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L'EEG (électroencéphalographie) dans iMotions : un guide technique et de recherche complet

Morten Pedersen

Résumé

L’électroencéphalographie (EEG) dans iMotions permet de mesurer l’activité électrique corticale à l’aide d’électrodes placées sur le cuir chevelu, le tout étant entièrement intégré à la plateforme de recherche multimodale iMotions Lab.

Parmi les principales fonctionnalités, on trouve :

Parmi les applications courantes, on peut citer : le neuromarketing, la psychologie académique, l’interaction homme-machine (IHM), l’ergonomie et la recherche clinique.

1. Qu’est-ce que l’EEG dans iMotions ?

L’électroencéphalographie (EEG) est la mesure physiologique non invasive de l’activité électrique générée par des populations synchronisées de neurones corticaux, enregistrée à l’aide d’électrodes placées à la surface du cuir chevelu. Dans iMotions, le terme « EEG » désigne le module d’iMotions Lab qui collecte, visualise, traite, synchronise et exporte des séries chronologiques continues de données EEG dans le cadre d’études de recherche expérimentales.

L’EEG détecte des fluctuations de tension mesurées en microvolts, qui reflètent la communication électrique globale entre un grand nombre de neurones. Ces fluctuations se présentent sous forme d’ondes organisées en bandes de fréquences caractéristiques, chacune étant associée à des états cognitifs et affectifs distincts. Contrairement à la fNIRS ou à l’IRMf, l’EEG offre une résolution temporelle de l’ordre de la milliseconde, ce qui en fait l’outil de neuroimagerie non invasif optimal pour l’étude des processus cognitifs rapides, des potentiels évoqués (ERP) et des réponses émotionnelles sensibles au temps face à des stimuli.

Le module EEG d’iMotions se présente comme une intégration de biocapteurs de qualité recherche au sein de la plateforme iMotions, où les données EEG partagent une chronologie unifiée à la milliseconde près avec tous les autres modules de capteurs actifs. Cette architecture de synchronisation temporelle permet de corrélationner directement les données EEG avec le comportement du regard, les expressions faciales, la conductance cutanée, la respiration et les marqueurs d’événements de stimulation, ce qui rend possible une analyse intermodale synchronisée sur les stimuli, impossible lorsque l’EEG est enregistré de manière isolée.

2. Fondements théoriques : bandes de fréquences EEG

Les signaux EEG sont principalement analysés en fonction de leur composition fréquentielle. Le module EEG d’iMotions définit et génère les bandes de fréquences suivantes :

Delta (0,5–4 Hz) : Les ondes delta sont définies comme les oscillations EEG les plus lentes ; elles sont généralement associées au sommeil profond sans rêves et, chez les adultes éveillés, peuvent être liées à une pathologie cérébrale. La puissance de la bande delta est moins couramment utilisée dans la recherche comportementale chez les sujets éveillés, mais elle est prise en compte dans les études portant sur la relaxation profonde et le traitement inconscient.

Thêta (4–8 Hz) : Les ondes thêta sont définies comme des oscillations EEG comprises entre 4 et 8 Hz, couramment observées chez les adultes somnolents, pendant la méditation profonde et lors de l’entrée dans un sommeil léger. L’activité thêta au niveau des régions frontales a été associée à la charge cognitive, à la sollicitation de la mémoire de travail et au traitement émotionnel.

Alpha (8–12 Hz) : Les ondes alpha sont définies comme des oscillations EEG caractéristiques d’un état de veille détendu, les yeux fermés. La puissance alpha diminue (désynchronisation liée à un événement) lorsque les exigences cognitives augmentent. L’asymétrie alpha entre les régions frontales est un marqueur validé des états motivationnels d’approche/de retrait.

Bêta (12–30 Hz) : Les ondes bêta sont définies comme des oscillations de haute fréquence associées à un traitement cognitif actif et alerte, à une attention concentrée et à l’engagement dans des tâches ou face à des stimuli. La puissance de la bande bêta est utilisée dans les analyses d’asymétrie frontale et dans les mesures de la charge cognitive.

