Problématique : Les prématurés évoluent dans l’unité néonatale qui présente une intensité lumineuse parfois forte et variable, ce qui a pour effet de provoquer une instabilité physiologique, ainsi qu’une augmentation du niveau d’activité motrice chez ces derniers. Par ailleurs, le contrôle de l’éclairage à l’unité néonatale favorise la stabilité physiologique et réduit le niveau d’activité motrice des prématurés. Deux méthodes de contrôle de l’éclairage ont été étudiées, soit l’éclairage tamisé constant et l’éclairage cyclique. Or, la méthode de contrôle de l’éclairage la plus appropriée au système nerveux immature des prématurés est inconnue et il y a ambivalence en ce qui concerne les résultats des études ayant évalué ces deux modes de contrôle de l’éclairage. But : Le but de cette étude était de mesurer les effets de l’éclairage cyclique versus l’éclairage tamisé constant sur la stabilité physiologique et le niveau d’activité motrice de prématurés nés entre 28 et 32 semaines d’âge gestationnel. Méthode : Un essai clinique randomisé a été réalisé. Les 38 prématurés recrutés dans une unité néonatale de niveaux II et III d’un hôpital universitaire, ont été randomisés dans l’un des deux groupes d’intervention, soit le groupe exposé à l’éclairage tamisé constant ou celui exposé à l’éclairage cyclique. Ces deux types d’éclairage ont été appliqués pendant 24 heures. La stabilité physiologique a été mesurée par le score Stability of the Cardio Respiratory System in Premature Infants (SCRIP) et le niveau d’activité motrice a été mesuré avec un accéléromètre (Actiwatch®). L’intensité lumineuse à laquelle les prématurés ont été exposés a été mesurée de façon continue à l’intérieur de l’incubateur à l’aide d’un photomètre. Résultats : L’analyse des données révèle qu’il n’y aucune différence significative entre les deux groupes d’intervention en ce qui a trait à la stabilité physiologique (valeur-p du score SCRIP de 0,54 à 0,96) et au niveau d’activité motrice (valeur-p de 0,09 à 0,88). Les participants des deux groupes ont manifesté une stabilité physiologique et un niveau d’activité motrice comparables. Conclusion : Des interventions de contrôle de l’éclairage doivent être adoptées à l’unité néonatale, que ce soit des interventions qui permettent la mise en œuvre de l’éclairage cyclique ou de l’éclairage tamisé constant, dans le but de favoriser l’adaptation du prématuré à l’environnement de l’unité néonatale. Des recherches additionnelles sont requises afin d’identifier la méthode de contrôle de l’éclairage (éclairage cyclique ou éclairage tamisé constant) qui doit être implantée à l’unité néonatale. / Problem statement: After birth, preterm infants evolve in the neonatal intensive care unit (NICU) characterized by a high and variable lighting which differs significantly from the dimmed intra-uterine environment. Exposure to high or variable NICU lighting can create physiological instability in preterm infants as well as increasing their motor activity level. An appropriate control of the NICU lighting can prevent the adverse effects of exposing infants to inadequate levels of lighting. To date, it appears that two methods of lighting control have been discussed and studied: near dark lighting and cycled lighting. At the same time, it is acknowledged that there is ambiguity about the results of studies which have evaluated these two NICU lighting methods. Therefore, the optimal NICU lighting remains unknown and further research is needed to identify the lighting mode witch promote preterm infant’s adaptation to the NICU environment. Purpose: The objective of this research was to evaluate the effects of cycled lighting versus near dark lighting on the physiological stability and motor activity level of preterm infants born between 28 and 32 weeks of gestation. Methods: A randomized controlled trial (RCT) allowed the assessment of preterm infants' physiological stability and motor activity level. 38 preterm infants born between 28 to 32 weeks of gestational age were recruited from a level II and III NICU university affiliated hospital. Each infant were randomly allocated to one of the following groups for 24 hours: cycled lighting or near dark lighting. Physiological stability was assessed by the SCRIP score, while the motor activity level was evaluated by an accelerometer (Actiwatch®). The light intensity level was continuously measured with a light meter to ensure that the lighting mode assigned was respected. Results: The analysis conducted indicates no significant difference between the two intervention groups in regard to physiological stability (score SCRIP = p-value 0.54 to 0.96) and the motor activity level (p- value 0.09 to 0.88). This lack of significant difference between the two groups indicates that the participants in the two groups demonstrated a comparable physiological stability state and a comparable level of motor activity when exposed to near dark lighting or cycled lighting. Conclusion: Guidelines to decrease bright light, either near dark or cycled light should be adopted in NICUs to control preterm infant’s’ exposure to light. Further research is required to identify the method of lighting control (cycled lighting or near dark lighting) which should be implanted in the neonatal unit.

