L'estimation de la force générée par un muscle est importante dans les études biomécaniques et pour les applications cliniques. Puisque cette force ne peut pas être mesurée directement, le signal électromyographique de surface (SEMG), reflétant le niveau d'activation musculaire, est utilisé pour quantifier la force développée. Cependant, tous les facteurs, contrôlant une contraction isométrique, n'influencent pas la force et le SEMG simultanément. Le but de ce travail de thèse est donc de développer un modèle de simulation conjointe du SEMG et de la force, afin d'étudier la relation EMG-force. Dans ce but, nous avons d'abord développé une nouvelle méthode de simulation de la force musculaire à partir d'un modèle d'EMG existant. Le modèle complet a été testé pour le choix de la stratégie de recrutement et l'influence de la durée de la consigne. Puis, nous avons utilisé une méthode de Monte Carlo pour étudier la sensibilité du modèle aux différents paramètres physiologiques d'entrée. Deux critères existants (relations EMG-force et force-variabilité de force) ainsi qu'un nouveau critère (erreur entre la consigne de force et la force générée), ont été utilisés pour optimiser les paramètres avec une consigne de force constante. Ce nouveau critère a ensuite été utilisé avec une consigne de force variable (sinusoïdale ou triangulaire), afin d'obtenir les plages optimales des paramètres. Enfin, pour évaluer notre modèle, nous avons réalisés des expérimentations et une simulation pour le biceps. Les résultats montrent que notre modèle EMG-force est capable de simuler qualitativement les comportements réels du biceps pour les contractions isotoniques et anisotoniques.

Dans un environnement imprévisible, l'homme n'est pas toujours capable d'adapter son comportement à une situation donnée et commet alors des erreurs. Dans environ 95% des cas, ces erreurs sont commises consciemment. Cependant, le traitement de l'erreur par le cerveau ne s'opère pas de façon binaire. En effet, l'enregistrement de l'activité électromyographique (EMG) des muscles effecteurs des réponses, révèle, dans environ 15% des essais, une amorce de réponse incorrecte, une ébauche d'erreur. Dans ces essais, les sujets ont été capables de détecter, d'inhiber et de corriger leurs ébauches d'erreurs avant de produire la réponse correcte. Ces processus nécessitent-ils l'intervention de la conscience ? Quels en sont les marqueurs ?Nous montrons dans une première étude que les sujets sont capables d'une détection consciente de leurs ébauches d'erreurs dans un faible nombre de cas seulement (environ 30%). Nous mettons en évidence deux prédicteurs d'une telle détection : la taille de la bouffée EMG associée à l'ébauche d'erreur ainsi que le temps mis par les sujets, depuis le début de cette bouffée, pour la corriger et fournir la réponse correcte. Dans une deuxième étude, nous montrons qu'un indice électroencéphalographique (EEG), la Négativité d'erreur (Ne), pourrait servir de stimulus interne pour le cerveau, à la détection consciente des ébauches d'erreurs et des erreurs. Leur accès conscient interviendrait plus tardivement dans les ébauches d'erreurs que dans les erreurs, mais serait reflété dans les deux cas par des activités EEG similaires, la Positivité d'erreur (Pe). Ainsi, la correction des ébauches d'erreurs interfère avec leur accès conscient en le ralentissant. / In an unpredictable environment, man is not always able to adapt its behavior to a given situation and then makes mistakes. In about 95% of cases, these mistakes are made consciously. However, error processing in the brain does not occur in binary mode . Indeed, the recording of the electromyographic (EMG) activity of muscles involved in responses, reveals that, in about 15 % of the trials, there is a subthreshold incorrect EMG activity, called partial error, that precede the correct one. In these trials, the subjects were able to detect, inhibit their partial errors and correct them to produce the correct response.Does these processes require intervention of consciousness? What are the related markers ?We show in a first study that subjects are capable of conscious detection of their partial errors in a small number of cases (about 30 %).We highlight two predictors of such detection : the size of the EMG burst associated with the partial error and the time taken by the subjects, since EMG onset , to correct and to provide the correct response.In a second study , we show that an electroencephalographic (EEG) index, the error negativity (Ne) , could serve as an internal stimulus to the brain, for conscious detection of errors and partial errors. Their conscious access would occur later in partial errors than errors but would be reflected in both cases by similar a similar EEG activity, the error positivity (Pe). Thus, correction of partial errors interfere with their conscious access by slowing it.