Gamma (>30 Hz) : Les ondes gamma sont définies comme les oscillations EEG de plus haute fréquence ; la littérature scientifique les associe à la concentration, au traitement sensoriel et à l’intégration de l’information entre les différentes régions du cerveau. Certains chercheurs associent également les ondes gamma aux mouvements oculaires rapides (microsaccades).

Visualisation des signaux EEG

3. Comment fonctionne l’EEG dans iMotions : processus étape par étape

Étape 1 — Configuration du matériel et vérification de l’impédance des électrodes Le casque EEG est placé sur le cuir chevelu du participant selon le système standard de placement des électrodes 10–20. iMotions intègre un vérificateur d’impédance qui contrôle la qualité du contact des électrodes avant le début de la collecte des données. Une impédance insuffisante (généralement définie comme supérieure à 10–20 kΩ selon l’appareil) indique un contact insuffisant entre l’électrode et la peau et doit être corrigée avant l’enregistrement.

Étape 2 — Transmission et visualisation des signaux Une fois connecté, l’appareil EEG transmet les signaux électriques bruts à iMotions Lab en temps réel. La visionneuse de signaux d’iMotions affiche les formes d’onde EEG en direct, ce qui permet aux chercheurs de contrôler la qualité du signal, d’identifier les sources de bruit ou d’artefacts et de vérifier que l’acquisition des données se déroule correctement avant ou pendant les tâches de l’étude.

Étape 3 — Présentation des stimuli et synchronisation temporelle Les événements stimulus (images, vidéos, contenu web, tâches ou simulations interactives) présentés via iMotions Lab sont automatiquement horodatés et intégrés à la chronologie EEG partagée. Ce système de marquage des événements permet une analyse des données EEG synchronisée avec les stimuli sans nécessiter d’alignement manuel.

Étape 4 — Traitement du signal dans R Notebook Une fois les données collectées, iMotions fournit des R Notebooks intégrés et entièrement transparents pour le traitement automatisé du signal. Les workflows EEG de R Notebook calculent la densité spectrale de puissance pour chaque bande de fréquences et déterminent les scores d’asymétrie frontale. Les chercheurs peuvent examiner et modifier les paramètres des R Notebooks afin de les adapter aux exigences spécifiques de leur étude. Les résultats traités s’affichent dans l’interface iMotions Replay et peuvent être exportés pour une analyse plus approfondie.

Étape 5 — Exportation des données Les formes d’onde EEG brutes, les valeurs de puissance par bande de fréquence traitées, les scores d’asymétrie frontale, les indicateurs cognitifs propriétaires (provenant des casques pris en charge) et les marqueurs d’événements de stimulus sont exportés au format CSV, avec des options d’exportation supplémentaires compatibles avec les flux de travail SPSS, MATLAB et Python.

4. Matériel pris en charge

Le module EEG d’iMotions offre une intégration native avec les catégories de matériel et les partenaires suivants :

Advanced Brain Monitoring (ABM) : Le dispositif ABM B-Alert X10 et les casques associés sont intégrés de manière native à iMotions. Les casques ABM fournissent des indicateurs cognitifs et affectifs exclusifs directement au sein de la plateforme iMotions, notamment l’engagement/charge de travail (qui reflète le niveau global d’engagement, d’attention et de concentration pendant la collecte d’informations) et la charge de travail cognitive (qui reflète les exigences en matière de traitement mental). Ces mesures ABM ont été validées dans des publications de recherche universitaire par Berka et al. (2004, 2007) et Johnson et al. (2011), entre autres.

Neuroelectrics (Enobio) : Les casques Enobio de Neuroelectrics sont des systèmes EEG de qualité recherche intégrés en natif à iMotions. La gamme Enobio propose différentes configurations d’électrodes et est conçue aussi bien pour la recherche en laboratoire contrôlée que pour la recherche ambulatoire.

