Les 10 innovations qui pourraient transformer les aides auditives d'ici 2030

La compréhension de la parole dans le bruit reste l’une des principales difficultés rencontrées par les personnes présentant une perte auditive.

Les traitements classiques utilisent notamment des microphones directionnels, des systèmes de réduction du bruit, la détection de la parole, la compression et l’estimation du rapport signal sur bruit.

Les réseaux neuronaux profonds suivent une approche différente. Ils sont entraînés à partir de grandes quantités de sons afin d’identifier les caractéristiques statistiques de la parole et des bruits concurrents.

Une étude de Monaghan et ses collaborateurs a comparé plusieurs méthodes d’apprentissage automatique à un traitement classique. Les méthodes utilisant des réseaux neuronaux ont amélioré l’intelligibilité et la qualité de la parole pour les auditeurs malentendants dans les conditions expérimentales étudiées [1].

En 2023, Diehl et ses collaborateurs ont présenté un algorithme fonctionnant en temps réel sur un ordinateur portable. Chez les participants étudiés, le traitement a produit d’importantes améliorations de compréhension dans plusieurs types de bruit [2].

Cette étude ne portait toutefois pas sur une puce miniature directement intégrée à une aide auditive. Les auteurs indiquaient eux-mêmes que la puissance de calcul nécessaire restait supérieure à celle disponible dans les appareils au moment de l’étude.

Une publication de 2026 a évalué une implémentation directement utilisée avec des aides auditives chez 20 adultes présentant une perte légère à modérément sévère. L’association du réseau neuronal et de la directivité améliorait certaines performances et certains jugements subjectifs. Le faible effectif et l’utilisation d’appareils d’un seul fabricant limitent néanmoins la généralisation des résultats [3].

De nombreux appareils peuvent déjà classer un environnement dans une catégorie générale : calme, conversation, bruit, musique, véhicule ou extérieur.

L’appareil utilise ensuite cette classification pour modifier certains paramètres : directivité, réduction du bruit, amplification, compression, gestion du vent et programme d’écoute.

Une revue accompagnée d’une comparaison entre différents appareils a montré que leurs classifications étaient souvent proches dans les environnements simples. Les différences devenaient plus importantes lorsque les scènes comprenaient plusieurs sons ou plusieurs catégories simultanées [4].

Lorsque deux appareils sont portés, ils peuvent déjà échanger certaines informations pour coordonner le volume, les programmes, la directivité, l’analyse de l’environnement et certaines décisions de traitement.

Les systèmes binauraux avancés cherchent à utiliser les microphones des deux appareils comme un réseau coordonné.

Cornelis, Moonen et Wouters ont évalué plusieurs algorithmes bilatéraux et binauraux sur une plateforme expérimentale en temps réel. Dans les configurations testées, certains traitements binauraux amélioraient le seuil de réception de la parole dans le bruit [5].

Les résultats dépendaient cependant de l’algorithme, de la qualité de la détection de la parole et de la position des sources sonores.

Deux personnes présentant des audiogrammes proches peuvent avoir des capacités de compréhension très différentes.

L’audiogramme mesure principalement le niveau minimal nécessaire pour détecter des sons purs. Il ne décrit pas entièrement la résolution fréquentielle, le traitement temporel, les distorsions cochléaires, le fonctionnement du nerf auditif, la compréhension dans le bruit et les capacités auditives supraliminaires.

Keshishzadeh, Garrett et Verhulst ont étudié une méthode permettant de personnaliser des modèles de perte auditive neurosensorielle à partir de mesures physiologiques humaines [6]. L’objectif est de représenter plus précisément les mécanismes susceptibles d’être altérés chez une personne, afin de tester des traitements du signal mieux adaptés.

Les applications associées aux aides auditives permettent déjà de modifier certains paramètres : volume, équilibre grave-aigu, programme, directivité et niveau de réduction du bruit.

Les approches d’auto-ajustement vont plus loin en permettant à l’utilisateur de comparer plusieurs configurations.

Dans l’étude dite « Goldilocks », 13 utilisateurs d’aides auditives et 13 non-utilisateurs ont testé un logiciel permettant de sélectionner des niveaux de sortie et des équilibres fréquentiels préférés [7].

