Extraction de Caractéristiques du signal EEG

International audienceEEG signals are highly correlated, both in space (electrodes) and time (samples). Feature extraction indicates a wide range of signal processing methods to represent EEG signals by a small set of non-redundant values, named features. EEG feature extraction is usually described as the second signal processing step of EEG-based BCI design: it follows EEG pre-processing and is followed by classification, which will identify the class to which the EEG signal belongs, e.g., the user mental state. This chapter is an introductory overview on feature extraction methods. We will show how to extract relevant and robust spectral, spatial and temporal features from noisy EEG signals in order to classify them more efficiently. We will cover classical feature extraction methods such as band-power and time-embedded features, as well as spatial filtering methods such as the Common Spatial Patterns (CSP) and xDAWN. We will also briefly introduce a recent and promising alternative approach based on Riemannian information geometry. The overall objective of this chapter is to provide the reader with practical knowledge about how to extract features from EEG signals for BCI purposes, as well as to stress the key points of each approach

Réduction de dimension en apprentissage supervisé (applications à l'étude de l'activité cérébrale)

L'objectif de ce travail est de développer une méthode capable de déterminer automatiquement l'état de vigilance chez l'humain. Les applications envisageables sont multiples. Une telle méthode permettrait par exemple de détecter automatiquement toute modification de l'état de vigilance chez des personnes qui doivent rester dans un état de vigilance élevée (par exemple, les pilotes ou les personnels médicaux).Dans ce travail, les signaux électroencéphalographiques (EEG) de 58 sujets dans deux états de vigilance distincts (état de vigilance haut et bas) ont été recueillis à l'aide d'un casque à 58 électrodes posant ainsi un problème de classification binaire. Afin d'envisager une utilisation de ces travaux sur une application du monde réel, il est nécessaire de construire une méthode de prédiction qui ne nécessite qu'un faible nombre de capteurs (électrodes) afin de limiter le temps de pose du casque à électrodes ainsi que son coût. Au cours de ces travaux de thèse, plusieurs approches ont été développées. Une première approche propose d'utiliser un pré-traitement des signaux EEG basé sur l'utilisation d'une décomposition en ondelettes discrète des signaux EEG afin d'extraire les contributions de chaque fréquence dans le signal. Une régression linéaire est alors effectuée sur les contributions de certaines de ces fréquences et la pente de cette régression est conservée. Un algorithme génétique est utilisé afin d'optimiser le choix des fréquences sur lesquelles la régression est réalisée. De plus, cet algorithme génétique permet la sélection d'une unique électrode.Une seconde approche est basée sur l'utilisation du Common Spatial Pattern (CSP). Cette méthode permet de définir des combinaisons linéaires des variables initiales afin d'obtenir des signaux synthétiques utiles pour la tâche de classification. Dans ce travail, un algorithme génétique ainsi que des méthodes de recherche séquentielle ont été proposés afin de sélectionner un sous groupes d'électrodes à conserver lors du calcul du CSP.Enfin, un algorithme de CSP parcimonieux basé sur l'utilisation des travaux existant sur l'analyse en composantes principales parcimonieuse a été développé.Les résultats de chacune des approches sont détaillés et comparés. Ces travaux ont aboutit sur l'obtention d'un modèle permettant de prédire de manière rapide et fiable l'état de vigilance d'un nouvel individu.The aim of this work is to develop a method able to automatically determine the alertness state of humans. Such a task is relevant to diverse domains, where a person is expected or required to be in a particular state. For instance, pilots, security personnel or medical personnel are expected to be in a highly alert state, and this method could help to confirm this or detect possible problems. In this work, electroencephalographic data (EEG) of 58 subjects in two distinct vigilance states (state of high and low alertness) were collected via a cap with $58$ electrodes. Thus, a binary classification problem is considered. In order to use of this work on a real-world applications, it is necessary to build a prediction method that requires only a small number of sensors (electrodes) in order to minimize the time needed by the cap installation and the cap cost. During this thesis, several approaches have been developed. A first approach involves use of a pre-processing method for EEG signals based on the use of a discrete wavelet decomposition in order to extract the energy of each frequency in the signal. Then, a linear regression is performed on the energies of some of these frequencies and the slope of this regression is retained. A genetic algorithm (GA) is used to optimize the selection of frequencies on which the regression is performed. Moreover, the GA is used to select a single electrode .A second approach is based on the use of the Common Spatial Pattern method (CSP). This method allows to define linear combinations of the original variables to obtain useful synthetic signals for the task classification. In this work, a GA and a sequential search method have been proposed to select a subset of electrode which are keep in the CSP calculation.Finally, a sparse CSP algorithm, based on the use of existing work in the sparse principal component analysis, was developed.The results of the different approaches are detailed and compared. This work allows us to obtaining a reliable model to obtain fast prediction of the alertness of a new individual.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Les Interfaces Cerveau-Ordinateur: Conception et Utilisation en Réalité Virtuelle

