Un singe qui contrôle un robot avec sa pensée.

L'équipe de Miguel Nicolelis a publié en octobre dernier un résultat étonnant [1]. Un singe, devant un ordinateur, manipule un joystick. Le signal émis par ses neurones est simultanément utilisé pour faire bouger un bras robotisé. Puis on déconnecte le joystick, et le singe apprend à faire bouger le bras simplement en y pensant... Une technique qui, à terme, pourrait aider des handicapés.

Dans votre dernière expérience, un singe parvient à contrôler par la pensée un bras robotisé. Comment peut-on apprendre à un animal à contrôler une interface entre son cerveau et un robot ?

MIGUEL NICOLELIS : Il faut le faire progressivement. Nous travaillons aujourd'hui avec un robot plus petit pour ne pas effrayer le singe. Le bras articulé étant ainsi visible, l'animal peut pleinement se rendre compte de ce qu'il fait. Actuellement, le singe ne voit pas tout l'appareillage mais une sorte de rétrocontrôle visuel lui indique ce qu'il est en train de faire. La prochaine étape sera de se passer d'interface.

Pour enregistrer l'activité cérébrale du singe, vous avez utilisé des microélectrodes disposées à la surface du cortex moteur. Une technique moins invasive est-elle possible ?

Non, elle impliquerait que les signaux soient recueillis à la surface du crâne. Cela poserait de sérieux problèmes, car les nombreux tissus présents au-dessus du cerveau atténueraient les signaux. À l'extérieur du crâne, les propriétés électroniques sont trop différentes. Le signal électrique perd alors de sa résolution. Nous envisageons plutôt la mise au point d'un genre de pacemaker placé directement à l'intérieur du cerveau. Nous travaillons à l'amélioration de la miniaturisation des pièces électroniques et à l'affinage des algorithmes.

L'analyse du cerveau en temps réel dépend en effet de l'algorithme utilisé...

C'est là effectivement une des parties les plus difficiles de l'expérience. Ce que nous savons, nous l'avons appris à partir de modèles simplistes. Or, il nous faudrait des modèles informatiques plus élaborés pour obtenir des mouvements corrects. C'est d'autant plus dur qu'il faut le faire en temps réel.

L'analyse informatique des signaux demandera encore du temps pour que la précision des mouvements soit comparable à celle d'un mouvement humain, par exemple. Je pense que nous y arriverons un jour.

Avez-vous été surpris au cours de l'expérience menée sur les singes ?

Ma plus grande surprise a été de voir les singes arrêter de bouger leur bras pour manipuler le joystick déconnecté. Ils avaient compris que les mouvements de la main ne servaient plus à rien et qu'il suffisait de penser au mouvement du curseur pour qu'il se déplace. Des expériences menées sur des rats nous laissaient penser que cela pouvait arriver. Mais les réactions des singes étaient bien plus claires.

Quelles sont les limites dans cette technologie ?

Combien de neurones pouvons-nous enregistrer simultanément ? Pendant combien de temps ? Combien de modèles d'analyse des signaux du cerveau pouvons-nous utiliser en parallèle ? La durée de vie exacte de nos appareils n'est pas connue. On peut garder un pacemaker dans le coeur pendant plusieurs années ; il faudrait qu'il en soit de même avec un « pacemaker cérébral ». Une autre difficulté est de savoir si, pour effectuer plusieurs tâches différentes, il est nécessaire d'avoir autant de classes de modèles que de mouvements, ou si un modèle unique peut suffire.

Vos technologies pourraient permettre à des handicapés de bouger un membre robotisé simplement en y pensant. Quand pourraient avoir lieu les premières applications ?

Ce n'est pas si loin. Les cinq ou dix prochaines années seront décisives pour la traduction de notre travail dans le domaine clinique.