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.