International audienceBrain-Computer Interfaces (BCI) are emerging interfaces that enable their users to send commands to a computer by means of brain activity only. In this paper, we first propose a brief overview of BCI, focused on BCI principles and applications. In a second part, we present our recent contributions to BCI research. More precisely, we present 1) our contributions in brain signal processing and classification to design an efficient BCI, able to accurately identify the user's mental state and 2) our work related to the design of concrete BCI-based virtual reality applications. Finally, this paper proposes some promising perspectives for BCI, notably in the fields of assistive technologies, video games and mental state monitoring.Les interfaces cerveau-ordinateur ou BCI ("Brain-Computer Interfaces") sont une forme émergente d'interfaces permettant à un utilisateur d'envoyer des commandes à un ordinateur uniquement grâce à son activité cérébrale. Dans cet article, nous proposons tout d'abord un bref tour d'horizon des BCI s'intéressant à leur fonctionnement et à leurs applications. Dans une deuxième partie, nous présentons nos récents travaux et plus particulièrement 1) nos contributions en traitement et classification de signaux cérébraux afin de concevoir des BCI efficaces, capables de reconnaitre précisément l'état mental de l'utilisateur et 2) nos recherches visant à concevoir des applications concrètes de réalité virtuelle contrôlée à l'aide d'une BCI. Enfin, cet article propose quelques perspectives prometteuses pour les BCI notamment dans les domaines du handicap, des jeux vidéos ou encore du suivi temps réel d'état mental

Cognition, Affects et Interaction

International audienceCet ouvrage rassemble les travaux d’études et de recherche effectués dans le cadre du cours «Cognition, Affects et Interaction » que nous avons animé au 1er semestre 2015-2016. Cette deuxième édition de cours poursuit le principe inauguré en 2014 : aux cours magistraux donnés sur la thématique "Cognition, Interaction & Affects" qui donnent les outils méthodologiques des composantes de l’interaction socio-communicative, nous avons couplé une introduction à la robotique sociale et un apprentissage actif par travail de recherche en binômes. Le principe de ces travaux d’études et de recherche est d’effectuer une recherche bibliographique et de rédiger un article de synthèse sur un aspect de l’interaction homme-robot. Si plusieurs sujets ont été proposés aux étudiants en début d’année, certains binômes ont choisi d’aborder l’interaction avec un angle original qui reflète souvent les trajectoires de formation variés des étudiants en sciences cognitives (ingénierie, sociologie, psychologie, etc). Le résultat dépasse nos espérances : le lecteur trouvera une compilation d’articles argumentés de manière solide, rédigés de manière claire et présentés avec soin. Ces premières «publications» reflètent les capacités singulières de réflexion de cette promotion en nette augmentation par rapport à l’année précédente. Nous espérons que cette série d’ouvrages disponibles sous HAL puisse servir de point d’entrée à des étudiants ou chercheurs intéressés à explorer ce champ de recherches pluri-disciplinaire

Electroencéphalographie et interfaces cerveau-machine : nouvelles méthodes pour étudier les états mentaux

