# OPTIMISATION DE LA RECHERCHE EN AFRIQUE
PAR L'IA: CLASSIFICATION DES SIGNAUX EEG
VIA LE MACHINE LEARNING

Yacouba Ouattara, Niemtiah Ouattara, Taki Romaric Yian, Koffi Mathias Yao, Soualiho Ouattara

► To cite this version:

Yacouba Ouattara, Niemtiah Ouattara, Taki Romaric Yian, Koffi Mathias Yao, Soualiho Ouattara. OPTIMISATION DE LA RECHERCHE EN AFRIQUE PAR L'IA: CLASSIFICATION DES SIGNAUX EEG VIA LE MACHINE LEARNING. Colloque International “L'AFRIQUE À L'ÈRE DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA): ENJEUX ET DÉFIS POUR UN DEVELOPPEMENT DURABLE ET INCLUSIF”, Actes de colloque, Fonds pour la Science, la Technologie et l'Innovation (FONSTI) et le Programme d'Appui Stratégique à la Recherche Scientifique (PASRES), May 2025, San Pedro, Côte d'Ivoire. pp.173-184, 10.5281/zenodo.17316038. hal-05310406

HAL Id: hal-05310406

https://hal.science/hal-05310406v1

Submitted on 17 Oct 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# OPTIMISATION DE LA RECHERCHE EN AFRIQUE PAR L'IA :
CLASSIFICATION DES SIGNAUX EEG VIA LE MACHINE LEARNING

## OPTIMIZING RESEARCH IN AFRICA USING AI: EEG SIGNAL CLASSIFICATION THROUGH MACHINE LEARNING APPROACHES

Yacouba OUATTARA<fnref n="1" />*, Niemtiah OUATTARA<fnref n="1" />, Taki Romaric YIAN<fnref n="1" />, Koffi Mathias YAO<fnref n="1" /> et Soualiho OUATTARA<fnref n="2" />

## Résumé

L'électroencéphalographie (EEG) combinée à l'intelligence artificielle (IA) ouvre la voie à de nouvelles méthodes d'analyse des processus cognitifs, en particulier dans les régions du monde où l'accès aux outils de diagnostic avancés demeure restreint. En Afrique, cette combinaison représente une opportunité majeure d'améliorer l'efficacité, la précision et la reproductibilité de la recherche en neurosciences cognitives. Cette étude explore une approche reposant sur l'enregistrement de signaux EEG durant une tâche simple (alternance yeux ouverts / yeux fermés), suivie d'un traitement de signal avancé et d'une classification automatique via l'algorithme Random Forest. Après filtrage des signaux bruts, la densité spectrale de puissance est estimée à l'aide de la méthode de Welch, permettant de calculer les puissances dans les bandes Alpha et Thêta, largement reconnues pour refléter les états attentionnels et cognitifs. Ces puissances sont ensuite transformées en mesures relatives normalisées. En exploitant ces caractéristiques, le modèle Random Forest a pu distinguer les deux états avec une précision finale de 91,7 %, validée par un F1-score global de 92 %. Ces résultats démontrent la faisabilité d'un protocole EEG + IA dans des environnements à faibles ressources, tout en fournissant des outils de diagnostic et d'analyse prometteurs pour l'éducation, la santé mentale et la neurologie en Afrique.

**Mots-clés** : EEG, intelligence artificielle, Random Forest, cognition, Afrique

## Abstract

The combination of Electroencephalography (EEG) and artificial intelligence (AI) paves the way for new methods of analyzing cognitive processes, particularly in regions where access to advanced diagnostic tools is limited. In Africa, for example, this combination offers a significant opportunity to improve the efficiency, accuracy, and reproducibility of cognitive neuroscience research. This

<footnote n="1">¹UPR Neurosciences, Laboratoire de Biologie et Santé, UFR Biosciences, Université Félix Houphouët-Boigny, Abidjan, Côte d'Ivoire.</footnote>

<footnote n="2">²Laboratoire de Physiologie et d'Explorations Fonctionnelles, UFR Sciences Médicales, Université Félix Houphouët-Boigny, Abidjan, Côte d'Ivoire</footnote>