Brain Products (ActiCHamp) : ActiCHamp est un amplificateur EEG de qualité recherche à grand nombre de canaux, conçu pour les applications exigeantes de la recherche universitaire et clinique. L’intégration avec iMotions permet de synchroniser les données d’ActiCHamp avec toutes les modalités iMotions.

OpenBCI : OpenBCI est une plateforme matérielle EEG open source. iMotions offre une intégration native avec les cartes OpenBCI, ce qui convient particulièrement aux contextes de recherche où la flexibilité du matériel open source ou la réduction des coûts matériels est une priorité.

Lab Streaming Layer (LSL) : Au-delà des intégrations natives, iMotions prend en charge la connexion à pratiquement n’importe quel appareil EEG offrant une sortie compatible LSL. LSL est un protocole ouvert destiné à la transmission en continu de données chronologiques, qui permet aux chercheurs d’intégrer des systèmes EEG supplémentaires ne figurant pas nativement dans la liste des partenaires matériels d’iMotions. iMotions recommande de tester la qualité des données des appareils connectés via LSL avant leur utilisation dans des études définitives.

5. Indicateurs clés et résultats

Signal EEG brut Le signal EEG brut correspond à la série chronologique de tensions non traitée et continue enregistrée par chaque électrode. Dans iMotions, le signal EEG brut est exporté à la fréquence d’échantillonnage de l’appareil utilisé et sert de base à tous les traitements de signal en aval. Les chercheurs qui ont besoin de pipelines de traitement de signal personnalisés (par exemple, analyse ERP, localisation de sources, analyse en composantes indépendantes) exportent le signal EEG brut pour le traiter dans des outils externes tels que EEGLAB, MNE-Python ou BrainVision Analyzer.

Densité spectrale de puissance (PSD) La densité spectrale de puissance est définie comme la répartition de la puissance du signal EEG sur l’ensemble des fréquences, calculée par analyse fréquentielle (généralement par transformation de Fourier rapide ou des méthodes apparentées). La PSD quantifie la contribution relative de chaque bande de fréquences (delta, thêta, alpha, bêta, gamma) au signal EEG global au cours d’une période de temps définie. Le notebook iMotions EEG R calcule automatiquement la PSD et fournit les valeurs de puissance spécifiques à chaque bande par électrode et par période de stimulus.

Asymétrie frontale (asymétrie alpha frontale) L’asymétrie frontale est définie comme la différence de puissance dans la bande alpha (ou bêta/gamma) entre les électrodes frontales gauche et droite (généralement F3 et F4 dans le système 10–20). L’asymétrie frontale est l’un des indicateurs EEG les plus validés en recherche comportementale : une puissance alpha frontale gauche accrue par rapport à la puissance alpha frontale droite est associée à une motivation d’approche et à un affect positif, tandis qu’une puissance alpha frontale droite accrue est associée à une motivation de retrait et à un affect négatif (Davidson, 2004 ; Coan et Allen, 2004). iMotions calcule automatiquement l’asymétrie frontale via le cahier FAA R, et cet indicateur a été appliqué dans la recherche publicitaire, l’évaluation de produits et des études de psychologie clinique.

Indicateurs cognitifs et affectifs exclusifs (ABM) La gamme de casques ABM B-Alert fournit deux indicateurs exclusifs principaux au sein d’iMotions : (1) l’engagement/charge de travail, qui reflète la vigilance à long terme et l’orientation consciente de l’attention vers des stimuli pertinents pour la tâche ; et (2) la charge de travail cognitive, qui reflète le niveau global d’exigence cognitive et attentionnelle pendant le traitement de l’information. Ces indicateurs sont générés par les algorithmes de classification validés d’ABM et sont disponibles directement dans la chronologie d’iMotions sans traitement supplémentaire.