Avec les avancées technologiques dans le domaine de l'imagerie cérébrale fonctionnelle et les progrès théoriques dans la connaissance des différents éléments neurophysiologiques liés à la cognition, les deux dernières décennies ont vu l'apparition d'interfaces cerveau-machine (ICM) permettant à une personne d'observer en temps réel, ou avec un décalage qui se limite à quelques secondes, sa propre activité cérébrale. Le domaine clinique en général, et plus particulièrement celui de la neuropsychologie et des pathologies conduisant à un handicap moteur lourd, pour lesquels les applications potentielles sont nombreuses qu'elles soient thérapeutiques ou en vue d'une réhabilitation fonctionnelle, a constitué un moteur important de la recherche sur ce nouveau domaine des neurosciences temps réel. Parmi ces applications, le neurofeedback, ou neurothérapie, qui vise l'acquisition par le sujet du contrôle volontaire de certains aspects de son activité cérébrale en vue de les amplifier ou au contraire les diminuer dans un but thérapeutique, voire d'optimisation cognitive, représente une technique prometteuse, alternative aux thérapies et traitements médicamenteux. Cependant, la validation de ce type d'intervention et la compréhension des mécanismes mis en jeux en sont encore à leurs balbutiements. L'entraînement par neurofeedback est souvent long, pouvant s'étaler sur plusieurs semaines. Il est donc très probable que ce type de rééducation cérébrale sollicite des phénomènes de plasticité qui s'inscrivent dans une dynamique lente, et de ce fait, requiert une durée relativement longue d'entraînement pour atteindre les effets à long terme recherchés. Cependant, à cela peuvent s'ajouter de nombreux éléments perturbateurs qui pourraient être à l'origine de la difficulté de l'apprentissage et des longs entraînements nécessaires pour obtenir les résultats attendus. Parmi eux, les perturbations qui viennent déformer le signal enregistré, ou les éléments artefactuels qui ne font pas partie du signal d'intérêt, sont une première cause potentielle. Le manque de spécificité fonctionnelle du signal retourné au sujet pourrait en constituer une deuxième. Nous avons d'une part développé des outils méthodologiques de traitement du signal en vue d'améliorer la robustesse des analyses des signaux EEG, principalement utilisés jusqu'à maintenant dans le domaine du neurofeedback et des ICM, face aux artefacts et au bruit électromagnétique. D'autre part, si l'on s'intéresse au problème de la spécificité fonctionnelle du signal présenté au sujet, des études utilisant l'IRM fonctionnelle ou des techniques de reconstruction de sources à partir du signal EEG, qui fournissent des signaux ayant une meilleure spécificité spatiale, laissent entrevoir de possibles améliorations de la vitesse d'apprentissage. Afin d'augmenter la spécificité spatiale et la contingence fonctionnelle du feedback présenté au sujet, nous avons étudié la stabilité de la décomposition de l'EEG en différentes sources d'activité électrique cérébrale par Analyse en Composantes Indépendantes à travers différentes séances d'enregistrement effectuées sur un même sujet. Nous montrons que ces décompositions sont stables et pourraient permettre d'augmenter la spécificité fonctionnelle de l'entraînement au contrôle de l'activité cérébrale pour l'utilisation d'une ICM. Nous avons également travaillé à l'implémentation d'un outil logiciel permettant l'optimisation des protocoles expérimentaux basés sur le neurofeedback afin d'utiliser ces composantes indépendantes pour rejeter les artefacts en temps réel ou extraire l'activité cérébrale à entraîner. Ces outils sont utiles dans le cadre de l'analyse et de la caractérisation des signaux EEG enregistrés, ainsi que dans l'exploitation de leurs résultats dans le cadre d'un entraînement de neurofeedback. La deuxième partie de ce travail s'intéresse à la mise en place de protocoles de neurofeedback et à l'impact de l'apprentissage. Nous décrivons tout d'abord des résultats obtenus sur une étude pilote qui cherche à évaluer chez des sujets sains l'impact d'un protocole de neurofeedback basé sur le contrôle du rythme Mu. Les changements comportementaux ont été étudiés à l'aide d'un paradigme de signal stop qui permet d'indexer les capacités attentionnelles et d'inhibition de réponse motrice sur lesquelles on s'attend à ce que l'entraînement ICM ait une influence. Pour clore cette partie, nous présentons un nouvel outil interactif immersif pour l'entraînement cérébral, l'enseignement, l'art et le divertissement pouvant servir à évaluer l'impact de l'immersion sur l'apprentissage au cours d'un protocole de neurofeedback. Enfin, les perspectives de l'apport des méthodes et résultats présentés sont discutées dans le contexte du développement