L’interface cerveau-machine ou "agir par la pensée"

Dossier réalisé en collaboration avec le Pr François Berger, directeur du laboratoire de technologie translationnelle Clinatec (CEA/CHU de Grenoble/Inserm/Université Joseph Fourier, Grenoble) et le Dr Jérémie Mattout, chercheur dans l’équipe Dycog du Centre de recherche en neurosciences de Lyon (Inserm/CNRS/Université Claude Bernard, Lyon) – septembre 2015

Une interface cerveau-machine (ICM) désigne un système de liaison directe entre un cerveau et un ordinateur, permettant à un individu d’effectuer des tâches sans passer par l’action des nerfs périphériques et des muscles. Ce type de dispositif permet de contrôler par la pensée un ordinateur, une prothèse ou tout autre système automatisé, sans solliciter ses bras, mains ou jambes. Le concept remonte à 1973 et les premiers essais chez l’homme datent du milieu des années 90. 

La personne équipée d'un casque EEG focalise son attention sur la lettre qu'elle veut épeler. Lorsque cette lettre est flashée, une onde cérébrale particulière est générée ; elle est ensuite récupérée, détectée et interprétée par la machine. Cette application permet ainsi d'écrire du texte par la pensée. Image réalisée à l'unité Inserm 1028, Équipe

OpenViBE, P300 Speller

En cours de développement dans différents laboratoires à travers le monde, les interfaces cerveau-machine (ICM) sont des dispositifs qui devraient permettre à des personnes souffrant de handicaps majeurs de retrouver une certaine autonomie. Des individus tétraplégiques ou atteints du locked-in syndrome (le patient pense, mais il ne peut bouger que les paupières) pourraient par exemple contrôler un exosquelette grâce la pensée pour se déplacer, des personnes amputées pourraient contrôler les mouvements de leur prothèse par la pensée, des personnes ayant perdu la parole pourraient parler via un ordinateur, toujours grâce à la pensée… Les applications potentielles sont nombreuses, y compris pour les personnes en bonne santé avec par exemple le domaine des jeux vidéos.

Comment ça marche ?

La structure d’une ICM comprend un système d’acquisition et de traitement des signaux cérébraux, un système de classification puis de traduction de ces signaux en commande (écriture sur écran, mouvement de fauteuil roulant ou de prothèse...).

Concrètement, l’utilisateur focalise son attention sur une stimulation extérieure de son choix, ou bien imagine effectuer un mouvement. Cela génère une activité cérébrale caractéristique et mesurable à l’aide de capteurs. Ces signaux sont transmis à un ordinateur qui les analyse pour en extraire les données utiles, puis les transforme en commande pour la machine (prothèse, exosquelette, fauteuil roulant, interface logicielle, voix artificielle…).

Ces systèmes fonctionnent le plus souvent en boucle fermée (ou boucle de rétroaction), permettant à l’utilisateur de progresser dans la maîtrise de l’ICM. L’utilisateur observe le résultat de sa commande cérébrale, puis adapte sa pensée, affinant peu à peu la précision de l’action produite par le système. Les recherches s’inspirent aussi des algorithmes d’apprentissage automatique pour rendre la machine adaptative et capable d’affiner son interprétation des activités cérébrales de l’utilisateur au cours du temps.

L’utilisation de ces interfaces n’est pas toujours intuitive et la phase d’adaptation et d’apprentissage peut être longue pour parvenir à maîtriser l’outil. Certaines études estiment que la part de la population qui ne peut réussir à contrôler les systèmes actuels pourrait atteindre 30%. Ceci explique en partie pourquoi, malgré les récents progrès de ce domaine de recherche, ces applications ne sont pas encore disponibles sur le marché.

Enregistrer les signaux électriques

La première étape nécessaire au fonctionnement d’une ICM consiste à enregistrer l’activité cérébrale. Le plus souvent, des électrodes sont placées sur le crâne, sur le cortex ou dans le cerveau, afin d’enregistrer les signaux électriques émis par les neurones à l’occasion d’une pensée particulière.

