Brevet FR3163751A1 — publié le 20251226

Il est proposé un procédé d’activation d’une interface neuronale directe (BCI), à disposition d’un utilisateur donné (UT) pour piloter au moins une machine, le procédé comportant : - activer (BCI-i ON) une interface neuronale directe (BCI-i) associée à une situation mentale détectée en fonction d’une analyse d’un signal cérébral (SIG.CER.) capté (CAP) de manière récurrente pour piloter au moins ladite machine via l’interface neuronale directe. Figure de l’abrégé : Figure 4 Activation d’une interface neuronale directe La présente divulgation relève du domaine des interfaces neuronales directes (ou BCI ci-après, pour « Brain Computer Interface »). Le principe de telles interfaces BCI, dites « réactives », repose sur : - l’émission d’un stimulus (auditif, visuel, ou encore tactile), à destination d’un utilisateur, ce stimulus étant émis par un transducteur alimenté par un signal comportant une fréquence de modulation choisie par exemple entre 1 et 200Hz, et - en retour à la perception de ce stimulus par l’utilisateur, la détection de potentiels évoqués dans un signal d’électroencéphalogramme (dit « signal EEG » ci-après) dans lequel on retrouve la fréquence de modulation précitée. Ainsi, dans le contexte d’une interface BCI réactive, on entend ci-après par « potentiel évoqué » un signal qui apparait dans les signaux électroencéphalogrammes (EEG ci-après) lorsqu’un utilisateur est soumis à un stimulus. Par exemple dans l’approche SSAEP (pour « Steady-State Auditory Evoked Potential »), le stimulus est constitué d’un signal, notamment sonore ou visuel, ayant une fréquence porteuse et auquel on applique une modulation en amplitude qui peut être sinusoïdale, ou encore en créneaux (sous forme de « bips » réguliers). En référence à la FIG. 1 , un équipement tel qu’un casque à capteurs de signaux EEG permet de mesurer les signaux EEG et de retrouver dans ces signaux la fréquence de la modulation. Un exemple de stimulus utilisé pour une application SSAEP peut être une fonction sinusoïdale à une fréquence audible par tous (par exemple de 20Hz à 20kHz), et modulée en amplitude à une autre fréquence, par exemple comprise entre 1 et 200 Hz. Le sinus à haute fréquence constitue la porteuse et permet à un utilisateur d’entendre simplement les « bips » du signal modulant à basse fréquence. C’est le signal modulant qui constitue l’information d’intérêt, car c’est la fréquence de modulation qui se retrouve dans le potentiel évoqué. En effet, il est possible de retrouver dans les aires dédies, notamment auditives ou visuelles, du cerveau les fréquences de stimulation entre environ 1 et 200 Hz. Néanmoins, à cette gamme de fréquences de 1 à 200 Hz, celles-ci sont basses et peuvent être difficiles à reproduire et/ou à entendre. C’est pourquoi une fréquence porteuse est utilisée comme vecteur, permettant à l’utilisateur d’entendre plus facilement ces fréquences. Un stimulus (sinus modulant à basse fréquence de type 1 à 200Hz) peut alors générer un potentiel évoqué mesurable dans le cerveau à la même basse fréquence de 1 à 200 Hz (plus les éventuelles harmoniques). Cette fréquence est alors mesurable dans les signaux EEG de la personne soumise au stimulus. On peut donc retrouver dans les signaux EEG de l’utilisateur la fréquence de la modulation qui a été opérée à basse fréquence (1 à 200 Hz). Dès lors, il est possible de construire une interface en cherchant directement le signal d’interface dans les ondes cérébrales de l’utilisateur. Le principe d’une telle interface dite « BCI » (pour « Brain Computer Interface ») est rappelé sur la FIG. 1 . Un utilisateur UT porte un casque à capteurs de signaux d’électroencéphalogramme (ou « signaux EEG » ci-après), ce casque pouvant faire partie d’une interface générale BCI. Différents stimuli (sonores, visuels, ou autres), ayant des fréquences de modulation respectives, sont délivrés à l’utilisateur, lequel se concentre sur un seul stimulus parmi les stimuli présentés. Il peut être alors mesuré dans ses signaux EEG la même fréquence de modulation que celle du stimulus sur lequel l’utilisateur s’est concentré. Dans l’exemple illustré sur la FIG. 1 , plusieurs stimuli issus de sources respectives HP1, HP2, HP3, ayant des fréquences de modulation différentes et représentant par exemple des consignes respectives différentes pour piloter une machine (par exemple « tourner à gauche », « tourner à droite », « freiner »), sont présentés simultanément à un utilisateur et ce dernier se concentre sur l’un d’eux de sorte que ses signaux EEG révèlent la fréquence de l’un des stimuli HPi et la fonction associée à ce stimulus est alors exécutée par la machine. Dans l’exemple de la FIG. 1 , les stimuli sont délivrés par des haut-parleurs respectifs HP1, HP2, HP3… et l’utilisateur se concentre alors sur l’une de ces sources sonores. Le stimulus est donc auditif. Dans l’exemple d’un stimulus délivré par une source lumineuse, cette dernière peut clignoter à la fréquence de modulation précitée. Une analyse des signaux EEG de l’utilisateur révèle la présence d’une fréquence correspondant à la fréquence de clignotement. Par exemple, la source lumineuse peut avoir une couleur particulière, correspondant ainsi à une longueur d’onde LO associée à une fréquence porteuse fp par une relation du type LO = c / fp, où c est la vitesse de la lumière. Certains utilisateurs peuvent être plus sensibles à certaines couleurs que d’autres pour retenir leur attention. Ainsi, le choix de la couleur (et donc de la fréquence de la porteuse fp) peut être important, notamment à certains moments de la journée pour un même utilisateur, pour recueillir efficacement des signaux EEG révélant un potentiel évoqué exploitable (i.e. ayant une fréquence correspondant à la fréquence de modulation ou de « clignotement » de la source lumineuse). Par exemple, une longueur d’onde de 0,5µm peut être utilisée pour du bleu comme couleur de stimuli visuels chez certains sujets, ou une longueur d’onde de 0,55µm pour du vert auxquels certains utilisateurs sont plus sensibles, ou encore 0,65µm pour du rouge, couleur à laquelle d’autres utilisateurs sont encore plus sensibles, etc. Ainsi, une interface neuronale directe ou « BCI » peut être utilisée en tant qu’interface homme-machine assurant une communication directe entre le cerveau et un dispositif externe, comme un ordinateur. Par ses ondes cérébrales, un utilisateur peut ainsi contrôler à distance un dispositif. Les BCI peuvent être classées selon leur mode de fonctionnement : elles peuvent être actives, réactives ou passives. Une BCI dite « active » nécessite que l'utilisateur produise volontairement un signal cérébral pour contrôler un dispositif externe. L’utilisateur produit volontairement un signal cérébral en pensant et/ou en imaginant un objet, une action, ou autre, en utilisant au moins un de ses sens, c’est-à-dire en visualisant un mot, une forme, un geste ou autre, ou encore en imaginant la sensation d’une manipulation ou d’une écoute, par exemple en imaginant un mouvement. Une BCI dite « réactive » détecte, dans le cerveau, un signal déclenché par un stimulus externe, par exemple un clignotement lumineux ou un son avec des caractéristiques particulières, et l'utilise pour commander un dispositif, comme décrit ci-avant en référence à la FIG. 1 . Une BCI dite « passive » analyse l'activité cérébrale spontanée de l'utilisateur, sans stimulus externe ni intention particulière, ce qui permet d’obtenir des données sur son état mental (stress, concentration, fatigue, etc.). Lorsqu’un utilisateur souhaite activer/initier une BCI réactive, du type présenté ci-avant en référence à la FIG. 1 , il est contraint d’utiliser une autre modalité, par exemple la souris ou le clavier d’un ordinateur, ou encore un bouton physique. Cela peut être rendu compliqué si les mains de l’utilisateur ne sont pas disponibles (occupé à réaliser une autre tâche par exemple) ou encore si l’utilisateur est une personne à mobilité réduite. En outre, les stimuli émis par une BCI réactive sollicitent l’utilisateur, lequel peut alors ressentir une fatigue, voire une agression par ces stimuli, s’il n’a pas besoin d’utiliser la BCI couramment. Par ailleurs, l’émission de tels stimuli est consommateur d’énergie. En se concentrant sur un stimulus visant à éteindre/désactiver l’interface BCI, l’émission de ces stimuli peut cesser. Toutefois, si l’utilisateur veut ensuite utiliser la BCI à nouveau, il n’est pas prévu de moyen autre qu’un moyen physique (bouton poussoir ou souris informatique) pour réactiver la BCI, ce qui pose encore un problème si les mains de l’utilisateur ne sont pas disponibles ou si l’utilisateur est une personne à mobilité réduite. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé d’activation d’une interface neuronale directe, à disposition d’un utilisateur donné pour piloter au moins une machine, le procédé comportant : - activer une interface neuronale directe associée à une situation mentale détectée en fonction d’une analyse d’un signal cérébral capté de manière récurrente pour piloter au moins ladite machine via l’interface neuronale directe. Cette solution propose alors d’activer, ou d’initier, une BCI via la détection d’un signal cérébral spécifique sans avoir besoin de disposer d’une autre modalité (bouton physique, souris informatique, ou autre). Dans une réalisation, le procédé peut comporter : - détecter, en fonction de l’analyse du signal cérébral capté de façon récurrente, si l’utilisateur est dans une situation mentale prédéfinie, l’interface neuronale directe étant activée en réponse à cette détection de ladite situation mentale prédéfinie. On entend par « situation mentale » de l’utilisateur, aussi bien une situation où l’utilisateur imagine bouger un membre (le bras gauche, ou la jambe droite), qu’une situation mentale liée un état courant de l’utilisateur (par exemple un stress, un éveil, ou autres). Dans une réalisation, le procédé peut comporter : - analyser ledit signal cérébral de l’utilisateur, mesuré répétitivement par au moins un capteur. Un tel capteur peut être disposé à proximité d’une région appropriée du cerveau pour mesurer le signal propre à la situation mentale précitée. Par exemple, la détection de ce signal cérébral spécifique peut se faire en utilisant une autre BCI que l’interface utilisée pour piloter la machine précitée. Il peut s’agir par exemple d’activer/initier une BCI réactive du type décrit ci-avant en référence à la FIG. 1 , à partir d’une détection menée par une BCI active (faisant suite à la pensée de l’utilisateur à un geste, à un objet ou autres) ou par une BCI passive (faisant suite au ressenti d’un stress, un éveil après une somnolence, ou autres situations mentales spécifiques de l’utilisateur). Il peut s’agir alternativement d’activer/initier une BCI active (commandant une machine par la pensée de l’utilisateur à un geste, à un objet ou autres) à partir d’une détection menée par une BCI active ou une BCI passive (faisant suite au ressenti d’un stress de l’utilisateur, un éveil après une somnolence, ou autres). Ainsi, une même interface BCI, de type « active » en l’occurrence, peut permettre à la fois de détecter le signal cérébral spécifique, relatif à la situation mentale courante de l’utilisateur, et de commander la machine précitée (par la pensée de l’utilisateur à un geste, à un objet ou autres). Ainsi, dans une réalisation, l’interface neuronale directe associée à ladite situation mentale pour piloter la machine peut être une interface neuronale directe parmi les suivantes : - une interface neuronale directe réactive ; et - une interface neuronale directe active. On entend par « interface neuronale directe réactive » une interface qui peut être visuelle, auditive, ou autre, émettant des stimuli modulés à des fréquences respectives, comme présenté ci-avant en référence à la FIG. 1 . On entend par « interface neuronale directe active » une interface permettant à l’utilisateur de commander une machine par la pensée. Par exemple, penser à lever le bras gauche provoque l’augmentation du volume sonore d’un appareil, tandis que penser à lever le bras droit provoque la diminution du volume. Par ailleurs, dans une réalisation, le signal cérébral de l’utilisateur peut être mesuré par une interface neuronale directe parmi les suivantes : - une interface neuronale directe passive ; et - une interface neuronale directe active. Il est rappelé qu’une interface « passive » peut détecter une situation mentale particulière telle qu’une situation de stress, ou d’éveil après une somnolence, ou autres, et qu’une interface « active » permet de détecter que l’utilisateur pense à bouger un membre (par exemple lever le bras gauche) et cette pensée peut alors provoquer l’activation d’une BCI réactive par exemple. Dans une réalisation, l’analyse du signal cérébral peut comporter une comparaison du signal cérébral mesuré à au moins un signal prédéfini correspondant à ladite situation mentale prédéfinie. Il peut s’agir par exemple de comparer le profil temporel et/ou fréquentiel du signal mesuré à un profil type associé à cette situation prédéfinie. Dans une réalisation, l’analyse du signal cérébral peut comporter une plus particulièrement une comparaison du signal cérébral