FR 3124871 A1 20230106 FR 2107070 A 20210630 L’invention concerne une méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe (BCI) utilisant une méthode de régression multivoie pénalisée REW-NPLS pour mettre à jour le modèle prédictif de l’interface. Les valeurs des hyperparamètres intervenant dans la pénalisation sont déterminées à partir d’une méthode d’apprentissage par renforcement lors de l’étape de validation récursive de l’algorithme REW-NPLS. Figure unique MÉTHODE DE CALIBRATION EN LIGNE D’UNE INTERFACE NEURONALE DIRECTE AVEC DÉTERMINATION DES HYPERPARAMÈTRES AU MOYEN D’UN APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT L’objet de 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 antérieure 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). Quel que soit le type des signaux recueillis (EEG, ECoG, MEG), l’interface BCI doit effectuer un traitement de signal 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, encore dénommée décodage neuronal dans la littérature, nécessite généralement une phase d’apprentissage ou de calibration préalable. Lors de cette phase, le sujet imagine, observe ou réalise un mouvement selon une trajectoire déterminée pendant un intervalle de calibration donné. Les signaux électro-physiologiques mesurés pendant cet intervalle sont exploités en relation avec la trajectoire déterminée pour construire un modèle prédictif, et plus précisément pour calculer les paramètres de ce modèle. En pratique, la phase de calibration prend en compte un grand nombre de mouvements successifs, les paramètres du modèle prédictif étant corrigés en fonction des erreurs de prédiction. L’interface BCI utilise ensuite le modèle prédictif ainsi obtenu pour estimer la trajectoire souhaitée à partir des signaux électro-physiologiques mesurés. De nombreuses méthodes de construction de modèle prédictif pour interface neuronale directe ont été proposées dans l’état de la technique. La méthode de régression des moindres carrés partiels ou PLS ( Partial Least Squares regression ) fait partie des plus prometteuses en raison de sa capacité à réduire la dimension des vecteurs d’observation. On rappelle que la méthode PLS est une méthode permettant de déterminer un modèle de prédiction linéaire entre des variables d’entrée (ou variables prédictives) et des variables de sortie en faisant appel à des variables latentes (c’est-à-dire inobservables) explicatives des variables de sortie et des variables d’entrée, et liées par une régression linéaire. On trouvera une description détaillée de la méthode PLS dans l’article de P. Geladi et al. intitulé « Partial least-squares regression : a tutorial » publié dans Analytica Chimica Acta, 185, pages 1-17, 1986, ainsi que dans la thèse de S. Vancolen intitulée « La régression PLS », Juin 2004. Plus précisément, on note le vecteur (de dimension , où est le nombre d’électrodes) des signaux neuronaux acquis à l’instant , et vecteur (de dimension ) des variables décrivant la trajectoire (par exemple , les variables étant les coordonnées dans l’espace du point de la trajectoire, les composantes du vecteur vitesse et les composantes du vecteur accélération à l’instant considéré). On forme la matrice d’observations de taille représentant les signaux neuronaux en instants successifs et la matrice d’observations de taille décrivant la trajectoire en ces mêmes instants. L’algorithme PLS est un processus itératif permettant de modéliser une relation linéaire entre des variables d’entrée et des variables de sortie sur la base de leurs observations respectives (ici la matrice d’observation pour les variables d’entrée et la matrice d’observation pour les variables de sortie), soit : (1) où est une matrice de coefficients et une matrice de bruit. Les matrices et ont projetées dans des espaces de faibles dimensions (espace des variables latentes) de manière à expliquer simultanément les variations de et . Lors de la première itération, la projection sur les espaces des variables latentes peut s’exprimer par : (2-1) (2-2) où , sont des vecteurs de variables latentes (encore dénommés vecteurs de cotes ou « score vectors »), , sont des vecteurs de charges ou « loading vectors ») et sont des matrices résiduelles. Les vecteurs de cotes sont calculés de manière