Il existe ainsi trois modes d’enregistrement :

  • Invasif : Une grille d’électrodes est implantée dans le cortex. Elle enregistre les signaux d’une population de neurones avec une très grande précision spatiale, mais cette méthode est encore associée à un risque de complications et de perte de signal à long terme. Elle n’a été jusqu’ici testée que chez un très faible nombre de patients volontaires, aux Etats-Unis.
  • Semi-invasif : Une grille d’électrodes est placée sous la dure-mère, la membrane qui entoure le cerveau juste sous la boîte crânienne. La résolution spatiale est un peu moins bonne qu’avec une implantation dans le cortex, mais les risques de complication sont moindres et des applications médicales sont rapidement envisageables. Une équipe française (Clinatec, Grenoble), a récemment développé un implant de ce type (Wimagine), composé de deux lots de 64 électrodes sans fil.
  • Non-invasif : Le patient porte un casque en tissus équipé de multiples électrodes pour mesurer l’électroencéphalogramme (EEG). La résolution spatiale est limitée  et la durée d’enregistrement ne dépasse guère la journée. Toutefois ce système est peu cher, facile d’utilisation et permet d’envisager de nombreuses applications, y compris pour le grand public. De fait, c’est aujourd’hui le mode d’enregistrement le plus utilisé.

Le choix du mode d’enregistrement dépend de l’objectif recherché et des applications. Dans tous les cas, les électrodes peuvent être retirées en cas de problème.

Un logiciel interprète les signaux

Les électrodes utilisées pour l’enregistrement sont reliées à un logiciel externe, qui classe, analyse et interprète les signaux cérébraux, puis les restitue sous forme de commandes qu’exécute la machine contrôlée.

Classification d'essais et visualisation d'un potentiel évoqué sensitif avec courbes superposées et cartographie 3D. ICM. © Inserm/CRICM - CENIR - Equipe MEG-EEG

Analyse de données et de visualisation d'activité cérébrale

Selon la tâche à effectuer grâce à l’ICM, les signaux cérébraux enregistrés sont plus ou moins nombreux et profonds, et plus ou moins difficiles à traiter. Plusieurs dimensions rentrent en compte dans l’analyse : la durée des signaux, leur fréquence et leur répartition dans l’espace. Un prétraitement et un filtrage permettent de débarrasser les signaux enregistrés du bruit de fond. Le signal caractérisant l’intention est ensuite extrait, et ses composantes sont classées pour ne conserver que les informations utiles.

Des équipes françaises, notamment à l’Inserm (équipe DYCOG du Centre de recherche en neuroscience de Lyon), se sont associées pour développer un logiciel de traitement de ces signaux en temps-réel. Baptisé OpenViBE et libre d’accès, ce logiciel est destiné aux chercheurs qui travaillent sur les interfaces cerveau-machine pour des applications dans le domaine de la santé ou du multimédia (les jeux vidéo en particulier).

Les applications en santé

 

De nombreuses équipes de recherche travaillent au développement d’ICM destinées à la manipulation d’exosquelettes, des dispositifs de soutien destinés à des personnes totalement paralysées,  afin de leur permettre de se lever, de se déplacer et d’effectuer différents mouvements. Mais bien d’autres applications sont envisagées : contrôler un fauteuil roulant ou une prothèse de membre, faire parler ou écrire un ordinateur. Aux Etats-Unis, des chercheurs ont déjà réussi à obtenir le contrôle à distance d’un bras robotisé par des personnes tétraplégiques.

Vous devez disposer du lecteur Flash pour afficher cette vidéo.

P300 Speller : Cette vidéo illustre le fonctionnement d'une interface cerveau-machine pour la communication, développée par l'équipe DYCOG du Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon au travers des projets ANR OpenViBE et CoAdapt. Cet exemple illsutre également la possibilité de corriger des erreurs en ligne, grâce aux signaux EEG évoqués par une lettre incorrecte. Dans ce cas, la machine propose automatiquement la lettre suivante la plus probable qui le plus souvent est celle attendue par l'utilisateur. Ce type de d'interface continue d'être amélioré grâce à des évaluations auprès de patients souffrant du syndrome d'enfermement (Locked-in).

En France, des chercheurs du CRNL ont développé une ICM permettant d'écrire en sélectionnant par la pensée des lettres présentées sur un écran. Des lignes et des colonnes de lettres sont successivement surlignées sur l’écran et quand la lettre recherchée apparaît, l’individu focalise son attention sur elle. Le logiciel sait interpréter les signaux cérébraux émis par ce laps de concentration et sélectionne la lettre.

