Découvrez les origines et l’évolution de l’EEG, depuis les premiers enregistrements sur le cuir chevelu réalisés par Hans Berger en 1924 jusqu’aux plateformes de recherche en neurosciences pilotées par des logiciels d’aujourd’hui. Ce blog explore la manière dont les systèmes EEG modernes ont évolué, passant des relevés sur papier à l’analyse numérique avancée, et explique comment iMotions permet aux chercheurs de collecter, traiter et interpréter l’activité cérébrale à l’aide d’un matériel EEG intégré, de mesures automatisées telles que l’asymétrie frontale et l’analyse des bandes de fréquences, ainsi que de données biosensorielle multimodales, afin d’obtenir des informations plus approfondies sur le comportement humain.
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En 1924, un astronome ayant abandonné ses études fut le premier à enregistrer l’activité électrique du cerveau humain. Hans Berger, qui était davantage un mystique qu’un scientifique (1), fixa une électrode sur le cuir chevelu d’un volontaire, vit l’activité électrique s’imprimer sur le papier et créa ce que nous appelons aujourd’hui l’électroencéphalographie, ou EEG.
Ce domaine a fait des progrès fulgurants au cours des quelque cent ans qui se sont écoulés depuis le premier enregistrement, mais le principe de base du matériel reste fondamentalement le même : des électrodes sont fixées sur le cuir chevelu et l’activité cérébrale est enregistrée.
Il y a un aspect qui a radicalement changé depuis ces premiers enregistrements : le papier a été remplacé par des logiciels. Alors que Berger et d’autres scientifiques pionniers devaient se contenter d’une inspection visuelle des résultats, les logiciels ont révolutionné la manière dont nous collectons, traitons et analysons les données EEG.
iMotions est un logiciel modulable destiné à la recherche sur le comportement humain qui vous permet de collecter, de traiter et d’effectuer diverses analyses à l’aide d’appareils EEG. Nous allons vous présenter ci-dessous certaines des fonctionnalités disponibles avec notre module EEG. Si vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à nous contacter pour discuter avec nos experts.
Comment iMotions s’intègre au matériel EEG
Le module EEG d’iMotions prend en charge huit casques EEG différents, proposés par quatre grands fabricants : Neuroelectrics, Advanced Brain Monitoring (ABM) et Brain Products. Cette flexibilité vous permet de choisir le matériel adapté à vos besoins, qu’il s’agisse d’enregistrements avec un bandeau à 8 canaux ou d’enregistrements à plus haute résolution avec 32 canaux, via une connexion sans fil (Bluetooth ou Wi-Fi) ou une configuration filaire fixe.
Nous avons publié un article de blog qui compare les caractéristiques techniques de différents appareils d’EEG.
Ces options offrent une grande souplesse, non seulement en termes de capacités matérielles, mais aussi en ce qui concerne l’un des facteurs les plus importants : le budget. Si vous souhaitez consulter le détail de certains coûts matériels, rendez-vous sur notre article de blog consacré aux tarifs des EEG.
Comment l’EEG mesure les émotions
L’un des principaux avantages de l’EEG réside dans sa capacité à recueillir des indicateurs liés à l’état intérieur d’une personne, ainsi qu’à collecter des données sur la manière dont le cerveau réagit aux stimuli, ce qui vous fournit des informations véritablement objectives.
L’un des indicateurs les plus validés est l’« asymétrie frontale » (2-4) – une mesure de l’activité dans les hémisphères frontaux du cerveau. Il a été démontré qu’une activité frontale gauche accrue (par rapport à l’activité frontale droite) est associée à une motivation d’approche, tandis que l’inverse est associé à une motivation de retrait (5).
Cet indicateur peut être calculé automatiquement avec iMotions, ce qui vous permet de vous faire rapidement une idée des réactions des participants.
Au-delà de l’asymétrie frontale, iMotions permet également de calculer facilement la densité spectrale de puissance, offrant ainsi une analyse de l’activité EEG par bandes de fréquences à partir d’un enregistrement EEG. En divisant les données en bandes de fréquences (delta, thêta, alpha, bêta et gamma), il est possible d’obtenir une vue d’ensemble du niveau d’activité cérébrale. Consultez notre article « Comment interpréter les bandes de fréquences EEG » pour plus d’informations.
Au-delà de ces indicateurs, il est également possible de recueillir des indicateurs propriétaires auprès des fabricants d’appareils EEG, tels que les indicateurs d’engagement et de somnolence d’ABM.
Le module EEG offre une grande flexibilité pour la collecte de données en réponse à divers types de stimuli. Cela inclut tous les stimuli affichés à l’écran, qu’il s’agisse d’images, de vidéos, de sites web, de jeux ou de logiciels, que ce soit sur un ordinateur de bureau, une tablette ou un téléphone portable.
Pour en savoir plus : Qu’est-ce que l’EEG et comment fonctionne-t-il ?