Les participants pouvaient réaliser les ajustements de manière relativement rapide et reproductible. Cette étude de 26 personnes reste toutefois exploratoire.

La téléaudiologie peut permettre une consultation en visioconférence, l’analyse d’une difficulté, certains ajustements à distance, une aide à la manipulation, l’envoi de programmes et un suivi intermédiaire.

Angley, Schnittker et Tharpe ont étudié la faisabilité de rendez-vous de suivi à distance. La première phase comprenait 50 adultes en environnement clinique. Une seconde phase comprenait 22 participants à domicile [8].

La majorité des participants et l’audiologiste se déclaraient satisfaits. Les auteurs indiquaient néanmoins que les patients âgés ou peu confiants avec les outils numériques pouvaient avoir besoin d’un accompagnement supplémentaire.

Il s’agissait d’une étude descriptive quasi expérimentale de faisabilité, et non d’un essai démontrant que le suivi à distance est équivalent à tous les actes réalisés en présentiel.

Les tests en cabine sont indispensables, mais ils ne reproduisent pas toutes les situations de la vie quotidienne.

L’évaluation écologique momentanée consiste à demander au patient de décrire une expérience d’écoute au moment où elle se produit. L’application peut recueillir le lieu, l’objectif d’écoute, la difficulté, la qualité sonore, l’effort ressenti, le programme actif et certaines données enregistrées par l’appareil.

Lelic et ses collaborateurs ont étudié cette approche chez 16 utilisateurs expérimentés pendant deux semaines [9]. Les données individuelles révélaient des différences qui n’apparaissaient pas toujours dans les résultats moyens du groupe. Cela soutient l’intérêt d’une approche personnalisée.

Cette étude reste cependant de faible effectif et les auteurs étaient affiliés à WS Audiology. Les résultats doivent donc être confirmés indépendamment et sur des groupes plus importants.

Les smartphones peuvent déjà servir à diffuser les appels, transmettre de la musique ou la télévision, contrôler certains paramètres, créer des programmes, utiliser le téléphone comme microphone distant, recevoir un ajustement et localiser un appareil perdu.

Gomez et ses collaborateurs ont réalisé une étude qualitative auprès de huit utilisateurs ayant testé des aides auditives connectées à une application [10]. Les participants décrivaient une augmentation du contrôle et de leur capacité à gérer certaines situations. Ils rapportaient aussi des difficultés liées à la littératie numérique, aux problèmes de connexion, à la complexité des commandes et à la charge cognitive liée au choix des réglages.

Compte tenu de l’effectif réduit et du caractère qualitatif de l’étude, ces résultats ne doivent pas être généralisés à tous les utilisateurs.

L’oreille constitue un emplacement intéressant pour certains capteurs. Une aide auditive peut intégrer un accéléromètre, un gyroscope, une unité de mesure inertielle et un système de détection des mouvements.

Steenerson et ses collaborateurs ont comparé les scores de risque de chute produits par des aides auditives équipées de capteurs à ceux d’observateurs entraînés chez 250 participants [11]. Les résultats étaient proches pour certaines mesures, mais certains essais n’étaient pas enregistrés correctement et des différences pouvaient modifier la classification du risque.

Une autre étude a évalué trois méthodes permettant d’estimer la longueur des pas et la vitesse de marche à partir d’un accéléromètre intégré à une aide auditive [12]. La meilleure méthode a obtenu une précision jugée prometteuse par rapport à un système de capture optique.

Lorsque plusieurs personnes parlent, le cerveau peut porter son attention sur une voix particulière. Les chercheurs tentent d’identifier cette attention à partir de l’électroencéphalographie, ou EEG.

Straetmans, Adiloglu et Debener ont étudié 20 participants dans plusieurs situations : laboratoire, cafétéria, rue calme, rue bruyante, une ou deux voix simultanées [13]. Dans les conditions comportant deux voix, le suivi neural était plus important pour la voix écoutée que pour la voix ignorée, y compris dans certains environnements réalistes.

Le système utilisait toutefois un équipement EEG mobile de recherche. Il ne s’agissait pas d’une aide auditive autonome intégrant des électrodes miniaturisées.