Afshin Mehin, fondateur de Card79 – Série d’entretiens

Afshin Mehin est le fondateur de Card79 (anciennement connu sous le nom de WOKE), un studio de création spécialisé dans les expériences de produits qui effacent les frontières entre notre vie numérique et physique. Card79 a eu le privilège de s’associer à Elon Musk pour concevoir Neuralink, le premier dispositif portable cérébral au monde. Le studio a conçu le Link, qui faisait partie du système que une personne porterait quotidiennement.

Vous avez commencé vos études en tant qu’ingénieur, comment avez-vous fait pour diriger votre carrière vers la conception pour les technologies futures ?

La conception a toujours été à l’ordre du jour. En tant qu’adolescent, j’ai découvert le domaine de la conception industrielle comme une carrière possible et j’ai pensé que cela pourrait être un bon choix pour moi, car j’aimais créer de nouveaux produits et solutions pour les problèmes quotidiens. Mais, comme c’est le cas pour de nombreuses familles d’immigrants de première génération, la conception n’était pas un chemin de carrière familier. Alors, j’ai fait la meilleure chose et j’ai terminé mon baccalauréat en génie mécanique à l’Université de la Colombie-Britannique à Vancouver. Cette éducation s’est avérée être l’une des meilleures choses que j’aie faites, car elle m’a donné une appréciation des problèmes difficiles qui doivent être résolus pour que de nouvelles avancées techniques soient apportées dans le monde. Après avoir terminé mes études d’ingénieur, je me suis réorienté vers ma passion pour la conception et j’ai commencé à poursuivre une formation supplémentaire en interaction homme-ordinateur et en génie de la conception industrielle, en prenant un côté de moi qui s’intéressait davantage à l’expérience humaine de cette technologie, en terminant un master à la Royal College of Art de Londres et un stage au M.I.T. Media Lab Europe à Dublin. Après avoir terminé mes études, je me suis installé à San Francisco et j’ai commencé à travailler pour différentes sociétés de conception, telles que IDEO et Whipsaw.

Vous avez été approché par l’équipe de Neuralink en 2019 pour présenter une conception pour leur interface cerveau-machine, pouvez-vous discuter de cet engagement initial ?

Nous avons reçu un appel du président de Neuralink. Nous avions travaillé sur des accessoires portables avant, nous étions donc à l’aise avec les défis de la conception de quelque chose qui pourrait être porté sur la tête. Ce que nous n’avions pas prévu, c’est que nous allions également concevoir quelque chose qui allait à l’intérieur de la tête. C’était la première fois que nous travaillions sur un projet où nous allions nous asseoir dans une salle avec un ingénieur électrique, des ingénieurs mécaniques, ainsi que des neurochirurgiens et des ingénieurs neuronaux qui pourraient expliquer comment opérer et interagir avec le cerveau. Nous n’avons pas seulement travaillé sur la définition du facteur de forme – quelque chose de discret pour ne pas attirer l’attention indésirable – mais nous avons également discuté des emplacements possibles de l’accessoire portable et de l’implant avec l’équipe de Neuralink. Nous avons finalement conçu un dispositif portable qui serait porté derrière l’oreille et transférerait des données et de l’énergie à un récepteur sans fil qui serait implanté sous la peau derrière l’oreille. Le dispositif portable a été conçu pour être facilement interchangeable, car la durée de vie de la batterie pour la première génération était estimée à seulement quelques heures. Notre deuxième engagement a été d’aider à développer la conception de l’enceinte extérieure (la conception industrielle) pour le robot chirurgical qui le préparerait pour les essais cliniques. Après ces deux engagements, notre curiosité a été piquée quant à ce que pourrait être l’expérience utilisateur d’une interface cerveau-machine. L’idée d’utiliser nos pensées pour contrôler les choses était un concept nouveau et excitant que nous voulions explorer plus en détail.

Quels sont les différents composants de Neuralink conçus par Card79 ?

À notre core, nous sommes un studio de conception et notre expertise et notre valeur résident dans la compréhension de la création d’une expérience de produit désirable et attrayante. Cela peut être réalisé en rendant un produit plus visuellement attrayant, plus facile à utiliser ou en exposant davantage de capacités. Avec notre travail pour Neuralink, nous sommes venus aider pour deux des principaux appareils, le dispositif portable Link de première génération ainsi que le robot chirurgical Neuralink R1. Notre contribution sur les deux projets a été de comprendre comment rendre le produit le plus adapté à son contexte humain possible. Pour le Link, il était important de résoudre les problèmes d’ergonomie pour nous assurer que le dispositif s’adapte aux différentes tailles de tête des personnes et soit confortable et discret à porter. Pour le robot R1, il était crucial que le robot soit capable d’être facilement entretenu dans la salle d’opération et soit sûr pour le personnel et les chirurgiens qui y travaillent.