Grâce aux récentes avancées en matière de systèmes d’EEG sans fil, il est désormais possible de recueillir des données EEG en situation réelle, où le sujet peut se déplacer librement. Il convient toutefois de noter que ces collectes de données en ambulatoire s’accompagnent de contraintes inhérentes à la qualité du signal et à la charge de travail liée au post-traitement ; toute étude d’EEG en ambulatoire doit donc être mûrement réfléchie avant d’être entreprise.
De même, l’EEG peut également être enregistré en parallèle avec l’utilisation de la réalité virtuelle ou d’autres casques, mais il faudra tenir compte des interférences électroniques potentielles provenant de ces appareils lors de l’analyse des données.
À découvrir : Qu’est-ce que l’EEG et comment fonctionne-t-il ?
Exportation et visualisation
Les expériences ne s’arrêtent jamais à la collecte des données : l’analyse de ces dernières permet de vérifier des hypothèses et de recueillir des informations. iMotions permet d’exporter facilement les données pour une analyse plus approfondie si nécessaire. Les fonctions d’annotation et de marquage permettent de sélectionner des segments spécifiques selon les besoins.
iMotions vous permet de choisir précisément quelles données de capteurs exporter, ce qui signifie que, même si une grande quantité de données peut être collectée, celles que vous jugez superflues (par exemple, le niveau de batterie restant d’un appareil EDA) n’ont pas besoin d’être incluses dans le même fichier. Vous pouvez ainsi exporter uniquement les données dont vous avez besoin pour réaliser les analyses souhaitées.
iMotions : plateforme expérimentale
iMotions contribue à simplifier la recherche complexe en EEG en optimisant la collecte et le traitement des données EEG.
iMotions couvre pratiquement toutes les étapes du processus expérimental, de la conception de l’expérience (ordre des stimuli, informations sur les participants, répartition en groupes) à la présentation des stimuli, en passant par la collecte, le traitement et l’exportation des données.
iMotions évite d’avoir à utiliser plusieurs ordinateurs équipés de logiciels différents. La synchronisation permet de rassembler toutes les données au même endroit et au même moment. Cela rend le processus particulièrement fluide et facile à gérer lors de la réalisation d’expériences impliquant plusieurs participants.
Autres intégrations
L’EEG seul peut s’avérer limitatif, mais grâce à iMotions, vous pouvez valider les données et approfondir l’analyse de l’intensité des réactions émotionnelles en combinant d’autres capteurs. iMotions excelle dans les intégrations : il permet de connecter plusieurs capteurs biologiques différents afin de réaliser une analyse plus approfondie du comportement humain. Des biocapteurs tels que les oculomètres (sur écran, en lunettes et en réalité virtuelle), l’analyse des expressions faciales, l’EDA, l’ECG et l’EMG (entre autres) peuvent être intégrés de manière transparente à l’expérience.
Ces capteurs peuvent compléter les données en apportant une compréhension approfondie qui ferait autrement défaut. Les données peuvent fournir des informations sur les processus attentionnels, les expressions émotionnelles et les niveaux d’éveil physiologique, qui ne sont pas nécessairement disponibles lorsqu’on se base uniquement sur les données EEG.
Il est également possible de connecter divers autres capteurs qui ne sont pas intégrés en natif, grâce au protocole Lab Streaming Layer (LSL). Cela permet d’envoyer les données provenant d’autres capteurs vers iMotions et de les synchroniser avec d’autres sources de données (voici une liste des appareils et outils compatibles avec le protocole LSL).
Avertissement : assurez-vous de vérifier la qualité de vos données EEG collectées via des applications LSL tierces avant de lancer votre étude finale, car certaines de ces applications n’ont peut-être pas été testées récemment et pourraient contenir des bogues nécessitant une mise à jour.
De plus, il est également possible d’utiliser notre API ouverte pour connecter pratiquement n’importe quel autre flux de données. Cela peut servir, par exemple, à créer des interfaces cerveau-ordinateur ou à mettre en place un système de biofeedback. Pratiquement n’importe quel appareil générant des données peut être connecté à iMotions, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives de recherche.
Conclusion
Le module EEG d’iMotions offre adaptabilité et flexibilité pour la réalisation d’expériences EEG. Comme pour tout projet de recherche, il est important de s’assurer que le logiciel répond à vos besoins. Si vous souhaitez en savoir plus pour déterminer si ce module vous convient (ou non), n’hésitez pas à contacter nos experts pour en discuter.
Références
- Perry, E. K. (2010). Nouveaux horizons dans les neurosciences de la conscience. John Benjamins Publishing Company, Pays-Bas.
- Coan, J. A., & Allen, J. J. (2004). L’asymétrie frontale de l’EEG en tant que modérateur et médiateur des émotions. Biological Psychology, 67, 7–50.
- Coan, J.A., Allen, J.J.B., 2003b. Asymétrie frontale de l'EEG et systèmes comportementaux d'activation et d'inhibition. Psychophysiology 40, 106–114.
- Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. et Choromanska, A. (2010). Application de l'asymétrie EEG frontale à la recherche en publicité. Journal of Economic Psychology, 31(5), 785–793.
- Palmiero, M., Piccardi, L. (2017). Asymétrie EEG frontale liée à l'humeur : une mini-revue. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 11, 224. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2017.00224.