Le feedback auditif se définit comme un signal auditif qui contient de l'information sur un mouvement. Il a été montré que le feedback auditif peut guider le mouvement en temps réel, mais son influence sur l'apprentissage moteur est moins clair. Cette thèse a pour but d'examiner l'influence du feedback auditif sur l'apprentissage moteur, en se focalisant sur le contrôle temporel des mouvements. Premièrement, nous étudions l'apprentissage moteur chez les non-musiciens sains et montrons qu'ils bénéficient de l'information temporelle contenue dans le feedback auditif et qu'ils sont sensibles aux distorsions de cette information temporelle. Deuxièmement, nous appliquons ces connaissances à la réhabilitation de patients cérébro-lésés. Nous trouvons que ces patients améliorent leurs capacités de mouvement mais ne dépendent pas de la correspondance temporelle entre le mouvement et le son. Paradoxalement, ces patients ont même bénéficié des distorsions temporelles dans le feedback. Troisièmement, nous étudions les experts musicaux, car ils ont établi des liens particulièrement forts entre leur mouvement et le son. Nous développons de nouveaux outils d'analyse qui nous permettent de séparer les déviations temporelles en variation systématique et non-systématique. Le résultat principal est que ces experts sont devenus largement indépendants du feedback auditif. La proposition centrale de cette thèse est que le feedback auditif joue un rôle dans l'apprentissage moteur de la régularité, mais la façon dont le cerveau l'utilise dépend de la population étudiée. Ces résultats donnent une nouvelle perspective sur l'intégration audio-motrice et contribuent au développement de nouvelles approches pour l'apprentissage de la musique et la réhabilitation / Auditory feedback is an auditory signal that contains information about performed movement. Music performance is an excellent candidate to study its influence on motor actions, since the auditory result is the explicit goal of the movement. Indeed, auditory feedback can guide online motor actions, but its influence on motor learning has been investigated less. This thesis investigates the influence of auditory feedback in motor learning, focusing particularly on how we learn temporal control over movements. First, we investigate motor learning in non-musicians, finding that they benefit from temporal information supplied by the auditory signal and are sensitive to distortions of this temporal information. Second, we turn to stroke patients that are re-learning motor actions in a rehabilitation setting. Patients improved their movement capacities but did not depend on the time-locking between movements and the resulting auditory feedback. Surprisingly, they appear to benefit from distortions in feedback. Third, we investigate musical experts, who arguably have established strong links between movement and auditory feedback. We develop a novel analysis framework that allows us to segment timing into systematic and non-systematic variability. Our finding is that these experts have become largely independent of the auditory feedback. The main claim defended in this thesis is that auditory feedback can and does play a role in motor learning of regularity, but the way in which it is used varies qualitatively between different populations. These findings provide new insights into auditory-motor integration and are relevant for developing new perspectives on the role of music in training and rehabilitation settings

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Cette thèse a pour objectif la conception d’une architecture de contrôle bio-inspirée permettant à un robot autonome de naviguer sur de grandes distances. Le modèle développé permet également d’améliorer la compréhension des mécanismes biologiques impliqués. De précédents travaux ont montré qu’un modèle de cellules de lieu, enregistrées chez le rat, permettait à un robot mobile d’apprendre des comportements de navigation robustes, tels qu’une ronde ou un retour au nid, à partir d’associations entre lieu et action. La reconnaissance d’un lieu ne reposait alors que sur des informations visuelles. L’ambiguïté de certaines situations (e.g. un long couloir) ne permettait pas de naviguer dans de grands environnements. L’ajout d’autres modalités constitue une solution efficace pour augmenter la robustesse dans des environnements complexes. Cette solution nous a permis d’identifier les briques minimales nécessaires à la fusion d’informations multimodales, d’abord par le biais d’un conditionnement simple entre 2 modalités sensorielles, puis par la formalisation d’un modèle, plus générique, de prédictions inter-modales. C’est un mécanisme bas niveau qui permet de générer une cohérence perceptive : l’ensemble des modalités sensorielles s’entraident pour ne renvoyer qu’une perception claire et cohérente aux mécanismes décisionnels de plus haut niveau. Les modalités les plus corrélées sont ainsi capables de combler les informations manquantes d’une modalité défaillante (cas pathologique). Ce modèle implique la mise en place d’un système de prédiction et donc une capacité à détecter de la nouveauté dans ses perceptions. Ainsi, le modèle est également capable de détecter une situation inattendue ou anormale et possède donc une capacité d’auto-évaluation : l’évaluation de ses propres perceptions. Nous nous sommes ensuite mis à la recherche des propriétés fondamentales à