Sabi a levé 50 millions de dollars (environ 45 millions d’euros) pour développer une casquette destinée à transformer les signaux cérébraux en texte et en commandes pour des assistants d’IA.
Sabi : EEG sans gel ni chirurgie
La start-up de la Silicon Valley conçoit un dispositif reposant sur l’électroencéphalographie (EEG). Ses capteurs sont annoncés comme capables de mesurer l’activité électrique du cerveau sans contact direct, à travers les cheveux, sur un espace allant jusqu’à cinq millimètres. Chaque capteur ferait de 1 à 5 millimètres de taille et, selon la source, jusqu’à 100 000 capteurs pourraient tenir dans une seule casquette.
Sabi affirme avoir développé sa propre puce EEG, qu’elle dit plus de 50 fois plus économe en énergie qu’un composant largement utilisé de Texas Instruments lors de tests internes. La casquette se connecte sans fil à un téléphone ou un ordinateur, de manière comparable à des écouteurs sans fil.
Un modèle d’IA entraîné sur un large jeu de données
Le traitement des signaux est confié à un modèle d’IA que Sabi appelle un Brain Foundation Model, entraîné sur plus de 100 000 heures d’enregistrements EEG de participants imaginant des mots ou effectuant des tâches mentales, ce que la start-up présente comme le plus vaste jeu de données divulgué de ce type. La casquette vise trois usages : afficher des mots imaginés sous forme de texte, transmettre des commandes mentales apprises à des assistants d’IA et prédire quelles touches un utilisateur est sur le point d’appuyer.
“We are building a faster interface that does not require surgery or a laboratory,” a déclaré Rahul Chhabra, cofondateur et directeur général de Sabi.
Financement, équipe et démonstration
La levée de fonds de 50 millions de dollars est un tour d’amorçage mené par Khosla Ventures, avec la participation d’Accel, Initialized Capital, DST Global, Collaborative Fund, Ascend et Kevin Weil, ancien directeur produit d’OpenAI.
Rahul Chhabra a fondé Sabi avec Atmadeep Banerjee, directeur technologique, qui a co-signé l’étude MindEye. L’équipe comprend des anciens de Kernel, Apple, Microsoft, Meta et Nike. Sabi prévoit de présenter un premier prototype au salon CES de Las Vegas en janvier et prépare des appareils pour les personnes inscrites sur sa liste d’attente; aucun prix n’a été annoncé.
Sabi indique que les données cérébrales sont chiffrées au niveau du capteur et traitées alors qu’elles restent chiffrées, de sorte que les serveurs ne voient jamais les signaux bruts.
Concurrence et défis techniques
Sabi entre dans un secteur où d’autres acteurs développent des interfaces cerveau-machine : Neuralink d’Elon Musk (valorisée à 9 milliards de dollars l’an dernier, selon la source), Merge Labs soutenue par Sam Altman, et des travaux menés par Meta, qui commercialise déjà un bracelet lisant des signaux musculaires et étudie des systèmes de conversion du cerveau en texte.
Des recherches publiées montrent cependant la difficulté du défi. Dans une étude de Meta portant sur 35 participants, le taux d’erreur pour décoder des caractères tapés à partir de signaux EEG était en moyenne de 67 %, tandis que la magnétoencéphalographie (MEG) affichait 32 % mais nécessite un scanner de la taille d’une salle. Cette étude utilisait un EEG conventionnel directement posé sur le cuir chevelu, alors que Sabi entend mesurer à travers les cheveux. À ce jour, il n’existe pas de mesures d’exactitude indépendantes pour la casquette de Sabi.
