Le AI peut-il interpréter les rêves ?

Alors que les chercheurs ont fait les premiers pas vers l’interprétation des rêves par l’intelligence artificielle, la technologie est encore largement non prouvée. Il faudra peut-être des années pour que les applications de haute gamme atteignent le marché des consommateurs. Existe-t-il un moyen d’utiliser l’IA pour interpréter les rêves aujourd’hui ?

Pourquoi auriez-vous besoin de l’IA pour interpréter les rêves ?

Il existe plusieurs théories prédominantes sur la raison pour laquelle les rêves se produisent. Certains soutiennent que c’est une activité neuronale aléatoire, d’autres disent que c’est pour traiter les événements de la journée et quelques-uns prétendent que ce sont vos besoins et désirs inconscients qui émergent. Réalistement, c’est probablement une combinaison de plusieurs idées. Cependant, aucune ne peut aider à expliquer le sens spécifique derrière chacune de vos visions nocturnes. 

Les rêves sont complexes, incohérents et déroutants pour des raisons inconnues. Vous pourriez vous trouver dans le salon de votre grand-mère en parlant à Elvis Presley à propos d’astronautes chiens, et tout semblerait normal — compréhensiblement, vous voudriez donner un sens aux choses avec l’IA.

Même si vous pouvez comprendre votre rêve à la surface, il est généralement admis qu’un sens plus profond existe. Les symboles, les thèmes et les événements s’étendent sur les cultures et les générations, ce qui contribue à leur importance. 

Par exemple, faire un rêve dans lequel vous perdez vos dents pourrait signifier que vous êtes aux prises avec le stress, l’incertitude ou les insécurités dans votre vie éveillée. Alternativement, un cauchemar dans lequel vous tombez pourrait signifier que vous ne vous sentez pas en contrôle de votre vie ou que vous n’êtes pas soutenu par vos proches. Des événements apparemment aléatoires et sans sens pourraient être importants — c’est pourquoi l’interprétation de l’IA est un grand problème. 

Pouvez-vous utiliser l’IA pour l’interprétation des rêves ?

Techniquement, vous pourriez utiliser l’IA pour interpréter vos rêves aujourd’hui si vous obtenez un modèle génératif et que vous formulez correctement votre invite. Cependant, la précision est un problème — si vous ne pouvez pas déchiffrer le sens de votre rêve, comment un algorithme pourrait-il le faire ? Même s’il peut deviner ou produire des nonsens pour vous apaiser, seriez-vous satisfait de ses réponses génériques ?

Même si vous ne vous sentez pas connecté à vos rêves, ils sont des expériences incroyablement personnelles. Chacun est un mélange confus de vos souvenirs, de vos émotions, de vos relations et de vos pensées inconscientes. Même si vous pouvez techniquement utiliser un grand modèle de langage (LLM) pour les déchiffrer, sa sortie ne serait qu’en partie exacte au mieux.

Cela étant dit, des interprétations d’IA relativement précises ne sont pas impossibles. Certains chercheurs ont déjà découvert la technologie nécessaire pour que cela fonctionne — plusieurs études menées en 2023 prouvent qu’il est faisable. À ce stade, tester, créer des prototypes et commercialiser ces découvertes est simplement une question de temps, de ressources et de financement. 

La technologie derrière l’interprétation des rêves par l’IA

Les données de formation sont fondamentales pour toute technologie d’interprétation des rêves basée sur l’IA. Quelles informations pouvez-vous fournir à un algorithme pour obtenir une sortie cohérente et précise ? Théoriquement, vous pourriez utiliser des descriptions basées sur du texte, des statistiques sur les thèmes les plus souvent rêvés ou des interprétations d’artistes. Cependant, trouver suffisamment de données serait un problème. 

Certains chercheurs ont surmonté cet obstacle en fournissant à des modèles d’apprentissage automatique (ML) des dizaines d’heures de scans d’activité cérébrale. Cette approche est intéressante pour plusieurs raisons. Tout d’abord, elle repose sur des informations fondées sur des preuves plutôt que sur les commentaires du rêveur — ce qui, par coïncidence, augmente considérablement la disponibilité des données.

Elle identifie également les moteurs sous-jacents du sommeil à mouvements oculaires rapides (REM), en ciblant les zones du langage ou du traitement d’images du cerveau plutôt que d’essayer de donner un sens au rêve lui-même. Par conséquent, l’IA n’est pas autant affectée par les préjugés du rêveur — ce qui signifie que sa chance de produire une interprétation relativement objective et précise est plus élevée. 

Outre les données de formation, vous avez besoin d’un modèle génératif pour reconstruire, interpréter ou traduire des informations. La popularité de cette technologie augmente rapidement — sa taille de marché connaîtra un taux de croissance annuel composé de 36,5% de 2024 à 2030 — donc trouver une solution prête à l’emploi serait facile. Cependant, construire une solution à partir de zéro serait sage.

La plupart des solutions d’interprétation des rêves basées sur l’IA ont besoin d’une certaine mesure de traitement du langage naturel (NLP) et de technologie de reconnaissance d’images. Après tout, la plupart du sommeil REM est une combinaison d’images et de mots. Au-delà de cela, vous pourriez utiliser tout, des modèles d’apprentissage profond aux réseaux de neurones, pour faire fonctionner votre outil. 

Méthodes pour utiliser l’IA pour interpréter les rêves 

Alors que les modèles génératifs peuvent produire du texte, des images, de l’audio et de la musique, seules quelques méthodes éprouvées d’interprétation des rêves basées sur l’IA existent actuellement. 

