Projet ANR-15-CE23-0013 – REBEL : Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d’en maitriser le contrôle
Programme : Interactions humain-machine, objets connectés, contenus numériques, données massives et connaissance (DS0707) 2015
Année de financement : 2015
Coordinateur du projet : Monsieur Fabien Lotte (INRIA CENTRE DE BORDEAUX SUD OUEST)
Partenaires : Laboratoire public
Montant : 234104.0 euros
Date de début : 2015
Durée : 36 mois
Résumé : Les interfaces cerveau-ordinateur (BCI – de l’anglais “Brain-Computer Interfaces”) sont des systèmes de communication permettant à leurs utilisateurs d’envoyer des commandes à un ordinateur en utilisant uniquement leur activité cérébrale, celle-ci étant mesurée (typiquement par électroencéphalographie – EEG) et traitée par la BCI. Les BCI permettant de contrôler un ordinateur sans activité physique, elles pourraient révolutionner de nombreuses applications, notamment les technologies d’assistances pour les utilisateurs paralysés (ex : pour contrôler un fauteuil roulant) et l’interaction homme-machine (IHM). Malgré ce potentiel prometteur, les BCI sont encore à peine utilisées en dehors des laboratoires, à cause de leur mauvaise fiabilité. Par exemple, les BCI actuelles utilisant uniquement deux mouvements imaginés reconnaissent correctement moins de 80% des commandes mentales de l’utilisateur, en moyenne, tandis que de 10% à 30% des utilisateurs (en fonction du type de BCI) ne parviennent pas à contrôler la BCI du tout.
Concevoir une BCI fiable nécessite de la considérer comme un système co-adaptatif, avec l’utilisateur apprenant à produire des motifs d’activité cérébrale que la machine apprend à reconnaitre en utilisant du traitement du signal. En effet, contrôler une BCI est une compétence que l’utilisateur doit apprendre. La plupart des recherches actuelles se sont concentrées sur le traitement du signal. Cependant, l’entrainement de l’utilisateur est aussi essentiel mais 1) est à peine étudié et 2) les approches d’entrainement standards sont basées sur des heuristiques qui ne satisfont pas les principes d’apprentissage humain. Ainsi, la mauvaise fiabilité des BCI actuelles est très probablement due en grande partie à un entrainement utilisateur hautement sous-optimal.
Ainsi, pour obtenir des BCI avec une fiabilité bien meilleure, nous devons complètement repenser leurs aspects fondamentaux en algorithmique (traitement du signal) et en entrainement de l’utilisateur (feedback et tâches d’apprentissage). Nous proposons ainsi de créer une nouvelle génération de BCI qui appliquent des principes d’apprentissage humain pour s’assurer que les utilisateurs puissent apprendre des compétences de contrôle des BCI de haute qualité, bien meilleures que celles obtenues avec les systèmes actuels, rendant enfin les BCI fiables et robustes.
Pour ce faire, nous allons tout d’abord chercher à comprendre et modéliser l’acquisition de la compétence BCI, d’un point de vue neurophysiologique. En d’autres termes, nous allons chercher à identifier quelles sont les caractéristiques EEG qui définissent des motifs EEG correctement reconnus par la BCI, et comment elles évoluent avec l’apprentissage. Ensuite, nous proposerons de nouveaux outils de traitement des signaux EEG pour quantifier en temps réel ces caractéristiques EEG. Cela nous permettra d’identifier des objectifs à atteindre avec l’entrainement aux BCI et un moyen de quantifier et de guider les progrès de l’utilisateur. Nous combinerons ensuite ces nouvelles caractéristiques EEG et les modèles d’apprentissage BCI avec des principes d’apprentissage humain et de psychologie de l’éducation afin de proposer de nouveaux feedback et de nouvelles tâches d’apprentissage, pour améliorer radicalement l’entrainement aux BCI. Nous proposerons notamment des tâches d’entrainement adaptatives et adaptées et fournirons aux utilisateurs un feedback explicatif (indiquant ce qui est bon ou mauvais dans le motif EEG produit) exploitant nos nouvelles caractéristiques EEG. Finalement, nous évaluerons de manière intensive nos nouvelles BCI, tout d’abord sur des utilisateurs en bonne santé, puis sur quelques utilisateurs en situation de handicap moteur. Globalement, notre objectif est de concevoir une nouvelle BCI permettant l’acquisition rapide de compétences BCI robustes. Une telle BCI robuste pourrait effectivement changer positivement l’IHM, comme les BCI ont promis de le faire, mais échoué jusqu’à présent.