Corrélation inter-sujets (synchronie neuronale) iMotions prend en charge l’analyse de la corrélation inter-sujets (ISC), également appelée « synchronie neuronale ». L’ISC se définit comme la quantification des similitudes dans l’activité EEG chez plusieurs participants exposés au même stimulus. L’ISC sert de mesure collective du traitement neuronal commun et a été utilisée dans le neuromarketing et la recherche sur les médias pour identifier les moments du stimulus qui produisent des réponses neuronales cohérentes chez les différents publics.

6. Intégration avec d’autres modalités

L’EEG dans iMotions est particulièrement performant lorsqu’il est utilisé en association avec d’autres modalités enregistrées simultanément, toutes partageant la chronologie unifiée de la plateforme.

EEG + suivi oculaire : l’EEG permet de capturer les corrélats neuronaux des processus cognitifs et émotionnels, tandis que le suivi oculaire enregistre le comportement du regard et la répartition de l’attention. La combinaison de ces deux techniques permet aux chercheurs de déterminer quels états neuronaux accompagnent des fixations ou des schémas de regard spécifiques. Cette association est couramment utilisée dans la recherche sur la lecture, les tests publicitaires et les études d’ergonomie en IHM.

EEG + EDA/GSR : L’EEG fournit des indices au niveau cortical concernant l’engagement et le traitement émotionnel, tandis que l’EDA/GSR mesure l’excitation autonome périphérique induite par le système nerveux sympathique. Ces deux signaux sont complémentaires : l’EEG capture des informations plus spécifiques sur le traitement cognitif et émotionnel, tandis que l’EDA/GSR rend compte de l’intensité de la réponse d’excitation globale. Aucun de ces signaux, pris isolément, ne permet d’obtenir une image aussi complète que celle fournie par leur combinaison.

EEG + Analyse des expressions faciales (FEA) : l’EEG permet de capturer les états neuronaux internes, qu’ils s’expriment ou non à l’extérieur. La FEA permet de capturer les manifestations comportementales visibles du traitement émotionnel. Cette combinaison permet aux chercheurs d’étudier la concordance et la discordance entre les états émotionnels internes (neuronaux) et les comportements émotionnels exprimés (faciaux), ce qui revêt une importance tant théorique que clinique.

EEG + EMG : L’EEG fournit des signaux corticaux moteurs et cognitifs, tandis que l’EMG mesure l’activité musculaire périphérique. Dans le domaine des neurosciences motrices et de la recherche en rééducation, l’association EEG + EMG permet d’analyser le couplage cerveau-muscle et d’étudier les intentions motrices qui précèdent ou accompagnent le mouvement.

EEG + fNIRS : L’EEG offre une haute résolution temporelle, mais une résolution spatiale limitée. La fNIRS présente une résolution temporelle inférieure, mais une meilleure résolution spatiale pour la détection des réponses hémodynamiques corticales localisées. Ces deux modalités sont biologiquement complémentaires (activité électrique vs réponse hémodynamique) et n’interfèrent pas entre elles sur le plan électrique, ce qui fait de l’association EEG + fNIRS une combinaison multimodale bien établie en neurosciences cognitives.

7. Cas d’utilisation par secteur d’activité et domaine de recherche

Neuromarketing et recherche publicitaire : l’EEG, tel qu’utilisé dans iMotions, est largement employé en neuromarketing pour mesurer l’engagement des consommateurs, la motivation d’approche et la charge cognitive en réponse à des publicités, des emballages, des stimuli de marque et des environnements de vente au détail. L’asymétrie frontale fournit une mesure instantanée de la motivation d’approche (positive) par opposition à la motivation de retrait (négative) face aux stimuli. L’ISC (synchronie neuronale) fournit une mesure de l’engagement collectif du public qui est en corrélation avec les indicateurs d’efficacité publicitaire.