mesuré à une pluralité de signaux prédéfinis correspondant chacun : - à une situation mentale prédéfinie de l’utilisateur, et - à une interface neuronale directe à activer. Ainsi, en fonction de la situation mentale détectée via l’analyse du signal mesuré, il est possible d’activer une interface BCI spécifique et correspondant à la situation mentale détectée (par exemple un stress détecté pouvant générer une interface BCI de demande d’assistance). Dans une réalisation, des données des signaux prédéfinis sont stockées dans une base de données en correspondance d’identifiants respectifs d’interfaces neuronales directes à activer. Ainsi, dans une telle réalisation, il est possible de comparer en parallèle ou tour à tour (avec un ordre de priorité par exemple pour les situations d’urgence) les signaux de la base avec le signal cérébral mesuré et d’activer l’interface BCI correspondant au signal de la base le plus proche du signal mesuré par exemple. Dans une réalisation, le procédé peut comporter un apprentissage d’un profil temporel de signal prédéfini, au moins pour l’utilisateur précité, et (dans une phase d’inférence typiquement) une recherche de ce profil temporel dans le signal cérébral mesuré sur l’utilisateur. L’apprentissage précité peut être réalisé typiquement par entrainement d’une intelligence artificielle par exemple sur l’utilisateur (à différents instants d’une journée par exemple) ou alternativement sur un groupe d’utilisateurs. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif informatique, d’activation d’une interface neuronale directe, à disposition d’un utilisateur donné pour piloter au moins une machine, le dispositif comportant un circuit de traitement pour la mise en œuvre du procédé ci-avant. Selon un autre aspect encore, il est proposé un équipement à interface neuronale directe, à disposition d’un utilisateur donné pour piloter au moins une machine, comportant un activateur de l’interface neuronale directe associée à une situation mentale détectée en fonction d’un résultat fourni par un analyseur d’un signal cérébral capté de manière récurrente pour piloter ladite au moins une machine via ladite interface neuronale directe. Dans une réalisation, l’activateur de cet équipement peut être un dispositif informatique tel que défini ci-dessus. Dans une réalisation, l’équipement peut comporter : - un ou plusieurs capteurs de l’interface neuronale directe, et - un ou plusieurs capteurs de mesure dudit signal cérébral, dans un même casque destiné à être porté par l’utilisateur. Dans une réalisation où l’interface neuronale directe est réactive et à stimuli visuels, l’équipement peut alors comporter un écran informatique configuré pour afficher des icones de commandes respectives de la machine précitée, ces icones clignotant à des fréquences respectives, et une page d’écran comportant ces icones peut alors s’afficher sur l’écran, sur activation de ladite interface neuronale directe (i.e. sur détection du signal cérébral correspondant à la situation mentale prédéfinie). Dans une réalisation, l’équipement peut comporter un analyseur de signaux cérébraux configuré pour comparer le signal cérébral mesuré à une pluralité de signaux prédéfinis correspondant chacun à une interface neuronale directe à activer, chacune des interfaces neuronales directes étant réactive et à stimuli visuels. Ainsi, l’écran informatique peut alors être configuré pour afficher une page d’écran propre à une interface neuronale directe à activer (suite à la détection de la situation mentale associée à cette page d’écran). Un tel écran peut être par exemple une tablette informatique capable d’afficher une page sélectionnée parmi plusieurs pages possibles d’écran d’interfaces BCI différentes, en fonction de la situation mentale détectée. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels, outre la FIG. 1 commentée ci-avant : Fig. 2 FIG. 2 montre des exemples de signaux cérébraux pouvant être détectés par un ou plusieurs capteurs, par exemple d’une interface BCI passive selon un mode de réalisation. Fig. 3 FIG. 3 montre les étapes d’un procédé du type ci-avant, selon un exemple de réalisation. Fig. 4 FIG. 4 montre schématiquement un dispositif pour la mise en œuvre du procédé ci-avant, selon un exemple de réalisation. La solution proposée consiste à activer, ou initier, une BCI active et/ou réactive grâce à une détection réalisée par une BCI passive, ou grâce à une détection réalisée par une BCI active pour activer/initier une BCI réactive du type décrit précédemment en référence à la FIG. 1 . La détection par une BCI passive par exemple peut être réalisée au travers de métriques que présentent les signaux cérébraux d’utilisateurs soumis à des situations telles qu’un niveau de concentration donné, ou encore de stress, de fatigue, ou encore un état de somnolence ou d’éveil. Une BCI passive permet typiquement de détecter le réveil d’une personne et ainsi d’initier automatiquement la possibilité d’un utilisateur d’agir sur une machine via une BCI active ou réactive. Une interface BCI passive peut comporter un ou plusieurs capteurs en écoute permanente du cerveau d’un utilisateur pour détecter un signal spécifique et activer, suite à cette détection, une BCI active ou réactive. Par exemple dans le cas d’une utilisation d’une BCI active, l’utilisateur peut aussi, par exemple, imaginer bouger sa main gauche (ce qui est détecté par la BCI active) et déclencher alors l’allumage de lumières ou d’une télévision via une BCI réactive. Dans une autre réalisation possible, des signaux distinctifs de type dit « Error-Related Negativity » peuvent apparaitre dans les signaux EEG d’un utilisateur lorsqu’il prend conscience qu’il a commis une erreur. Ainsi, la détection d’un tel signal peut déclencher l’activation d’une BCI active ou réactive. Si par exemple l’utilisateur réalise couramment une tâche et commet à un moment donné une erreur, une BCI peut être activée pour lui permettre de corriger cette erreur. Ainsi, un technicien, équipé d’une interface BCI mixte au sens de la présente description, peut se blesser, ce qui le met dans l’incapacité d’interagir avec ses bras. Cette situation génère un signal cérébral du type Error-Related Negativity mesurable dans son cerveau. L’interface BCI mixte détecte ce signal et lui permet par exemple d’initier une communication d’urgence via une BCI active (imaginer un geste qui déclenche un appel) ou une BCI réactive (la détection du signal précité déclenchant la génération des stimuli nécessaires à l’implémentation de la BCI réactive). En référence à la FIG. 2 , un premier type de signal S1(t) qui peut être détecté peut être par exemple une situation d'un passage d'une somnolence à un éveil. À cet effet, un ou plusieurs capteurs judicieusement positionnés à proximité de zones pertinentes du cerveau peuvent mesurer les ondes cérébrales pour un même utilisateur, ou pour un groupe d'utilisateurs, qui est ou sont dans une telle situation d’un passage de somnolence vers un éveil. Il peut en être déduit un profil moyen d'allure temporelle de ce signal cérébral S1(t), ce profil moyen étant noté Sm sur la FIG. 2 . Des données de ce profil moyen Sm peuvent être stockées en mémoire, avec des écarts-type d'amplitudes choisies (une fois, deux fois ou trois fois sigma, selon une nature plus ou moins bruitée du signal cérébral à mesurer). Ces courbes d'écart type S+ et S- sont représentées en traits pointillés sur la FIG. 2 . Ainsi, typiquement, un signal cérébral SIG.CER. couramment mesuré sur un utilisateur donné peut être comparé à ce profil Sm et aux écarts-types S+ et S- correspondant, pour déterminer si cet utilisateur donné est actuellement dans une telle situation d'une transition de somnolence à éveil. Par exemple, le signal mesuré SIG.CER. peut être lissé et il peut être vérifié que ce signal lissé ne sorte pas des bornes définies entre S+ et S-. En complément ou en variante, il peut être mené en outre une transformée par exemple de Fourier (par exemple une transformation temps-fréquences) pour analyser des fréquences de ces signaux cérébraux. Plus globalement, en variante ou en complément, il peut être appris par une intelligence artificielle les formes de signaux mesurés lors d’un passage d’utilisateur humain d'un état de somnolence à un état d’éveil et il peut être déterminé ensuite, par une inférence de cette intelligence artificielle, si le signal cérébral mesuré SIG.CER. correspond à un passage d'un utilisateur donné d'une somnolence à un éveil. Dans le haut de la FIG. 2 , on a illustré un signal cérébral S1(t) qui pourrait correspondre à ce passage d'un état de somnolence à un état d'éveil. Dans le bas de la FIG. 2 , on a illustré un autre type de signal cérébral S2(t), pouvant par exemple correspondre à un début de situation de stress d'un utilisateur. Pour les deux types de