Proposition D'ARC INRIA MaBI : Machine Learning for Brain Computer Interfaces

L’objectif de l’ARC MaBI est de fédérer les recherches fondamentales et algorithmiques relatives au développement d’interfaces cerveau-machine (BMI) non invasives, dans le contexte spécifique du co-apprentissage statistique. Par co-apprentissage nous entendons un système qui s’améliore (qui apprend) au fur et à mesure des utilisations et qui permet aussi à son utilisateur de mieux interagir en utilisant le retour de l’algorithme (feedback). Pour mettre en œuvre un tel mécanisme de co-apprentissage, il est nécessaire de disposer à la fois d’un algorithme d’apprentissage en ligne performant et d’un signal de retour que nous proposons d’apprendre par un mécanisme de renforcement. L’approche retenue consiste à développer des algorithmes d’apprentissage (en ligne et par renforcement) adaptés et à concevoir des protocoles expérimentaux permettant de valider les différentes hypothèses sousjacentes. La mise en œuvre de ces expériences exige le développement d’un ensemble de composants logiciels qui seront mis à disposition de la communauté à travers le logiciel OpenViBE. Pour mener à bien ce programme nous avons associé des spécialistes de l’expérimentation des BMI et du traitement du signal (LAGIS), de l’apprentissage statistique (LITIS), de l’apprentissage par renforcement (SequeL) et de l’apprentissage actif (TAO).