En l'occurrence , les algorithmes mathématiques utilisés sont dits d'apprentissage ( machine learning ) , c'est-à-dire qu'ils s'améliorent au fur et à mesure qu'ils décryptent des exemples de signaux cérébraux , en discriminant ceux qui correspondent à une intention de mouvement de ceux qui signent un état de repos . " À l'automne 2019 , un patient tétraplégique avait ainsi réussi à mouvoir un exosquelette grâce à une autre neuroprothèse , au centre de recherche Clinatec à Grenoble . " Les travaux de recherche actuels visent à améliorer les algorithmes pour interpréter de mieux en mieux les activités cérébrales et éviter les erreurs " , poursuit Fabien Lotte . Ainsi , l'équipe Aramis , de l'Institut du cerveau ( ICM ) à l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière à Paris , développe des outils mathématiques pour modéliser le cerveau sain et malade . Ce projet NETBCI a pour objectif de comprendre comment les différentes régions cérébrales travaillent en réseau lors d'un mouvement " imaginé " . Tout l'enjeu étant , in fine , que des signaux cérébraux captés par un casque d'électroencéphalographie ( EEG ) placé sur la tête du patient soient suffisamment bien interprétés . Opération délicate ! " Entre 10 à 30 % des utilisateurs n'arrivent pas à contrôler des interfaces cerveau-ordinateur ( ICO ) , selon une étude de 2010 de l'université de Californie ( États-Unis ) et de Graz ( Autriche ) " , affirme Fabien Lotte . Ces utilisateurs , qui portent un casque EEG , ne parviennent pas à dialoguer avec l'IA , c'est-à-dire à " imaginer " une tâche mentale - comme un mouvement - de manière à ce qu'elle soit reconnue par l'ordinateur . " La performance des ICO , c'est-à-dire le taux de commande correctement reconnue , est très variable selon les personnes , poursuit le spécialiste . Nous nous sommes ainsi rendu compte qu'améliorer les algorithmes ne suffisait pas . Il faut aussi étudier le comportement humain . Si le patient ne parvient pas à contrôler son activité cérébrale , l'algorithme interprétera mal sa commande .