Brevet FR3122566A1 — publié le 20221111

La présente invention concerne une interface neuronale directe destinée à estimer un tenseur de commande à partir d’un tenseur d’observation obtenu au moyen d’un pré-traitement des signaux électrophysiologiques d’un utilisateur. L’évolution du tenseur d’observation dans le temps est modélisée par un modèle H2M2, comprenant une pluralité de sous-modèles HMM organisés selon une arborescence hiérarchique. Ladite arborescence comporte à sa racine un sous-modèle HMM principal comprenant un état de repos dont sont issus différentes branches, par exemple une première branche de l’arborescence associée à un état latéral droit et une seconde branche de l’arborescence associée à un état latéral gauche. L’interface neuronale directe utilise un mélange d’experts, chaque expert étant associé à un état de production du modèle H2M2, chaque expert ( ) étant défini par un modèle prédictif multilinéaire, le tenseur de commande étant estimé au moyen d’une combinaison des prédictions des différents experts. Selon une variante, au moins certains des sous-modèles de l’arborescence sont semi-markoviens. Fig. 4 INTERFACE NEURONALE DIRECTE UTILISANT UN MODÈLE SEMI-MARKOVIEN HIÉRARCHISÉ La présente invention concerne le domaine des interfaces neuronales directes encore dénommées BCI ( Brain Computer Interface ) ou BMI ( Brain Machine Interface ). Elle trouve notamment à s’appliquer à la commande neuronale directe d’une machine, telle qu’un exosquelette ou un ordinateur. Etat de la technique Les interfaces neuronales directes utilisent les signaux électro-physiologiques émis par le cortex cérébral pour élaborer un signal de commande. Ces interfaces neuronales ont fait l’objet de nombreuses recherches notamment dans le but de restaurer une fonction motrice à un sujet paraplégique ou tétraplégique à l’aide d’une prothèse ou d’une orthèse motorisée. Les interfaces neuronales peuvent être de nature invasive ou non invasive. Les interfaces neuronales invasives utilisent des électrodes intracorticales (c’est-à-dire implantées dans le cortex) ou des électrodes corticales (disposées à la surface du cortex) recueillant dans ce dernier cas des signaux électrocorticographiques (ECoG). Les interfaces neuronales non invasives utilisent des électrodes placées sur le cuir chevelu pour recueillir des signaux électroencéphalographiques (EEG). D’autres types de capteurs ont été également envisagés comme des capteurs magnétiques mesurant les champs magnétiques induits par l'activité électrique des neurones du cerveau. On parle alors de signaux magnétoencéphalographiques (MEG). Les interfaces neuronales directes utilisent avantageusement des signaux de type ECoG, présentant l’avantage d’un bon compromis entre biocompatibilité (matrice d’électrodes implantées à la surface du cortex) et qualité des signaux recueillis. Les signaux ECoG ainsi mesurés doivent être traités afin d’estimer la trajectoire du mouvement désiré par le sujet et en déduire les signaux de commande de l’ordinateur ou de la machine. Par exemple, lorsqu’il s’agit de commander un exosquelette, l’interface BCI estime la trajectoire du mouvement désiré à partir des signaux électro-physiologiques mesurés et en déduit les signaux de contrôle permettant à l’exosquelette de reproduire la trajectoire en question. De manière similaire, lorsqu’il s’agit de commander un ordinateur, l’interface BCI estime par exemple la trajectoire souhaitée d’un pointeur ou d’un curseur à partir des signaux électro-physiologiques et en déduit les signaux de commande du curseur/pointeur. L’estimation de trajectoire, et plus précisément celle des paramètres cinématiques (position, vitesse, accélération), est encore dénommée décodage neuronal dans la littérature. Le décodage neuronal permet notamment de commander un mouvement (d’une prothèse ou d’un curseur) à partir de signaux ECoG. Lorsque les signaux ECoG sont acquis en continu, l’une des principales difficultés du décodage réside dans le caractère asynchrone de la commande, autrement dit dans la discrimination des phases pendant lesquelles le sujet commande effectivement un mouvement (périodes actives) des phases où il n’en commande pas (périodes de repos). Pour contourner cette difficulté, des interfaces neuronales directes, dites synchrones, ne donnent la possibilité de commander un mouvement que pendant des