à maximiser la covariance entre et et le coefficient de régression entre et est déterminé par la méthode des moindres carrés : (2-3) en minimisant le vecteur résiduel A la seconde itération, on applique le même processus aux matrices résiduelles, , .De manière générale à l’itération , les matrices considérées sont : (3-1) (3-2) On obtient en définitive, de proche en proche, au bout de itérations : (4-1) (4-2) où et sont respectivement les matrices des cotes, et sont les matrices des charges (encore dénommées matrices de pondération), et sont des matrices résiduelles. La méthode PLS a été généralisée en utilisant des tenseurs à la place de matrices pour décrire les variables d’entrée et de sortie du modèle. On rappelle qu’un vecteur et une matrice sont des cas particuliers de tenseurs respectivement d’ordre 1 et 2. La variable d’entrée est notée où est l’ordre du tenseur et est la dimension du mode Les modes 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). La méthode PLS ainsi généralisée est dénommée méthode PLS multivariée ou NPLS ( N-way PLS ). On en trouvera une description détaillée dans la thèse de R. Bro intitulée « Multi-way analysis in the food industry : models, algorithms and applications », 1998. La méthode PLS multivariée a été appliquée au calcul du modèle prédictif des trajectoires dans une interface BCI comme décrit dans l’article de A. Eliseyev et T. Aksenova intitulé « Recursive N-Way Partial Least Squares for Brain-Computer Interface » publié dans PLOS One, Juillet 2013, vol. 8, n° 7, e69962 et dans la demande internationale WO-A-2013/057544. Selon cette méthode, le modèle prédictif est construit de manière itérative, en projetant les tenseurs (en lieu et place des matrices) sur les espaces de variables latentes, soit en transposant les expressions (4-1) et (4-2) : (5-1) (5-2) où est le produit tensoriel, et et sont liés par la relation de régression : (6) où et sont respectivement les matrices des cotes à l’itération , est la matrice des coefficients de régression et où sont les vecteurs de pondération de norme égale à 1 et où , sont des tenseurs résiduels. Là encore on passe d’une itération à l’autre au moyen de : (7-1) (7-2) L’étape de calibration fournit en définitive les vecteurs de pondération (encore appelés projecteurs) et les matrices , . L’ensemble des matrices , est appelé modèle de prédiction (ou modèle prédictif). Lorsque l’interface BCI est ensuite en opération, la matrice des signaux électro-physiologiques mesurés est projetée sur l’espace des variables latentes à l’aide des vecteurs de pondération pour en déduire la matrice de cotes . On en déduit la matrice de cotes au moyen de l’équation de régression, puis l’estimation de à partir des vecteurs de pondération cf. expression 5-2). De manière synthétique, l’estimation du tenseur de sortie (tenseur de commande d’un effecteur ou tenseur décrivant la trajectoire) à l’instant peut s’exprimer sous la forme tensorielle : (8) où est le tenseur du modèle prédictif et est un tenseur de biais. La dimension optimale, de l’espace des variables latentes (ou de manière équivalente du nombre d’itérations successives dans la méthode PLS ou NPLS) est choisie de manière à minimiser l’erreur de prédiction entre l’estimation et l’observation à l’instant courant à partir du modèle prédictif de l’instant précédent, . Lorsque la calibration de l’interface BCI est réalisée hors ligne ( offline ), la dimension optimale peut être obtenue au moyen d’une validation croisée entre un jeu de données d’entrainement et un jeu de données de test. En revanche, lorsque cette calibration est réalisée en ligne ( on line ), cette dimension optimale peut être obtenue au moyen d’un processus de validation récursif comme décrit dans l’article de A. Eliseyev et al. intitulé « Recursive exponentially weighted N-way partial least squares regression with recursive hyperparameters in Brain- Computer Interface applications”, Sci. Rep., vol. 7, N° 1, p. 16281, nov. 2017. La calibration ou, de manière équivalente, le mécanisme de mise à jour du modèle prédictif selon l’algorithme REW-NPLS ( Recursive Exponentially Weigthed N-way Partial Least Squares ) est rappelé ci-après. Si l’on note les blocs de données de calibration ( training data set ) lors de l’étape de calibration (encore dénommée étape d’apprentissage) , l’idée de base de l’algorithme REW-NPLS est de mettre à jour le modèle prédictif à partir des tenseurs de covariance et de covariance croisée obtenus à l’étape de calibration précédente, respectivement notés et . Ces deux tenseurs permettent d’obtenir une représentation condensée du modèle prédictif à l’étape précédente, sans qu’il soit besoin de stocker l’historique des blocs de données de calibration précédents : . Plus précisément, les tenseurs de covariance et de covariance croisée sont mis à jour au moyen des relations de récurrence : (9-1) (9-2) où désigne le produit de tenseur de mode 1 et est un coefficient d’oubli avec . On comprend ainsi qu’une période de calibration courante, réalisée lors de l’itération tient compte d’une période de calibration précédente réalisée lors de l’itération et des tenseurs des données d’observation de la période de calibration courante, l’historique étant pondéré par le coefficient d’oubli avec . Cette opération de mise à jour des tenseurs de covariance est effectuée de manière itérative sur les étapes de calibration. Pour chaque mise à jour, le modèle prédictif est ensuite obtenu de manière itérative au moyen d’une décomposition PARAFAC (généralisation au cas tensoriel d’une décomposition en valeurs singulières) du tenseur de covariance croisée, . On rappelle que, d’une manière générale, une décomposition PARAFAC d’un tenseur d’ordre , soit permet de représenter ce tenseur sous la forme d’une combinaison linéaire de produits extérieurs de vecteurs (tenseurs d’ordre 1) à un tenseur résiduel près : (10) avec , où est le produit extérieur et est un tenseur résiduel et est l’indice de l’itération PARAFAC et est un entier donné. Dans le cas d’une étape de calibration REW-NPLS, chaque itération PARAFAC ne porte que sur une décomposition élémentaire, c’est-à-dire . Elle permet d’extraire du tenseur un ensemble de vecteurs de projection, encore dénommés projecteurs, , de tailles respectives où le numéro d’itération donne la dimension d’un espace de variables latentes sur lequel est projet le tenseur d’entrée . Afin de simplifier la présentation et sans préjudice de généralisation à un tenseur d’ordre quelconque, nous supposerons dans la suite que l’ordre du tenseur est égal à 3 ( ), c’est-à-dire avec . Par exemple, le premier mode correspond à l’époque ( epoch ), le second à la fréquence et le troisième à l’espace (c’est-à-dire aux électrodes). A l’itération de la décomposition PARAFAC, on recherche les vecteurs de projection qui vérifient : avec et (11) Ce problème de minimisation peut être résolu par une méthode des moindres carrés alternés ou ALS ( Alternative Least Squares) dans laquelle on effectue séquentiellement une minimisation pour chacun des vecteurs de la décomposition, soit : (12-1) (12-2) (12-3) où est le produit de Kronecker et est une matrice obtenue par déploiement du tenseur en prenant le mode comme mode de référence ( tensor unfolding or flattening along mode ). Par exemple, la matrice est définie par où les sont les colonnes de la matrice . Les opérations de minimisation (12-1), (12-2) et (12-3) sont répétées jusqu’à la convergence. Les solutions de minimisation au sens des moindres carrés (LS) pour chacune de ces opérations sont données par les projecteurs : (13-1) (13-2) (13-3) Chaque itération de la décomposition PARAFAC fournit une pluralité de projecteurs et un tenseur de coefficients de prédiction, ou modèle prédictif de l’interface neuronale directe, défini par un tenseur de coefficients de prédiction et un tenseur de biais , permettant prédire le tenseur de commande à partir du tenseur d’observation. On obtient ainsi une pluralité de modèles, , correspondant à différentes dimensions successives de l’espace des variables latentes. On détermine ensuite, à l’étape de calibration suivante, parmi les modèles prédictifs , , le modèle prédictif correspondant à l’erreur de prédiction la plus faible où l’on a noté l’indice correspondant à cette plus faible erreur de prédiction. Cette détermination du modèle prédictif à l’étape de calibration suivante est désignée dans la littérature relative sous le terme de validation récursive. En pratique, la méthode REW-NPLS n’est