<footnote>*Auteur correspondant ; E-mail : yacouba.ouattara@ufhb.edu.cn Contact : (225) 0556383000</footnote>
study explores an approach involving EEG signal recording during a simple task (alternating between opening and closing the eyes), followed by advanced signal processing and automatic classification using the Random Forest algorithm. After filtering the raw signals, power spectral density is estimated using Welch's method to calculate power values in the Alpha and Theta bands, which are both widely recognized as indicators of attentional and cognitive states. These power values are then transformed into normalized relative measures. Using these features, the Random Forest model successfully distinguished between the two states, achieving a final accuracy of 91.7%, and an overall F1-score of 92%. These results demonstrate the feasibility of an EEG + AI protocol in low-resource settings while providing promising diagnostic and analytical tools for education, mental health, and neurology in Africa.

**Keywords:** EEG, artificial intelligence, random forest, cognition, Africa

## INTRODUCTION

L'intelligence artificielle (IA) n'est plus une promesse, mais une réalité qui transforme en profondeur la recherche scientifique en offrant des solutions concrètes pour l'analyse de données massives et complexes (Gao et Wang, 2023). En neurosciences cognitives, l'IA permet de mieux comprendre les mécanismes cérébraux associés à des états mentaux variés, allant de l'attention à la mémoire de travail (Abiri et al., 2019). À l'échelle mondiale, son application est déjà bien établie dans des domaines variés, de l'analyse des séquences génomiques (Dixit et al., 2024) à l'interprétation des images médicales (Winkel et al., 2019). Dans le champ des neurosciences, le couplage de l'IA avec l'électroencéphalographie (EEG) a démontré un potentiel remarquable pour la détection précoce de pathologies comme l'épilepsie (Rukhsar et Tiwari, 2023) ou la maladie d'Alzheimer (Wang et al., 2025), et pour le développement d'interfaces Cerveau-Machine destinées à l'apprentissage personnalisé ou à la rééducation neurologique (Zhang et al., 2020).

Cependant, en Afrique, malgré un potentiel immense, l'application conjointe de l'IA et de l'EEG demeure encore largement embryonnaire, en raison de lacunes notables en matière d'infrastructures, de données locales et de compétences techniques (Yakubu et al., 2025). Des initiatives pionnières existent, comme le déploiement de diagnostics EEG sur tablette en Guinée pour les patients épileptiques (Sokolov et al., 2022) ou le développement d'un jeu de données EEG au Nigéria pour le diagnostic de la schizophrénie (Olateju et al., 2023). Ces projets soulignent une tendance claire, mais révèlent aussi un décalage : les données sont souvent collectées sans que des outils d'IA soient appliqués pour en exploiter toute la richesse. Cette faible exploitation des données EEG, couplée à la difficulté de traiter manuellement de grands volumes de signaux et à l'absence d'outils adaptés
aux contextes pathologiques et cognitifs locaux, constitue un obstacle majeur qui
freine la progression scientifique sur le continent.

L'optimisation de ces processus de recherche par l'IA est donc essentielle pour maximiser l'impact scientifique, accélérer les découvertes et contribuer à un développement durable et inclusif pour les populations africaines. Cette étude propose d'aborder ces défis en démontrant comment l'IA peut automatiser et accélérer l'analyse EEG, améliorer la précision de l'interprétation et faciliter le développement d'outils de prédiction et diagnostic adaptés.

Plus spécifiquement, le but de cette étude est de démontrer que même avec un matériel relativement simple, tel qu'un casque EEG, et en utilisant des outils open source comme Python et Scikit-learn, il est possible de développer des systèmes fiables de classification cognitive, contribuant ainsi à l'essor d'une recherche plus inclusive.