tout système d'auto-évaluation.La première propriété essentielle a été de constater qu’évaluer un comportement sensorimoteur revient à reconnaître une dynamique entre sensation et action, plutôt que la simple reconnaissance d’une forme sensorielle. La première brique encapsule donc un modèle interne minimaliste des interactions du robot avec son environnement, qui est la base sur laquelle le système fera des prédictions.La seconde propriété essentielle est la capacité à extraire l’information pertinente par le biais de calculs statistiques. Il est nécessaire que le robot apprenne à capturer les invariants statistiques en supprimant l’information incohérente. Nous avons donc montré qu’il était possible d’estimer une densité de probabilité par le biais d’un simple conditionnement. Cet apprentissage permet de réaliser l’équivalent d’une inférence bayésienne. Le système estime la probabilité de reconnaître un comportement à partir de la reconnaissance d’informations statistiques apprises. C’est donc par la mise en cascade de simples conditionnements que le système peut apprendre à estimer les moments statistiques d’une dynamique (moyenne, variance, asymétrie, etc...). La non-reconnaissance de cette dynamique lui permet de détecter qu’une situation est anormale.Mais détecter un comportement inhabituel ne nous renseigne pas pour autant sur son inefficacité. Le système doit également surveiller l’évolution de cette anomalie dans le temps pour pouvoir juger de la pertinence du comportement. Nous montrons comment un contrôleur émotionnel peut faire usage de cette détection de nouveauté pour réguler le comportement et ainsi permettre au robot d’utiliser la stratégie la plus adaptée à la situation rencontrée. Pour finir, nous avons mis en place une procédure de frustration permettant au robot de lancer un appel à l’aide lorsqu’il détecte qu’il se retrouve dans une impasse. Ce réseau de neurones permet au robot d’identifier les situations qu’il ne maîtrise pas dans le but d’affiner son apprentissage, à l’instar de certains processus développementaux. / The goal of this thesis is to build a bio-inspired architecture allowing a robot to autonomouslynavigate over large distances. In a cognitive science point of view, the model also aim at improv-ing the understanding of the underlying biological mechanisms. Previous works showed thata computational model of hippocampal place cells, based on neurobiological studies made onrodent, allows a robot to learn robust navigation behaviors. The robot can learn a round or ahoming behavior from a few associations between places and actions. The learning and recog-nition of a place were only defined by visual information and shows limitations for navigatinglarge environments.Adding other sensorial modalities is an effective solution for improving the robustness of placesrecognition in complex environments. This solution led us to the elementary blocks requiredwhen trying to perform multimodal information merging. Such merging has been done, first,by a simple conditioning between 2 modalities and next improved by a more generic model ofinter-modal prediction. In this model, each modality learns to predict the others in usual situa-tions, in order to be able to detect abnormal situations and to compensate missing informationof the others. Such a low level mechanism allows to keep a coherent perception even if onemodality is wrong. Moreover, the model can detect unexpected situations and thus exhibit someself-assessment capabilities: the assessment of its own perception. Following this model of self-assessment, we focus on the fundamental properties of a system for evaluating its behaviors.The first fundamental property that pops out is the statement that evaluating a behavior is anability to recognize a dynamics between sensations and actions, rather than recognizing a sim-ple sensorial pattern. A first step was thus to take into account the sensation/action couplingand build an internal minimalist model of the interaction between the agent and its environment.Such of model defines the basis on which the system will build predictions and expectations.The second fundamental property of self-assessment is the ability to extract relevant informa-tion by the use of statistical processes to perform predictions. We show how a neural networkcan estimate probability density functions through a simple conditioning rule. This probabilis-tic learning allows to achieve bayesian inferences since the system estimates the probability ofobserving a particular behavior from statistical information it recognizes about this behavior.The robot estimates the different statistical momentums (mean, variance, skewness, etc...) of abehavior dynamics by cascading few simple conditioning. Then, the non-recognition of such adynamics is interpreted as an abnormal behavior.But detecting an abnormal behavior is not sufficient to conclude to its inefficiency. The systemmust also monitor the temporal evolution of such an abnormality to judge the relevance of thebehavior. We show how an emotional meta-controller can use this novelty detection to regu-late behaviors and so select the best appropriate strategy in a given context. Finally, we showhow a simple frustration mechanism allows the robot to call for help when it detects potentialdeadlocks. Such a mechanism highlights situations where a skills improvement is possible, soas some developmental processes.