1. Génération de texte à texte 

La méthode la plus simple est la génération de texte à texte, où un modèle de langage (LLM), un modèle d’apprentissage automatique (ML) ou un modèle de traitement du langage naturel (NLP) analyse vos invites tapées. Vous entrez ce que vous vous rappelez de votre rêve ou suivez un format d’arbre de décision pour obtenir des réponses. D’une part, c’est rapide et simple. D’autre part, c’est peu précis — vous oubliez la majeure partie de l’étape REM à votre réveil, donc l’IA travaille à partir d’un récit fragmenté. 

2. Génération de texte à partir d’EEG

Un modèle de langage (LLM) et un électroencéphalogramme (EEG) enregistrant les signaux électriques du cerveau peuvent convertir les pensées en mots. Vous devez lire en portant un casque mou rempli de capteurs pour que cela fonctionne. Le modèle convertit cette activité en texte.

Votre cerveau envoie un signal spécifique lorsque vous pensez à un mot ou à une phrase. Un algorithme peut trouver des modèles dans cette activité, ce qui rend la traduction possible. Vous pourriez utiliser ce modèle de génération de texte à partir d’EEG pour développer une transcription de votre sommeil REM. 

Des recherches examinées par des pairs ont prouvé que ce modèle peut atteindre 60% de précision, ce qui est impressionnant pour un concept de preuve. Le casque mou est portable et relativement peu coûteux à produire, ce qui en fait l’une des rares inventions qui pourrait voir des applications sur le marché de masse.

3. Génération d’images à partir d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf)

Un groupe de recherche a découvert un modèle d’apprentissage profond qui peut analyser des scans d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) — des images de l’écoulement sanguin du cerveau — pour recréer avec précision les images que les gens voient. Il a été formé sur 10 000 photos pour interpréter ce que les gens regardaient. 

Alors que les participants de l’étude regardaient une image, leur lobe temporal enregistrait son contenu, et leur lobe occipital cataloguait son échelle et sa disposition. L’IA a suivi cette activité pour reconstruire ce qu’ils regardaient. Même si ses recréations ont commencé comme du bruit, elles sont devenues progressivement reconnaissables.

4. Génération de texte à partir d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf)

Les chercheurs ont utilisé des scans d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et un modèle de langage (LLM) dans un système d’encodage et de décodage pour reconstruire l’activité cérébrale sous forme de texte. Le neuroscientifique principal de l’étude a déclaré que l’équipe était choquée qu’il ait fonctionné aussi bien. 

Alors que les gens lisaient du texte ou regardaient des vidéos silencieuses, l’IA décrivait le contenu — et a généralement obtenu l’essentiel. Par exemple, une personne a lu : « Je ne savais pas si je devais crier, pleurer ou m’enfuir. Au lieu de cela, j’ai dit laissez-moi seul, je n’ai pas besoin de votre aide. » Le modèle a produit : « A commencé à crier et à pleurer, puis elle a simplement dit je vous ai dit de me laisser seul, vous ne pouvez plus me faire de mal. »

Intéressant, lorsque les chercheurs ont adapté l’outil pour l’un des participants de l’étude, il n’a pu recréer que des nonsens incompréhensibles lorsqu’il a été utilisé sur un autre. Il pourrait y avoir un potentiel pour des interprètes de rêves algorithmiques personnalisés. 

Pourquoi vous devriez être prudent avec un interprète IA 

Alors que l’utilisation d’algorithmes pour l’interprétation des rêves semble prometteuse, il y a quelques inconvénients dont vous devez être conscient. Le plus important est l’hallucination. Selon une enquête, 89% des ingénieurs en apprentissage automatique travaillant avec l’IA générative disent que leurs modèles inventent des choses — et 93% voient cela se produire quotidiennement ou hebdomadairement.

Jusqu’à ce que les ingénieurs en IA résolvent le problème de l’hallucination, l’application de cette technologie dans le sommeil REM est une zone grise. Alors que l’utiliser pour s’amuser est inoffensif, certaines personnes — celles qui iraient normalement chez des thérapeutes ou des psychologues pour des interprétations de rêves — pourraient obtenir une sortie qui nuit à leur santé mentale ou retarde leur progrès thérapeutique.

Cela pourrait vous influencer subconsciemment, même si vous êtes sceptique ou indifférent à la sortie d’un algorithme. Par exemple, vous pourriez devenir distant avec votre partenaire après que le modèle vous ait dit que votre rêve d’infidélité signifie une relation qui échoue. 

Être à l’autre extrémité du spectre peut être tout aussi nocif. Croire pleinement à la sortie de l’IA — malgré les préjugés ou les hallucinations potentiels — pourrait avoir un impact négatif sur vous. Cette confiance excessive pourrait vous amener à mal interpréter vos émotions, vos interactions avec les autres ou votre traumatisme passé, ce qui pourrait conduire à des situations indésirables dans votre vie éveillée. 

Il y a également le problème du prix. La génération de texte à texte est la plus accessible et la plus abordable, mais elle est peu précise. Si vous voulez quelque chose de mieux, préparez-vous à payer. Étant donné qu’une seule scan IRM peut coûter jusqu’à 4 000 $ — et qu’une seule machine peut être un investissement de plusieurs millions de dollars — les interprètes de rêves basés sur l’IA précis sont probablement à des années de distance.

Quel est l’avenir de cette technologie ?

Avoir un interprète de rêves basé sur l’IA personnel pourrait être excitant et utile. Même si cette technologie n’entre pas sur le marché des consommateurs bientôt, elle trouvera probablement sa place dans la thérapie, la psychologie et les pratiques médicales. Un jour, vous pourriez l’utiliser pour faire face à un traumatisme passé, identifier des problèmes de sommeil ou découvrir des émotions cachées.