# 1. MATÉRIELS ET MÉTHODES

## 1.1. Données EEG

Les signaux EEG ont été collecté au moyen d'un casque EEG à 8 canaux sur une durée de 5 minutes, soit environ 75 000 points par canal (fréquence d'échantillonnage de 250 Hz). Le signal a été segmenté en 300 échantillons de 1 seconde chacun, conformément aux recommandations de la littérature qui privilégie des fenêtres temporelles courtes (1-2 s) pour améliorer la stabilité et l'indépendance des segments EEG (Lotte et al., 2007). Chaque segment a ensuite été étiqueté selon l'état de l'utilisateur (1 = yeux ouverts, 0 = yeux fermés), alternant toutes les 30 secondes selon un protocole préétabli. Ce paradigme (yeux ouverts / yeux fermés) est reconnu comme l'un des plus robustes pour mettre en évidence des variations d'activité dans les bandes alpha et thêta (Barry et al., 2007). La répartition finale comprend 180 échantillons yeux ouverts et 120 yeux fermés.

## 1.2. Prétraitement des signaux

Un filtre passe-bande (4–60 Hz) a été appliqué pour extraire les fréquences d’intérêt, ainsi qu’un filtre notch à 50 Hz pour éliminer les interférences électriques. Le signal a ensuite été traité avec la méthode de Welch afin d’estimer la densité spectrale de puissance (PSD), ce qui permet une estimation robuste et lissée de l’énergie cérébrale distribuée par fréquence (Welch, 1967).

## 1.3. Extraction des caractéristiques

Les puissances absolues dans les bandes Thêta (4–8 Hz) et Alpha (8–12 Hz) ont été calculées à partir du spectre PSD, ces deux bandes étant bien établies comme indicateurs de charge cognitive et d'état de vigilance (Klimesch, 1999). Ces valeurs
ont été transformées en puissances relatives pour chaque canal, selon les formules suivantes :

$$Puissance\ relative\ Alpha = \frac{P\alpha}{P\alpha + P\theta}$$

$$Puissance\ relative\ Theta = \frac{P\theta}{P\theta + P\alpha}$$

**Numérateur (Pα, Pθ) :** C'est la puissance des ondes alpha ou Thêta.

**Dénominateur (Pθ+Pα) :** C'est la somme de la puissance des ondes Thêta et de la puissance des ondes Alpha. Cela représente l'activité totale dans ces deux bandes de fréquence combinées.

Chaque segment EEG devient alors un vecteur de 16 dimensions (2 bandes pour chacun des 8 canaux analysés).

## 1.4. Classification par Random Forest

L'ensemble des vecteurs caractéristiques a été utilisé pour entraîner un modèle Random Forest comprenant 100 arbres décisionnels, une méthode réputée pour sa robustesse et sa capacité à gérer des données bruitées comme celles issues de l'EEG (Lotte et al., 2007). Le modèle a été divisé en un jeu d'entraînement (80 %) et un jeu de test (20 %). Le vote majoritaire des arbres a été utilisé pour déterminer la classe finale prédite.

## 1.5. Évaluation du modèle

Afin d'évaluer la performance, la robustesse et la capacité de généralisation de notre modèle de classification Random Forest, une stratégie d'évaluation rigoureuse en deux temps a été employée, s'appuyant sur plusieurs métriques standards.

### 1.5.1. Validation durant l'entraînement (Validation croisée)

Pour obtenir une estimation fiable et stable de la performance du modèle et pour prévenir le surapprentissage (overfitting) lié à une simple division des données, une procédure de validation croisée à k-plis (k-fold cross-validation) a été mise en œuvre sur l'ensemble d'entraînement. Nous avons utilisé une configuration à 5 plis (k=5). L'ensemble d'entraînement a été divisé en cinq sous-ensembles de taille égale. Le modèle a été entraîné séquentiellement cinq fois, en utilisant à chaque itération quatre sous-ensembles pour l'entraînement et le sous-ensemble restant pour la validation. La performance finale de cette étape est la moyenne des précisions (accuracy) obtenues sur les cinq plis, conformément à la méthodologie décrite par Kohavi (1995), largement adoptée dans l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique.
### 1.5.2 Test final et métriques de performance

Après l'entraînement et la validation, la performance finale et la capacité de généralisation du modèle ont été mesurées sur l'ensemble de test, qui n'a jamais été utilisé durant les phases d'entraînement ou de validation. Cette étape fournit une mesure non biaisée de la manière dont le modèle se comportera sur de nouvelles données.

