Les interfaces cerveau-machine visent à établir un lien de communication entre le cerveau et un système externe à ce dernier. Les électroencéphalogrammes (EEG), dans ce contexte, ont l’avantage d’être non invasifs. Par contre, l’information sensorielle qui se retrouve dans un signal EEG est beaucoup moins ciblée que dans un signal neuronal acquis par une méthode invasive. De plus, étant donné que le cortex auditif est situé dans des repliements du tissu cortical, les neurones qui déchargent, suite à un stimulus auditif, sont parallèles à la surface corticale sur laquelle les EEG sont enregistrés. Par conséquent, l’information auditive qui se retrouve dans le canal EEG situé vis-à-vis du cortex auditif est faible. L’objectif principal de ce projet de recherche consiste donc à étudier la répartition de l’information auditive dans l’ensemble des canaux EEG. Pour ce faire, nous utilisons deux approches. Dans la première, nous tenterons d’estimer l’activité corticale sous-jacente à partir des signaux EEG en utilisant un modèle de couplage bande fréquence. En effet, certaines bandes de fréquences sont des bons prédicteurs des décharges neuronales. Cependant, cette approche n’a pas été validée pour le système auditif, nous confronterons donc l’estimation obtenue à une autre estimation en ayant recours à un modèle spécialisé pour l’encodage du signal de parole faisant appel aux processus ponctuels. Ce modèle prend en compte les dynamiques intrasèques des neurones et également des propriétés spectrotemporelles du stimulus d’entrée. Dans la seconde approche, nous étudierons la possibilité de classifier 3 voyelles (a, i et u) en fonction du nombre de canaux EEG utilisés ainsi que leur répartition sur le cuir chevelu. Nous aurons recours, pour cela, à un réservoir de neurone à décharge récurrent activé en entrée par les données EEG. Les résultats démontrent que l’information auditive se retrouve en fait dans l’ensemble des canaux EEG et qu’elle n’est pas confinée à un nombre restreint d’électrodes. Il est également montré que lorsque l’on utilise les 64 électrodes que comporte l’EEG pour classifier les 3 voyelles, on obtient une classification de l’ordre de 80%, mais aussi qu’un nombre limité de 10 électrodes suffit pour obtenir une classification satisfaisante et, qu’en plus, la position de ces électrodes sur le cuir chevelu est peu importante.

Contexte : Les difficultés de compréhension de la parole dans le bruit représente la principale plainte des personnes malentendantes. Cependant, peu d’études se sont intéressées aux mécanismes d’encodage des sons en environnement bruyant. Ce faisant, nos travaux ont portés sur les stratégies d’encodage des sons dans le nerf auditif dans environnements calme et bruyant en combinant des techniques électrophysiologiques et comportementales chez la gerbille.Matériel et méthodes : L’enregistrement unitaire de fibres du nerf auditif a été réalisé en réponse à des bouffées tonales présentées dans un environnement silencieux ou en présence d’une bruit de fond continu large bande. Les seuils audiométriques comportementaux ont été mesurés dans les mêmes conditions acoustiques, par une approche basée sur l’inhibition du reflex acoustique de sursaut.Résultats : Les données unitaires montrent que la cochlée utilise 2 stratégies d’encodage complémentaires. Pour des sons de basse fréquence (<3,6 kHz), la réponse en verrouillage de phase des fibres de l’apex assure un encodage fiable et robuste du seuil auditif. Pour des sons plus aigus (>3,6 kHz), la cochlée utilise une stratégie basée sur le taux de décharge ce qui requiert une plus grande diversité fonctionnelle de fibres dans la partie basale de la cochlée. Les seuils auditifs comportementaux obtenus dans les mêmes conditions de bruit se superposent parfaitement au seuil d’activation des fibres validant ainsi les résultats unitaires.Conclusion : Ce travail met en évidence le rôle capital de l’encodage en verrouillage de phase chez des espèces qui vocalisent au-dessous de 3 kHz, particulièrement en environnement bruyant. Par contre, l’encodage de fréquences plus aiguës repose sur le taux de décharge. Ce résultat met l’accent sur la difficulté d’extrapoler des résultats obtenus sur des modèles murins qui communique dans les hautes fréquences (> à 4 kHz) à l’homme dont le langage se situe entre 0,3 et 3 kHz. / Background: While hearing problems in noisy environments are the main complaints of hearing-impaired people, only few studies focused on cochlear encoding mechanisms in such environments. By combining electrophysiological experiments with behavioral ones, we studied the sound encoding strategies used by the cochlea in a noisy background.Material and methods: Single unit recordings of gerbil auditory nerve were performed in response to tone bursts, presented at characteristic frequencies, in a quiet environment and in the presence of a continuous broadband noise. The behavioral audiogram was measured in the same conditions, with a method based on the inhibition of the acoustic startle response.Results: Single unit data shows that the cochlea used 2 complementary strategies to encode sound. For low frequency sounds (<3.6 kHz), the phase-locked response from the apical fibers ensure a reliable and robust encoding of the auditory threshold. For high frequencies sounds, basal fibers use a strategy based on the discharge rate, which requires a larger heterogeneity of fibers at the base of the cochlea. The behavioral audiogram measured in the same noise condition overlaps perfectly with the fibers’ threshold. This result validates our predictions made from the single fiber recordings.Conclusion: This work highlights the major role of the phase locked neuronal response for animal species that vocalize below 3 kHz (as human), especially in noisy backgrounds. At the opposite, high frequency sound encoding is based on rate information. This result emphasizes the difficulty to transpose results from murine model which communicate in the high frequencies (> 4 kHz) to human whose language is between 0.3 and 3 kHz.