L'objectif de ces travaux de recherche est l'étude et le développement d'un système ICM embarqué en utilisant la méthodologie de conception conjointe afin de satisfaire ses contraintes spécifiques. Il en a découlé la constitution d'un système ICM complet intégrant un système d'acquisition OpenBCI et un système de traitement à base de FPGA. Ce système pourrait être utilisé dans des contextes variés : médicale (pour les diagnostiques précoces des pathologies), technologique (informatique ubiquitaire), industriel (communication avec des robots), ludique (contrôler un joystick dans les jeux vidéo), etc. Dans notre contexte d’étude, la plateforme ICM proposée a été réalisée pour assister les personnes à mobilité réduite à commander les équipements domestiques. Nous nous sommes intéressés en particulier à l'étude et à l'implémentation des modules de filtrage adaptatif et dynamique, sous forme d'un coprocesseur codé en HDL afin de réduire son temps d'exécution car c'est le bloc le plus critique de la chaine ICM. Quant aux algorithmes d'extraction des caractéristiques et de classification, ils sont exécutés par le processeur Nios-II sous son système d'exploitation en ANSI-C. Le temps de traitement d'un trial par notre système ICM réalisé est de l'ordre de 0.4 s/trial et sa consommation ne dépasse guère 0.7 W. / The main purpose of this thesis is to study and develop an embedded brain computer interface (BCI) system using HW/SW methodology in order to satisfy the system specifications. A complete BCI system integrated in an acquisition system (OpenBCI) and a hardware platform based on the FPGA were achieved. The proposed system can be used in a variety of contexts: medical (for early diagnosis of pathologies, assisting people with severe disabilities to control home devices system through thought), technological (ubiquitous computing), industrial (communication with Robots), games (control a joystick in video games), etc. In our study, the proposed ICM platform was designed to control home devices through the thought of people with severe disabilities. A particular attention has been given to the study and implementation of the filtering module, adaptive and dynamic filtering, in the form of a coprocessor coded in HDL in order to reduce its execution time as it is the critical block in the returned ICM algorithms. For the feature extraction and classification algorithms, they are executed in the Nios-II processor using ANSI-C language. The prototype operates at 200 MHz and performs a real time classification with an execution delay of 0.4 second per trial. The power consumption of the proposed system is about 0.7 W.

