Création d'un prototype d'objet connecté à retour haptique dans le cadre d'un dispositif de rééducation post-accident vasculaire cérébral

National audienceThe research team Neurosys wants to develop a protocol of motor rehabilitation of stroke patients usingthe grasping movement. An novel approach was considered by amplifying neurophysiological events interveningwithin the sensorimotor loop. Thus, Neurosys developed its own kinesthetic motor imagerybrain-computer interface. The use of these imageries and such interfaces are complex. That’s why the teamdeveloped a gamied virtual environment within the BCI and a new way of learning kinesthetic motorimagery, whose association was nicknamed GRASP’IT. The problem was therefore to discover new waysof enhancing GRASP’IT, in order to approach the desired rehabilitation protocol. My role was to carry outa bibliographic study to discuss the design of such a rehabilitation therapy and to support the GRASP’ITsystem already in place. Thereafter, two areas of improvement emerged. First, I had to recast the system tobe able to validate it technically and experimentally. I successfully recast it, as it was technically validatedduring a demonstration for IHM 2017. Moreover, the rst trends emerging from my experiments was veryencouraging. Second, I had to design a bottle integrating a haptic feedback : it beneted GRASP’IT andallowed the team to draw near this rehab. The prototyping of this bottle was also very promising becauseits theoretical realization was validated by my peers, including its integration within the BCI. If the resultsfrom GRASP’IT and this bottle are in line with the team’s expectations, Neurosys would position itself asa pioneering team in the learning of kinesthetic motor imageries. Dierent opportunities could occur andlead the team to the motor rehabilitation protocol that it wishes to put in place.L’équipe de recherche Neurosys souhaite développer un protocole de rééducation motrice, autour du mouvementde préhension de la main, pour des personnes ayant subi une attaque cérébrale. Elle adopte uneapproche novatrice en cherchant à amplier des phénomènes neurophysiologiques intervenant au seinde la boucle sensorimotrice. Elle développe alors sa propre interface cerveau-ordinateur qui se fonde surles imaginations motrices kinesthésiques. L’utilisation de ces imaginations et ces interfaces est cependantcomplexe. Elle a alors développé un environnement virtuel ludié au sein de son interface et un protocoled’apprentissage individualisé de ces imaginations, dont l’association est baptisée GRASP’IT. La problé-matique consistait donc à découvrir de nouvelles voies de développement de GRASP’IT, an d’approcherce protocole de rééducation souhaité. Mon rôle consistait alors à réaliser une étude bibliographique pouraborder la conception d’une telle thérapie rééducative et étayer le système GRASP’IT déjà mis en place.Par la suite, deux axes d’amélioration se sont alors dessinés. Je devais alors eectuer une refonte de cesystème pour pouvoir le valider techniquement et expérimentalement. J’ai ainsi eectué une refonte dece système avec succès, puisqu’elle a été validée techniquement lors d’une démonstration pour IHM 2017.Par ailleurs, les premières tendances issues de mes expérimentations sont très encourageantes. Je devaisensuite concevoir une gourde à retour haptique : elle devait alors s’intégrer dans GRASP’IT an de le renforceret de s’approcher de cette rééducation. Le prototypage de cette gourde est également en très bonnevoie puisque sa réalisation théorique a été validée par mes pairs, ainsi que son intégration dont la solutiondoit maintenant être mise en place. Si les résultats issus de GRASP’IT et de cette gourde sont conformesaux espérances de l’équipe, elle se positionnerait comme une équipe pionnière dans l’apprentissage desimaginations motrices kinesthésiques. Diérentes opportunités pourraient alors se présenter à elle et lamener vers ce protocole de rééducation qu’elle désire mettre en place

Grasp'it : une interface cerveau-ordinateur pour l'amélioration de l'apprentissage d'une tâche d'imagination motrice kinesthésique

International audienceGrasp'it is an innovative Brain-Computer Interface designed to enhance the motor rehabilitation of stroke patients. Our system records users' cerebral activity during the kinesthetic motor imageries (KMI) execution using an electroencephalographic system and gives patients some visual feedback according the accuracy of the performed imagined task. Grasp'it tends to become a serious game, whose aim is to support the learning and the practice of the KMI tasks in playful and motivating conditions.Grasp’it est une interface cerveau-ordinateur innovante conçue pour la réhabilitation motrice des personnes victimes d’un accident vasculaire cérébral. Ce dispositif enregistre l’activité cérébrale de l’utilisateur au cours de la réalisation d’une tâche d’imagination motrice kinesthésique (IMK) et offre un retour visuel rendant compte de la qualité des tâches mentales réalisées. Grasp’it tend à devenir un jeu sérieux dont le but est d’apprendre et de s’entraîner à des tâches d’IMK d’une manière ludique et motivante

Towards an autonomous and explainable artificial intelligence for uncertain environments

