La réalité virtuelle ouvre une fenêtre, voulue transparente, sur un monde virtuel dans lequel sont plongés des participants. Conçus d'abord comme uniquement visuels, les mondes virtuels sont maintenant aussi sonores, grâce aux technologies récentes de rendu sonore spatialisé. Le système innovant proposé et étudié ici se compose de larges panneaux de structure sandwich, servant d'écrans, au revers desquels sont collés des excitateurs électrodynamiques qui les mettent en vibration, créant ainsi un champ acoustique autour des auditeurs. Le rendu visuel 3D est généré par stéréoscopie passive adaptative et le rendu sonore spatialisé par holophonie. L'utilisation d'un panneau comme source sonore étendue pour l'holophonie suppose la compréhension de son comportement vibro-acoustique. L'estimation des non-linéarités dans les systèmes vibrants est abordée à partir d'une méthode proposée par A. Farina en 2000 : cette méthode est justifiée sur le plan théorique et son applicabilité est étendue (séparation des sources de non-linéarité). Une méthode d'estimation des modules d'élasticité et des facteurs d'amortissement pertinents pour la propagation dans le panneau sandwich des ondes de flexion et de cisaillement est aussi développée. Le système est caractérisé expérimentalement grâce à ces deux outils. La perception spatiale, par les modalités audio, visuelle et audio-visuelle, du monde virtuel synthétisé par le dispositif est ensuite abordée. Il est montré que les participants fusionnent avec succès les flux auditif et visuel qui leur sont présentés et perçoivent les rendus auditif et visuel de façon spatialement cohérente. Les caractéristiques de leur perception spatiale de l'espace virtuel sont analysées en fonction des modalités mises en jeu et comparées avec les données de la littérature. Le concept d'ancrage du monde virtuel au dispositif réel qui le crée est en outre proposé : la distance entre le sujet et le panneau semble en effet jouer un rôle pivot dans la loi de compression des distances perçues. Enfin, deux applications de réalité virtuelle basées sur ce système illustrent les nombreuses possibilités offertes par cette nouvelle interface "homme-machine".

Ces travaux visent à fournir un système de scénarisation d'environnements virtuels assurant à la fois la liberté d'action de l'utilisateur, l'ampleur, le caractère dynamique et l'efficacité du contrôle exercé sur le scénario, la cohérence des comportements présentés et l'adaptabilité du système. Nous proposons SELDON, un modèle basé sur le contrôle centralisé et indirect d'une simulation émergente. Le contenu scénaristique y est représenté par des modèles du domaine et de l'activité dans les langages DOMAIN-DL et ACTIVITY-DL. L'environnement est peuplé de personnages virtuels autonomes et l'utilisateur y est libre de ses actions. La scénarisation est réalisée en deux étapes : des objectifs dynamiques sont déterminés à partir de l'activité de l'utilisateur, puis un scénario est généré en fonction de ces objectifs et exécuté au travers d'ajustements sur la simulation. Le moteur DIRECTOR permet de générer et de réaliser ce scénario. DIRECTOR utilise les modèles qui sous-tendent la simulation pour prédire son évolution, et guide cette évolution au travers d'un ensemble d'ajustements indirects, qui influencent les réactions des systèmes techniques et les prises de décision des personnages. Il utilise un moteur de planification pour générer des scénarios composés d'étapes de prédiction, dont il suit la réalisation dans la simulation, et d'ajustements, qu'il déclenche. Les objectifs scénaristiques pris en compte sont à la fois dynamiques, au travers de situations prescrites et proscrites et de contraintes sur les propriétés globales du scénario, et statiques, sous la forme d'espaces de scénario représentés en CAUSALITY-DL.