signaux, il est possible, à partir de profils temporels appris, de déterminer une situation courante d’un utilisateur donné. Ainsi, il est possible de discriminer plusieurs types de signaux cérébraux correspondant à des situations différentes d'un état d'un utilisateur (état d’éveil, de stress ou autres). Les capteurs par exemple d'une interface neuronale passive sont ainsi capables de mesurer de tels signaux cérébraux et de les discriminer, de sorte à activer ensuite des interfaces neuronales directes BCI (actives et/ou réactives) correspondant chacune à un type de signal cérébral mesuré, ce qui permet alors de piloter une machine correspondant à ce signal cérébral mesuré via une interface BCI appropriée. Dès lors, il est possible de constituer une base de données BDD de signaux cérébraux-types S1, S2, …, Si, correspondant à des situations d’utilisateurs distinctes (éveil, stress, imaginer lever le bras droit, ou autres) en correspondance d’identifiants respectifs de BCI (actives ou réactives) à activer et permettant de piloter des machines respectives distinctes (par exemple une télévision, un téléphone, ou un émetteur de signal de besoin d’assistance, ou autres). Ces signaux cérébraux-types peuvent alors être de différentes natures : par exemple somnolence vers éveil pour activer une BCI domotique (commander une ouverture électrique de stores, allumage de lumières ou autres), ou un signal cérébral de stress pour activer une BCI pilotant un émetteur de signal d’assistance, etc. On a illustré sur la FIG. 3 à titre d'exemple un procédé utilisant une telle base de données BDD. Une première étape E1 consiste à acquérir des signaux cérébraux d’un utilisateur donné à partir de capteurs actifs en permanence. Chaque signal acquis est comparé, à l’étape E2, aux signaux de la base de données BDD qui a été constituée (par exemple par apprentissage d'une intelligence artificielle) à une étape préalable E0. Si typiquement à l'étape E3, une situation de stress de l'utilisateur a été détectée comme correspondant au signal cérébral S2, à l'étape E4, une interface BCI-1 peut être activée pour piloter une machine relative à une demande d’assistance par exemple. Sinon (flèche KO en sortie du test E3), le signal mesuré, comparé à d'autres signaux de la base de données, peut correspondre par exemple à celui caractérisant une situation d'éveil après une somnolence, et dans ce cas de détection à l'étape E5 de correspondance avec ce signal S1 (flèche OK en sortie du test E5), une interface BCI-2 correspondante peut être activée à l'étape E6, pour piloter une machine telle que par exemple une radio ou un téléviseur à allumer (augmenter le son, changer de station ou de chaine, éteindre, etc.). Le procédé peut se poursuivre avec une pluralité de signaux de la base successivement testés et en cas de détection de correspondance avec l’un de ces signaux Si à une étape générale E7, une interface correspondante BCI-i peut être activée à l’étape E8. Le procédé peut reboucler en permanence sur la première étape E1 de mesure du signal cérébral de l’utilisateur UT, éventuellement pour activer une nouvelle interface BCI, selon un état de l’utilisateur couramment détecté à l’étape E2 et à l’une des étapes E3, E5, E7. Pour chacune de ces interfaces BCI-i, des « boutons » (par exemple des icones informatiques) peuvent clignoter à des fréquences différentes sur un tableau de commande par exemple. Ainsi, il est possible dans une réalisation d'utiliser par exemple un même écran informatique, par exemple l’écran d’une tablette informatique (référence TAB de la FIG. 4 décrite plus loin), pour afficher les icônes associées à une interface BCI sur une même page d’écran (et faire clignoter sur cet écran ces icones à des fréquences propres), lorsque cette interface BCI est activée. Ensuite, en cas de détection d’un autre type de signal cérébral, la page d’écran de la tablette TAB est simplement mise à jour avec de nouvelles icones clignotantes pour activer une autre interface BCI suite à cette nouvelle détection. Bien entendu, entre deux détections d’un signal cérébral spécifique, la tablette peut être éteinte et ne s’allumer que sur détection d’un de ces signaux cérébraux spécifiques. Une même interface BCI peut piloter différents types de machines. On comprendra ainsi que, globalement, des fonctions propres à différentes situations de l’utilisateur (éveil, stress, etc.) peuvent être regroupées dans