50 M$ pour lire les pensées : ses capteurs ne tiennent pas sur la tête

Sabi, une start-up californienne, affirme pouvoir loger dans une simple casquette 100 000 capteurs qui enregistrent l’activité électrique du cerveau. Cette casquette est censée lire les mots que vous prononcez en silence dans votre tête, à travers vos cheveux, et les écrire à l’écran. Laissons-lui tout le bénéfice du doute : prenons la plus petite taille de capteur citée dans son propre communiqué, 1 mm, et posons les capteurs bord à bord, sans le moindre interstice. Cent mille de ces carrés couvrent 1 000 centimètres carrés. Soit à peu près deux têtes.

Et deux têtes, c’est le meilleur des cas, même selon nos propres calculs. Dominic Borkelmans, rédacteur en chef du média spécialisé en neurotechnologies Neurofounders, a fait la même comparaison, avec un verdict plus sévère. Le 28 octobre 2026, il a publié une enquête sur Sabi. D’après ses chiffres, le cuir chevelu d’un adulte offre environ 500 cm². Des capteurs espacés comme l’exige un vrai appareil demanderaient quelque 4 000 cm². Huit têtes pour une seule casquette.

Trois semaines plus tôt, Sabi avait levé 50 millions de dollars en amorçage. Le tour était mené par Khosla Ventures et, selon Forbes, valorisait l’entreprise à 600 millions de dollars. Personne en dehors de l’entreprise n’a testé la casquette, et aucun article scientifique ne la décrit : tout ce que l’on sait de ses performances vient de Sabi elle-même. Quant aux données qui ont servi à entraîner une casquette censée lire les pensées à travers les cheveux, elles proviennent de volontaires au crâne rasé.

Cinq millimètres de cheveux

Sabi est sortie de l’ombre le 16 avril 2026. Elle présentait alors un bonnet tricoté garni de 70 000 à 100 000 capteurs miniatures et promettait d’écrire par la pensée à environ 30 mots par minute, avec des livraisons avant la fin de l’année (New Atlas). À l’automne, le bonnet était devenu une casquette de baseball. D’après un communiqué du 9 octobre, ses capteurs mesurent de 1 à 5 mm, se passent de gel et ne touchent jamais la peau. Ils captent les signaux jusqu’à 5 mm de distance, en passant à travers les cheveux. Le décodage est confié à un réseau de neurones que l’entreprise appelle « Brain Foundation Model » ; selon Sabi, il a été entraîné sur plus de 100 000 heures d’enregistrements annotés.

L’électroencéphalographie, ou EEG, enregistre de faibles oscillations électriques à la surface de la tête, celles qui apparaissent quand des millions de neurones s’activent ensemble. En chemin, le signal traverse les méninges qui enveloppent le cerveau, le crâne et la peau, et il en ressort très brouillé. C’est comme écouter ses voisins à travers le mur d’un appartement : on devine qu’ils se disputent, mais on ne saisit pas un seul mot.

Sabi parie qu’une grille de capteurs assez dense peut rendre l’image nette. Dans un entretien d’avril, son PDG, Rahul Chhabra, parlait d’une « loi d’échelle spatiale du décodage neuronal ». À titre de comparaison, les systèmes EEG de recherche les plus denses plafonnent autour de 1 024 capteurs.

Les investisseurs, eux, se sont laissé convaincre par un autre argument. « On ne peut pas pratiquer un milliard d’opérations cérébrales pour remplacer un milliard de claviers », a déclaré dans le communiqué Vinod Khosla, fondateur du fonds. Accel, DST Global et Kevin Weil, ancien directeur produit d’OpenAI, ont aussi investi.

Des crânes rasés à Bangalore

L’enquête revient aussi sur le passé de l’entreprise. Neuralace, la société dont elle est issue, a été immatriculée dans le Delaware le 9 mai 2024 et, en juillet de la même année, la collecte de données a été transférée à Bangalore, en Inde. Des annonces sur une plateforme locale de petits boulots cherchaient des hommes anglophones de 25 à 35 ans pour des séances d’enregistrement EEG. Les volontaires effectuaient des tâches mêlant vidéo, audio et texte et pouvaient gagner jusqu’à 42 000 roupies par mois, environ 400 €. Une condition : avoir le crâne rasé.

Chhabra a déclaré à Forbes que l’entreprise avait fait appel à plus de 100 de ces travailleurs. Autrement dit, une casquette conçue pour fonctionner à travers les cheveux a été entraînée sur des têtes qui n’en avaient pas. Les annonces n’expliquent pas pourquoi il fallait passer à la tondeuse. Obtenir un signal plus propre pour l’entraînement serait une explication plausible. Si c’est le cas, reste à savoir comment le modèle se débrouille avec ce qui est la raison d’être du projet : une tête ordinaire, avec des cheveux.

Les chiffres, eux aussi, variaient d’une apparition publique à l’autre.

