échantillon plus restreint de quatre participants et une centaine d'heures de films. Les améliorations apportées par TRIBE v2 se traduisent par une précision accrue de 2 à 3 fois.
Le modèle est désormais capable de généraliser ses prédictions à de nouveaux individus, tâches et langues, ce qui représente une avancée majeure dans le domaine de la neuro-IA.
Cas d'usage
Meta identifie deux principaux cas d'usage pour TRIBE v2 :
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Recherche en neurosciences : TRIBE v2 peut être utilisé comme simulateur pour tester des hypothèses avant de procéder à des expériences coûteuses avec un scanner. Cela permet d'optimiser les expériences et d'exploiter les données existantes de manière plus efficace.
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Développement de modèles d'IA : TRIBE v2 offre la possibilité de comparer les activations d'un modèle d'IA à celles mesurées en IRM, fournissant des indices sur la manière dont l'IA organise l'information par rapport au cerveau humain.
Le code et les poids de TRIBE v2 sont disponibles en open source, ce qui facilite son adoption par les laboratoires de recherche et les startups intéressées par l'exploration de ces nouvelles capacités.
