Des progrès significatifs ont été réalisés récemment dans l’application clinique des interfaces cerveau-machine (ICM) dans des scénarios de la vie quotidienne, marqués par la réussite de la deuxième intervention clinique invasive menée par le Centre d’excellence pour les sciences du cerveau et la technologie intelligente de l’Académie des sciences de Chine. Une personne atteinte de paraplégie haute, victime d’une lésion médullaire en 2022, a reçu en juin 2025 une implantation d’un système d’ICM invasif à haute densité et sans fil (WRS01), développé conjointement par le centre et d’autres instituts. Après quelques semaines d’entraînement, elle a pu contrôler de manière stable une souris informatique et un tablette à l’aide de signaux cérébraux. Les chercheurs ont ensuite étendu la fonctionnalité du système à la commande de dispositifs physiques en trois dimensions, permettant à la patiente de piloter de manière continue, stable et à faible latence une chaise roulante intelligente et un robot chien. Ces avancées ont permis à la patiente d’accomplir plusieurs tâches dans des environnements réels, tels que se déplacer librement et saisir des objets, marquant une étape clé vers l’autonomie dans la vie quotidienne. Sur le plan technologique, l’équipe a mis au point une méthode innovante de compression de données neurophysiologiques à haute efficacité, combinant plusieurs paramètres tels que la puissance des fréquences d’impulsions, les intervalles entre impulsions voisines et le décompte des pics. Ce modèle hybride de décodage permet d’extraire avec précision les signaux utiles même en présence de bruit, améliorant globalement la performance de contrôle cérébral de 15 à 20 %. Pour faire face aux perturbations environnementales (bruit sonore, lumière, interférences électromagnétiques) ainsi qu’aux variations physiologiques et psychologiques du patient, les chercheurs ont intégré une technique de « alignement des variétés neuronales », qui extrait des caractéristiques stables à faible dimension dans les signaux neurodynamiques complexes, renforçant ainsi la robustesse du système face aux variations temporelles. Un système de recalibrage en temps réel a également été développé, permettant au patient d’ajuster finement les paramètres de décodage durant son utilisation quotidienne, sans interruption ni besoin de séances de calibration spécifiques. Ce mécanisme assure une performance constante et s’améliore avec l’usage, offrant une expérience de contrôle de plus en plus fluide et intuitive. Grâce à un protocole de communication personnalisé, le délai global entre la capture du signal cérébral et l’exécution de la commande a été réduit à moins de 100 millisecondes, inférieur au délai physiologique naturel, ce qui rend l’interaction plus naturelle. L’étude a également révélé que, avec l’entraînement, l’activité cérébrale liée aux tâches se concentre progressivement sur un petit nombre de neurones particulièrement efficaces, réduisant ainsi la charge cognitive. Ce phénomène explique, au niveau neurobiologique, la formation d’un contrôle « intuitif » ou « intérieur » des dispositifs. En parallèle, l’équipe a collaboré avec des organisations de protection des personnes handicapées pour intégrer la patiente à des activités numériques, comme la labellisation de données en ligne. Sur le plan industriel, une stratégie de développement systématique a été adoptée, basée sur des électrodes de neuro-interface flexibles produites par des plateformes de microélectronique. Ces efforts ont abouti au lancement d’une version améliorée du système, le WRS02, doté de 256 canaux, dont le premier essai clinique est prévu prochainement. L’accumulation continue de données cliniques et comportementales devrait alimenter un cycle vertueux entre données et innovation, favorisant l’évolution des algorithmes et l’ouverture à de nouveaux usages.