Pouvez-vous décrire l’approche de la conception d’une expérience utilisateur pour une interface cerveau-machine ?

Il y a deux expériences utilisateur qui seront importantes à considérer. Premièrement, il y a l’expérience utilisateur physique – comment la technologie peut être facilement maintenue, rechargée, mise à niveau comme une augmentation de notre corps.

Ensuite, il y a l’expérience utilisateur numérique et nous la divisons en deux camps différents.

Le premier camp est l’UX qui est piloté par l’état actuel de l’art. Cela implique de comprendre les capacités techniques de la technologie de détection, de la formation de modèles, de la variation de la neuroanatomie et de la psychologie qui impacte la robustesse de l’expérience d’interface cerveau-machine et de la fonction ou de l’utilisation prévue qui doit être abordée. Selon que l’UX est pour des fins de recherche ou pour un produit expédié, les priorités seront différentes. De plus, si c’est une interface cerveau-machine invasive, le niveau de complexité de la chirurgie et l’accès à ces patients deviennent plus difficiles à réaliser pour valider l’UX proposée.

Le deuxième camp de la conception d’expériences utilisateur est pour les interfaces cerveau-machine qui ne sont pas encore techniquement possibles mais qui pourraient avoir de grandes implications sociales si elles étaient réalisées. Nous essayons de suivre la science jusqu’à où nous sommes et puis de faire des suppositions éduquées sur ce qui pourrait être potentiellement incroyable ou désastreux si ce scénario futur se réalise. Nous espérons que, en continuant à travailler sur ces scénarios d’UX futurs, nous serons armés de propositions de conception si et quand cet avenir arrivera.

Quels sont les défis techniques derrière la conception d’une interface cerveau-machine ?

Il y a donc de nombreux défis. Obtenir un bon signal est l’une des choses les plus difficiles. Pour obtenir un signal faible à bruit, il faut être invasif avec les technologies de détection. Il y a de nombreuses technologies non invasives qui sont plus sûres et moins risquées à utiliser, mais qui souffrent du même manque de qualité de signal. Sans un bon signal, c’est comme parler à Alexa à travers un microphone étouffé ou essayer d’utiliser une souris avec un laser cassé qui saute erratiquement lorsque vous essayez de l’utiliser, ce n’est tout simplement pas lu à un niveau de détail que vous voulez.

L’autre défi du point de vue de l’UX est la variation neuroanatomique et psychologique dans le temps au sein d’un individu et entre les individus. Cela signifie que chaque fois qu’un utilisateur souhaite utiliser une interface cerveau-machine, il doit passer par une session de calibration qui est souvent frustrante et démotive l’utilisateur. Il y a des opportunités UX pour simplifier et rationaliser le processus de calibration, mais l’espoir à long terme est que la fréquence de calibration du système puisse être réduite.

De plus, avec les systèmes d’interface cerveau-machine basés sur l’imagerie motrice intentionnelle (MI) de l’utilisateur, la façon dont vous invitez l’utilisateur à imaginer le mouvement peut avoir un impact sur la capacité du modèle d’apprentissage automatique à décoder efficacement le mouvement intentionnel. Une grande recherche publiée en 2021 par Frank Willets et al. a incité des patients paralysés à imaginer qu’ils écrivaient (plutôt que de déplacer un curseur ou de taper des touches sur un clavier). Cette technique d’entrée a pu surpasser d’autres techniques testées précédemment, en partie parce que la tâche d’écriture était facile pour les utilisateurs à imaginer et en partie parce que l’apprentissage automatique pouvait efficacement décoder entre les différents caractères manuscrits – très similaire à lorsque Palm Pilot a introduit leur langage d’écriture “graffiti” au début des années 2000.

Pouvez-vous décrire comment les interfaces cerveau-machine pourront utiliser des modalités de réflexion visuelles ou d’autres types à l’extérieur de la simple pensée en mots ?

En tant que concepteurs UX travaillant dans ce domaine en évolution rapide, nous essayons de suivre la science de près pour voir où elle nous mène. Lorsque nous avons imaginé certains de nos scénarios futurs, nous avons essayé de nous appuyer sur des recherches à la fois à court et à long terme. À court terme, il y a eu beaucoup de progrès dans le développement d’interfaces cerveau-machine qui utilisent l’imagerie motrice intentionnelle, où quelqu’un imagine qu’il déplace un objet pour manipuler une forme de technologie. Cette modalité permet une manipulation directe d’objets avec des pensées.