Nous nous sommes intéressés au développement d'une intelligence artificielle autonome et explicable pour des environnements incertains. Les tâches à résoudre par les intelligences artificielles, et plus particulièrement par les algorithmes d'apprentissage automatique, sont de plus en plus complexes : ils doivent pouvoir s'adapter et co-évoluer en autonomie avec des environnements complexes, changeants et incertains qui sont à l'image de nos environnements quotidiens. Dans le même temps, il est de plus en plus nécessaire de pouvoir expliquer les comportements de ces algorithmes, ceux-ci pouvant être amenés à prendre des décisions critiques dans des situations qui peuvent profondément impacter la vie d'un individu. Pour répondre à ce double objectif, les concepts d'autonomie et d'explicabilité des intelligences artificielles, ainsi que d'incertitude environnementale, ont été cadrés afin de guider nos choix de conception d'une intelligence artificielle d'abord vers un algorithme d'apprentissage automatique intrinsèquement explicable comme les approches à base de règles, puis vers les systèmes de classeurs à anticipation. Nous avons alors mis en place de nouveaux systèmes de classeurs à anticipation dont le but était de renforcer leurs capacités à évoluer en autonomie et de manière explicable dans des environnements incertains. Les capacités de chacun de ces systèmes de classeurs à anticipation ont été évaluées au travers d'un protocole d'évaluation expérimental que nous avons conçu. Ce protocole expérimental nous a notamment permis d'agir sur l'incertitude des environnements pour mettre en avant les capacités des systèmes de classeurs à anticipation que nous avons développés. Nous avons également conçu un algorithme d'extraction des connaissances propre aux systèmes de classeurs à anticipation capable de renforcer l'explicabilité inhérente à ces systèmes, sans détériorer leurs capacités d'apprentissage et leur autonomie.We are interested in the development of autonomous and explainable artificial intelligence for uncertain environments. The tasks to be solved by artificial intelligences, and more particularly by machine learning algorithms, are increasingly complex: they must be able to adapt and co-evolve autonomously with complex, changing and uncertain environments that reflect our daily environment. Meanwhile, it is increasingly necessary to be able to explain the behavior of these algorithms, as they could make critical decisions that could have a major impact on an individual's life. To meet this double objective, the concepts of autonomy and explainability of artificial intelligences, as well as environmental uncertainty, have been framed to guide our design choices towards an intrinsically explainable machine learning algorithm such as rule-based approaches, and then towards anticipatory learning classifier systems. We then developed new anticipatory learning classifier systems to strengthen their ability to evolve autonomously and in an explainable way in uncertain environments. The capacities of each of these anticipatory learning classifier systems were evaluated through a carefully designed experimental evaluation protocol. This protocol enabled us to control the uncertainty of the environments to highlight the capabilities of the anticipatory learning classifier systems we devised. We also designed an algorithm dedicated to the extraction of knowledge that is specific to anticipatory learning classifier systems, capable of reinforcing the inherent explainability of these systems, without degrading their learning capacities and autonomy

Vers une intelligence artificielle autonome et explcable pour des environnements incertains

We are interested in the development of autonomous and explainable artificial intelligence for uncertain environments. The tasks to be solved by artificial intelligences, and more particularly by machine learning algorithms, are increasingly complex: they must be able to adapt and co-evolve autonomously with complex, changing and uncertain environments that reflect our daily environment. Meanwhile, it is increasingly necessary to be able to explain the behavior of these algorithms, as they could make critical decisions that could have a major impact on an individual's life. To meet this double objective, the concepts of autonomy and explainability of artificial intelligences, as well as environmental uncertainty, have been framed to guide our design choices towards an intrinsically explainable machine learning algorithm such as rule-based approaches, and then towards anticipatory learning classifier systems. We then developed new anticipatory learning classifier systems to strengthen their ability to evolve autonomously and in an explainable way in uncertain environments. The capacities of each of these anticipatory learning classifier systems were evaluated through a carefully designed experimental evaluation protocol. This protocol enabled us to control the uncertainty of the environments to highlight the capabilities of the anticipatory learning classifier systems we devised. We also designed an algorithm dedicated to the extraction of knowledge that is specific to anticipatory learning classifier systems, capable of reinforcing the inherent explainability of these systems, without degrading their learning capacities and autonomy.Nous nous sommes intéressés au développement d'une intelligence artificielle autonome et explicable pour des environnements incertains. Les tâches à résoudre par les intelligences artificielles, et plus particulièrement par les algorithmes d'apprentissage automatique, sont de plus en plus complexes : ils doivent pouvoir s'adapter et co-évoluer en autonomie avec des environnements complexes, changeants et incertains qui sont à l'image de nos environnements quotidiens. Dans le même temps, il est de plus en plus nécessaire de pouvoir expliquer les comportements de ces algorithmes, ceux-ci pouvant être amenés à prendre des décisions critiques dans des situations qui peuvent profondément impacter la vie d'un individu. Pour répondre à ce double objectif, les concepts d'autonomie et d'explicabilité des intelligences artificielles, ainsi que d'incertitude environnementale, ont été cadrés afin de guider nos choix de conception d'une intelligence artificielle d'abord vers un algorithme d'apprentissage automatique intrinsèquement explicable comme les approches à base de règles, puis vers les systèmes de classeurs à anticipation. Nous avons alors mis en place de nouveaux systèmes de classeurs à anticipation dont le but était de renforcer leurs capacités à évoluer en autonomie et de manière explicable dans des environnements incertains. Les capacités de chacun de ces systèmes de classeurs à anticipation ont été évaluées au travers d'un protocole d'évaluation expérimental que nous avons conçu. Ce protocole expérimental nous a notamment permis d'agir sur l'incertitude des environnements pour mettre en avant les capacités des systèmes de classeurs à anticipation que nous avons développés. Nous avons également conçu un algorithme d'extraction des connaissances propre aux systèmes de classeurs à anticipation capable de renforcer l'explicabilité inhérente à ces systèmes, sans détériorer leurs capacités d'apprentissage et leur autonomie