fenêtres temporelles bien déterminées (par exemple des intervalles de temps se succédant périodiquement), signalées au sujet par un indice extérieur. Le sujet ne peut alors commander le mouvement que pendant ces fenêtres temporelles, ce qui s’avère prohibitif dans la plupart des applications pratiques. Plus récemment, des interfaces neuronales directes à décodage continu ont été proposées dans la littérature. L’article de M. Velliste et al. intitulé « Motor cortical correlates of arm resting in the context of a reaching task and implications for prosthetic control » publié dans The Journal of Neuroscience, 23 avril 2014, 34(17), pp. 6011-6022, décrit notamment une interface neuronale directe dans laquelle les périodes de repos ( idle state ) sont détectées par LDA (Linear Discriminant Analysis) à partir de la fréquence d’émission des potentiels d’action ( neuron firing rate ). Les paramètres cinématiques sont estimés pendant les périodes actives au moyen d’un modèle à transition d’états, les états étant prédits au moyen d’un filtre dit de Laplace-Gauss. Toutefois, les résultats ont été obtenus pour des matrices de micro-électrodes et n’ont pu être reproduits pour des électrodes corticales classiques. En outre, les commutations entre les périodes de repos et les périodes actives se traduisent par des discontinuités dans le décodage du mouvement et donc des à-coups le long de la trajectoire. Une autre approche a été proposée dans l’article de L. Srinivasam et al. intitulé « General-purpose filter design for neural prosthetic devices » publié dans J. Neurophysiol. Vol 98, pp. 2456-2475, 2007. Cet article décrit une interface neuronale directe à décodage continu dans laquelle la séquence des états actifs et des états de repos est générée par un modèle markovien du 1 er ordre. Un filtre de Kalman commuté ou SKF (Switching Kalman Filter) dont les matrices d’observation et les matrices de transitions dépendent de la variable de commutation cachée (état actif/ état de repos) permet d’estimer les paramètres cinématiques du mouvement. Ce type d’interface neuronale directe a été utilisé pour commander une chaise roulante à partir de signaux EEG sur la base de données de simulation mais n’a pas été testé pour des signaux ECoG. En outre, la détection d’état (état actif/ état de repos) est quelquefois erronée (taux élevé de faux positifs et faux négatifs). Enfin, les interfaces neuronales directes précitées ont été développées pour décoder le mouvement d’un seul membre d’un sujet. Elles ne sont donc pas adaptées à la commande d’un exosquelette à plusieurs membres, notamment pour un sujet tétraplégique, paraplégique ou hémiplégique, ce qui limite sensiblement leur champ d’application. Il a été proposé dans la demande publiée sous le numéro FR-A-3053495, de décoder le mouvement de plusieurs membres au moyen d’un mélange markovien d’experts ou MME ( Markov Mixture of Experts ). Ce décodage repose sur un modèle markovien caché ou HMM ( Hidden Markov Model ), un estimateur (ou expert) étant associé à chaque état caché du modèle. On a représenté schématiquement en , une interface BCI utilisant un décodage continu de mouvement par mélange markovien d’experts. Cette interface, 100, fait intervenir, d’une part, un automate à états cachés, 140, pouvant prendre états possibles et, d’autre part, une pluralité d’estimateurs, 120, chaque estimateur (ou expert) étant associé à un état caché. Les estimations des différents experts sont combinées dans un module de combinaison ( gating network ), 130, pour donner une estimation, de la variable à expliquer, , ici les paramètres cinématiques du mouvement, à partir de l’observation représentant les caractéristiques des signaux neuronaux à l’instant , captés au moyen des électrodes 105. La séquence des observations est modélisée par un processus markovien sous-jacent, de premier ordre, à émission continue. Si la variable d’entrée est de dimension et la réponse de dimension , et si les modèles prédictifs des différents experts , sont choisis linéaires, autrement dit où est une matrice de taille , l’estimation par mélange d’experts s’exprime comme suit : (1) où sont les coefficients de pondération (ou de mélange) vérifiant . Comme indiqué dans la demande précitée, les paramètres du modèle HMM, c’est-à-dire les probabilités de transition entre états cachés, et les matrices peuvent être