À un niveau plus ambitieux, la capacité de contrôler la voix et de créer des mots qui symbolisent un objet est un niveau de contrôle plus avancé. Cette recherche est issue du laboratoire d’Edward Chang à l’UCSF et a commencé à inspirer beaucoup des types d’interactions que nous imaginions, que ce soit une personne capable de demander à son assistant AI quelque chose via ses pensées ou deux personnes capables de converser à l’aide de leurs pensées.

Le cortex visuel est un système plus avancé que la voix ou le mouvement. Les recherches préliminaires indiquent qu’il y a un niveau élevé de cohérence dans la façon dont le cortex visuel fonctionne entre les individus. Un article publié en 2004 indique que lorsque les chercheurs montrent la même entrée visuelle à différentes personnes, il y a un “niveau frappant de synchronisation voxel-par-voxel entre les individus”. Il y a également eu un autre projet publié par des chercheurs de l’Université de Kyoto où les chercheurs ont découvert que l’activité dans les régions cérébrales supérieures pouvait prédire avec précision le contenu des rêves des participants. Le soutien à la réflexion visuelle a un potentiel énorme, permettant aux gens d’augmenter leur pouvoir d’imagination.

À la fin de la journée, beaucoup de cela dépendra de la facilité avec laquelle ces nouvelles entrées peuvent être apprises, de la façon dont elles fonctionnent de manière robuste et des avantages qu’elles apportent à l’utilisateur final, que ce soit en permettant aux gens de faire des choses qu’ils n’ont jamais pu faire auparavant ou de les faire plus rapidement qu’ils ne l’ont jamais pu.

Pouvez-vous discuter de la façon dont les interfaces cerveau-machine pourront comprendre l’état émotionnel d’une personne ?

Les émotions peuvent actuellement être capturées avec des EEG à un niveau macroscopique et catégorisées dans les grands compartiments émotionnels tels que la colère, la tristesse, le bonheur, le dégoût et la peur. Il y a deux façons dont nous pourrions voir l’état émotionnel d’une personne avoir un impact sur les futures interfaces cerveau-machine. Ils pourraient d’abord inspirer des fonctionnalités réelles, en informant une application de méditation ou en informant un thérapeute de l’historique émotionnel de son client depuis sa dernière séance. Alternativement, parce que ces informations sont plus macroscopiques et qualitatives que les autres contrôles d’interface cerveau-machine qui capturent le mouvement, le langage ou les visuels, il serait logique d’utiliser ces données pour modifier la “saveur” d’une interface, en ajustant une interface cerveau-machine spécifique pour tenir compte des émotions de la personne, similaire à la façon dont le “Mode Nuit” peut ajuster la luminosité d’un écran en fonction de l’heure de la journée.

Quels sont les cas d’utilisation des interfaces cerveau-machine qui vous excitent le plus ?

Je suis avant tout fasciné par l’apprentissage de la façon dont le cerveau fonctionne réellement. Il me semble que nous avons de nombreuses tentatives pour comprendre les mécanismes internes du cerveau, mais pas de modèle holistique. C’est pourquoi l’application des principes UX à ce sujet est si excitante pour moi ! Ce qui en résulte sera idéalement quelque chose qui améliorera réellement la vie des gens. L’idée d’accélérer ce que nous faisons en tant qu’espèce est incroyable et c’est ce qui me rend vraiment enthousiaste à propos de ce sujet. D’un autre côté, avoir notre humanité et notre indépendance remises en question est inquiétant et doit être abordé avec la plus grande vigilance.

Quelle est votre vision pour l’avenir des interfaces cerveau-machine ?

Une où les gens bénéficient de la technologie, en contrôlent, mais sont également capables de se connecter les uns aux autres et à l’information de manière que nous ne pouvons pas imaginer actuellement. L’idée d’être connectés d’une manière qui donne la priorité à notre humanité. L’un des risques dont nous sommes tous conscients est que nous craignons que nos pensées ne soient plus privées ou que nous devenions tous des zombies avec un contrôle mental. Avec la façon dont Web 2.0 a dû compromettre la confidentialité des gens pour se maintenir, il n’est pas étonnant que les gens soient sceptiques ! Malgré le fait que la science est très éloignée de rendre cela une réalité, je veux jouer un rôle actif pour m’assurer qu’elle ne s’oriente jamais dans cette direction. Sachant qu’il y a de nombreux intervenants, des gouvernements aux capitalistes de risque, il n’y a aucune garantie qu’elle ne s’oriente pas dans une direction sombre. C’est pourquoi, en tant que concepteur UX, je pense qu’il est SO critique de s’y engager tôt et de commencer à planter des jalons autour de ce qui est dans le meilleur intérêt des personnes qui utiliseront réellement cette technologie.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Card79 ou Neuralink.