des ICMs de nouvelle génération qui prennent en compte la complexité de l'activité cérébrale. Nous présentons les dernières avancées dans l'étude de certains aspects des corrélats neuronaux liés à deux états mentaux ou classes d'états mentaux que l'on pourrait qualifier d'antagonistes par rapport au contrôle de l'attention : la méditation et la dérive attentionnelle, en vue de leur intégration à plus long terme dans un entraînement ICM par neurofeedback.With new technological advances in functional brain imaging and theoretical progress in the knowledge of the different neurophysiologic processes linked to cognition, the last two decades have seen the emergence of Brain-Machine Interfaces (BCIs) allowing a person to observe in real-time, or with a few seconds delay, his own cerebral activity. Clinical domain in general, and more particularly neuropsychology and pathologies leading to heavy motor handicaps, for which potential applications are numerous, whether therapeutic or for functional rehabilitation, has been a major driver of research on this new field of real-time neurosciences. Among these applications, neurofeedback, or neurotherapy, which aims the subject to voluntary control some aspects of his own cerebral activity in order to amplify or reduce them in a therapeutic goal, or for cognitive optimization, represents a promising technique, and an alternative to drug treatments. However, validation of this type of intervention and understanding of involved mechanisms are still in their infancy. Neurofeedback training is often long, up to several weeks. It is therefore very likely that this type of rehabilitation is seeking brain plasticity phenomena that are part of slow dynamics, and thus require a relatively long drive to achieve the desired long-term effects. However, other disturbing elements that could add up to the cause of the difficulty of learning and long training sessions required to achieve the expected results. Among them, the disturbances that come from recorded signal distortions, or artifactual elements that are not part of the signal of interest, are a first potential cause. The lack of functional specificity of the signal returned to the subject could be a second one. We have developed signal processing methodological tools to improve the robustness to artifacts and electromagnetic noise of EEG signals analysis, the main brain imaging technique used so far in the field of neurofeedback and BCIs. On the other hand, if one looks at the issue of functional specificity of the signal presented to the subject, studies using functional MRI or source reconstruction methods from the EEG signal, which both provide signals having a better spatial specificity, suggest improvements to the speed of learning. Seeing Independent Component Analysis as a potential tool to increase the spatial specificity and functional contingency of the feedback signal presented to the subject, we studied the stability of Independent Component Analysis decomposition of the EEG across different recording sessions conducted on the same subjects. We show that these decompositions are stable and could help to increase the functional specificity of BCI training. We also worked on the implementation of a software tool that allows the optimization of experimental protocols based on neurofeedback to use these independent components to reject artifacts or to extract brain activity in real-time. These tools are useful in the analysis and characterization of EEG signals recorded, and in the exploitation of their results as part of a neurofeedback training. The second part focuses on the development of neurofeedback protocols and the impact of learning. We first describe the results of a pilot study which seeks to evaluate the impact of a neurofeedback protocol based on the Mu rhythm control on healthy subjects. The behavioral changes were studied using a stop signal paradigm that indexes the attentional abilities and inhibition of motor responses on which the BCI training can possibly have influence. To conclude this section, we present a new tool for immersive interactive brain training, education, art and entertainment that can be used to assess the impact of immersion on learning during a neurofeedback protocol. Finally, prospects for methods and results presented are discussed in the context of next-generation BCI development which could take brain activity complexity into account. We present the latest advances in the study of certain aspects of the neural correlates associated with two mental states or classes of mental states that could be described as antagonistic with respect to the control of attention: meditation and mind wandering, for their integration in the longer term in an BCI training using neurofeedback