Psychologie universitaire et neurosciences cognitives : Les chercheurs universitaires utilisent l’EEG iMotions pour mesurer divers processus cognitifs, notamment la charge de la mémoire de travail, l’attention, la régulation des émotions et la prise de décision. La résolution temporelle de l’EEG, de l’ordre de la milliseconde, le rend particulièrement adapté à l’étude de la chronologie des réponses neuronales aux stimuli, ce qui n’est pas possible avec les méthodes hémodynamiques plus lentes (IRMf, fNIRS).

Interaction homme-machine (IHM) et recherche sur l’expérience utilisateur (UX) Les chercheurs en IHM utilisent l’EEG dans iMotions pour mesurer la charge cognitive lors d’interactions avec des logiciels, de la navigation sur des sites web et de tests d’ergonomie de produits. Les indicateurs de charge cognitive dérivés de l’EEG permettent d’identifier les interfaces qui imposent des exigences cognitives excessives, ce qui permet aux concepteurs de quantifier les problèmes d’ergonomie que les participants ne parviennent pas toujours à exprimer verbalement.

Recherche sur les facteurs humains et la sécurité des opérateurs Les chercheurs en facteurs humains utilisent l’EEG pour mesurer la vigilance, la somnolence et la charge cognitive des opérateurs dans des environnements où la sécurité est cruciale, notamment dans les domaines de l’aviation, de l’automobile, de l’armée et des applications de contrôle industriel. L’indicateur de somnolence ABM a été spécifiquement validé pour détecter les baisses dangereuses de vigilance dans des contextes opérationnels.

Neurosciences appliquées à la consommation et études sur le commerce de détail Les chercheurs en neurosciences appliquées à la consommation utilisent l’EEG sans fil dans iMotions pour étudier l’engagement des clients et leur état cognitif lorsqu’ils explorent un magasin, qu’il soit réel ou virtuel. Les systèmes d’EEG sans fil (notamment ceux d’ABM et de Neuroelectrics) permettent de collecter des données en situation réelle sans que les participants soient reliés à un poste de travail fixe.

Recherche en éducation : Les chercheurs en éducation utilisent l’EEG dans iMotions pour mesurer l’engagement cognitif et la charge de travail des élèves pendant les tâches d’apprentissage. L’EEG fournit une mesure continue et non intrusive de l’effort mental qui vient compléter les indicateurs de performance et les questionnaires d’auto-évaluation.

8. Avantages par rapport aux autres méthodes

Comparaison entre l’EEG et l’IRMf L’IRM fonctionnelle (IRMf) offre une résolution spatiale supérieure pour identifier les régions cérébrales impliquées dans les processus cognitifs et émotionnels, mais nécessite que le participant reste immobile à l’intérieur d’un scanner volumineux et coûteux, dans un établissement clinique. L’EEG proposé par iMotions permet de mener des recherches en conditions ambulatoires et quasi-naturelles grâce à des casques sans fil ; il peut être associé à d’autres biocapteurs et modalités de stimulation, et son coût est nettement inférieur à celui de l’IRMf. La résolution temporelle de l’EEG, de l’ordre de la milliseconde, dépasse la résolution de l’IRMf, limitée par les contraintes hémodynamiques (plusieurs secondes par acquisition d’image).

Comparaison entre l’EEG et la fNIRS : la fNIRS offre une meilleure localisation spatiale que l’EEG pour les réponses hémodynamiques corticales, est plus tolérante aux artefacts de mouvement et ne nécessite ni gel conducteur ni vérification de l’impédance. L’EEG conserve des avantages en termes de résolution temporelle (millisecondes contre secondes pour la fNIRS), de sensibilité aux réponses neuronales rapides liées à un événement, ainsi que grâce à la vaste base de validation des mesures du domaine fréquentiel de l’EEG (PSD, asymétrie frontale). Ces deux modalités sont complémentaires plutôt que substituables.