Ce que l’EEG sait vraiment faire

La meilleure référence publiée vient d’un laboratoire de Meta. En février 2025, ses chercheurs ont décrit une expérience menée avec 35 volontaires en bonne santé. Ils tapaient sur un clavier ordinaire de courtes phrases apprises par cœur, pendant qu’un réseau de neurones tentait de deviner, d’après leur activité cérébrale, quelles lettres ils frappaient. Avec l’EEG, il se trompait en moyenne sur 67 % des caractères : deux lettres sur trois. Un encombrant scanner magnétique installé dans une pièce blindée faisait mieux, mais ratait encore environ une lettre sur trois.

Un détail passe facilement inaperçu. Les volontaires appuyaient réellement sur les touches, si bien que le modèle pouvait se servir des signaux qu’envoie le cerveau pour bouger les doigts. Sabi promet de lire des mots qu’une personne ne tape ni ne prononce.

Jusqu’ici, seules des électrodes placées à l’intérieur du crâne ont réussi à décoder la parole intérieure. En août 2025, une équipe de Stanford a annoncé avoir décodé des phrases que quatre personnes paralysées prononçaient en silence dans leur tête, avec une précision allant jusqu’à 74 %. Toutes les quatre avaient des microélectrodes implantées dans le cortex moteur. L’implant de Neuralink atteint 75 mots par minute, mais il décode des tentatives de parler, pas une pensée silencieuse.

Face à ces résultats, Sabi parlait en avril de 30 mots par minute « avec une précision raisonnable ». En octobre, Chhabra a enfin avancé un chiffre, selon Forbes cité par l’enquête de Neurofounders. Un premier prototype en forme de casque, a-t-il dit, décode les pensées avec une précision « jusqu’à 77 % » chez des personnes qui se sont entraînées avec lui pendant plus de deux semaines. Il n’a pas précisé s’il s’agissait de mots, de lettres ou de commandes. Borkelmans a posé la même question et n’a obtenu aucune réponse.

Huit millions de vues

Le lancement lui-même avait de quoi intriguer. Sous le post de lancement publié par Chhabra en avril, Borkelmans a relevé 52 commentaires étranges, postés par 50 comptes. Beaucoup se répétaient mot pour mot. L’un disait simplement « Done ».

Atomik Growth, l’agence qui a mené la campagne de lancement, revendiquait dans une étude de cas plus de 8 millions de vues. Cette même agence a proposé à une connaissance de Borkelmans 750 dollars pour citer l’annonce du lancement en la commentant, et 1 000 dollars pour un post de sa main. Il a refusé. L’étude de cas a ensuite disparu du site de l’agence.

L’enquête n’emploie jamais le mot « fraude ». Borkelmans n’affirme pas que la casquette ne marche pas. Il montre que personne ne peut encore la vérifier et que les chiffres se contredisent. Avant publication, il a envoyé à Chhabra des questions sur l’équipe, les données, les prototypes et la précision. Chhabra a répondu sur le million d’heures, promis des détails techniques « dans les semaines à venir et au CES », mais n’a rien fourni de concret.

Quand la casquette se met à écouter

Même si la casquette fonctionne, reste une question que les start-up préfèrent esquiver : à quel moment commence-t-elle à lire ? Dans l’étude de Stanford, le système captait des nombres pendant que les participants comptaient en silence des cercles roses à l’écran, alors que personne ne leur avait demandé de dire quoi que ce soit. Les chercheurs ont donc verrouillé le décodage derrière un mot de passe : il ne s’activait qu’après que la personne avait prononcé mentalement « chitty chitty bang bang ». Le système reconnaissait cette phrase dans plus de 98 % des cas.

En avril, Chhabra a balayé l’idée d’un mot de passe mental, jugé impraticable pour un produit grand public. La casquette, disait-il, comprendrait d’elle-même quand quelqu’un veut dire quelque chose. Sabi promet aussi que les données sont chiffrées dès le capteur et traitées sans jamais être déchiffrées, pour que personne, « pas même notre équipe », ne puisse voir ce que pense celui qui la porte. Cela non plus ne peut pas être vérifié.

Le premier vrai test, c’est l’entreprise elle-même qui l’a fixé : Sabi dit qu’elle montrera un prototype au CES de Las Vegas en janvier 2027. Une vraie preuve ressemblerait à ceci : une personne à la coupe de cheveux ordinaire enfile la casquette, saute les deux semaines d’entraînement, et l’appareil tape une pensée, pas un texte frappé au clavier. La précision devrait être exprimée en lettres ou en mots, pas en « jusqu’à 77 % » de quelque chose qu’on ne nomme pas, et mesurée par quelqu’un d’extérieur à l’entreprise. Une démonstration léchée sur scène ne tranchera rien de tout cela. Borkelmans conclut son enquête en se demandant si un tel produit peut seulement exister. Puis il ajoute : « J’adorerais avoir tort. »