{"id":66597,"date":"2025-04-12T12:00:00","date_gmt":"2025-04-12T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/politique\/des-tetraplegiques-controlent-des-bras-robotiques-avec-la-pensee-2"},"modified":"2025-04-12T12:00:00","modified_gmt":"2025-04-12T12:00:00","slug":"des-tetraplegiques-controlent-des-bras-robotiques-avec-la-pensee-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/toutes-les-actualites\/des-tetraplegiques-controlent-des-bras-robotiques-avec-la-pensee-2","title":{"rendered":"Des T\u00e9trapl\u00e9giques Contr\u00f4lent des Bras Robotiques avec la Pens\u00e9e"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"color: #ff6600\"><strong>Africa-Press &#8211; Senegal. <\/strong><\/span>En octobre 2024, le Cybathlon a pre\u0301sente\u0301 les robots assistants: des bras robotiques attache\u0301s a\u0300 des fauteuils roulants qui permettent aux personnes paralyse\u0301es de faire les ta\u0302ches quotidiennes qu\u2019elles ne pouvaient plus accomplir du fait de leur handicap. Ces robots e\u0301taient contro\u0302le\u0301s soit manuellement, soit par la voix, avec ou sans recours a\u0300 une intelligence artificielle. Une nouvelle approche pourrait rendre ce contro\u0302le plus naturel, en donnant a\u0300 l\u2019utilisateur la possibilite\u0301 de guider son robot uniquement par la pense\u0301e. Des chercheurs de l\u2019Universite\u0301 de Californie a\u0300 San Francisco ont pre\u0301sente\u0301 dans le journal Cell, le 6 mars 2025, un implant ce\u0301re\u0301bral qui de\u0301code l\u2019intention de l\u2019utilisateur et la transforme en ordres pour le bras robotique. Cette technologie pourrait faciliter l\u2019adoption de ces robots assistants, donnant ainsi davantage d\u2019autonomie aux personnes paralyse\u0301es.<\/p>\n<p><b>Une approche difficile a\u0300 mettre en place<\/b><\/p>\n<p>D\u2019autres bras robotiques contro\u0302le\u0301s par la pense\u0301e avaient de\u0301ja\u0300 e\u0301te\u0301 teste\u0301s par le passe\u0301. Mais leur utilisation e\u0301tait ponctuelle et ne durait pas plus que quelques jours, en raison de la difficulte\u0301 a\u0300 de\u0301coder correctement l\u2019activite\u0301 ce\u0301re\u0301brale de fac\u0327on consistante dans le temps. En effet, des e\u0301tudes pre\u0301ce\u0301dentes ont montre\u0301 que cette activite\u0301 peut le\u0301ge\u0300rement bouger d\u2019un jour a\u0300 l\u2019autre, des micromouvements qui sont pourtant suffisants pour perturber le de\u0301codage de l\u2019information.<\/p>\n<p><b>Une danse entre la pense\u0301e de l\u2019utilisateur et l\u2019IA<\/b><\/p>\n<p>Pour mieux comprendre ce phe\u0301nome\u0300ne de de\u0301rive qui bloquait l\u2019utilisation de ces interfaces cerveau-machine sur le long terme, les chercheurs ont analyse\u0301 sur plusieurs semaines l\u2019activite\u0301 ce\u0301re\u0301brale de deux personnes te\u0301traple\u0301giques. L\u2019interface utilise\u0301e e\u0301tait pose\u0301e sur le cortex moteur ou\u0300, a\u0300 l\u2019aide de ses 128 e\u0301lectrodes, elle captait l\u2019activite\u0301 neuronale lorsque l\u2019utilisateur imaginait bouger sa main droite. Puis, une intelligence artificielle de\u0301codait cette information et l\u2019utilisait pour guider une main virtuelle, affiche\u0301e sur l\u2019e\u0301cran d\u2019un ordinateur.