Pour quantifier de manière détaillée la performance de la classification, nous avons utilisé plusieurs métriques standards, dérivées de la matrice de confusion. La matrice de confusion visualise les performances en croisant les prédicitions du modèle avec les véritables étiquettes, et dénombre les Vrais Positifs (VP), Vrais Négatifs (VN), Faux Positifs (FP) et Faux Négatifs (FN). Les métriques clés, telles que définies par Kumari et al. (2022), sont l'Exactitude, la précision, le rappel et le F1-score (Tableau 1).

<table><caption>**Tableau 1 : Métrique d'évaluation (Kumari et al., 2022).**</caption><thead><tr><td>Métrique</td><td>Formule</td><td>Description</td></tr></thead><tbody><tr><td>Accuracy (exactitude)</td><td><sup>VP + VN</sup>&frasl;<sub>VP + VN + FP + FN</sub></td><td>Proportion globale de prédicitions correctes.</td></tr><tr><td>Précision</td><td><sup>Vrai Positif</sup>&frasl;<sub>Vrai Positif + Faux Positif</sub></td><td>Proportion de prédicitions positives correctes parmi toutes les prédicitions positives.</td></tr><tr><td>Rappel (Recall)</td><td><sup>Vrai Positif</sup>&frasl;<sub>Vrai Positif + Faux Négatif</sub></td><td>Proportion d'instances positives correctement identifiées (sensibilité).</td></tr><tr><td>F1-score</td><td>2 &times; <sup>Précision &times; Rappel</sup>&frasl;<sub>Précision + Rappel</sub></td><td>Moyenne harmonique de la Précision et du Rappel.</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figure 1 :** Pipeline méthodologique pour la classification des signaux EEG.</figcaption></figure>

## 3. RÉSULTATS

Cette section présente les performances quantitatives du modèle Random Forest entraîné pour la classification des états "yeux ouverts" vs "yeux fermés" à partir des signaux EEG. L'évaluation a été menée sur l'ensemble de test, composé de données que le modèle n'avait jamais rencontrées durant son entraînement.

### 3.1. Performance globale du modèle

Le modèle a démontré une performance globale élevée. Lors de la phase d'entraînement, la validation croisée à 5 plis a indiqué une précision moyenne de 89,6 %, suggérant une bonne capacité d'apprentissage et une robustesse initiale. Cette performance a été confirmée et même améliorée lors du test final sur l'ensemble de données indépendant, où le modèle a atteint une précision finale de 91,7 %. Ce résultat indique que le modèle est capable de généraliser efficacement et de classifier correctement l'état cérébral dans plus de neuf cas sur dix à partir de nouvelles données EEG.

### 3.2. Analyse détaillée par la matrice de confusion

Pour une analyse plus fine des types de prédictions, les matrices de confusion brute et normalisée ont été générées (Figure 2). La matrice normalisée, qui exprime les résultats en proportion de la classe réelle, est particulièrement informative.
Optimisation de la recherche en Afrique par l'IA : Classification des signaux EEG via le
Machine Learning

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

**Figure 2** : Matrice de confusion brute (gauche) et normalisée (droite) pour la classification des états EEG sur l'ensemble de test. La diagonale principale vrai négatif et vrai positif (VN et VP) montre les prédictions correctes, avec 27 segments « yeux fermés » et 28 segments « yeux ouverts » correctement classés. Les erreurs de classification sont limitées, avec 4 faux positifs (FP), segments « yeux fermés » prédits comme « yeux ouverts », et 1 faux négatif (FN), segment « yeux ouverts » prédit comme « yeux fermés ». La version normalisée confirme ces résultats, indiquant un taux de vrais positifs de 97 % et un taux de vrais négatifs de 87 %.