Représentations redondantes pour les signaux d’électroencéphalographie

The electroencephalography measures the brain activity by recording variations of the electric field on the surface of the skull. This measurement is usefull in various applications like medical diagnosis, analysis of brain functionning or whithin brain-computer interfaces. Numerous studies have tried to develop methods for analyzing these signals in order to extract various components of interest, however, none of them allows to extract them with sufficient reliabilty. This thesis focuses on the development of approaches considering redundant (overcomoplete) representations for these signals. During the last years, these representations have been shown particularly efficient to describe various classes of signals due to their flexibility. Obtaining such representations for EEG presents some difficuties due to the low signal-to-noise ratio of these signals. We propose in this study to overcome them by guiding the methods considered to physiologically plausible representations thanks to well-suited regularizations. These regularizations are built from prior knowledge about the spatial and temporal properties of these signals. For each regularization, an algorithm is proposed to solve the optimization problem allowing to obtain the targeted representations. The evaluation of the proposed EEG signals approaches highlights their effectiveness in representing them.L’électroencéphalographie permet de mesurer l’activité du cerveau à partir des variations du champ électrique à la surface du crâne. Cette mesure est utilisée pour le diagnostic médical, la compréhension du fonctionnement du cerveau ou dans les systèmes d’interface cerveau-machine. De nombreux travaux se sont attachés au développement de méthodes d’analyse de ces signaux en vue d’en extraire différentes composantes d’intérêt, néanmoins leur traitement pose encore de nombreux problèmes. Cette thèse s’intéresse à la mise en place de méthodes permettant l’obtention de représentations redondantes pour ces signaux. Ces représentations se sont avérées particulièrement efficaces ces dernières années pour la description de nombreuses classes de signaux grâce à leur grande flexibilité. L’obtention de telles représentations pour les mesures EEG présente certaines difficultés du fait d’un faible rapport signal à bruit des composantes recherchées. Nous proposons dans cette thèse de les surmonter en guidant les méthodes considérées vers des représentations physiologiquement plausibles des signaux EEG à l’aide de régularisations. Ces dernières sont construites à partir de connaissances a priori sur les propriétés spatiales et temporelles de ces signaux. Pour chacune d’entre elles, des algorithmes sont proposés afin de résoudre les problèmes d’optimisation associés à l’obtention de ces représentations. L’évaluation des approches proposées sur des signaux EEG souligne l’efficacité des régularisations proposées et l’intérêt des représentations obtenues

Apprentissage et Contrôle dans les Architectures Neuronales

The brain, beyond its primary sensori-motor and regulation functions, is an outstanding adaptive system, capable of developping novel responses in novel situations. The principles of machine learning, a fast-developping domain, are at stake for a better understanding of the learning processes in the brain. Computational models of learning have provided several success stories, from which the "layered neural networks" are the most famous ones. This HDR dissertation presents different kinds neural networks models, displaying a more strict obedience to the biological constraints, in particular regarding the recurrent aspect of the neuronal interaction graph, the discreteness of the signals emitted by the neurons and the local aspect of the plasticity rules that govern the synaptic changes. We show in particular how recurrent neural networks organize their sensory input in different regions, how the the synaptic plasticity drives the network toward a more "simple" collective activity, allowing a better separation and prediction of the sensory stimuli, and how motor learning can rely on matching motor primitives with sensory data to organize the physical environment. Several projects are proposed, aiming at expanding some of those ideas into large-scale brain activity models, or also for the design of brain-computer interfaces.Au delà de ses fonctions primaires régulatrices et sensori-motrices, le cerveau est un formidable système adaptatif capable de développer des réponses nouvelles dans des contextes nouveaux. Les principes de l'apprentissage automatique ("machine learning"), en plein développement à l'heure actuelle, peuvent être utiles à la compréhension des processus d'apprentissage dans le cerveau. On parle de modèles computationnels de l'apprentissage, dont les "réseaux de neurones artificiels à couches" sont la réalisation la plus connue. Ce mémoire d'HDR présente des modèles de réseaux de neurones obéissant plus strictement aux contraintes biologiques, en particulier concernant le caractère récurrent du graphe d'interaction neuronale, le caractère discret des signaux émis par les neurones et le caractère local des règles de plasticité qui régissent les changements synaptiques. Nous montrons en particulier comment les réseaux de neurones récurrents organisent leurs données d'entrée en régions distinctes, comment la plasticité synaptique conduit les réseau de neurones vers des activités d'ensemble plus simples, permettant de mieux différencier et prédire les stimuli sensoriels, et comment l'apprentissage moteur peut se fonder sur l'appariement entre primitives motrices et données sensorielles pour organiser l'environnement physique. Différents projets sont proposés, visant à développer ces idées sur des modèles de l'activité du cerveau à large échelle, ou encore dans le cadre des interfaces cerveau-machine

