Un paradigme d'imagerie visuelle pour des stratégies BCI utilisant des motifs clignotants imaginés

Imaginer la lumière pour parler aux machines

Pour les personnes qui ne peuvent ni bouger ni parler, les interfaces cerveau–ordinateur (BCI) offrent un moyen de communiquer en utilisant uniquement l'activité cérébrale. La plupart des systèmes actuels reposent sur le fait de fixer des lumières clignotantes à l'écran, ce qui est impossible ou inconfortable pour certains patients. Cette étude explore une idée différente : au lieu de regarder des motifs clignotants, et si les utilisateurs les imaginaient simplement et arrivaient quand même à contrôler un ordinateur ?

Des lumières clignotantes aux images mentales

Les BCI traditionnels utilisent souvent des images clignotantes régulières pour provoquer une réponse reproductible dans les zones visuelles du cerveau. Lorsqu'une personne fixe une lumière qui clignote à une fréquence donnée, l'activité électrique du cerveau reproduit subtilement ce rythme, et des capteurs posés sur le cuir chevelu peuvent le détecter. Cependant, cette méthode suppose que l'utilisateur peut garder les yeux fixés sur l'écran. Les personnes atteintes d'une paralysie sévère ou de troubles du mouvement oculaire, comme celles atteintes du syndrome d'enfermement après un AVC ou d'une maladie neurodégénérative, peuvent ne pas y parvenir, ce qui limite qui peut bénéficier de la technologie.

Transformer les clignotements mentaux en signaux de contrôle

Les auteurs ont construit une BCI qui remplace les clignotements externes par des clignotements mentaux. D'abord, 20 volontaires en bonne santé ont regardé des motifs en damier à l'écran qui clignotaient à différentes vitesses. Cette phase initiale a permis d'identifier pour chaque personne les deux vitesses de clignotement auxquelles son cerveau répondait le plus clairement. Ensuite, les volontaires ont pratiqué une routine mixte où ils voyaient parfois les clignotements et devaient parfois les imaginer. Enfin, lors des tests principaux, l'écran devenait sombre : seules des flèches ou des formes simples à l'écran indiquaient aux participants laquelle des deux vitesses de clignotement imaginer, ou quand se reposer. Tout au long de l'expérience, un réseau de 10 électrodes sur le cuir chevelu enregistrait l'activité cérébrale, qui était ensuite convertie en un résumé de la puissance des différentes composantes rythmiques.

Apprendre à une machine à lire des motifs imaginés

Pour transformer ces rythmes subtils en commandes, les chercheurs ont utilisé une méthode standard de reconnaissance de motifs qui trace une frontière entre différents types de signaux. Pour chaque volontaire, le programme informatique a été entraîné à distinguer trois états mentaux : imaginer un clignotement lent, imaginer un clignotement plus rapide, ou être au repos. Dans une phase « hors ligne », l'ordinateur a analysé des données préenregistrées et testé sa capacité à deviner l'état correct. Plus tard, dans une phase « en ligne », le système a dû classifier l'activité cérébrale en temps réel pendant que la personne effectuait les tâches mentales en direct, reproduisant de façon plus fidèle un BCI pratique.

Quelle performance pour le système basé sur l'imagerie ?

Lorsque les données ont été examinées hors ligne, le système a identifié correctement l'état mental de l'utilisateur environ 61 % du temps en moyenne sur les 20 sujets. Pour un problème à trois choix, le hasard se situerait autour d'un tiers d'exactitude, donc cette performance est nettement supérieure au hasard. Lors du test en ligne en direct, la précision est tombée à environ 51 % en moyenne, mais est restée globalement supérieure au hasard pour le groupe. Certaines personnes ont obtenu de bons résultats, tandis que d'autres étaient plus proches du niveau aléatoire, reflétant des différences naturelles dans la capacité à maintenir des images visuelles vives et une attention soutenue. Le choix des fréquences de clignotement avait aussi de l'importance, mais les tentatives de sélectionner automatiquement la paire de fréquences « idéale » pour chaque personne ont donné des bénéfices mitigés, ce qui suggère que cette étape nécessite encore des améliorations.

Ce que cela pourrait signifier pour les utilisateurs futurs

L'étude montre que le simple fait d'imaginer des motifs clignotants peut fournir un signal de contrôle utilisable pour les interfaces cerveau–ordinateur, sans obliger les utilisateurs à fixer des images lumineuses et clignotantes. Bien que le système offre actuellement seulement trois choix et fonctionne avec une précision modérée, il nécessite peu d'entraînement et utilise du matériel standard et abordable. Avec des développements supplémentaires — par exemple en améliorant la sélection des meilleures fréquences et en ajoutant davantage de commandes mentales — ce type de BCI basé sur l'imagerie pourrait devenir une option pratique pour les personnes incapables de bouger leurs yeux correctement ou de tolérer une stimulation visuelle, ouvrant une voie supplémentaire vers la communication et le contrôle uniquement par l'œil de l'esprit.

Citation: Priori, S., Ricci, P., Consoli, D. et al. A visual imagery paradigm for BCI strategies using imagined flickering patterns. Sci Rep 16, 11967 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41324-6

Mots-clés: interface cerveau-ordinateur, imagerie visuelle, EEG, neuroréhabilitation, communication assistée