Et demain, soigner des troubles psychiatriques ?
La boucle de rétroaction instaurée par une ICM peut permettre à l’utilisateur de prendre conscience de son activité cérébrale pour apprendre à la contrôler. C’est le principe général du biofeedback (ou neurofeedback lorsqu’il s’applique au cerveau). Ce principe pourrait conduire à de nouvelles approches thérapeutiques, notamment pour réduire les troubles de l’attention, en complément des approches médicamenteuses. A Lyon, le CRNL est à l’origine d’un partenariat public-privé visant à développer des dispositifs de ce type reposant sur des interfaces ludiques. Les chercheurs prévoient de lancer une étude clinique pour évaluer leur effet chez des enfants atteints de troubles de l’attention.

Les axes privilégiés d’amélioration pour une application clinique

Améliorer la biocompatibilité et l’intégration des implants dans le cerveau

Les grilles d’électrodes invasives dont on dispose actuellement ne sont pas biocompatibles. Lorsqu’on les implante dans le cortex, elles déclenchent une réaction de défense des tissus. Les cellules gliales encapsulent l’implant, aboutissant à une perte de signal au bout d’un certain temps. En utilisant des nanotechnologies et des matériaux particuliers comme du diamant ou du graphène, les chercheurs tentent de rendre ce type de dispositif symbiotique avec le cortex. Ainsi, une équipe Inserm a récemment conçu un capteur 100% biocompatible en matériau organique, offrant une qualité d’enregistrement des signaux excellente.

En outre, les dispositifs actuels amplifient les signaux reçus à distance, créant ainsi un bruit de fond qui nuit à la qualité du traitement des enregistrements. Les chercheurs tentent d’améliorer l’intégration des électrodes dans le cortex. Un projet consiste ainsi à développer des électrodes souples qui seraient incorporées dans le cerveau à l’aide de micro aiguilles biodégradables. En parallèle, des équipes poursuivent le travail de miniaturisation des électrodes.

Aboutir à un bénéfice clinique réel

Ces travaux n’auront de sens clinique que s’ils améliorent le quotidien de personnes souffrant de handicaps. Au-delà de la prouesse technologique que représente la possibilité de piloter un objet par la pensée, l’objectif final est que ces personnes puissent à terme se déplacer, communiquer, être indépendantes. Pour cela, l’amélioration des implants et des logiciels de traitement des signaux cérébraux doit s’accompagner d’une amélioration des outils mis à disposition des patients, par exemple un exosquelette complet pour les personnes tétraplégiques. Les chercheurs y travaillent.

De nouveaux dilemmes éthiques
Ces nouvelles interfaces entre l’Homme et les machines suscitent bien des questions sur le plan éthique. Comment garantir une égalité de traitement pour tous les malades avec ces dispositifs, compte tenu de leur coût et de leur difficulté d’accès prévisibles ? Comment distinguer la responsabilité de l’Homme de celle de la machine lors d’un défaut de fonctionnement de l’ICM ? Le neurofeedback a-t-il des effets secondaires et peut-on imaginer des systèmes qui influeraient sur le cerveau de manière indésirable ? Les chercheurs soulèvent déjà et débattent en dehors même de leur communauté de ces questions qui pourraient devenir de plus en plus aigües, au fur et à mesure des avancées dans ce domaine.
L'Agence de la biomédecine est déjà mobilisée et a commencé un travail interne d'évaluation de projets et de recommandations sur ce qui est éthiquement acceptable ou pas.

Pour aller plus loin

Communiqué de presse

Multimédia

 

Vous devez disposer du lecteur Flash pour afficher cette vidéo.

Le cerveau connecté - Extrait de la série

 

 

 

Voir la vidéo : OpenViBE - Interaction cerveau-ordinateur via le logiciel OpenViBE (Inria)

 

Voir la vidéo : Contrôle d'un bras robotique via l'activité cérébrale (Inria)

 

Ces deux personnes jouent à Puissance 4 grâce à une interface cerveau machine. Leur activité cérébrale électrique est analysée en temps réel, leur permettant de placer leur jeton.

^ Haut de page
Voir Modifier Créer ici
Facebook Twitter Google+ Linkedin Viadeo Delicious StumbleUpon Evernote Scoop it Netvibes