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Interface Cerveau Machine : qui contrôle qui ?

Contrôle du cerveau sur le robot…

Aux oubliettes les IHM (interfaces homme machine) : voici venue (bientôt) l’ère des ICM (Interfaces Cerveau Machine) ou BCI en anglais (pour Brain Computer Interface) !

L’aube des interfaces neuronales

Les ICM, également appelées interfaces neuronales permettent aujourd’hui de rendre à des personnes paralysées tout ou partie des fonctions perdues. Il s’agit de repérer les signaux neuronaux correspondants à l’action désirée et de les transformer en commandes d’action.

Ces systèmes ne sont pas encore commercialisés, mais la plupart des barrières sont tombées.
Au-delà de la création de prothèses, les chercheurs s’intéressent également à l’utilisation des interfaces neuronales pour remplacer l’action de la main (1). Des expériences de contrôle de logiciels par des tétraplégiques ont déjà connu des conclusions brillantes.

Certains de ces logiciels permettaient de contrôler des bras robotisés.

Les ingénieurs travaillent maintenant à rendre les systèmes d’interface neuronales acceptables par le public en vue de leur commercialisation. Ces systèmes ne doivent pas être trop intrusifs ni trop lourds ou délicats à transporter.

Les questions d’éthique portant sur l’analyse directe des signaux cérébraux, appliquée en particulier à des populations potentiellement affaiblies seront également à résoudre.

Comment fonctionne une interface neuronale ?

L’interface requiert 3 principaux composants :

  1. Un capteur pour détecter les signaux neuronaux,

  2. Un processeur pour convertir l’activité neuronale en commandes liées à l’action,

  3. Une interface pour réaliser l’action.

Les capteurs sont eux-même de deux types. Les premiers, indirects, se basent sur l’activité de neurones qui ne sont pas directement à l’origine de l’action. Par exemple, l’activation d’un interrupteur via le contrôle de l’activité du cortex auditif, enregistré par électro-encéphalogramme est clairement un processus indirect, cette partie du cortex n’étant pas destinée à manipuler des interrupteurs. Dans d’autres expériences, c’est la puissance de l’activité de certains neurones qui est utilisée par le patient pour contrôler un clavier d’ordinateur virtuel. Dans ces deux exemples, le contrôle a nécessité un apprentissage par le patient.

Le second type de contrôle, à l’inverse, la solution directe, se base sur l’activité des neurones qui devraient engendrer les mouvements que l’on tente de rétablir. Il n’est donc plus question d’apprentissage. Cette solution est de fait adaptable à l’ensemble des formes de signaux qui peuvent être naturellement générés.

Ce dernier type de contrôle présente l’inconvénient majeur de nécessiter une mesure invasive. Cet inconvénient sera réduit par l’utilisation de systèmes sans fil et miniaturisés.

Différentes échelles de contrôle

La position ou la vitesse de la main peut être déduite de l’enregistrement de l’activité d’une cinquantaine de neurones du cortex moteur. Des informations plus globales, telles que les déplacements à venir d’une main, peuvent être reconstituées par l’analyse de l’activité de 2 parties du cerveau, les lobes frontaux et pariétaux.

Et c’est la fréquence des divers types d’ondes émis par le cerveau qui sert à mesurer son activité.

On compte parmi les principaux types de mesure :

  • mesure par électrodes posées à la surface de la tête : électroencéphalogramme (EEG),

  • mesure dans le crâne, proche de la surface corticale : électrocorticogramme (EcoG),

  • mesure locale du potentiel par l’implant d’électrodes (LFP pour Local Field Potential).

La facilité d’emploi et la le caractère non invasif de l’EEG font que cette méthode a été adoptée dans les laboratoires et même pour des jeux pour enfants.

Les autres méthodes ont évidemment des avantages non négligeables : signal plus net par réduction du bruit et maîtrise du matériel dès la première séance, contre parfois plusieurs mois pour l’EEG. Il y a ainsi plus de 30 000 personnes aux Etats-Unis qui bénéficient d’électrodes de quelques millimètres, implantées à quelques centimètres de profondeur dans leur cerveau, et stimulant le noyau sous-thalamique, pour réduire les effets de la maladie de Parkinson. Toutefois, le caractère invasif des électrodes fait qu’elles ne sont pas attendues à l’heure actuelle pour un usage non médical. Elles devront dans les années à venir répondre à plusieurs défis, dont la résistance aux contraintes physiques et chimiques du corps humain, et à leur innocuité pour celui-ci. Les dispositifs implantables doivent être petits, produire peu de chaleur, et produire et transmettre de grandes quantités de données.

Le contrôle peut être réalisé par une population de neurones très réduite : une plaque d’électrodes de 4×4 milimètres suffit à enregistrer les signaux liés au déplacement du bras et au clique de souris. Pour enregistrer les signaux relatifs aux deux bras et aux deux jambes, il faut donc placer 4 de ces plaques, deux par deux, respectivement dans les zones de représentations des bras et des jambes.

Et le cerveau est pris au jeu ! Ainsi que l’a montré une équipe québécoise (3), le cerveau adapte les mouvements d’une prothèse reliée par ICM de la même façon qu’il le fait pour s’adapter à un changement de propriété physique du bras, et non pas comme pour réagir à un stimuli visuel !

Où en sommes-nous ?

En 2008, une expérience menée par le docteur Schwartz a démontré qu’un singe pouvait faire se déplacer un bras robotisé, ouvrir et fermer un grappin placé à l’extrémité de ce bras pour aller à la recherche de nourriture. Des études ont par ailleurs montré que même après quelques années, les signaux neuronaux émis par des tétraplégiques ayant l’intention de réaliser un geste, restent interprétables.

[…]

L’article dans son intégralité est paru dans Planète Robot n°14 du 1er Mars 2012.

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