estimés lors d’une phase de calibration, au moyen d’une méthode d’estimation supervisée. Dans ce cas, l’automate HMM et les experts sont entraînés indépendamment les uns des autres. En particulier, chaque expert peut être entrainé sur une sous-séquence d’observations correspondant à l’état , la matrice du modèle prédictif étant alors estimée au moyen d’une régression PLS ( Partial Least Squares ) linéaire à partir de cette sous-séquence. De manière plus générale, la relation linéaire (1) peut être étendue à une relation multilinéaire. La variable d’entrée peut être alors représentée sous forme tensorielle où est l’ordre du tenseur d’entrée et est la dimension du mode . Les modes du tenseur d’entrée peuvent être par exemple le temps (nombre d’échantillons dans le temps), la fréquence (nombre de bandes spectrales d’analyse), l’espace (nombre d’électrodes). De même, la réponse peut être représentée sous forme tensorielle où est l’ordre du tenseur de sortie. Les modes du tenseur de sortie peuvent correspondre à différents effecteurs, agissant par exemple sur différentes articulations d’un exosquelette. Les tenseurs des modèles prédictifs des différents experts peuvent alors être estimés par une méthode PLS multivariée ou NPLS ( N-way PLS ) comme décrit dans la demande publiée sous le numéro FR-A-3046471. Quels que soient les modèles prédictifs (PLS ou NPLS) des différents experts, on a pu constater qu’en raison de l’absence de stationnarité des signaux dans le cerveau humain, la durée de validité de ces modèles était relativement limitée. Il est par conséquent nécessaire de les mettre à jour régulièrement en procédant à de nouvelles phases de calibration. Or, chaque nouvelle phase de calibration nécessite de traiter une quantité de données très importante, combinant les données des calibrations antérieures et celles de la nouvelle calibration, et ce pour les différents experts. La durée de la mise à jour est alors souvent telle qu’elle requiert une interruption du fonctionnement de l’interface neuronale directe (calibration dite off-line ). Il a été ainsi proposé dans la demande FR-A-3061318 une méthode itérative de calibration d’une interface neuronale directe basée sur un modèle prédictif NPLS. Cette méthode itérative de calibration a également été décrite dans l’article de A. Eliseyev et al. intitulé « Recursive exponentially weighted N-way Partial Least Squares regression with recursive validation of hyper-parameters in Brain Computer Interface applications » publié dans Nature, Scientific Reports, volume 7, article number 16281, publié le 24.11.2017. Cependant, cette méthode de calibration itérative ne s’applique pas à une interface neuronale directe utilisant un mélange markovien d’experts tel que décrit dans la demande FR-A-3046471 précitée. Il a été proposé dans la demande EP-A-3789852 une interface neuronale directe à décodage continu utilisant un mélange d’experts, le modèle prédictif de chaque expert étant associé un état d’observation et étant entrainé, dans une phase de calibration, sur une sous-séquence correspondant à cet état, selon une méthode de régression REW-NPLS. Un second modèle prédictif donnant la probabilité d’occupation de chaque état du modèle HMM est également entrainé au moyen d’une méthode de régression REW-NPLS et permet de calculer les coefficients de pondération du mélange markovien. Une telle interface neuronale directe, désignée dans la littérature par l’acronyme REW-MSLM ( Recursive Exponentially Weighted Markov Switching Multi-Linear Model ), hérite, d’une part, des caractéristiques d’un décodage REW-NPLS et, d’autre part, de celles d’un mélange d’experts commandé par un modèle HMM comme décrit en relation avec la . Une interface neuronale directe REW-MSLM est brièvement décrite ci-après. Celle-ci fournit un tenseur de commande à partir d’un tenseur d’observation. Le tenseur représentant la variable d’entrée, dit tenseur d’entrée ou tenseur d’observation, est d’ordre , le premier mode étant celui relatif aux instants d’observation ( epochs ). Le tenseur d’entrée (ou tenseur d’observation) est noté et est de dimension . De la même façon, la trajectoire du mouvement imaginé, observé ou réalisé est décrite par un tenseur de sortie (ou tenseur de commande), d’ordre , noté , de dimension , dont le premier mode correspond aux instants successifs auxquels s’appliqueront les