Les interfaces cerveau-ordinateur (ou BCI en anglais pour Brain-Computer Interfaces) mettent en place depuis le système nerveux central un circuit artificiel secondaire qui remplace l’utilisation des nerfs périphériques, permettant entre autres à des personnes ayant une déficience motrice grave d’interagir, uniquement à l’aide de leur activité cérébrale, avec différents types d’applications, tels qu’un système d’écriture, une neuro-prothèse, un fauteuil roulant motorisé ou un bras robotique. Une technique répandue au sein des BCI pour enregistrer l’activité cérébrale est l’électroencéphalographie (EEG), étant donné que contrairement à d’autres techniques d’imagerie, elle est non invasif et peu coûteuse. En outre, l’imagination motrice (MI), c’est-à-dire les oscillations des neurones du cortex moteur générées lorsque les sujets imaginent effectuer un mouvement sans réellement l’accomplir, est appropriée car détectable dans l’EEG et liée à l’activité motrice pour concevoir des interfaces comme des neuro-prothèses non assujetties à des stimuli. Cependant, même si des progrès importants ont été réalisés au cours des dernières années, un contrôle 3D complet reste un objectif à atteindre. Afin d’explorer de nouvelles solutions pour surmonter les limitations existantes, nous présentons une approche multiclasses qui considère la détection des imaginations motrices combinées. Le paradigme proposé comprend l’utilisation de la main gauche, de la main droite, et des deux pieds ensemble. Ainsi, par combinaison, huit commandes peuvent être fournies pour diriger un bras robotisé comprenant quatorze mouvements différents qui offrent un contrôle 3D complet. À cette fin, un système de commutation entre trois modes (déplacement du bras, du poignet ou des doigts) a été conçu et permet de gérer les différentes actions en utilisant une même commande. Ce système a été mis en oeuvre sur la plate-forme OpenViBE. En outre, pour l’extraction de caractéristiques une nouvelle approche de traitement d’information fournie par les capteurs a été développée sur la base de l’emplacement spécifique des sources d’activité liées aux parties du corps considérées. Cette approche permet de regrouper au sein d’une seule classe les différentes actions pour lesquelles le même membre est engagé, d’une manière que la tâche multiclasses originale se transforme en un problème équivalent impliquant une série de modèles de classification binaires. Cette approche permet d’utiliser l’algorithme de Common Spatial pattern (CSP) dont la capacité à discriminer des rythmes sensorimoteurs a été largement montrée mais qui présente l’inconvénient d’être applicable uniquement pour différencier deux classes. Nous avons donc également contribué à une nouvelle stratégie qui combine un ensemble de CSP et la géométrie riemannienne. Ainsi des caractéristiques plus discriminantes peuvent être obtenues comme les distances séparant les données des centres des classes considérées. Ces stratégies ont été appliquées sur trois nouvelles approches de classification qui ont été comparées à des méthodes de discrimination multiclasses classiques en utilisant les signaux EEG d’un groupe de sujets sains naïfs, montrant ainsi que les alternatives proposées permettent non seulement d’améliorer l’existant, mais aussi de réduire la complexité de la classification / Brain-Computer Interfaces (BCIs) replace the natural nervous system outputs by artificial ones that do not require the use of peripheral nerves, allowing people with severe motor impairments to interact, only by using their brain activity, with different types of applications, such as spellers, neuroprostheses, wheelchairs, or among others robotics devices. A very popular technique to record signals for BCI implementation purposes consists of electroencephalography (EEG), since in contrast with other alternatives, it is noninvasive and inexpensive. In addition, due to the potentiality of Motor Imagery (MI, i.e., brain oscillations that are generated when subjects imagine themselves performing a movement without actually accomplishing it) to generate suitable patterns for scheming self-paced paradigms, such combination has become a common solution for BCI neuroprostheses design. However, even though important progress has been made in the last years, full 3D control is an unaccomplished objective. In order to explore new solutions for overcoming the existing limitations, we present a multiclass approach that considers the detection of combined motor imageries, (i.e., two or more body parts used at the same time). The proposed paradigm includes the use of the left hand, right hand, and both feet together, from which eight commands are provided to direct a robotic arm comprising fourteen different movements that afford a full 3D control. To this end, an innovative switching-mode scheme that allows managing different actions by using the same command was designed and implemented on the OpenViBE platform. Furthermore, for feature extraction a novel signal processing scheme has been developed based on the specific location of the activity sources that are related to the considered body parts. This insight allows grouping together within a single class those conditions for which the same limb is engaged, in a manner that the original multiclass task is transformed into an equivalent problem involving a series of binary classification models. Such approach allows using the Common Spatial Pattern (CSP) algorithm; which has been shown to be powerful at discriminating sensorimotor rhythms, but has the drawback of being suitable only to differentiate between two classes. Based on this perspective we also have contributed with a new strategy that combines together the CSP algorithm and Riemannian geometry. In which the CSP projected trials are mapped into the Riemannian manifold, from where more discriminative features can be obtained as the distances separating the input data from the considered class means. These strategies were applied on three new classification approaches that have been compared to classical multiclass methods by using the EEG signals from a group of naive healthy subjects, showing that the proposed alternatives not only outperform the existing schema, but also reduce the complexity of the classification task

