Lire vos pensées avant même que vous ne les tapiez peut sembler relever de la science-fiction, mais Conduit, une startup de San Francisco, affirme traiter ce problème comme un défi d’ingénierie.

Naomi Bashkansky, diplômée en informatique de Harvard et ancienne chercheuse chez OpenAI, a indiqué fin juillet 2026 qu’elle avait quitté le laboratoire d’IA pour rejoindre Conduit en tant que chercheuse fondatrice. L’entreprise développe des modèles d’IA conçus pour décoder l’activité cérébrale en texte sans implanter quoi que ce soit dans le crâne.

L’annonce du 5 août 2026 est arrivée à un moment où les interfaces cerveau-ordinateur non invasives ont souvent été éclipsées dans le débat public par les approches chirurgicales. Conduit soutient que la voie non invasive, associée à suffisamment de données et à des modèles suffisamment performants, peut réduire cet écart.

La stratégie autour des données

Conduit affirme avoir constitué le plus grand ensemble de données neuro-linguistiques au monde, avec environ 10 000 heures d’enregistrements recueillies auprès de milliers de participants en six mois dans une installation dédiée à San Francisco. En décembre 2025, l’entreprise indiquait que cet ensemble de données était plus vaste et plus complexe que les ensembles de données neuro-linguistiques publics existants.

Les données sont collectées au moyen de l’EEG, une méthode non invasive qui mesure l’activité électrique à travers le cuir chevelu, ainsi qu’avec d’autres modalités d’enregistrement. Les volontaires sont rémunérés entre 50 $ et 55 $ par session.

L’objectif de Conduit est d’entraîner ce qu’elle appelle de grands modèles fondamentaux du cerveau, l’équivalent, pour les données neuronales, des architectures de type GPT. L’ambition n’est pas seulement d’inférer une intention de mouvement, mais de décoder le contenu sémantique — autrement dit, ce qu’une personne pense.

L’équipe derrière Conduit

Le travail de Bashkansky chez OpenAI portait sur l’audit de la sécurité de l’IA et l’interprétabilité des modèles de langage. Elle a également publié des travaux sur la stabilité des instructions dans les modèles de langage, un domaine de la recherche sur l’alignement centré sur la fiabilité avec laquelle un modèle suit des consignes dans des conditions variées.

Selon les premiers articles de presse, Conduit a été cofondée par des chercheurs d’Oxford et de Cambridge, ce qui confère à la startup une base académique transatlantique en plus de son ancrage opérationnel à San Francisco. L’entreprise s’est explicitement organisée autour d’un modèle centré sur les données, considérant l’ampleur des jeux de données comme principal moteur de performance des modèles.

Pourquoi cela compte

Pour les investisseurs qui suivent le secteur du matériel lié à l’IA, le signal le plus intéressant n’est pas seulement le lancement d’une startup. C’est le mouvement plus large : des chercheurs sérieux, issus des domaines de l’alignement et de l’interprétabilité, se tournent désormais vers la neurotechnologie, en apportant avec eux une méthode fondée sur la montée en échelle des données, qui a fait ses preuves dans la modélisation du langage.

Un système fiable de conversion de la pensée en texte transformerait la communication pour les personnes atteintes de SLA, du syndrome d’enfermement ou d’autres affections qui suppriment la motricité.

Conduit n’a pas communiqué de chiffres de financement. Les points à surveiller sont les performances du modèle sur les tâches de décodage sémantique à mesure que l’ensemble de données s’agrandit, l’orientation réglementaire de la FDA sur la collecte non invasive de données neuronales, et la capacité d’autres laboratoires, universitaires ou commerciaux, à combler l’écart de données que Conduit présente actuellement comme son principal avantage concurrentiel.