L'analyse de la matrice de confusion normalisée (Figure 2, droite) met en évidence
une bonne capacité discriminative du modèle. La classe « yeux ouverts » (label 1)
est identifiée avec une efficacité particulièrement élevée, atteignant un taux de vrais
positifs (VP) de 97 %. De son côté, la classe « yeux fermés » (label 0) est
également bien reconnue, avec un taux de vrais négatifs (VN) de 87 %. Les erreurs
de classification demeurent limitées : seuls 3 % des échantillons « yeux ouverts »
sont confondus avec des « yeux fermés » (faux négatifs, FN). L'erreur la plus
fréquente, bien que modérée, concerne la classification de certains états « yeux
fermés » comme « yeux ouverts », représentant 13 % de faux positifs (FP).
### 3.3. Analyse détaillée des performances par classe

Pour traduire les comptages bruts de la matrice de confusion en mesures de performance standardisées nous avons décomposé la performance pour chaque classe en se basant directement sur les valeurs de Vrais/Faux Positifs et Négatifs.

Pour la classe « yeux ouverts » (label 1), le rappel atteint 97 %, confirmant que le modèle identifie presque toujours correctement un véritable état « yeux ouverts ». La précision, quant à elle, est de 88 %, ce qui signifie que lorsque le modèle prédit « yeux ouverts », il se trompe rarement. Pour la classe « yeux fermés » (label 0), la précision est particulièrement élevée, à 96 %, indiquant que les prédictions associées à cet état sont extrêmement fiables. Le rappel pour cette classe s'établit à 87 %, reflétant la capacité du modèle à détecter correctement la majorité des segments correspondant aux yeux fermés. Enfin, le F1-score global atteint 92 %, ce qui correspond à la moyenne harmonique entre la précision et le rappel. Ce résultat confirme que le modèle présente une performance robuste et équilibrée sur les deux classes.

## 4. DISCUSSION

Les résultats de cette étude valident de manière probante la pertinence et l'efficacité d'un pipeline combinant EEG et intelligence artificielle, même dans un contexte où les ressources matérielles et logicielles sont optimisées pour l'accessibilité. L'obtention d'une précision globale de 91,7 % sur des données inconnues démontre que la méthode proposée, de l'extraction de caractéristiques par la méthode de Welch à la classification par Random Forest, est non seulement simple et reproductible, mais aussi capable de capturer des états cognitifs élémentaires avec un haut niveau de fiabilité.

Au-delà de la précision globale, l'analyse détaillée des métriques par classe est particulièrement révélatrice. Le rappel de 97 % pour l'état "yeux ouverts" est particulièrement prometteur pour des applications cliniques. En effet, un rappel élevé est fondamental dans des scénarios où le coût d'un faux négatif (manquer un événement) est critique, comme la détection de pointes épileptiques ou d'anomalies EEG transitoires pouvant être des biomarqueurs d'AVC (Agius Anastasi et al., 2017). Cette performance se compare favorablement aux travaux de Lawhern et al. (2018), qui ont obtenu des résultats similaires mais en s'appuyant sur des systèmes EEG haute densité beaucoup plus complexes. De même, la Précision de 96% pour l'état "yeux fermés" indique que lorsque le modèle identifie cet état, sa prédiction est extrêmement fiable. Par ailleurs, le choix de l'algorithme Random Forest s'avère ici particulièrement pertinent. En tant que méthode d'ensemble, il combine plusieurs arbres de décision afin de réduire la variance et d'améliorer la stabilité des prédictions, ce qui le rend naturellement robuste au bruit et aux artéfacts
fréquemment observés dans les signaux EEG (Breiman, 2001). Contrairement à des
modèles plus sensibles comme la régression logistique ou les machines à vecteurs
de support (SVM), Random Forest tolère mieux les données bruitées et les
déséquilibres entre classes, tout en offrant une interprétabilité relative grâce à
l'analyse de l'importance des variables (Lotte et al., 2007). De plus, son faible
risque de surapprentissage par rapport à un arbre unique en fait un choix adapté
dans le cadre d'un échantillon limité comme celui de notre étude. Ainsi, Random
Forest combine robustesse, précision et généralisation, des qualités essentielles
pour des applications EEG + IA en contexte de recherche avec ressources
contraintes.

