Un matériel qui écoute : l'approche basée sur la puce permet la reconnaissance vocale et bien plus encore
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Reconnaissance vocale sans logiciels lourds ni processeurs énergivores : des chercheurs de l'Université de Twente, en collaboration avec IBM Research Europe et Toyota Motor Europe, présentent une approche totalement novatrice. Leurs puces permettent au matériel lui-même d'« écouter ». La publication du professeur Wilfred van der Wiel et de ses collègues paraît aujourd'hui dans Nature.
Jusqu'à présent, la reconnaissance vocale reposait sur des serveurs cloud et des logiciels complexes. Les chercheurs de Twente démontrent qu'il est possible de faire autrement. Ils ont combiné une unité de traitement non linéaire reconfigurable (RNPU), développée à l'Université de Twente, avec une nouvelle puce IBM. Ensemble, ces appareils traitent le son avec la même fluidité et la même dynamique que l'oreille et le cerveau humains. Lors des tests, cette approche s'est avérée au moins aussi précise que les meilleurs modèles logiciels, voire parfois supérieure.
L'impact potentiel est considérable : des prothèses auditives quasiment sans consommation d'énergie, des assistants vocaux qui n'envoient plus de données vers le cloud, ou encore des voitures à commande vocale directe. « C'est une nouvelle façon d'envisager l'intelligence matérielle », explique le professeur Van der Wiel. « Nous démontrons que le matériel lui-même peut être entraîné à l'écoute. »
Au-delà de la parole
Cette technologie ne se limite pas à la parole. En principe, elle peut traiter tout signal temporel. Vidéos, images ou flux de données continus provenant de capteurs conviennent tout aussi bien. Imaginez des capteurs qui mesurent en permanence leur environnement et peuvent réagir de manière autonome, sans nécessiter de batterie neuve tous les deux ou trois jours ni dépendre fortement d'une connexion internet. De nombreuses tâches de calcul peuvent être réalisées localement et de manière économe en énergie, rendant les appareils plus intelligents et plus autonomes.
Le même principe pourrait également être utilisé pour accélérer les tâches d'IA exigeantes. Des parties spécifiques d'algorithmes complexes pourraient être intégrées directement dans les matériaux, allégeant ainsi la charge des puces conventionnelles. Cette approche hybride permettrait aux circuits numériques traditionnels de fonctionner en tandem avec des composants intégrés aux matériaux, gérant certaines tâches beaucoup plus efficacement.
Schéma d'une architecture CNN hybride pour la reconnaissance vocale in materia. Crédit : Nature (2025). DOI : 10.1038/s41586-025-09501-1
Du laboratoire à la pratique
Van der Wiel espère que la technologie ne se limitera pas aux articles scientifiques. « Je rêve que nos puces trouvent leur place dans des applications concrètes , comme les prothèses auditives. Un composant d'un tel appareil pourrait alors être basé sur notre technologie. »
Cette perspective est réaliste grâce aux matériaux utilisés. Les puces sont basées sur du silicium standard et fonctionnent à température ambiante. Cela permet de les produire dans les usines de semi-conducteurs existantes. « Cela rend le passage à l'échelle supérieure pour des applications pratiques beaucoup plus réaliste », explique Van der Wiel.