La conception concourante de produits matériels centrée sur l'homme est basée sur une collaboration entre le concepteur mécanicien, l'ergonome et le designer industriel. Cette collaboration souvent difficile peut être facilitée par l'utilisation d'objets intermédiaires de conception, tels que la Réalité Virtuelle (RV). Néanmoins, bien que largement utilisée dans l'industrie, la RV souffre d'un déficit d'acceptation de la part des concepteurs de produits. Dans le cadre de ces travaux, nous proposons d'utiliser la RV sous la forme d'outils immersifs d'assistance à la convergence multidisciplinaire développés selon une démarche anthropocentrée en fonction des besoins spécifiques à chaque projet de conception de produits. Afin d'optimiser les délais de développement, nous proposons une méthodologie de conception d'applications immersive dédiée : la méthodologie ASAP(As Soon As Possible). Une première série expérimentale a été conduite dans le cadre de contrats industriels d'études et de recherche afin de valider la faisabilité de la méthodologie et l'efficacité des outils développés.Une deuxième série expérimentale a été effectuée sur plus de 50 sujets dans le cadre de projets, cette fois, pédagogiques qui ont nécessité le développement de 12 applications. Elle a permis de valider quantitativement l'influence des outils immersifs sur l'efficacité perçue des phases de convergence interdisciplinaires ainsi que l'influence de l'approche proposée sur l'acceptation de la RV par les concepteurs de produits. Ces travaux de thèse présentent une première approche qui, selon nous, permettra à terme, de faire évoluer l'usage de la RV vers une intégration plus forte au sein des processus de conception de produits avec, par exemple, une plus large utilisation des applications immersives de modélisation 3D, réelles sources d'innovation.

La pléthysmographie pénienne est reconnue comme la méthode la plus rigoureuse pour l’évaluation des intérêts sexuels. Cet instrument pourrait cependant bénéficier d’amélioration au niveau de sa validité écologique et de sa vulnérabilité aux tentatives de falsification. Cet outil est également confronté aux contraintes éthiques et légales liées à la présentation de stimuli produits à partir de modèle humain pour susciter l’excitation sexuelle. La présente thèse doctorale propose de pallier aux lacunes de la procédure pléthysmographique en la combinant à des stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle et à la vidéo-oculographie. Dans le cadre d’une première étude empirique, il s’agit de déterminer si l’usage de stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle est préférable à la modalité auditive actuellement utilisée. Les réponses érectiles d’agresseurs sexuels d’enfants et d’hommes sans paraphilie connue sont enregistrées et la capacité des deux modalités à produire des profils d’excitation sexuels et des indices de déviance propres aux intérêts sexuels est comparée. Dans le cadre d’une seconde étude expérimentale, les mouvements oculaires sont analysés afin de détecter les tentatives de contrôle volontaire de la réponse érectile lors d’une procédure d’évaluation pléthysmographique. Les réponses érectiles et les mouvements oculaires d’hommes sans dossier judiciaire sont enregistrés lors du visionnement de stimuli sous trois différentes conditions, dont une tâche de suppression de la réponse érectile. Dans l’ensemble, les résultats démontrent que les stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle génèrent des profils d’excitation sexuelle ainsi que des indices de déviance ayant une précision de classification et de discrimination significativement supérieure à la modalité auditive. D’autre part, les résultats soulignent la capacité des mouvements oculaires à identifier une signature oculaire propre à l’utilisation d’une stratégie cognitive d’inhibition de la réponse érectile qui se caractérise notamment par la mise à l’écart du contenu sexuel et le ralentissement global du processus d’exploration visuel. Ce projet de recherche souligne les avantages inhérents à la présentation en immersion virtuelle de stimuli générés par ordinateur ainsi qu’à l’étude des mouvements oculaires lors de l’évaluation pléthysmographique et vient appuyer l’implantation progressive de cette modalité dans les milieux d’évaluations cliniques. / Penile plethysmography is considered to be the most rigorous method for sexual interest assessment. The instrument could however benefit from improvements in terms of its ecological validity and vulnerability to faking attempts. This tool also faces ethical and legal constraints related to the presentation of stimuli depicting human subjects to entice sexual arousal. This doctoral thesis seeks to address penile plethysmography’s shortcomings by combining it with computer-generated stimuli presented in virtual immersion as well as eye-tracking devices. A first empirical study was conducted to determine whether the presentation of computer-generated stimuli in virtual immersion is preferable to the auditory modality currently being used. Erectile responses from child molesters and men without sexual deviances were recorded and the ability of both modalities to generate sexual arousal profiles and deviance differentials indicative of sexual interests were compared. In a second experimental study, eye-movements were explored in an attempt to identify the presence of cognitive strategies responsible for erectile inhibition during the plethysmographic procedure. Erectile responses and eye-movements of men without criminal records were recorded when viewing stimuli under three different conditions, including an erectile inhibition task. Overall, results show that the presentation of computer-generated stimuli in virtual immersion generates sexual arousal profiles and deviance differentials, which allow significantly higher classification accuracy and discriminant performance than the auditory modality. Results also highlight the possibility, through eye-movement analyses, to identify an ocular signature specific to the use of cognitive strategies for erectile inhibition, which is characterized by a partial avoidance of the sexual content and a general deceleration of the visual exploration process. This project exposes the benefits inherent to the presentation of computer-generated stimuli in virtual immersion and the use of eye-tracking devices for penile plethysmography assessments and supports the progressive implementation of this modality in clinical settings.