Ces résultats ne constituent pas seulement une validation technique ; ils
représentent une avancée significative vers la démocratisation de la recherche en
neurosciences. L'utilisation d'un casque EEG grand public, combinée à une
architecture logicielle entièrement open-source (Python, Scikit-learn), confirme la
possibilité de développer des applications pratiques en diagnostic cognitif, en suivi
de l'attention ou en éducation personnalisée (Makeig et al., 2004) sans nécessiter
d'investissements prohibitifs. Cette approche simple et à faible coût rend la solution
directement transférable et adaptable aux institutions de recherche et de santé
africaines disposant de moyens modestes, favorisant ainsi une souveraineté
technologique et scientifique.

Il est cependant essentiel de reconnaître les limites de cette étude afin de tracer des
perspectives de recherche claires. La tâche de classification (yeux ouverts vs
fermés) est une tâche binaire de base. Bien qu'elle soit excellente pour la validation
de principe, la complexité de l'analyse de troubles neurologiques ou d'états
cognitifs supérieurs (comme la charge mentale durant une tâche STEM) exigera
des modèles plus sophistiqués, notamment les approches de deep learning, qui ont
montré leur efficacité pour extraire des représentations hiérarchiques et robustes
des signaux EEG (Craik et al., 2019).

Les perspectives futures sont donc triples. Il s'agira d'abord de tester ce pipeline sur
des données cliniques locales, par exemple sur des cohortes de patients ayant subi
un AVC, afin d'évaluer sa performance en conditions réelles. Ensuite, il conviendra
d'enrichir le modèle en explorant des caractéristiques EEG plus complexes, telles
que les mesures de connectivité fonctionnelle entre les canaux ou l'entropie du
signal, qui pourraient révéler des informations inaccessibles via la seule analyse
spectrale. Enfin, il sera pertinent de comparer les performances du Random Forest
à d'autres algorithmes, notamment à des approches par apprentissage profond
(Deep Learning) comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN), tout en
évaluant le compromis entre le gain potentiel de performance et l'augmentation des
besoins en ressources de calcul.
CONCLUSION

Cette étude démontre que la combinaison de l'électroencéphalographie et de l'intelligence artificielle peut servir de levier pour moderniser et démocratiser la recherche neuroscientifique en Afrique. L'approche proposée offre un modèle reproductible, économique et techniquement accessible. À l'avenir, les recherches pourront s'orienter vers l'identification de biomarqueurs pour des pathologies spécifiques, la création de bases de données EEG africaines, et le déploiement d'outils pédagogiques adaptatifs. Ce travail s'inscrit pleinement dans les objectifs de développement durable liés à la santé et à l'éducation.

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Abiri, R., Borhani, S., Sellers, E. W., Jiang, Y., & Zhao, X. 2019, « A comprehensive review of EEG-based brain-computer interface paradigms », *Journal of Neural Engineering*, vol. 16, n° 1, p. 011001.
https://doi.org/10.1088/1741-2552/aaf12e

Agius Anastasi, A., Falzon, O., Camilleri, K., Vella, M., & Muscat, R., 2017, « Brain symmetry index in healthy and stroke patients for assessment and prognosis », *Stroke Research and Treatment*, vol. 2017, n° 1, p. 8276136.

Barry, R. J., Clarke, A. R., Johnstone, S. J., Magee, C. A., & Rushby, J. A. (2007). EEG differences between eyes-closed and eyes-open resting conditions. *Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology, 118*(12), 2765-2773.
https://doi.org/10.1016/j.clinph.2007.07.028

Breiman, L., 2001, « Random forests », *Machine Learning*, vol. 45, n° 1, p. 5-32.
https://doi.org/10.1023/A:1010933404324

Craik, A., He, Y., & Contreras-Vidal, J. L. (2019). Deep learning for electroencephalogram (EEG) classification tasks: a review. *Journal of neural engineering*, 16(3), 031001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/ab0ab5

Dixit, S., Kumar, A., Srinivasan, K., Vincent, P. M. D. R., & Ramu Krishnan, N, 2024, « Advancing genome editing with artificial intelligence: opportunities, challenges, and future directions », *Frontiers in Bioengineering and Biotechnology*, vol. 11, p. 1335901. https://doi.org/10.3389/fbioe.2023.1335901

Gao, J., & Wang, D. (2023). Quantifying the benefit of artificial intelligence for scientific research. *arXiv preprint arXiv:2304.10578*.
Klimesch, W, 1999, « EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis », *Brain Research Reviews*, vol. 29, n° 2-3, p. 169-195. https://doi.org/10.1016/s0165-0173(98)00056-3

Kohavi, R. (1995). A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection. *International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)*, 14(2), 1137–1143.