commandes, les autres modes correspondant aux commandes de différents effecteurs ou aux différents degrés de liberté d’un robot multi-axe. Le tenseur de sortie fournit blocs consécutifs de données de commande, chacun des blocs permettant de générer les signaux de commande relatifs aux différents effecteurs ou degrés de liberté. Ainsi, l’homme du métier comprendra que la dimension de chaque bloc de données pourra dépendre du cas d’usage envisagé et notamment du nombre de degrés de liberté de l’effecteur. On note dans la suite le tenseur d’observation à l’instant . Ce tenseur est par conséquent d’ordre et de dimension . Il prend ses valeurs dans un espace où est l’ensemble de réels. De manière similaire, on note le tenseur de commande à l’instant . Ce tenseur de sortie est par conséquent d’ordre et de dimension . Il prend ses valeurs dans un espace . On suppose que l’espace est formé par l’union d’une pluralité de régions, non nécessairement disjointes. Autrement dit, où , sont les régions en question. L’interface neuronale directe REW-MSLM utilise un mélange d’experts, chaque expert opérant sur la région élémentaire de l’espace des caractéristiques d’entrée et étant capable de prédire le tenseur de commande à l’instant à partir du tenseur d’observation, , lorsque ce dernier appartient à . Autrement dit, à chaque région correspond un modèle de prédiction du tenseur de commande à partir du tenseur d’observation . Un expert peut être ainsi considéré comme une application multilinéaire de dans . On suppose par ailleurs que chaque expert est associé à un état caché d’un modèle Markovien du premier ordre (HMM). Les différents experts sont combinés à l’aide de coefficients de combinaison dépendant de l’état caché au moment de la prédiction. En définitive, à partir d’un tenseur d’entrée (ou d’observation) , l’interface neuronale estime le tenseur de sortie (ou de commande) , au moyen de : (2) où , sont respectivement un tenseur de coefficients de prédiction et un tenseur de biais de prédiction de l’expert et est le coefficient de pondération (encore dénommé gating coefficient ) relatif à cet expert et à l’instant considéré. Le coefficient de pondération n’est autre que la probabilité conditionnelle que le modèle HMM soit dans l’état connaissant les tenseurs d’entrée passés . L’ensemble des coefficients et des biais de prédiction, dénommés collectivement paramètres de prédiction des différents experts est désigné par . L’ensemble de paramètres relatifs à la combinaison des différents experts (incluant les paramètres du modèle HMM sous-jacent) est désigné quant à lui par où est la matrice de transition entre états, de taille , c’est-à-dire la matrice dont les éléments (indépendants du temps par hypothèse du modèle HMM) sont définis par où représente l’état du modèle à l’instant et représente l’état du modèle à l’instant précédent ; les paramètres permettant de déterminer la probabilité conditionnelle d’observer le tenseur d’entrée connaissant l’état , et est un vecteur de taille donnant les probabilités d’occupation des différents états à l’instant initial, autrement dit . Le décodeur REW-MSLM est entrainé pendant des phases de calibration indicées par l’indice , chaque phase de calibration faisant intervenir une pluralité d’instants successifs issus de la séquence d’observation. On note le tenseur de dimension regroupant les tenseurs d’entrée pendant la phase de calibration , et la matrice binaire donnant, à chaque instant, l’état latent du modèle HMM (la matrice possédant un seul élément égal à 1 par colonne indiquant l’état actif parmi les états possibles). L’interface neuronale directe REW-MSLM permet de contrôler plusieurs effecteurs agissant sur différentes articulations d’un exosquelette, un état pouvant être associé à une articulation par exemple. En outre, elle permet de garantir la stabilité d’un état au repos ( idle state ) prolongé et un contrôle asynchrone des effecteurs. La représente un premier exemple de diagramme d’états pouvant être utilisé par l’interface neuronale directe de la . Ce diagramme d’états modélise les mouvements d’un exosquelette, à savoir les mouvements d’un poignet gauche (LW), d’une main gauche (LH), d’un poignet droit (RW) et d’une main droite (RH). On a représenté en 210 un état de repos de l’exosquelette, en 220 un état actif poignet gauche, en 230 un état actif de la