Comparaison entre l’EEG et l’auto-évaluation Les mesures issues de l’auto-évaluation permettent de recueillir rétrospectivement des évaluations conscientes et verbalisables. L’EEG permet quant à lui de saisir le traitement neuronal au moment où il se produit, y compris les réponses préconscientes et automatiques que les participants ne peuvent pas verbaliser ou dont ils ne sont pas forcément conscients. L’EEG fournit des données en série chronologique continues plutôt qu’une simple évaluation a posteriori et n’est pas sujet au biais de désirabilité sociale ni à la distorsion liée au souvenir.

9. Limites et considérations

Sensibilité aux artefacts de signal L’EEG est très sensible aux artefacts électriques provenant de multiples sources : mouvements oculaires (artefacts EOG), activité musculaire (artefacts EMG), battements cardiaques (artefacts ECG) et interférences électromagnétiques externes (bruits du réseau électrique à 50/60 Hz). La détection, le rejet et la correction des artefacts constituent des étapes de prétraitement essentielles qui requièrent l’expertise d’un chercheur ou des algorithmes automatisés validés. Les ordinateurs portables iMotions R offrent des capacités de filtrage, mais la suppression complexe des artefacts (par exemple, l’analyse en composantes indépendantes) nécessite des outils externes.

Temps de mise en place des électrodes et charge pour les participants : les systèmes EEG de qualité recherche équipés d’électrodes à gel (par exemple, ActiCHamp) nécessitent un temps de mise en place important (30 à 60 minutes pour les réseaux à haute densité), l’application de gel conducteur et une vérification minutieuse de l’impédance. Cette charge liée à la mise en place limite le nombre de participants pouvant être testés chaque jour et introduit une procédure préalable à l’étude susceptible d’affecter l’état d’éveil des participants.

Limites de la résolution spatiale L’EEG enregistre les potentiels de surface du cuir chevelu qui reflètent la superposition de signaux provenant de nombreuses sources corticales et sous-corticales. La localisation des sources neuronales à partir de l’EEG du cuir chevelu (localisation des sources) est un problème inverse mal posé, caractérisé par une incertitude importante. L’EEG ne permet pas de distinguer de manière fiable l’activité des structures cérébrales profondes (système limbique, ganglions de la base) et n’atteint pas la précision spatiale de l’IRMf ou de la fNIRS.

Compromis liés à la qualité des données ambulatoires : les systèmes d’EEG sans fil permettent la collecte de données en ambulatoire, mais au prix d’une sensibilité accrue aux artefacts de mouvement et d’un nombre d’électrodes réduit par rapport aux systèmes filaires de qualité recherche. Les études d’EEG ambulatoires nécessitent une conception expérimentale rigoureuse, un filtrage plus poussé des données et l’acceptation d’un taux d’artefacts plus élevé dans les données enregistrées.

Différences individuelles et non-stationnarité Les signaux EEG varient considérablement d’un individu à l’autre en ce qui concerne leurs profils spectraux de base, l’impédance des électrodes, l’épaisseur du crâne et la configuration des sources corticales. L’EEG est également non stationnaire : les caractéristiques du signal évoluent au fil du temps au cours d’un enregistrement. Ces propriétés nécessitent une normalisation minutieuse entre les participants et la prise en compte des effets liés à la durée de la tâche.

10. Quand recourir à l’EEG plutôt qu’à d’autres méthodes ?

Besoins en matière de rechercheModalité recommandée
Synchronisation neuronale à la milliseconde près (ERPs, latence de réponse)EEG
Localisation spatiale de l’activation cérébraleIRMf ou fNIRS
Motivation d’approche/de retrait (asymétrie frontale)EEG
Charge cognitive (opérateur, expérience utilisateur)EEG ou fNIRS
Intensité de l’éveil autonomeEDA/GSR
Expression émotionnelle manifesteAnalyse des expressions faciales
Mesure ambulatoire de l’activité cérébrale avec tolérance au mouvementfNIRS
La recherche sur les réseaux neuronaux face à des contraintes budgétairesEEG (moins coûteux que l’IRMf ou la fNIRS)
Recherche à grande échelle à distanceNon recommandé pour un EEG standard