Kumari, N., Anwar, S., & Bhattacharjee, V, 2022, « A Comparative Analysis of Machine and Deep Learning Techniques for EEG Evoked Emotion Classification », *Wireless Personal Communications*, vol. 128, p. 1-22.
https://doi.org/10.1007/s11277-022-10076-7

Lawhern, V. J., Solon, A. J., Waytowich, N. R., Gordon, S. M., Hung, C. P., & Lance, B. J., 2018, « EEGNet: a compact convolutional neural network for EEG-based brain-computer interfaces », *Journal of Neural Engineering*, vol. 15, n° 5, p. 056013. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aace8c

Lotte, F., Congedo, M., Lécuyer, A., Lamarche, F., & Arnaldi, B., 2007, « A review of classification algorithms for EEG-based brain–computer interfaces », *Journal of Neural Engineering*, vol. 4, n° 2, p. R1-R13.
https://doi.org/10.1088/1741-2560/4/2/R01

Makeig, S., Debener, S., Onton, J., & Delorme, A., 2004, « Mining event-related brain dynamics », *Trends in Cognitive Sciences*, vol. 8, n° 5, p. 204-210.
https://doi.org/10.1016/j.tics.2004.03.008

Olateju, E. O., Ayodele, K. P., & Mosaku, S. K., 2023, « Nigerian Schizophrenia EEG Dataset (NSzED) Towards Data-Driven Psychiatry in Africa », *arXiv preprint*, arXiv:2311.18484.

Rukhsar, S., & Tiwari, A. K., 2023, « Lightweight convolution transformer for cross-patient seizure detection in multi-channel EEG signals », *Computer Methods and Programs in Biomedicine*, vol. 242, p. 107856.

Sokolov, E., Abdoul Bachir, D. H., Sakadi, F., Williams, J., Vogel, A. C., Schaekermann, M., Tassiou, N., Bah, A. K., Khatri, V., Hotan, G. C., Ayub, N., Leung, E., Fantaneanu, T. A., Patel, A., Vyas, M., Milligan, T., Villamar, M. F., Hoch, D., Purves, S., Esmaeili, B., ... Mateen, F. J., 2020, « Tablet-based electroencephalography diagnostics for patients with epilepsy in the West African Republic of Guinea », *European Journal of Neurology*, vol. 27, n° 8, p. 1570–1577. https://doi.org/10.1111/ene.14291
Wang, Y., Huang, N., Mammone, N., Cecchi, M., & Zhang, X., 2025, « LEAD: Large Foundation Model for EEG-Based Alzheimer's Disease Detection », *arXiv preprint*, arXiv:2502.01678.

Welch, P., 1967, « The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra », *IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics*, vol. 15, n° 2, p. 70-73. http://dx.doi.org/10.1109/TAU.1967.1161901

Winkel, D. J., Heye, T., Weikert, T. J., Boll, D. T., & Stieltjes, B., 2019, « Evaluation of an AI-Based Detection Software for Acute Findings in Abdominal Computed Tomography Scans: Toward an Automated Work List Prioritization of Routine CT Examinations », *Investigative Radiology*, vol. 54, n° 1, p. 55-59. https://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000509

Yakubu, M., Anazodo, U., Adewole, M., Barfoot, T., Lee, T., Vercauteren, T., ... & Hammers, A. (2025). Themed Challenges to Solve Data Scarcity in Africa: A Proposition for Increasing Local Data Collection and Integration. *arXiv preprint arXiv:2508.00925*.

Zhang, X., Ma, Z., Zheng, H., Li, T., Chen, K., Wang, X., Liu, C., Xu, L., Wu, X., Lin, D., & Lin, H., 2020, « The combination of brain-computer interfaces and artificial intelligence: applications and challenges », *Annals of Translational Medicine*, vol. 8, n° 11, p. 712. https://doi.org/10.21037/atm.2019.11.109