main gauche, en 240 un état actif du poignet droit et en 250 un état actif de la main droite. Les transitions entre états ont été représentées par des flèches. On note que dans un tel diagramme d’états, pour passer d’un mouvement du poignet gauche à celui de la main gauche par exemple, il faut passer par l’état de repos. Ce diagramme d’états est très simple et favorise excessivement l’état de repos au détriment des états actifs. S’il présente l’avantage de réduire le taux de mauvaise détection des états actifs les plus rares lorsque le nombre d’états est élevé, il ne permet pas d’effectuer des mouvements fluides. En effet, le passage obligé par l’état de repos conduit à des temps de latence importants entre états actifs, ce qui pénalise la réactivité de la réponse aux signaux électrophysiologiques. Une solution possible pour accroître la réactivité de cette réponse est d’utiliser un diagramme d’états tel que celui représenté en . Les éléments portant les mêmes numéros de référence sont identiques à ceux de la . Ce diagramme d’états est basé sur un graphe complet, autrement dit dans lequel tous les états sont connectés 2 à 2. Ce graphe peut devenir particulièrement complexe lorsque le nombre d’états est élevé, par exemple lorsque les articulations sont nombreuses. Dans ce cas, l’apprentissage est lent étant donné que chaque transition doit être entrainée. En outre, le second modèle prédictif, c’est-à-dire le classificateur d’états, peut commettre des erreurs de détection conduisant à un dysfonctionnement de l’exosquelette. Enfin, lorsque l’exosquelette doit effectuer des tâches complexes mettant en jeu de nombreux états, le temps de latence pour détecter un nouvel état sans erreur peut être relativement long, ce qui est préjudiciable à sa vitesse de réponse et peut interdire des mouvements rapides. Un but de la présente invention est par conséquent de proposer une interface neuronale directe de type REW-MSLM qui ne présente pas les inconvénients précités, à savoir qui autorise des mouvements complexes mettant en œuvre une pluralité d’effecteurs, tout en assurant un faible temps de réponse du système. Présentation de l’invention La présente invention est définie par une d’une interface neuronale directe destinée à recevoir une pluralité de signaux électrophysiologiques d’un usager acquis au moyen d’une pluralité de capteurs et à fournir des signaux de commande décrivant une trajectoire à réaliser, lesdits signaux électrophysiologiques subissant un prétraitement pour obtenir un tenseur d’observation ( ) en chaque instant d’observation, dans laquelle l’évolution du tenseur d’observation est modélisée par un modèle HMM hiérarchisé, dit H2M2, comprenant une pluralité de sous-modèles HMM organisés selon une arborescence hiérarchique, ladite arborescence comportant à sa racine un modèle principal comprenant un état de repos , chaque état d’un sous-modèle HMM étant soit un état interne auquel est associé un sous-modèle HMM de plus bas niveau dans l’arborescence, soit un état de production, ladite interface utilisant un mélange d’experts, chaque expert ( ) étant associé à un état de production et étant défini par un modèle prédictif multilinéaire, les prédictions de chaque expert étant combinées au moyen de coefficients de mélange ( , ; ) pour fournir un tenseur de commande ( ) représentant lesdits signaux de commande. Ladite arborescence comporte par exemple un état latéral droit et un état latéral gauche correspondant respectivement à la partie droite et à la partie gauche du corps de l’usager, une première branche de l’arborescence étant associée à l’état latéral droit et une seconde branche de l’arborescence étant associée à l’état latéral gauche Avantageusement, le tenseur de commande est estimé à partir du tenseur d’observation au moyen de où et sont respectivement les tenseurs des coefficients de prédiction et des biais de prédiction du modèle prédictif multilinéaire définissant l’expert associé à l’état de production et est un coefficient de mélange caractéristique de la probabilité d’occupation de l’état de production à l’instant . Dans une phase de calibration, chacun des experts, , est entrainé selon une méthode de régression REW-NPLS, sur une sous-séquence du tenseur d’observation et du tenseur de commande de consigne, correspondant à l’état . Dans ladite phase de calibration, les coefficients