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Avec les BCI, Votre pensée prend le contrôle

BCI ? EEG ? P300 ? KESAKO ?

Depuis les années 2000 environ, les chercheurs en neurologie sont capables d’analyser les activités cérébrales au moyen de différentes technologies plus ou moins invasives pour le cerveau. Cela permet, parmi de nombreuses utilisations, de piloter des systèmes informatiques.

On appelle ça les “BCI” (Brain to Computer Interface) ou encore “IND” (Interface Neuronale Directe) ou encore “ICM” (Interface Cerveau Machine).

Une célèbre technique d’analyse de l’activité cérébrale est l’IRM (Imagerie à Résonance Magnétique), non invasive, mais il faut avouer que ce n’est pas à la portée de tout le monde d’avoir un IRM dans son salon.

Une autre technique est la MEG (Magnéto-Encéphalo-Graphie), mais il faut avouer que l’implantation d’électrodes intracrâniennes est une opération chirurgicale délicate dont on se passerait bien.

Une autre technique est l’EEG (Électro-EncéphaloGraphie)… Celle-ci est non-invasive, économique et relativement facile à mettre en œuvre. Elle consiste à analyser l’activité électrique du cerveau par des électrodes placées sur le cuir chevelu.

A partir du relevé d’activité du casque EEG, on peut utiliser plusieurs techniques pour “piloter” l’ordinateur (car, je vous le rappelle, c’est ça le but du jeu du BCI et de mon article)…

Le plus simple est d’exploiter la technique du “P300” : On présente un “tableau de choix” dont les cases clignotent aléatoirement… Lorsque le choix désiré par l’utilisateur s’éclaire, ce dernier a une réaction neurologique engendrant une différence de Potentiel électrique dans les 300 ms qui suivent… Ce qui permet à l’ordinateur de détecter le choix de l’utilisateur.

Mais cette technique (P300) est (super) lente :

  • Il faut au moins une seconde entre chaque stimuli pour laisser passer les 300ms de temps de réaction.
  • Il faut lancer les stimuli de la matrice de manière aléatoire pour que le P300 fonctionne bien (c’est l’effet de “surprise”).
  • Il faut souvent confirmer une deuxième fois pour que l’ordinateur soit certains de votre choix.

Au final, vous pilotez donc avec un temps de réaction de 10 à 30 secondes ! Beaucoup trop long pour permettre un usage généralisé.

Et l’IA est arrivéééhééhééée !!!

La technique la plus prometteuse exploite les progrès apportés par l’intelligence artificielle (le Machine Learning).

En effet, l’intelligence artificielle est bien capable de distinguer un choux d’une pomme ou d’une banane en analysant une matrice de pixels. Elle est aussi capable d’identifier des fraudes bancaires dans les flux de transactions… alors, pourquoi ne pas identifier des pensées dans les électroencéphalographies ?

C’est ce que nous sommes en train de tester avec le CHU et l’école centrale de Nantes !

Le principe est (relativement) simple et se déroule en 2 temps.

Premier temps : l’apprentissage

  1. On affiche à un patient, avec 32 capteurs EEG sur la tête, des intentions auxquelles il doit penser.
  2. On envoie ces (très) nombreuses trames de signaux d’activité cérébrales à un module Matlab
  3. Le module Matlab les filtre/lisse/classe et les envoie au service de Machine Learning
  4. L’intelligence artificielle tente de les classifier selon le modèle qu’on lui a donné

Selon les patients, on obtient de plus ou moins belles matrices classifications de leurs intentions…

 

Matrice des intentions identifiées versus attendues.

Une matrice parfaite serait d’avoir 100% dans la diagonale. Dans mon cas, on arrive à un score autour de 50%…

Deuxième temps : l’exploitation

  1. On peut ensuite tester les intentions du “cobaye” sans lui donner d’ordre.
  2. Le “cobaye” pense à une des intentions
  3. La chaine de traitement en déduit une des intentions les plus probables de la matrice
  4. On envoie l’ordre ainsi interprété à un autre programme via une connexion TCP (ou REST)…

Et le programme cible n’a plus qu’à interpréter ces commandes comme s’il s’agissait d’entrées d’un joystick !

Pour voir tout ça en vrai ?

Rendez-vous à notre Neuro Game Xperience lors de la Digital Week 2018

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