une même « page » d’interface BCI pour piloter une ou plusieurs machines en fonction d’une situation courante de l’utilisateur. En outre, en référence maintenant à la FIG. 4 , l’équipement à disposition de l’utilisateur peut comporter avantageusement un même casque portant au moins un capteur CAP pour détecter le signal cérébral déclenchant l’activation d’une interface BCI, ainsi qu’un ou (en pratique) plusieurs capteurs pour utiliser cette BCI. Le ou les capteurs CAP pour détecter le signal cérébral précité peuvent être disposés à proximité d’une région particulière du cerveau pour détecter efficacement ce signal cérébral. Par exemple, le stress peut être détecté par mesure d’un capteur CAP disposé à proximité du cortex préfrontal. Une situation d’Error-Related Negativity peut être détectée quant à elle près du cortex cingulaire antérieur dorsal, ainsi qu’à proximité de l’aire motrice. On comprendra alors que plusieurs signaux peuvent être détectés par des capteurs positionnés différemment. Ainsi, la détection d’une même situation mentale peut s’appuyer sur l’analyse de plusieurs signaux cérébraux mesurés par des capteurs différents et/ou positionnés différemment. Le ou les autres capteurs pour utiliser la BCI en vue de commander une machine sont disposés à proximité de la zone du cerveau habituelle pour l’utilisation correcte d’une BCI (par exemple les aires auditives du cerveau pour une BCI réactive à base de stimuli sonores, ou les aires de la vision pour des signaux visuels). Tout ou partie des étapes de la FIG. 3 peuvent être mises en œuvre par un dispositif tel qu’illustré sur la FIG. 4 , ce dispositif comportant un circuit de traitement équipé de : - une interface d’entrée IN pour recevoir des données d’un ou plusieurs capteurs CAP de signaux cérébraux SIG.CER., - une mémoire MEM stockant notamment des données d’instructions d’un programme informatique pour la mise en œuvre du procédé ci-avant (et éventuellement par exemple des données du contenu de la base de données BDD), - un processeur PROC capable d’accéder à la mémoire MEM pour lire et exécuter les instructions du programme informatique précité, pour la mise en œuvre du procédé, le processeur recevant en outre les données de signaux cérébraux acquises par les capteurs CAP, via l’interface d’entrée IN, et réalisant une analyse de ces signaux pour détecter éventuellement une situation courante de l’utilisateur UT (stress, éveil, etc.), - et une interface de sortie OUT capable de délivrer notamment un signal d’activation d’une interface BCI-i correspondant à la situation courante de l’utilisateur. Comme indiqué précédemment, le signal d’activation BCI-i ON peut être interprété par une interface d’entrée d’une tablette informatique TAB par exemple pour piloter l’affichage d’une page d’écran de la tablette TAB en faisant clignoter (à des fréquences distinctes) des icones associées à des fonctionnalités de l’interface BCI-i à activer. L’utilisateur UT se concentre sur l’une de ces icones clignotantes et les signaux EEG (comportant cette fréquence de clignotement) sont détectés par les capteurs BCI de l’équipement que porte l’utilisateur UT et peuvent alors être analysés pour piloter le fonctionnement d’une ou plusieurs machine(s) MACHINE associée(s) à cette interface BCI-i. Les présentes solutions techniques peuvent trouver à s’appliquer à toutes les BCI existantes ou à venir, qui nécessitent habituellement une autre modalité (bouton à pousser, souris informatique, etc.) pour être lancées. La présente divulgation ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant, seulement à titre d’exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l’homme de l’art dans le cadre de la protection recherchée. Typiquement, les signaux mesurés par une interface BCI (active, réactive ou passive) peuvent être des signaux EEG comme décrit précédemment, mais alternativement aussi et de façon plus générale des signaux cérébraux quelconques (notamment d’IRM (imagerie par résonance magnétique), ou d’IRM fonctionnelle ou MEG, ou autres). Procédé d’activation d’une interface neuronale directe (BCI-i), à disposition d’un utilisateur donné (UT) pour piloter au moins une machine, le procédé comportant : - activer (E4 ; E6 ; … E8) une interface neuronale directe (BCI-1 ; BCI-2 ; … BCI-i) associée à une situation mentale détectée en fonction d’une analyse d’un signal cérébral capté de manière récurrente pour piloter au moins ladite machine via l’interface neuronale directe. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le procédé comporte : - détecter (E3 ; E5 ; … E7), en fonction de l’analyse du signal cérébral capté de façon récurrente, si l’utilisateur (UT) est dans une situation mentale prédéfinie, l’interface neuronale directe étant activée (E4 ; E5 ;… E8) en réponse à cette détection de ladite situation mentale prédéfinie. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé comporte : - analyser (E2) ledit signal cérébral de l’utilisateur, mesuré répétitivement (E1) par au moins un capteur (CAP). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’interface neuronale directe (BCI-1 ; BCI-2 ; … BCI-i) associée à ladite situation mentale pour piloter la machine est une interface neuronale directe parmi les suivantes : - une interface neuronale directe réactive ; et - une interface neuronale directe active. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le signal cérébral de l’utilisateur est mesuré par une interface neuronale directe parmi les suivantes : - une interface neuronale directe passive ; et - une interface neuronale directe active. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l’analyse du signal cérébral comporte une comparaison (E2) du signal cérébral mesuré (SIG.CER.) parmi les comparaisons suivantes : - une comparaison (E2) du signal cérébral mesuré (SIG.CER.) à au moins un signal prédéfini (S1, S2, … Si) correspondant à ladite situation mentale prédéfinie ; et - une comparaison (E2) du signal cérébral mesuré (SIG.CER.) à une pluralité de signaux prédéfinis (S1, S2, … Si) correspondant chacun : * à une situation mentale prédéfinie de l’utilisateur, et * à une interface neuronale directe (BCI-1 ; BCI-2 ; … BCI-i) à activer. Procédé selon la revendication 6, dans lequel des données des signaux prédéfinis sont stockées dans une base de données en correspondance d’identifiants respectifs d’interfaces neuronales directes (BCI-1 ; BCI-2 ; … BCI-i) à activer. Procédé selon l'une des revendications 6 ou 7, comportant un apprentissage d’un profil temporel de signal prédéfini (S1(t), S2(t)), au moins pour ledit utilisateur, et une recherche dudit profil temporel dans le signal cérébral mesuré sur l’utilisateur. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur. Dispositif informatique, d’activation d’une interface neuronale directe (BCI-i), à disposition d’un utilisateur donné (UT) pour piloter au moins une machine, le dispositif comportant un circuit de traitement pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 8. Equipement à interface neuronale directe (BCI-i), à disposition d’un utilisateur donné (UT) pour piloter au moins une machine, comportant un activateur de l’interface neuronale directe (BCI-i) associée à une situation mentale détectée en fonction d’un résultat fourni par un analyseur d’un signal cérébral capté de manière récurrente pour piloter ladite au moins une machine via ladite interface neuronale directe. Equipement selon la revendication 11, dans lequel l’activateur est un dispositif informatique selon la revendication 10. Equipement selon l’une des revendications 11 ou 12, comportant : - un ou plusieurs capteurs (BCI) de l’interface neuronale directe, et - un ou plusieurs capteurs (CAP) de mesure dudit signal cérébral (SIG.CER.), dans un même casque destiné à être porté par l’utilisateur. Equipement selon l’une des revendications 11 à 13, dans lequel l’interface neuronale directe (BCI-i) est réactive et à stimuli visuels, et, l’équipement comportant un écran informatique (TAB), configuré pour afficher des icones de commandes respectives de la machine, lesdites icones clignotant à des fréquences respectives, une page d’écran comportant lesdites icones s’affiche sur l’écran, sur activation de ladite interface neuronale directe. Equipement selon la revendication 14, dans lequel l’équipement comporte un analyseur de signaux cérébraux configuré pour comparer (E2) le signal cérébral mesuré (SIG.CER.) à une pluralité de signaux prédéfinis (S1, S2, … Si) correspondant chacun à une interface neuronale directe (BCI-1 ; BCI-2 ; … BCI-i) à activer, chacune des interfaces neuronales directes (BCI-1 ; BCI-2 ; … BCI-i) étant réactive et à stimuli visuels, et dans lequel l’écran informatique (TAB) est configuré pour afficher une page d’écran propre à une interface neuronale directe à activer (BCI-1 ; BCI-2 ; … BCI-i).