pas appliquée telle quelle sur les données d’observation obtenues pendant l’étape d’apprentissage. En effet, il est préférable d’utiliser un terme de pénalisation dans l’équation de régression de manière à améliorer la robustesse de la prédiction et à accroître la rareté des coefficients non nuls ( sparsity ) dans les vecteurs de pondération . En particulier, lorsque le mode est le mode spatial (électrodes), la rareté des coefficients dans ce mode permet de sélectionner seulement les électrodes pertinentes pour la prédiction de la trajectoire. Il a été ainsi proposé une méthode REW-NPLS pénalisée ou PREW-NPLS ( Penalized REW-NPLS ) introduisant une pénalisation par tranche à chaque itération de l’algorithme PARAFAC. Une pénalisation par tranche se traduit par une élimination des éléments relatifs à une valeur d’indice dans le tenseur du modèle de prédiction. Les éléments ne faisant pas l’objet d’une pénalisation lors d’une itération ne sont plus pénalisables pour les itérations suivantes, . En revanche les éléments pénalisés lors d’une itération sont pris en compte lors de la décomposition PARAFAC de l’itération suivante. On promeut ainsi une rareté par blocs ( blockwise sparsity ) des éléments non nuls dans le tenseur du modèle de prédiction, ce qui simplifie considérablement le calcul de la commande. Plus précisément, lors d’une itération de la décomposition PARAFAC, la minimisation des écarts quadratiques selon (12-1), (12-2) et (12-3) dans la méthode des moindres carrés alternés est remplacée par une minimisation prenant en compte un terme de pénalisation favorisant cette rareté, à savoir : (14-1) (14-2) (14-3) où , et sont des projecteurs non normalisés et , , sont les projecteurs normalisés correspondants et sont des coefficients strictement positifs et inférieurs à 1. . Les normes sont définies par : (15-1) (15-2) (15-3) où est le élément du vecteur de projection , est le symbole de Kronecker, et est l’ensemble des indices correspondant aux éléments pénalisables, étant compris que puisque les éléments non-pénalisés d’un projecteur à une itération ne sont pas pénalisables à l’itération . Afin de simplifier le calcul de minimisation dans les expressions (14-1), (14-2), (14-3), on opère élément par élément, à savoir : , (16-1) , (16-2) , (16-3) où les vecteurs , , sont les vecteurs colonnes des matrices , obtenues par déploiement du tenseur de covariance croisée selon les modes 1, 2 et 3, respectivement. Les fonctions , s’appliquent à des valeurs scalaires et sont définies par : si et sinon (17-1) si et sinon (17-2) si et sinon (17-3) On peut notamment montrer que le résultat de l’opération de minimisation pénalisée selon pour la norme (c’est-à-dire donne : si et (18-1) sinon (18-2) où représente la solution de minimisation au sens des moindres carrés (12-1), (12-2), (12-3), c’est-à-dire : (19-1) (19-2) (19-3) et les seuils , sont donnés par : (20-1) (20-2) (20-3) De manière similaire, d’autres valeurs de seuil peuvent être calculées pour les normes et . On comprend que la minimisation pénalisée revient par conséquent à effectuer un seuillage sur les éléments des projecteurs obtenus à chaque étape de la méthode ALS. On pourra trouver une description détaillée de la méthode PREW-NPLS dans l’article de A. Moly et al. intitulé « On-line adaptive group-wise sparse NPLS for ECoG neural signal decoding », publié le 14.10.2020 sur arXiv.org ainsi que dans la demande française FR2010497 déposée le 14.10.2020 au nom de la présente demanderesse. Les seuils précités, , dépendent des valeurs des hyperparamètres (coefficients de pénalisation). Le choix de ces hyperparamètres est critique pour déterminer le degré de rareté par blocs des éléments non nuls du modèle prédictif. Tout comme la dimension de l’espace des variables latentes, , les valeurs des hyperparamètres sont généralement optimisées au moyen d’une phase de validation croisée entre un jeu de données d’entrainement et un jeu de données de test. Cette optimisation nécessite toutefois de prendre en compte à chaque fois l’ensemble complet des données disponibles et requiert par conséquent des calculs importants qui ne sont pas compatibles avec un apprentissage en ligne. L’objet de la présente invention est par conséquent de proposer une interface