Le but de ce travail de thèse était de contribuer à une meilleure compréhension des mécanismes par lesquels nous nous représentons nos propres actions et celles d'autrui. En nous situant notamment dans la perspective de la théorie idéomotrice, nous avons examiné ces questions tout d'abord dans le cadre de l'imitation. Nos résultats indiquent un effet de l'apprentissage idéomoteur sur l'imitation intentionnelle (Etude 1), confirmant la flexibilité des liens perception-action, et démontrant le rôle des associations réponse-effet dans l'imitation. Toutefois, les performances à une tâche d'imitation automatique n'étaient pas influencées par un tel type d'apprentissage (Etude 2), possiblement en raison de processus différents n'ayant pas la même sensibilité à l'apprentissage idéomoteur. Nous avons ensuite étendu nos recherches au cadre des tâches conjointes (Etude 3). Nous montrons qu'une expérience idéomotrice corrélant l'exécution d'une action avec celle d'un agent non-humain conduit à la co-représentation de l'action de cet agent (présence d'un effet Simon social). Ainsi, l'expérience idéomotrice pourrait également permettre de modifier la co-représentation de l'action d'autrui en situation de tâche partagée. Ce travail confirme donc l'approche idéomotrice de la perception et de la représentation des actions d'autrui. / The aim of present work was to better understand the mechanisms by which we represent our own actions and those of others. Within the frame of the ideomotor theory, we first examined these questions in relation to imitation. Our results indicated an effect of ideomotor learning on intentional imitation (Study 1), confirming the flexibility of perception-action links, and demonstrating the role of action-effect associations in imitation. However, automatic imitation was not influenced by this type of learning (Study 2), which may suggest different processes with less sensitivity to learning ideomotor learning. We then extended our research to joint-action tasks (Study 3). We showed that an ideomotor experience, where action execution triggered actions of a non-human agent, induced a subsequent co-representation of this agent's actions (as indexed by social Simon effect). Ideomotor experience therefore seems to influence also the way we represent the actions of others in task-sharing. This work confirms the ideomotor approach to perception and representation of others' actions.

Les troubles des tics, comme le syndrome de Gilles de la Tourette et le trouble de tics chroniques, sont des conditions neuropsychiatriques impliquant des tics moteurs et/ou phoniques. En plus de nombreuses comorbidités, les patients qui en sont atteints ont aussi des difficultés neuropsychologiques, notamment au niveau de l’inhibition et des fonctions motrices. La thérapie cognitivo-comportementale permet d’améliorer les tics et la condition générale de ces patients. Nous avons donc enregistré, durant une tâche de compatibilité stimulus-réponse, les potentiels évoqués cognitifs et les potentiels de latéralisation motrice (lateralized readiness potential; LRP) chez 20 patients atteints de trouble des tic avant et après une thérapie cognitivo-comportementale, et chez 20 participants contrôles. Chez les patients atteints de trouble des tics, nos résultats ont révélé une apparition plus tardive de l’amorce du LRP moyenné par rapport au stimulus, une amplitude plus élevée du LRP moyenné par rapport à la réponse, et une suractivation frontale liée aux processus d’inhibition. Suite à la thérapie, le retard au niveau de la latence de l’amorce du LRP moyenné par rapport à la réponse est comblé et l’amplitude du LRP moyenné par rapport à la réponse est normalisée, mais pas la suractivation frontale liée à l’inhibition. Cela suggère donc que la thérapie induit une modification des processus prémoteurs de sélection et de préparation de la réponse, ainsi que des processus d’exécution motrice, mais n’altère pas la suractivation frontale reliée aux fonctions inhibitrices. Étant donnés ces résultats, nous suggérons que la thérapie cognitivo-comportementale induit une modification du fonctionnement des aires motrices du cerveau. / Gilles de la Tourette syndrome and chronic tic disorder are two neuropsychiatric condition involving motor and/or phonic tics. In the DSM, these two conditions are characterized as “tic disorders”. Patients with such diagnoses face numerous comorbidities, and also show multiple neuropsychological impairments, especially concerning inhibition and motor processing. Tic symptoms, as well as general condition, can be improved with a cognitive-behavioural therapy (CBT). To this end, we recorded, during a stimulus-response compatibility task, event-related potentials and lateralized readiness potentials in 20 patients with tic disorder and 20 healthy controls. Patients and controls were paired on age, sex and hand dominance. Our result revealed a delay in stimulus-locked lateralized readiness potential (LRP) onset latency, higher response-locked LRP peak amplitude and a frontal overactivation related to stimulus inhibition in GTS and CTD patients. Following CBT, stimulus-locked LRP onset latency and response-locked LRP peak amplitude were normalized, but the frontal overactivation related to inhibition processing remained unchanged. These results suggest that CBT induces a modification of pre-motor processes such as response selection and preparation, as well as motor processes like response execution, but does not affect cortical activation related to stimulus inhibition. Since we found a reduction in tic symptoms, as well as a normalization of stimulus-locked LRP onset latency and response-locked LRP peak amplitude, and because LRPs are partly generated by the supplementary motor area, we suggest that CBT leads to a modification of this structure’s functioning.