de mélange des différents experts peuvent être estimés au moyen d’une méthode de régression REW-NPLS. Avantageusement, au moins certains des sous-modèles HMM de l’arborescence sont semi-markoviens. Dans ce cas, le tenseur de commande peut être estimé à partir du tenseur d’observation au moyen de où et sont respectivement les tenseurs des coefficients de prédiction et des biais de prédiction du modèle prédictif multilinéaire définissant l’expert associé à l’état de production et est un coefficient de mélange caractéristique de la probabilité d’occupation de l’état de production à l’instant , la probabilité qu’un état de production du modèle soit actif à l’instant étant donnée par où est un vecteur dont les éléments sont les probabilités respectives que les états de production soient actifs, est un vecteur donnant les probabilités d’émission des différents états de production et est le produit de Hadamard. La probabilité de transition entre un état de départ et un état d’arrivée d’un sous-modèle HMM semi-markovien est choisie d’autant plus élevée que la durée d’occupation de l’état de départ est plus grande. Avantageusement, les probabilités de transition entre états d’un sous-modèle HMM semi-markovien évoluent dans le temps selon une loi paramétrée par une pluralité de paramètres d’évolution temporelle, lesdits paramètres d’évolution temporelle étant estimés dans une phase de calibration supervisée pendant laquelle l’usager reçoit des instructions de cadence prédéterminée pour effectuer un ou des mouvement(s) de manière répétitive, la durée d’occupation de chaque état du sous-modèle HMM semi-markovien étant enregistrée au cours du temps. Alternativement, les probabilités de transition entre états d’un sous-modèle HMM semi-markovien évoluent dans le temps selon une loi paramétrée par une pluralité de paramètres d’évolution temporelle, lesdits paramètres d’évolution temporelle étant estimés, dans une phase de calibration semi-supervisée et/ou une phase opérationnelle, à partir du tenseur d’observation, la durée d’occupation de chaque état du sous-modèle HMM semi-markovien étant enregistrée au cours du temps. Dans un exemple de réalisation, les signaux électrophysiologiques sont des signaux ECoG et les signaux de commande sont destinés à commander les actuateurs d’un exosquelette. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture d’un mode de réalisation préférentiel de l’invention, décrit en référence aux figures jointes parmi lesquelles : , déjà décrite, représente de manière schématique une interface neuronale directe utilisant un mélange markovien d’experts, connue de l’état de la technique ; , déjà décrite, représente un premier exemple de diagramme d’états pouvant être utilisé par l’interface neuronale directe de la ; , déjà décrite, représente un second exemple de diagramme d’états pouvant être utilisé par l’interface neuronale directe de la ; représente l’architecture générale d’un modèle hiérarchique markovien à états cachés (H2M2) pouvant être utilisé par une interface neuronale directe selon un premier mode de réalisation de l’invention ; représente de manière schématique un exemple détaillé de diagramme d’états d’un modèle un modèle hiérarchique markovien à états cachés (H2M2) pouvant être utilisé par une interface neuronale directe selon un premier mode de réalisation de l’invention ; représente de manière schématique un interface neuronale directe utilisant un mélange d’experts contrôlé par un modèle hiérarchique (semi) markovien à états cachés selon un premier (resp. un second) mode de réalisation de l’invention. Interface neuronale directe destinée à recevoir une pluralité de signaux électrophysiologiques d’un usager acquis au moyen d’une pluralité de capteurs et à fournir des signaux de commande décrivant une trajectoire à réaliser, lesdits signaux électrophysiologiques subissant un prétraitement pour obtenir un tenseur d’observation ( ) en chaque instant d’observation, caractérisé en ce que l’évolution du tenseur d’observation est modélisée par un modèle HMM hiérarchisé, dit H2M2, comprenant une pluralité de sous-modèles HMM organisés selon une arborescence hiérarchique, ladite arborescence comportant à sa racine un modèle principal comprenant un état de repos , chaque état d’un sous-modèle HMM étant soit un état interne auquel est associé un sous-modèle HMM de plus bas niveau