Les Interfaces Cerveau-Machine, Institut Neurosciences et Cognition

Les applications utilisant des interfaces cerveau-machine (Brain Machine Interface, BMI) ont substantiellement augmenté ces dernières années. John Chapin et ses collaborateurs en 1999 avaient démontré dans un travail pionnier que l’on pouvait utiliser des enregistrements de trains potentiels d’action réalisés dans le cortex cérébral pour piloter un manipulateur robot à un degré de liberté.

Depuis les interfaces Cerveau-Machine, qui permettent de contrôler des robots à plusieurs degrés de liberté ou des prothèses directement à partir de signaux neuronaux, ont été utilisées avec succès chez le singe et, plus récemment chez l’Homme. Elles sont susceptibles d’améliorer considérablement l’autonomie des paralytiques. Elles peuvent aussi contribuer à la récupération des capacités motrices chez les patients victimes d’accidents vasculaires cérébraux en stimulant le recrutement des aires cérébrales impliquées et leur plasticité. Les BMI sont également intéressantes pour la recherche fondamentale sur le contrôle sensorimoteur en fournissant de nouveaux outils pour explorer les liens entre activité cérébrale et sortie motrice. Les BMI deviennent de plus en plus “visibles” dans d’autres domaines scientifiques et auprès du grand public, de par leur utilisation potentielle pour contrôler des machines, des ordinateurs et des robots. Elles suscitent même des débats philosophiques et éthiques sur leur emploi possible pour “améliorer l’humain”.

Comme l’acronyme anglais le suggère, les systèmes ‘BMI’ comportent trois parties principales. Le “cerveau” se réfère aux entrées du système, des signaux neuronaux enregistrés par des techniques invasives ou non-invasives, comme l’électroencéphalographie. Schématiquement, le rôle de “l’interface” est d’extraire de ces signaux, de “décoder”, les paramètres moteurs comme la vitesse, la direction, la force, et de les traduire en variables de contrôle pour les “machines” (robots) afin de réaliser les mouvements souhaités.
L’équipe de recherche Dextérité manuelle en situation normale et pathologique de l’Institut Neurosciences et Cognition (INC), équipe rattachée à la Fédération de Recherche en Neurosciences des Saints-Pères, a récemment développé, en collaboration avec l’équipe Contrôle moteur cognitif de l’institut des Neuroscience de la Timone (Marseille), une plateforme BMI pour réaliser des mouvements de préhension (voir Figure).

Figure

Les signaux utilisés ont été enregistrés sur deux singes au moyen de matrices de 100 électrodes implantées dans la région du cortex moteur en jeu. Ces signaux ont dans un premier temps été traités (décodés) hors ligne pour extraire les paramètres pertinents (type de saisie, force développée). Ces paramètres sont ensuite traduits en commandes motrices pour le robot qui imite le mouvement réalisé par les singes. L’équipe ‘Dextérité manuelle en situation normale et pathologique’ s’attache maintenant:

1) à réaliser des applications BMI en temps réel chez le singe et l’Homme,

2) à étendre sa plateforme pour qu’elle puisse utiliser des signaux obtenus non seulement par des méthodes invasives mais aussi par des méthodes non-invasives.