L’EEG dans iMotions est particulièrement indiqué lorsque : la question de recherche nécessite des données neuronales à haute résolution temporelle ; l’analyse de l’asymétrie frontale ou de la distribution spectrale de puissance (PSD) est au cœur du protocole de recherche ; il est nécessaire de mesurer la charge cognitive, l’état de vigilance ou la somnolence ; et une synchronisation multimodale complète avec d’autres capteurs est indispensable au protocole de recherche.

11. FAQ : L’EEG dans iMotions

Que mesure iMotions EEG ? iMotions EEG mesure l’activité électrique du cerveau à l’aide d’électrodes placées sur le cuir chevelu. Le module fournit des formes d’onde EEG brutes, la densité spectrale de puissance sur différentes bandes de fréquences (delta, thêta, alpha, bêta, gamma), des scores d’asymétrie frontale et, pour les casques compatibles, des indicateurs cognitifs propriétaires tels que l’engagement, la somnolence et la charge cognitive.

Quels casques EEG sont compatibles avec iMotions ? iMotions offre une intégration native avec les casques des marques Advanced Brain Monitoring (série ABM B-Alert), Neuroelectrics (Enobio), Brain Products (ActiCHamp) et OpenBCI. D’autres appareils EEG peuvent être connectés via le protocole Lab Streaming Layer (LSL), ce qui garantit la compatibilité avec une large gamme de systèmes EEG tiers.

Qu’est-ce que l’asymétrie frontale et comment iMotions la calcule-t-elle ? L’asymétrie frontale est définie comme la différence de puissance dans la bande alpha (ou bêta/gamma) entre les régions corticales frontales gauche et droite, généralement mesurée à partir des électrodes F3 et F4 du système 10-20. Dans iMotions, l’asymétrie frontale est calculée automatiquement à l’aide du notebook R « Frontal Alpha Asymmetry » (FAA). Une activité relative accrue du lobe frontal gauche indique une motivation d’approche ; une activité relative accrue du lobe frontal droit indique une motivation de retrait.

L’EEG iMotions peut-il être utilisé dans le cadre d’études ambulatoires ou en extérieur ? Oui. Les casques EEG sans fil (notamment les modèles ABM et Neuroelectrics Enobio) intégrés à iMotions permettent la collecte de données ambulatoires en dehors des laboratoires fixes. L’EEG ambulatoire entraîne un taux d’artefacts plus élevé en raison des mouvements ; iMotions recommande donc de procéder à une évaluation minutieuse de la qualité des ensembles de données ambulatoires avant toute analyse.

Comment iMotions synchronise-t-il l’EEG avec les autres capteurs ? Tous les modules iMotions partagent une référence temporelle commune au niveau de la milliseconde, générée par la plateforme iMotions. Les marqueurs d’événements de stimulus (début et fin des stimuli) sont intégrés à cette chronologie et enregistrés simultanément avec tous les flux de données des capteurs. Cela signifie que les échantillons EEG sont automatiquement alignés dans le temps avec le regard, l’EDA/GSR, l’expression faciale, l’ECG et les autres sorties simultanées des capteurs, sans alignement manuel.

Qu’est-ce que la corrélation intersujets (synchronie neuronale) dans l’EEG d’iMotions ? La corrélation intersujets (ISC), également appelée « synchronie neuronale » dans iMotions, se définit comme la quantification des similitudes dans l’activité cérébrale chez plusieurs participants exposés aux mêmes stimuli. L’ISC sert à mesurer l’engagement neuronal commun et a été utilisée dans les tests médiatiques et le neuromarketing pour identifier les éléments de stimulus qui produisent des réponses cérébrales cohérentes et synchronisées au sein d’un public.

Pour en savoir plus sur l’EEG

Bibliographie et lectures complémentaires

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