dans l’arborescence, soit un état de production, ladite interface utilisant un mélange d’experts, chaque expert ( ) étant associé à un état de production et étant défini par un modèle prédictif multilinéaire, les prédictions de chaque expert étant combinées au moyen de coefficients de mélange ( , ; ) pour fournir un tenseur de commande ( ) représentant lesdits signaux de commande. Interface neuronale directe selon la revendication 1, caractérisée en ce que ladite arborescence comporte un état latéral droit et un état latéral gauche correspondant respectivement à la partie droite et à la partie gauche du corps de l’usager, une première branche de l’arborescence étant associée à l’état latéral droit et une seconde branche de l’arborescence étant associée à l’état latéral gauche. Interface neuronale directe selon la revendication 1, caractérisée en ce que le tenseur de commande est estimé à partir du tenseur d’observation au moyen de où et sont respectivement les tenseurs des coefficients de prédiction et des biais de prédiction du modèle prédictif multilinéaire définissant l’expert associé à l’état de production et est un coefficient de mélange caractéristique de la probabilité d’occupation de l’état de production à l’instant . Interface neuronale directe selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisée en ce que, dans une phase de calibration, chacun des experts, , est entrainé selon une méthode de régression REW-NPLS, sur une sous-séquence du tenseur d’observation et du tenseur de commande de consigne, correspondant à l’état . Interface neuronale directe selon la revendication 4, caractérisée en ce que, dans ladite phase de calibration, les coefficients de mélange des différents experts sont estimés au moyen d’une méthode de régression REW-NPLS. Interface neuronale directe selon la revendication 1, caractérisée en ce qu’au moins certains des sous-modèles HMM de l’arborescence sont semi-markoviens. Interface neuronale directe selon la revendication 6, caractérisée en ce que le tenseur de commande est estimé à partir du tenseur d’observation au moyen de où et sont respectivement les tenseurs des coefficients de prédiction et des biais de prédiction du modèle prédictif multilinéaire définissant l’expert associé à l’état de production et est un coefficient de mélange caractéristique de la probabilité d’occupation de l’état de production à l’instant , la probabilité qu’un état de production du modèle soit actif à l’instant étant donnée par où est un vecteur dont les éléments sont les probabilités respectives que les états de production soient actifs, est un vecteur donnant les probabilités d’émission des différents états de production et est le produit de Hadamard. Interface neuronale directe selon la revendication 7, caractérisée en ce que la probabilité de transition entre un état de départ et un état d’arrivée d’un sous-modèle HMM semi-markovien est d’autant plus élevée que la durée d’occupation de l’état de départ est plus grande. Interface neuronale directe selon la revendication 8, caractérisée en ce que les probabilités de transition entre états d’un sous-modèle HMM semi-markovien évoluent dans le temps selon une loi paramétrée par une pluralité de paramètres d’évolution temporelle, lesdits paramètres d’évolution temporelle étant estimés dans une phase de calibration supervisée pendant laquelle l’usager reçoit des instructions de cadence prédéterminée pour effectuer un ou des mouvement(s) de manière répétitive, la durée d’occupation de chaque état du sous-modèle HMM semi-markovien étant enregistrée au cours du temps. Interface neuronale directe selon la revendication 8, caractérisée en ce que les probabilités de transition entre états d’un sous-modèle HMM semi-markovien évoluent dans le temps selon une loi paramétrée par une pluralité de paramètres d’évolution temporelle, lesdits paramètres d’évolution temporelle étant estimés, dans une phase de calibration semi-supervisée et/ou une phase opérationnelle , à partir du tenseur d’observation, la durée d’occupation de chaque état du sous-modèle HMM semi-markovien étant enregistrée au cours du temps. Interface neuronale directe selon l’une des revendications précédentes, caractérisée en ce que les signaux électrophysiologiques sont des signaux ECoG et que les signaux de commande sont destinés à commander les actuateurs d’un exosquelette.