neuronale directe dont le modèle prédictif fait l’objet d’une calibration en ligne multivoie pénalisée, et plus particulièrement d’une calibration PREW-NPLS, dans laquelle l’adaptation des coefficients de pénalisation est réalisée de manière adaptative au cours de l’apprentissage sans nécessiter de calculs importants. Présentation de l’invention La présente invention est définie par une méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe destinée à recevoir une pluralité de signaux électrophysiologiques pendant une pluralité de fenêtres d’observation associées à des instants d’observation, pour former un tenseur d’entrée et en déduire, au moyen d’un modèle prédictif représenté par un tenseur de prédiction, un tenseur de sortie fournissant des signaux de commande destinés à commander un ou plusieurs effecteurs, ladite calibration étant effectuée lors d’une pluralité de phases de calibration, chaque phase de calibration étant réalisée à partir de données de calibration d’entrée, représentées par un tenseur de calibration d’entrée, , et de données de calibration de sortie représentées par un tenseur de calibration de sortie , ladite phase de calibration mettant en œuvre une régression REW-NPLS pénalisée, la pénalisation portant sur au moins une modalité du tenseur de prédiction et faisant intervenir au moins un hyperparamètre, ladite méthode étant originale en ce que, lors d’une phase de calibration : - on extrait un sous-ensemble, de valeurs de l’hyperparamètre à tester d’un ensemble, , de valeurs de l’hyperparamètre ; - on calcule un indicateur de performance de prédiction ( ) pour chaque modèle prédictif d’une pluralité de modèles prédictifs pénalisés, chaque modèle prédictif pénalisé ( ) étant associé à une dimension ( ) de l’espace des variables latentes et ayant été obtenu, lors de la phase de calibration précédente, , par régression REW-NPLS pénalisée au moyen d’une valeur d’hyperparamètre ( ) dudit sous-ensemble, l’indicateur de prédiction du modèle prédictif pénalisé représentant la qualité de la prédiction du tenseur de calibration de sortie par ce modèle à partir du tenseur de calibration d’entrée - on calcule pour chaque valeur d’hyperparamètre ( ) dudit sous-ensemble, une récompense ( ) associée au choix de cette valeur , à partir des indicateurs de performance de prédiction ( ) des modèles prédictifs pénalisés ( ); - pour chaque valeur d’hyperparamètre ( ) dudit sous-ensemble, on met à jour (140) une valeur d’action ( ) correspondant au choix de cette valeur, à partir de la récompense obtenue ( ) pour le choix de cette valeur à l’étape précédente ; - on sélectionne selon une stratégie de sélection d’action une valeur d’hyperparamètre ( ) parmi l’ensemble des valeurs d’hyperparamètre à partir des valeurs d’action ainsi mises à jour ( ); - on met à jour chacun des modèles prédictifs pénalisés de ladite pluralité, au moyen d’une régression REW-NPLS pénalisée au moyen d’une valeur d’hyperparamètre ( de l’ensemble ; - on utilise le modèle prédictif pénalisé au moyen de ladite valeur d’hyperparamètre sélectionnée et mis à jour à l’étape précédente, pour prédire un tenseur de commande fournissant lesdits signaux de commande à partir dudit tenseur d’entrée. Avantageusement, l’indicateur de performance de prédiction, , d’un modèle prédictif pénalisé associé à une dimension de l’espace des variables latentes et à une valeur d’hyperparamètre du sous-ensemble est obtenu de manière récursive par où est la prédiction de tenseur de sortie obtenue à partir du modèle prédictif pénalisé obtenu lors la phase de calibration précédente, , est une fonction décroissante de l’écart entre les tenseurs et , et est un coefficient d’oubli. La récompense associée au choix de la valeur d’hyperparamètre , peut alors être obtenue à partir du meilleur indicateur de performance de prédiction, , obtenue par les modèles prédictifs pénalisés , sur la pluralité des dimensions possibles, de l’espace des variables latentes. La récompense peut alors être donnée par où est une fonction de tri par valeurs décroissantes. Selon une variante, la récompense ( ) associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre ( ) est obtenue en outre à partir d’indicateurs de parcimonie des modèles prédictifs pénalisés ( ), un indicateur de parcimonie d’un modèle prédictif pénalisé étant définie comme une fonction croissante du nombre d’éléments nuls du tenseur de prédiction ( ) qui le représente. Selon un premier exemple de réalisation, la valeur d’action, , associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre, , à la phase de calibration est obtenue par , où est la valeur d’action associée à ce choix, lors de la phase de calibration précédente, est la récompense associée à ce même choix et est le nombre de phases de calibration effectuées. Selon un second exemple de réalisation, la valeur d’action, , associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre, , à la phase de calibration est obtenue par , où est la valeur d’action associée à ce choix, lors de la phase de calibration précédente, est la récompense associée à ce même choix et est un facteur de mise à jour avec . Selon un premier mode de réalisation, la valeur d’hyperparamètre ( ) sélectionnée est obtenue au moyen d’une stratégie gloutonne comme celle correspondant à la valeur d’action la plus élevée sur l’ensemble des valeurs d’hyperparamètre ( ). Selon un second mode de réalisation, la valeur d’hyperparamètre sélectionnée ( ) est obtenue au moyen d’une stratégie - gloutonne, cette valeur étant prise avec une probabilité comme celle correspondant à la valeur d’action la plus élevée sur l’ensemble des valeurs d’hyperparamètre ( ) et avec une probabilité parmi les autres valeurs, dites sous-optimales. Avantageusement, avant l’étape de sélection de la valeur d’hyperparamètre lors de la phase de calibration , chaque valeur d’action, , associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre sous-optimale, , est majorée par où est l’indice de la dernière phase de calibration dans laquelle la valeur a été sélectionnée et est un paramètre positif non nul. 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, en faisant référence aux figures jointes parmi lesquelles : La Figure unique représente schématiquement une méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon un mode de réalisation de la présente invention. Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe destinée à recevoir une pluralité de signaux électrophysiologiques pendant une pluralité de fenêtres d’observation associées à des instants d’observation, pour former un tenseur d’entrée et en déduire, au moyen d’un modèle prédictif représenté par un tenseur de prédiction, un tenseur de sortie fournissant des signaux de commande destinés à commander un ou plusieurs effecteurs, ladite calibration étant effectuée lors d’une pluralité de phases de calibration, chaque phase de calibration étant réalisée à partir de données de calibration d’entrée, représentées par un tenseur de calibration d’entrée, , et de données de calibration de sortie représentées par un tenseur de calibration de sortie , ladite phase de calibration mettant en œuvre une régression REW-NPLS pénalisée, la pénalisation portant sur au moins une modalité du tenseur de prédiction et faisant intervenir au moins un hyperparamètre, caractérisée en ce que, lors d’une phase de calibration : - on extrait (110) un sous-ensemble, , de valeurs de l’hyperparamètre à tester d’un ensemble, , de valeurs de l’hyperparamètre ; - on calcule (120) un indicateur de performance de prédiction ( ) pour chaque modèle prédictif d’une pluralité de modèles prédictifs pénalisés, chaque modèle prédictif pénalisé ( ) étant associé à une dimension ( ) de l’espace des variables latentes et ayant été obtenu, lors de la phase de calibration précédente, , par régression REW-NPLS pénalisée au moyen d’une valeur d’hyperparamètre ( ) dudit sous-ensemble, l’indicateur de prédiction du modèle prédictif pénalisé représentant la qualité de la prédiction du tenseur de calibration de sortie par ce modèle à partir du tenseur de calibration d’entrée - on calcule (130) pour chaque valeur d’hyperparamètre ( ) dudit sous-ensemble, une récompense ( ) associée au choix de cette valeur , à partir des indicateurs de performance de prédiction ( ) des modèles prédictifs pénalisés ( ); - pour chaque valeur d’hyperparamètre ( ) dudit sous-ensemble, on met à jour (140) une valeur d’action ( ) correspondant au choix de cette valeur, à partir de la récompense