Amorçage cognitif pour amélioration de l’acquisition de la connaissance dans un système tutoriel intelligent

Cette thèse vise à définir une nouvelle méthode d’enseignement pour les systèmes tutoriels intelligents dans le but d’améliorer l’acquisition des connaissances. L’apprentissage est un phénomène complexe faisant intervenir des mécanismes émotionnels et cognitifs de nature consciente et inconsciente. Nous nous intéressons à mieux comprendre les mécanismes inconscients du raisonnement lors de l’acquisition des connaissances. L’importance de ces processus inconscients pour le raisonnement est bien documentée en neurosciences, mais demeure encore largement inexplorée dans notre domaine de recherche. Dans cette thèse, nous proposons la mise en place d’une nouvelle approche pédagogique dans le domaine de l’éducation implémentant une taxonomie neuroscientifique de la perception humaine. Nous montrons que cette nouvelle approche agit sur le raisonnement et, à tour de rôle, améliore l’apprentissage général et l’induction de la connaissance dans un environnement de résolution de problème. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de notre nouvelle méthode dans un système tutoriel visant à améliorer le raisonnement pour un meilleur apprentissage. De plus, compte tenu de l’importance des mécanismes émotionnels dans l’apprentissage, nous avons également procédé dans cette partie à la mesure des émotions par des capteurs physiologiques. L’efficacité de notre méthode pour l’apprentissage et son impact positif observé sur les émotions a été validée sur trente et un participants. Dans une seconde partie, nous allons plus loin dans notre recherche en adaptant notre méthode visant à améliorer le raisonnement pour une meilleure induction de la connaissance. L’induction est un type de raisonnement qui permet de construire des règles générales à partir d’exemples spécifiques ou de faits particuliers. Afin de mieux comprendre l’impact de notre méthode sur les processus cognitifs impliqués dans ce type de raisonnement, nous avons eu recours à des capteurs cérébraux pour mesurer l’activité du cerveau des utilisateurs. La validation de notre approche réalisée sur quarante-trois volontaires montre l’efficacité de notre méthode pour l’induction de la connaissance et la viabilité de mesurer le raisonnement par des mesures cérébrales suite à l’application appropriée d’algorithmes de traitement de signal. Suite à ces deux parties, nous clorons la thèse par une discussion applicative en décrivant la mise en place d’un nouveau système tutoriel intelligent intégrant les résultats de nos travaux.This thesis aims at defining a new learning method to improve knowledge acquisition for intelligent tutoring systems. Learning is a complex phenomenon interlinking both emotional and cognitive mechanisms on conscious and unconscious levels. We are interested in understanding the unconscious mechanisms involved in human reasoning for knowledge acquisition. The importance of these unconscious processes is well documented in neuroscience, but remains largely unexplored in our research field. In this thesis, we put forward a new pedagogical approach in the field of education based on a taxonomy of human perception in neuroscience. We show that this method improves on reasoning which in turn enhances overall learning and inductive capabilities for knowledge acquisition in a problem solving environment. In a first part, we present the implementation of our new method in a tutorial system to improve reasoning hence leading to better learning. Furthermore, acknowledging the importance of emotional mechanisms in learning, we therefore recorded, in this first part, the emotional reactions of users using physiological sensors. The effectiveness of our method for learning and its positive impact on emotions has been validated on 31 participants. In a second part, we go further in our research and enhance our approach in order to improve reasoning for a better induction of knowledge. Induction in a bottom-up logical reasoning approach where one constructs general rules from observed examples. To better understand the impact of our method on the cognitive processes involved in this type of reasoning, we used sensors to record the users’ brain electrical activity. The validation of our approach was carried out on a cohort of 43 volunteers. We showed the effectiveness of our method on the induction of knowledge and sustainability of measuring user’s reasoning by brain recordings after applying proper signal processing algorithms to the data. Following the two parts, we finish the thesis by presenting the implementation of a new intelligent tutoring system incorporating the results found throughout this work