<\/p>\n<p>A\u0300 chaque fois que la personne imaginait faire le mouvement en question, l\u2019activite\u0301 ce\u0301re\u0301brale pouvait changer tre\u0300s le\u0301ge\u0300rement, refle\u0301tant probablement la plasticite\u0301 neuronale du cerveau. Mais le fait de voir a\u0300 l\u2019e\u0301cran l\u2019action produite par leur pense\u0301e permettait aux participants d\u2019affiner leurs commandes ce\u0301re\u0301brales, ce qui ensuite aidait l\u2019IA a\u0300 apprendre a\u0300 mieux les de\u0301coder. \u201cCet apprentissage combine\u0301 entre l\u2019humain et l\u2019IA est la prochaine e\u0301tape pour ces interfaces cerveau-machine\u201d, s\u2019enthousiasme le neurologue Karunesh Ganguly, auteur de l\u2019e\u0301tude, dans un communique\u0301.<\/p>\n<p><b>L\u2019IA peut s\u2019adapter aux changements de l\u2019activite\u0301 ce\u0301re\u0301brale dans le temps<\/b><\/p>\n<p>Ces changements de l\u2019activite\u0301 neuronale lors d\u2019un mouvement e\u0301taient plus ou moins marque\u0301s d\u2019un jour a\u0300 l\u2019autre. Le profil de l\u2019activite\u0301 restait le me\u0302me, mais il se de\u0301plac\u0327ait faiblement, comme un bateau qui de\u0301rive dans la mer. Cela perturbait le de\u0301codage, diminuant la capacite\u0301 de l\u2019interface a\u0300 bien interpre\u0301ter la pense\u0301e de l\u2019utilisateur. Les auteurs pensent que cette de\u0301rive de l\u2019activite\u0301 neuronale est particulie\u0300rement marque\u0301e chez les personnes paralyse\u0301es, qui ne peuvent pas voir l\u2019action de\u0301clenche\u0301e par leur pense\u0301e et donc ne peuvent pas l\u2019affiner.<\/p>\n<p>Mais l\u2019IA pouvait e\u0302tre entrai\u0302ne\u0301e pour appre\u0301hender cette de\u0301rive en analysant comment l\u2019activite\u0301 avait bouge\u0301 durant les jours pre\u0301ce\u0301dents. Ainsi, le dispositif pouvait s\u2019affiner lui-me\u0302me, de\u0301codant correctement la pense\u0301e du participant.<\/p>\n<p><b>Un bras robotique peut ainsi e\u0302tre contro\u0302le\u0301 correctement sur le long terme<\/b><\/p>\n<p>Les auteurs ont ensuite teste\u0301 l\u2019interface avec un bras robotique, accroche\u0301 a\u0300 une table a\u0300 quelques me\u0300tres de l\u2019utilisateur. Celui-ci devait ensuite l\u2019utiliser pour attraper des objets, les manipuler et les de\u0301poser a\u0300 un endroit pre\u0301cis. Les participants ont accompli ces exercices avec un taux de re\u0301ussite de 90%, mais ils perdaient en efficacite\u0301 au bout d\u2019un mois. Cependant, une recalibration rapide du mode\u0300le d\u2019intelligence artificielle permettait de regagner la pre\u0301cision perdue avec le temps.<\/p>\n<p>Gra\u0302ce a\u0300 cette approche, il serait donc possible d\u2019utiliser ces interfaces cerveau-machine pour contro\u0302ler ces robots sur le long terme. Les auteurs pre\u0301voient que l\u2019ajout de came\u0301ras sur le robot (comme en avait le vainqueur du Cybathlon) pourrait encore ame\u0301liorer les performances de ce dispositif. Car l\u2019IA pourrait appre\u0301hender l\u2019environnement du bras et l\u2019objet a\u0300 saisir, prennant en charge une partie de la re\u0301flexion. Notamment pour les ta\u0302ches re\u0301pe\u0301titives ou celles qui sont plus complexes. Des perspectives encourageantes qui rendraient les robots assistants d\u2019un usage plus facile. Et donc plus utiles.<\/p>\n<p><strong>Pour plus d&rsquo;informations et d&rsquo;analyses sur la <span style=\"color: #ff6600\">Senegal<\/span>, suivez <span style=\"color: #ff6600\">Africa-Press<span style=\"color: #ff6600\"><\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Africa-Press &#8211; Senegal. 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