Nous avons étudié les effets de la baisse de la vigilance sur les mécanismes de contrôle de l'erreur lors d'une tâche de temps de réaction de choix (TR). Lors de la première expérience, la baisse de vigilance a été obtenue par un éveil prolongé de 26 heures. Dans les expériences deux et trois, on a diminué le niveau de vigilance par voie pharmacologique en choisissant de n'affecter qu'une des voies neurochimiques impliquées dans l'éveil (voie histaminergique puis voie dopaminergique) pour déterminer si les indices du contrôle de l'erreur seraient ou non affectés de la même façon qu'après un éveil prolongé. Si oui, cela supposerait un effet redondant des systèmes neurochimiques impliqués dans l'éveil sur le contrôle de l'erreur, dans le cas contraire, cela supposerait une influence spécifique de ces différents systèmes sur le contrôle de l'erreur. Le contrôle de l'erreur peut être décomposé en contrôle proactif et contrôle réactif. Ce contrôle de l'erreur est dit en ligne s'il opère au cours d'un essai, hors-ligne s'il s'opère d'un essai sur l'autre.La privation de sommeil affecte le contrôle de l'erreur proactif en ligne et le contrôle de l'erreur réactif. La baisse de l'activité histaminergique n'affecte que le contrôle de l'erreur réactif et on n'a pas mis en évidence d'effets de la déplétion dopaminergique sur le contrôle de l'erreur. Les effets observés sur le contrôle de l'erreur par la baisse de vigilance induite par la privation de sommeil n'étaient pas reproduits par la baisse de vigilance induite par les déplétions des activités dopaminergiques et histaminergiques, suggérant des influences spécifiques de ces deux voies sur le contrôle de l'erreur. / To study the impact of a vigilance decrease on error monitoring mechanisms in healthy participants, electromyogram and electroencephalogram were recorded during a choice reaction time task. The aim of experiment one was to decipher which indices of error monitoring at the behavioral and electrophysiological levels, were altered by sleep deprivation. In experiments two and three, decreases in vigilance were obtained through pharmacological treatments. We attempted to selectively inhibit one arousal system (either by acting on the histaminergic or on the dopaminergic pathway), so as to determine whether indices of error monitoring would be affected in the same way than after extended wakefulness. Proactive (implemented before an error execution) and reactive modes (implemented after an error execution) of error monitoring were distinguished. Within each mode, we further distinguished on-line (implemented within-trial) and off-line (between-trials) processes.Proactive off-line monitoring was unaffected by the decrease in vigilance, whether this caused by extended wakefulness, histaminergic depeltion or dopaminergic depletion). Sleep deprivation affected proactive on-line and off-line monitoring and reactive control. Histaminergic depletion affected only reactive control and reactive control seemed insensitive to dopaminergic depletion.As sleep deprivation, both histaminergic and dopaminergic depletion induced decrease in vigilance. However, effects of sleep deprivation on error monitoring were entirely reproduced neither by histaminergic nor by dopaminergic depletion, suggesting specific influences of the corresponding systems on error monitoring.

La stimulation électrique fonctionnelle (SEF) a le potentiel de fournir une amélioration active aux blessés médullaires en termes de mobilité, de stabilité et de prévention des effets secondaires.Dans le domaine des système SEF pour les membres inférieurs, le couple articulaire adéquat doit être fournie de façon appropriée pour effectuer le mouvement prévu et maintenir l'équilibre postural. Toutefois, les changements d'état du muscle tels que la fatigue musculaire est une cause majeure qui dégrade ses performances. En outre, la plupart des patients, dont la blessure médullaire est complète, n'ont pas le retour sensorielle qui permet de détecter la fatigue et les capteurs de couples in-vivo ne sont pas disponible à l'heure actuelle. Les systèmes conventionnels de commande SEF sont soit en boucle ouverte ou pas assez robustes aux changements d'état du muscle. L'objectif de cette thèse est le développement de la prédiction du couple articulaire et la commande en boucle fermée afin d'améliorer les performances de la commande SEF en termes de précision, de robustesse et de sécurité pour les patients.Afin de prédire le couple articulaire induit de la SEF, l'électromyographie (EMG) induit est utilisé pour corréler l'activité musculaire électrique et mécanique. Bien que la fatigue musculaire représente une variation dans le temps, une dépendance aux sujets et aux protocoles, la méthode proposée d'identification adaptative, basée sur le filtre de Kalman, est capable de prédire le couple articulaire variant dans le temps de manière systématique. La robustesse de la prédiction du couple articulaire a été évaluée lors d'une tâche de suivi de la fatigue en expérimentation chez des sujets blessés médulaires.Les résultats montrent une bonne performance de suivi des variations d'état des muscles en présence de fatigue et face à d'autres perturbations. Basé sur les performances de précision de la méthode prédictive proposée, une nouvelle stratégie de commande basée sur le retour EMG, «EMG-Feedback Predictive Control» (EFPC), est proposée afin de contrôler de manière adaptative les séquences de stimulation en compensant la variation dans le temps de l'état du muscle. De plus, cette stratégie de commande permet explicitement d'éviter d'appliquer une stimulation excessive aux patients, et de générer les séquences de stimulation appropriées pour obtenir la trajectoire désirée des couples articulaires. / Functional electrical stimulation (FES) has the potential to provide active improvement to spinal cord injured (SCI) patients in terms of mobility, stability and side-effect prevention. In the domain of lower limb FES system, elicited muscle force must be provided appropriately to perform intended movement and the torque generation by FES should be accurate not to lose the posture balance. However, muscle state changes such as muscle fatigue is a major cause which degrades its performance. In addition, most of the complete SCI patients don't have sensory feedback to detect the fatigue and in-vivo joint torque sensor is not available yet. Conventional FES control systems are either in open-loop or not robust to muscle state changes. This thesis aims at a development of joint torque prediction and feedback control in order to enhance the FES performance in terms of accuracy, robustness, and safety to the patients.In order to predict FES-induced joint torque, evoked-Electromyography (eEMG) has been applied to correlate muscle electrical activity and mechanical activity. Although muscle fatigue represents time-variant, subject-specific and protocol-specific characteristics, the proposed Kalman filter-based adaptive identification was able to predict the time-variant torque systematically. The robustness of the torque prediction has been investigated in a fatigue tracking task in experiment with SCI subjects. The results demonstrated good tracking performance for muscle variations and against some disturbances.Based on accurate predictive performance of the proposed method, a new control strategy, EMG-Feedback Predictive Control (EFPC), was proposed to adaptively control stimulation pattern compensating to time-varying muscle state changes. In addition, this control strategy was able to explicitly avoid overstimulation to the patients, and conveniently generate appropriate stimulation pattern for desired torque trajectory.