Le cerveau au travail : Optimiser la Performance Humaine par la Neuroergonomie

Le volume considérable de recherches menées dans le domaine des neurosciences cognitives révèle la profonde volonté d’améliorer notre compréhension du comportement et de ses corrélats cérébraux. Cette révolution cognitive a encouragé la mise en œuvre d’études sur des questions sociétales importantes traitant de thèmes aussi variés que la santé, les troubles psychiatriques, la maturation neuronale, les apprentissages ou encore les maladies neurodégénératives. Aussi, et assez récemment, la nécessité de mieux appréhender l’interaction entre l’humain et la technologie dans les environnements professionnels ou lors d’activités quotidiennes a fait émerger une discipline connue sous le nom de neuroergonomie. Elle est le fruit de l’association des neurosciences et des facteurs humains, la combinaison de l’étude des fonctions cérébrales avec celle de l’adéquation entre la technologie et les capacités humaines. Cette voie prometteuse offre la possibilité de produire des connaissances à la fois pour les neurosciences, en étudiant le cerveau impliqué dans des activités écologiques, et pour l’ergonomie, qui peut ainsi raffermir sa pratique en prenant en compte les contraintes—invisibles à l’œil nu—des mécanismes cérébraux sous-jacents à la cognition. Notre capacité journalière à accomplir correctement des tâches élaborées, structurées et organisées dans le temps, repose bien entendu sur le bon fonctionnement de notre cerveau. Toutefois, le cerveau présente des limites incontournables malgré son extraordinaire complexité (plusieurs milliards de neurones interconnectés). Lorsque les contraintes cognitives liées à la nature de ce système biologique sont connues, elles font de l’erreur humaine la conséquence logique du fonctionnement normal du cerveau placé dans un contexte mal adapté. En d’autres termes, l’erreur humaine devient alors un symptôme des carences du système. Les facteurs humains s’intéressent depuis longtemps au processus mentaux sous-jacents aux activités complexes. La charge mentale ou les effets du stress en sont des thématiques classiques, notamment dans le domaine des transports. Cette pratique a apporté un éclairage indispensable pour comprendre certains accidents. Un exemple tristement célèbre d’analyse facteurs humains des effets du stress est lié à l’accident ferroviaire qui s’est produit en 1988, en gare de Lyon, entre un train SNCF en provenance de Melun, et un train à l'arrêt en partance pour Melun. L’accident fut très meurtrier (56 morts et 57 blessés), et le procès eut un grand retentissement. Alors que tout accusait le conducteur du train, qui avait purgé par erreur le système de freinage, privant ainsi la rame des sept huitièmes de sa capacité à ralentir, l’analyse d’un spécialiste des facteurs humains (François Danielou) mis en évidence les fameuses erreurs « latentes » qui avaient largement favorisé l’accident. Par exemple, à la SNCF les robinets ne correspondaient pas aux stéréotypes normalisés : « …peut-on imaginer un constructeur automobile qui inverserait les pédales de frein et d'accélérateur? Pendant quelques minutes, le chauffeur ferait attention. Mais il est évident qu'en situation de réflexe il appuierait à fond sur l'accélérateur, croyant enfoncer la pédale de frein » (voir article dans le journal L’humanité, L'homme et la machine au procès de la gare de Lyon, Samedi, 18 Septembre, 1993). Sous l’emprise d’un stress délétère, tout s’est passé comme si le conducteur avait eu recours à sa mémoire procédurale, à des automatismes qui ont contribué à l’accident, et nombreux sont ceux qui auraient commis la même erreur. La prise en compte de l’environnement et du contexte de travail sur la performance humaine est également dans les objectifs de