La faiblesse des muscles périphériques, définie par une diminution de la force maximale volontaire en dehors de tout état de fatigue neuromusculaire, est une complication fréquente de la broncho-pneumopathie chronique obstructive (BPCO). La force maximale volontaire dépend à la fois des propriétés musculaires périphériques (i.e. volume et architecture musculaire, qualités contractiles) et de la capacité du système nerveux à activer le muscle maximalement. Dans la BPCO, plusieurs travaux ont souligné l'existence paradoxale d'une perte de force maximale volontaire sans altérations musculaires périphériques et sans qu'un déficit d'activation volontaire n'ait clairement été identifié. Pourtant, les patients atteints de BPCO présentent de nombreuses altérations du système nerveux, compatibles avec une capacité d'activation volontaire altérée.L'objectif de ce travail de thèse était donc de tester l'implication du système nerveux dans la faiblesse musculaire de la BPCO et d'en déterminer les mécanismes sous-jacents. Au cours de nos travaux, nous avons mis en évidence une activité corticale diminuée dans la BPCO lors de contractions maximales et sous-maximales volontaires. Nous avons par ailleurs rapporté une perte d'excitabilité du cortex moteur et un déficit d'activation volontaire spécifique aux patients atteints de faiblesse musculaire. Ces résultats sont en accord avec une implication des altérations cérébrales dans la faiblesse musculaire périphérique de la BPCO. Nous sommes ensuite parvenus à identifier une origine potentielle des altérations cérébrales : les désaturations en O2 au cours du sommeil avec mouvements non-rapides des yeux (NREM). Cette hypothèse a été corroborée par l'observation d'un niveau d'activation volontaire réduit chez les patients désatureurs en sommeil NREM. En revanche, aucune répercussion significative n'a pu être observée sur la force maximale volontaire de ces patients, suggérant l'existence d'un mécanisme compensatoire. In fine, nos résultats constituent une avancée importante dans la compréhension du phénomène de faiblesse musculaire, classiquement attribué à la seule perte de masse musculaire. L'implication du système nerveux central dans la faiblesse musculaire ouvre notamment la voie à de nouvelles modalités de prise en charge par des approches spécifiques, dans l'optique de lutter contre la faiblesse musculaire et ses multiples répercussions négatives dans la vie du patient atteint de BPCO. / Peripheral muscle weakness, as defined by a reduced voluntary strength outside any state of neuromuscular fatigue, is a common complication of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Maximal voluntary strength is determined by both peripheral muscle properties (i.e. muscle volume and architecture, contractile quality) and the nervous system's ability to activate the muscle maximally. In COPD, many studies highlighted the paradoxical existence of maximal voluntary strength loss without any peripheral muscle impairment, and without a clearly identified voluntary activation deficit. However, patients with COPD exhibited several nervous system alterations compatible with a reduced maximal voluntary activation capacity. The aim of this thesis was to test the nervous system implication in COPD muscle weakness and to determine the involved mechanisms. As major results, we found a reduced cortical activity in COPD during maximal and sub-maximal voluntary contractions. Furthermore, we reported reduced motor cortex excitability and voluntary activation deficit, specifically in patients with muscle weakness. These results are in accordance with an involvement of cortical alterations in COPD muscle weakness. Then, we indentified a potential origin for cortical alterations: O2 desaturation during non-rapid eye movement (NREM) sleep. This hypothesis has been corroborated by the observation of a reduced voluntary activation in patients with NREM sleep desaturation. However, no significant repercussion could have been observed on maximal voluntary strength in these patients, suggesting a compensatory mechanism.Our results are an important step forward in understanding the COPD muscle weakness that was classically attributed to loss of muscle mass only. The involvement of the central nervous system in COPD muscle weakness also brings about new patient care opportunities via tailored approaches, in order to fight against muscle weakness and its deleterious consequences on a patient's life.