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L’interface cerveau-machine révolutionnera la réalité

Posté le par Matthieu Combe dans Informatique et Numérique

Les interfaces cerveau-machine ne sont plus de la science-fiction : des prototypes impressionnants existent. Leur développement est un défi scientifique pluridisciplinaire : neurosciences, électronique, traitement des signaux... La recherche est très active à l’étranger, notamment aux Etats-Unis, en Autriche et au Japon. Elle se développe aussi de plus en plus en France !

Entre 2013 et 2016, le projet français HEMISFER s’intéressera au neurofeedback et à la rééducation des personnes souffrant de déficiences motrices, de déficits attentionnels et de troubles psychiatriques. Il est porté par l’Inria, l’unité mixte de recherche IRISA, le service de réadaptation du CHU de Rennes et le centre hospitalier Guillaume Régnier, un hôpital spécialisé en psychiatrie à Rennes.

Les interfaces cerveau-machine (ICM) sont en effet très prometteuses pour les personnes handicapées dans le cadre de paralysies privant les patients de leur capacité à communiquer et se mouvoir. Elles permettent ainsi de communiquer avec certains patients entièrement conscients, mais qui ont souffert d’accidents vasculaires cérébraux et ne peuvent bouger plus que les paupières. Elles peuvent aussi redonner une certaine motricité aux patients atteints de lésions de la moelle épinière qui ne pouvaient plus bouger leurs membres supérieurs et inférieurs.

Ces interfaces ont également de vastes potentiels pour les jeux –vidéo et la réalité virtuelle. Elles ont enfin des applications intéressantes dans le contrôle de robots, les prothèses, les exosquelettes, les véhicules ou les téléphones. 

Comment construire une interface cerveau-machine ?

Une ICM est un système de communication directe entre un cerveau et un ordinateur qui envoie des commandes grâce à la mesure de l’activité électrique des neurones. Cette activité électrique est principalement mesurée par électroencéphalographie à la surface du crâne pour le moment.

Pour développer une ICM, il faut tout d’abord mesurer l’activité cérébrale, filtrer les signaux pour enlever signaux parasites et extraire des caractéristiques pertinentes. Cela se fait grâce à un système d’acquisition et de traitement des signaux cérébraux et un système de classification de ces signaux dans un ordinateur. 

« Une fois que l’on a retrouvé l’activité mentale, on va traduire cela en commande pour la machine », explique Anatole Lecuyer, Directeur de recherche et responsable de l’équipe Hybrid à l’Inria. La machine peut être un écran d’ordinateur, un fauteuil roulant, une prothèse, etc.  

Une fois ces données traitées, il faut développer un retour sensoriel vers l’utilisateur. Cela est indispensable pour entrer dans une boucle d’apprentissage, permettant à l’utilisateur de progresser dans la maîtrise de l’interface et à l’interface d’affiner l’interprétation des activités cérébrales du patient (neurofeedback). 

Les ICM peuvent être soit synchrones, soit asynchrones. Dans les interfaces asynchrones, le patient modifie volontairement son activité cérébrale et la variation neurale correspondante est traitée. Pour les interfaces synchrones, le patient reçoit des stimuli à haute fréquence et le système de traitement analyse sa réponse neurale. 

« Aujourd’hui, on est encore très loin des performances que l’on peut avoir avec un clavier ou une souris d’ordinateur, mais l’originalité est d’avoir un système uniquement contrôlé par la pensée ». note Anatole Lecuyer.

Des capteurs invasifs ou non

Les capteurs peuvent être invasifs ou non invasifs. Dans les systèmes invasifs, les électrodes sont placées dans le cortex. Cela offre une meilleure résolution spatiale, permettant de mesurer l’activité d’un neurone ou d’un microréseau de neurones. Cette technique est notamment utilisée chez des patients atteints de la maladie de Parkinson ou d’épilepsie.

Les techniques non invasives consistent à placer les électrodes sur le cuir chevelu, afin de produire un électroencéphalogramme. La résolution spatiale est alors plus faible et nécessite de porter les électrodes, limitant la durée d’enregistrement. Pour améliorer la sensibilité, les chercheurs développent de nouveaux capteurs capables de mesurer d’autres signaux électriques du cerveau, comme les signaux IRM ou la spectroscopie proche infrarouge.

Un traitement du signal à améliorer

Un travail important est réalisé dans le traitement du signal pour classifier au mieux les signaux cérébraux. À cause des signaux parasites, des techniques de filtrage spatial et temporel sont en effet nécessaires avant de pouvoir traduire le signal en commande. 

Peu de systèmes reconnaissent 100 % des signaux enregistrés. « Il existe une grande variabilité des signaux en fonction des individus ; à cela s’ajoute une variabilité temporelle. Il faut donc des techniques de traitement différentes selon les individus et passer par une phase de calibration et une phase d’apprentissage », explique Anatole Lecuyer.

Ces domaines et bien d’autres font aujourd’hui l’objet de travaux dans une quinzaine de laboratoires en France. Les nouveaux défis sont notamment l’amélioration et miniaturisation des capteurs, le développement des ICM multiutilisateurs, l’extraction de l’activité du cerveau pour l’utiliser de manière indirecte et l’amélioration de l’ergonomie et de l’accessibilité pour les patients. 

Anatole Lecuyer tient à rassurer les personnes qui pourraient craindre cette technologie.  « On ne peut pas aujourd’hui lire dans ses pensées ou forcer quelqu’un à faire quelque chose si lui-même n’est pas volontaire. Il faut même que la personne soit très motivée pour obtenir des résultats ! » affirme-t-il.

Par Matthieu Combe, journaliste scientifique

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