la neuroergonomie. S’il est désormais systématique en aéronautique de prendre en compte les données des boites noires, il revient à la neuroergonomie de donner une visibilité sur l’autre boite noire qu’est la cognition humaine. Ainsi comme nous le verrons dans ce manuscrit, les études menées sur les limites attentionnelles humaines montrent que notre capacité à percevoir des alarmes inattendues peut être altérée par une forte charge en mémoire de travail. Grace à l’électroencéphalographie (EEG), nous pouvons éclairer ce phénomène comportemental par l’observation directe de la réaction cérébrale, témoignage objectif d’une incapacité temporaire d’un l’individu à traiter des stimuli se trouvant en dehors de son focus attentionnel. Cette signature cérébrale, montrant nos limites attentionnelles (en fait la nature même de notre fonctionnement cérébral), indique qu’il serait bien souvent injustifié d’accuser de négligence des opérateurs n’ayant pas réagi de façon appropriée à des alarmes critiques. Passionné de nouvelles technologies et d’informatique, certainement par esprit de contradiction, j’ai néanmoins choisi dans ma jeunesse de réaliser un cursus de psychologie. Pendant ces études menées à Nîmes (université « Vauban ») puis à Montpellier (université Paul Valéry), j’ai rapidement nourri un grand intérêt pour les sciences cognitives qui savent intégrer ingénierie informatique et description formelle de l’esprit humain. J’ai réalisé ensuite un « DESS » (master 2 aujourd’hui) de facteurs humains à l’université Jean-Jaurès (anciennement Mirail) de Toulouse. Ce DESS m’a donné l’opportunité de faire un passage par la société Intuilab (Toulouse) en tant qu’ergonome spécialiste des interfaces hommes machines. Au cours de cette expérience professionnelle, j’ai pu appréhender l’importance de la prise en compte de l’humain dans le développement de tout système technologique. J’ai appris aussi qu’il fallait beaucoup d’humilité et d’expérience pour réussir à mettre en pratique des connaissances académiques dans le monde industriel. Etant dans le département R&D d’Intuilab, j’ai vivement senti l’intérêt de la recherche « fondamentale appliquée » pour faire progresser les technologies, et la volonté profonde de mener des recherches en facteurs humains, tout en les enrichissant par des connaissances récentes en neurosciences, m’a conduit à réaliser un second master 2, cette fois ci à l’INSERM U825. Au cours de ce Master 2 de neuropsychologie, mon désir de conjuguer neurosciences et facteurs humains et mon parcours original m’ont mené à positionner une ambition scientifique autour de la neuroergonomie qui s’est traduite par la première thèse en France selon cette approche. Depuis cette thèse soutenue en 2010, avec Frédéric Dehais, nous avons développé notre activité non seulement au sein de l’ISAE, avec un accroissement fulgurant de l’effectif de notre équipe, mais également à l’extérieur, avec une reconnaissance nationale et internationale de nos travaux, tant par les acteurs académiques qu’industriels. Je présente dans ce manuscrit une partie importante de mes travaux en facteurs humains et neuroergonomie de l’aviation menés depuis mon intégration à l’ISAE en 2011. Ils sont réalisés soit en situation contrôlée de laboratoire, soit en situation plus écologique comme la simulation aérienne ou le vol réel en avion léger. Le chapitre 1 traite des effets de la charge mentale sur la performance humaine. Le chapitre 2 s’intéresse aux effets de stresseurs plus émotionnels. Le chapitre 3 décrit les travaux portant sur l’évolution cognitive et cérébrale au cours du vieillissement normal. Finalement, le chapitre 4 présente les perspectives de recherche, portant notamment sur la recherche de solution neuroergonomiques pour optimiser la sécurité et la performance humaine