Comprendre & Améliorer l’Entraînement des Utilisateurs d’Interfaces Cerveau-Ordinateur basées sur l’Imagerie Mentale : vers une Nouvelle Gérération d’Interfaces Cerveau-Ordinateur Fiables, Efficientes et Accessibles
Camille JEUNET, MSc, PhD Student in Cognitive Sciences, University of Bordeaux / Inria Bordeaux Sud-Ouest, France * Laboratoire Handicap Activité Cognition Santé
* Project-Team Potioc – http://team.inria.fr/potioc
Les Interfaces Cerveau-Ordinateur basées sur l’Imagerie Mentale (IM-ICO) permettent aux utilisateurs d’interagir avec l’environnement uniquement via leur activité cérébrale, grâce à la réalisation de tâches d’imagerie mentale. Cette thèse se veut contribuer à l’amélioration des IM-ICO dans le but de les rendre plus utilisables. Les IM-ICO sont extrêmement prometteuses dans de nombreux domaines allant de la rééducation post-AVC aux jeux-vidéo. Malheureusement, leur développement est freiné par le fait que 15 à 30% des utilisateurs seraient incapables de les contrôler. Nombre de travaux se sont focalisés sur l’amélioration des algorithmes de traitement du signal.
Par contre, l’impact de l’entraînement des utilisateurs sur leur performance est souvent négligé. Contrôler une IM-ICO nécessite l’acquisition de compétences et donc un entraînement approprié. Or, malgré le fait qu’il ait été suggéré que les protocoles d’entraînement actuels sont théoriquement inappropriés, peu d’efforts sont mis en oeuvre pour les améliorer. Notre principal objectif est de comprendre et améliorer l’apprentissage des IM-ICO.
Ainsi, nous cherchons d’abord à acquérir une meilleure compréhension des processus sous-tendant cet apprentissage avant de proposer une amélioration des protocoles d’entraînement afin qu’ils prennent en compte les facteurs cognitifs et psychologiques pertinents et qu’ils respectent les principes issus de l’ingénierie pédagogique. Nous avons ainsi défini 3 axes de recherche visant à investiguer l’impact (1) de facteurs cognitifs, (2) de la personnalité et (3) du feedback sur la performance.
Pour chacun de ces axes, nous décrivons d’abord les études nous ayant permis de déterminer les facteurs impactant la performance ; nous présentons ensuite le design et la validation de nouvelles approches d’entraînement avant de proposer des perspectives de travaux futurs. Enfin, nous proposons une solution qui permettrait d’étudier l’apprentissage de manière multi-factorielle et dynamique : un système tutoriel intelligent
PUBLICATIONS
Why Standard Brain-Computer Interface (BCI) Training Protocols Should be Changed: An Experimental Study Camille Jeunet, Emilie Jahanpour, Fabien Lotte Journal of Neural Engineering, IOP Publishing, 2016
Advances in User-Training for Mental-Imagery Based BCI Control: Psychological and Cognitive Factors and their Neural Correlates. Camille Jeunet, Bernard N ‘Kaoua, Fabien Lotte. Progress in brain research, Elsevier, 2016
Voir Camille Jeunet dans ma thèse en 180 secondes le 23 avril 2015
Jury
- Pr. Andrea Kübler
(rapporteur) - Pr. Reinhold Scherer
(rapporteur) - Pr. Dominique Guehl
(rapporteur), - Jérémie Mattout(examinateur)
- Directeurs de thèse
Pr. Bernard N’Kaoua,
Fabien Lotte,
Martin Hachet
Pr. Sriram Subramanian.