obtenue ( ) pour le choix de cette valeur à l’étape précédente ; - on sélectionne (150) selon une stratégie de sélection d’action une valeur d’hyperparamètre ( ) parmi l’ensemble des valeurs d’hyperparamètre à partir des valeurs d’action ainsi mises à jour ( ); - on met à jour (160) chacun des modèles prédictifs pénalisés de ladite pluralité, au moyen d’une régression REW-NPLS pénalisée au moyen d’une valeur d’hyperparamètre ( ) de l’ensemble ; - on utilise (170) le modèle prédictif pénalisé au moyen de ladite valeur d’hyperparamètre sélectionnée et mis à jour à l’étape précédente, pour prédire un tenseur de commande fournissant lesdits signaux de commande à partir dudit tenseur d’entrée Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon la revendication 1, caractérisée en ce que l’indicateur de performance de prédiction, , d’un modèle prédictif pénalisé associé à une dimension de l’espace des variables latentes et à une valeur d’hyperparamètre du sous-ensemble est obtenu de manière récursive par où est la prédiction de tenseur de sortie obtenue à partir du modèle prédictif pénalisé obtenu lors la phase de calibration précédente, , est une fonction décroissante de l’écart entre les tenseurs et , et est un coefficient d’oubli. Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon la revendication 1 ou 2, caractérisée en ce que la récompense associée au choix de la valeur d’hyperparamètre , est obtenue à partir du meilleur indicateur de performance de prédiction, obtenue par les modèles prédictifs pénalisés , sur la pluralité des dimensions possibles, de l’espace des variables latentes. Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon la revendication 3, caractérisée en ce que la récompense est donnée par où est une fonction de tri par valeurs décroissantes. Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon la revendication 1 ou 2, caractérisée en ce que la récompense ( ) associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre ( ) est obtenue en outre à partir d’indicateurs de parcimonie des modèles prédictifs pénalisés ( ), un indicateur de parcimonie d’un modèle prédictif pénalisé étant définie comme une fonction croissante du nombre d’éléments nuls du tenseur de prédiction ( ) qui le représente. Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon l’une quelconque des revendication précédentes, caractérisée en ce que la valeur d’action, , associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre, , à la phase de calibration est obtenue par , où est la valeur d’action associée à ce choix, lors de la phase de calibration précédente, est la récompense associée à ce même choix et est le nombre de phases de calibration effectuées. Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisée en ce que la valeur d’action, , associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre, , à la phase de calibration est obtenue par , où est la valeur d’action associée à ce choix, lors de la phase de calibration précédente, est la récompense associée à ce même choix et est un facteur de mise à jour avec . Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon l’une des revendications précédentes, caractérisée en ce que valeur d’hyperparamètre ( ) sélectionnée est obtenue au moyen d’une stratégie gloutonne comme celle correspondant à la valeur d’action la plus élevée sur l’ensemble des valeurs d’hyperparamètre ( ). Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon l’une des revendications 1 à 7, caractérisée en ce que la valeur d’hyperparamètre sélectionnée ( ) est obtenue au moyen d’une stratégie - gloutonne, cette valeur étant prise avec une probabilité comme celle correspondant à la valeur d’action la plus élevée sur l’ensemble des valeurs d’hyperparamètre ( ) et avec une probabilité parmi les autres valeurs, dites sous-optimales. Méthode de calibration en ligne d’une interface neuronale directe selon la revendication 9, caractérisée en ce qu’avant l’étape de sélection de la valeur d’hyperparamètre lors de la phase de calibration , chaque valeur d’action, , associée au choix d’une valeur d’hyperparamètre sous-optimale, , est majorée par où est l’indice de la dernière phase de calibration dans laquelle la valeur a été sélectionnée et est un paramètre positif non nul.