Apprendre à contrôler une interface cerveau-ordinateur : le projet BrainConquest

Les interfaces cerveau-ordinateur (ou Brain-Computer Interface – BCI) sont des neurotechnologies tres prometteuses pour de nombreuses applications. Mais elles sont actuellement encore insuffisamment fiables. Les rendre fiables et utilisables necessite non seulement des ameliorations cote machine (par exemple, en ameliorant leurs algorithmes d’analyse des signaux cerebraux), mais aussi cote utilisateur. En effet, controler une BCI est une competence qui s’apprend et qui demande de la pratique. Malheureusement, la communaute scientifique comprend encore tres mal comment entrainer cette competence efficacement. Dans cet article, nous presentons les recherches menees dans le cadre du projet BrainConquest, dont l’objectif est justement de comprendre, de modeliser et d’optimiser cet entrainement utilisateur dans les BCI. Nous illustrons ainsi au travers d’exemples les differents facteurs qui peuvent influencer les performances de controle d’une BCI (par exemple, la personnalite de l’utilisateur, ou son etat mental), le type de retour perceptif (le feedback) et le type d’exercices d’entrainement qui peuvent etre proposes aux utilisateurs, ou encore les applications concretes de ces entrainements BCI, par exemple des technologies d’assistance ou en matiere de reeducation motrice.