Interface cerveau-ordinateur associant wearable et IA

L’interface cerveau-ordinateur (Brain Computer Interface, BCI) est utilisée non seulement dans la rééducation, mais aussi pour la gestion de la concentration, la mesure du stress, les casques AR/VR et le contrôle d’appareils IoT. Elle est mise en œuvre sous forme de wearable. L’IA joue un rôle clé dans le fonctionnement des BCI en décodant les signaux cérébraux et en les convertissant en commandes.

1. Le wearable « Crown » de Neurocity, entreprise américaine de BCI

• Il évalue la concentration grâce à l’EEG et à l’IA
• Lorsque l’utilisateur porte Crown sur la tête, l’appareil lit les ondes cérébrales et détecte les moments où l’utilisateur est concentré
• Les capteurs EEG de ce produit détectent les ondes gamma émises par le cerveau
• Quand la concentration de l’utilisateur augmente, les capteurs EEG détectent davantage d’ondes gamma
• Quand la concentration baisse, ces capteurs détectent moins d’ondes gamma
• Crown détermine ainsi le niveau de concentration de l’utilisateur
• Sur cette base, Crown identifie « quelle musique est la plus efficace » pour aider « l’utilisateur à entrer dans un état d’immersion » et la lui fait écouter

2. Les écouteurs « Emotiv MN8 » d’Emotiv, entreprise américaine de BCI

• Ils mesurent et analysent le niveau de stress et les variations d’attention grâce à l’EEG et à un algorithme propriétaire de machine learning
• Le MN8 intègre des capteurs cérébraux, une électrode de référence et des capteurs de mouvement multiaxes
• Lorsque l’utilisateur met les écouteurs, ceux-ci suivent et observent en temps réel les schémas d’activité cérébrale
• Le MN8 détecte quand l’utilisateur est mentalement fatigué, perd sa concentration ou entre dans un état d’immersion
• Il fournit des données sur l’activité cérébrale pour aider l’utilisateur à comprendre « quand, où et comment il travaille le mieux »
• Il permet aussi de quantifier « le moment où le cerveau de l’utilisateur franchit le seuil entre charge cognitive et surcharge cognitive »
• Le MN8 permet également de savoir « comment l’attention de l’utilisateur évolue au cours de la journée »

3. Le capteur wearable de NextMind, entreprise française de BCI

• Il détecte l’activité cérébrale à l’aide de l’EEG et d’un algorithme de machine learning, puis la décode pour la convertir en commandes numériques
• Il permet ainsi à l’utilisateur de contrôler facilement par la pensée un ordinateur, un casque de réalité augmentée (AR) / réalité virtuelle (VR) ou des appareils de l’internet des objets (IoT)
• Le capteur peut être fixé à un bandeau, une casquette ou un casque AR/VR
• Mode de fonctionnement : l’utilisateur fixe le capteur à l’arrière de la tête et regarde l’écran -> les yeux projettent une image spécifique affichée à l’écran sur le cortex visuel -> à ce moment-là, les électrodes EEG intégrées au capteur détectent l’activité cérébrale dans le cortex visuel -> l’algorithme de machine learning décode cette activité cérébrale et reconnaît le point focal visuel de l’utilisateur -> ces informations sont renvoyées en temps réel à l’ordinateur -> en conséquence, l’appareil numérique fonctionne selon l’intention de l’utilisateur, par exemple en lançant une vidéo à l’écran ou en augmentant le volume