[en] Seven truck drivers had their EEG, EOG and EMG recorded continuously during six hours between Lyon and Vittel (700 Km). They also carried out self ratings of sleepiness before and after each trip. The EEG, EOG and EMG were subjected to three analyses: visual analysis, micro-analysis, panel analysis. In order to describe variations of vigilance over a period of time, the means of the data of the EEG, EOG and EMG were calculated. Periods of drowsiness were expressed as a function of the alpha, theta and theta/alpha indexes. In 90 % of cases, episodes of decreased alterness were observed during the first hour of driving. These phases of decreased alterness increased during the second part of the drive. The number of peaks of decreased vigilance was significantly greater than during the early part of the drive. Stepwise multiple regression analysis showed that the better correlation exists between the numerical index of the EOG (Slow Eye Movement, SEM) and the alpha index of the EEG (r = 0,76). We therefore proposed a predictive modelfor the detection of drowsiness which takes into account both the alpha index (EEG), wich has an early predictive value, and the numerical SEM index of the EOG, wich is considered to indicate the onset of decreased cortical vigilance. Our study shows that the EEG, EOG and EMG parameters can be considered as reliable indicators for the detection of subtle modifications of vigilance in real life situations. However, no relationship was found between drowsiness as revealed by these objective parameters and the subjects own perception of their drowsiness, unlike the results obtained by Torsval et al. 1987 in a study of train drivers.

[fr] Les paramètres EEG, et EMG sont enregistrés de façon continue chez huit conducteurs ayant effectué un parcours entre Lyon et Vittel (700 km). Ils devaient préalablement et après le parcours satisfaire à une échelle de somnolence comportant neuf items. Les paramètres EEG, EOG et EMG ont été soumis à trois analyses : analyse visuelle, micro-analyse, analyse de Panel. Afin de décrire les variations de la vigilance en fonction du temps, nous avons effectué des moyennes sur les données des paramètres EEG, EOG et EMG. Les périodes de somnolence ont été exprimée en fonction des indices alpha, thêta et thêta/alpha. Dans 90 % des cas, des épisodes d'hypovigilance en fonction du temps se sont manifestées dès les premières heures de conduite. Au cours de la deuxième partie du parcours, ces phases d'hypovigilances sont majorées. En effet, le nombre de pics d'hypovigilance est significativement plus élevé que lors de la première partie du parcours. L'analyse par régression multiple pas à pas a mis en évidence l'existence d'une relation étroite entre l'indice numérique de l'EOG (MOL) et l'indice alpha de l'EEG (Y = 0,76), ceci nous a conduit à proposer un modèle prédictif de détection qui tient compte à la fois de l'indice alpha (EEG), tenu pour précoce et prédictif, et de l'indice numérique MOL de l'EOG, tenu pour révélateur des baisses initiales de la vigilance corticale. En conclusion, notre étude autorise à tenir les paramètres EEG, EOG pour des indicateurs fidèles dans la détection des fluctuations de la vigilance, en situation réelle. Quant à la relation entre la somnolence ainsi objectivée et l'auto-évaluation subjective, elle s'est avérée négative, contrairement aux résultats obtenus par Torsvall et al, 1987, chez des conducteurs de trains.