Cette thèse vise à détecter et améliorer l’état cognitif de l’apprenant. Cet état est défini par la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances et de les stocker dans la mémoire. Nous nous sommes essentiellement intéressés à améliorer le raisonnement des apprenants, et ceci dans trois environnements : environnement purement cognitif Logique, jeu sérieux LewiSpace et jeu sérieux intelligent Inertia. La détection de cet état se fait essentiellement par des mesures physiologiques (en particulier les électroencéphalogrammes) afin d’avoir une idée sur les interactions des apprenants et l’évolution de leurs états mentaux. L’amélioration des performances des apprenants et de leur raisonnement est une clé pour la réussite de l’apprentissage. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de l’environnement cognitif logique. Nous décrivons des statistiques faites sur cet environnement. Nous avons collecté durant une étude expérimentale les données sur l’engagement, la charge cognitive et la distraction. Ces trois mesures se sont montrées efficaces pour la classification et la prédiction des performances des apprenants. Dans une deuxième partie, nous décrivons le jeu Lewispace pour l’apprentissage des diagrammes de Lewis. Nous avons mené une étude expérimentale et collecté les données des électroencéphalogrammes, des émotions et des traceurs de regard. Nous avons montré qu’il est possible de prédire le besoin d’aide dans cet environnement grâce à ces mesures physiologiques et des algorithmes d’apprentissage machine. Dans une troisième partie, nous clôturons la thèse en présentant des stratégies d’aide intégrées dans un jeu virtuel Inertia (jeu de physique). Cette dernière s’adapte selon deux mesures extraites des électroencéphalogrammes (l’engagement et la frustration). Nous avons montré que ce jeu permet d’augmenter le taux de réussite dans ses missions, la performance globale et par conséquent améliorer l’état cognitif de l’apprenant. / This thesis aims at detecting and enhancing the cognitive state of a learner. This state is measured by the ability to acquire new knowledge and store it in memory. Focusing on three types of environments to enhance reasoning: environment Logic, serious game LewiSpace and intelligent serious game Inertia. Physiological measures (in particular the electroencephalograms) have been taken in order to measure learners’ engagement and mental states. Improving learners’ reasoning is key for successful learning process. In a first part, we present the implementation of logic environment. We present statistics on this environment, with data collected during an experimental study. Three types of data: engagement, workload and distraction, these measures were effective and can predict and classify learner’s performance. In a second part, we describe the LewiSpace game, aimed at teaching Lewis diagrams. We conducted an experimental study and collected data from electroencephalograms, emotions and eye-tracking software. Combined with machine learning algorithms, it is possible to anticipate a learner’s need for help using these data. In a third part, we finish by presenting some assistance strategies in a virtual reality game called Inertia (to teach Physics). The latter adapts according to two measures extracted from electroencephalograms (frustration and engagement). Based on our study, we were able to enhance the learner’s success rate on game missions, by improving its cognitive state.

À l’heure où le numérique s’est totalement imposé dans notre quotidien, nous pouvons nous demander comment évolue notre bien-être. La réalité virtuelle hautement immersive permet de développer des environnements propices à la relaxation qui peuvent améliorer les capacités cognitives et la qualité de vie de nombreuses personnes. Le premier objectif de cette étude est de réduire les émotions négatives et améliorer les capacités cognitives des personnes souffrant de déclin cognitif subjectif (DCS). À cette fin, nous avons développé un environnement de réalité virtuelle appelé Savannah VR, où les participants ont suivi un avatar à travers une savane. Nous avons recruté dix-neuf personnes atteintes de DCS pour participer à l’expérience virtuelle de la savane. Le casque Emotiv Epoc a capturé les émotions des participants pendant toute l’expérience virtuelle. Les résultats montrent que l’immersion dans la savane virtuelle a réduit les émotions négatives des participants et que les effets positifs ont continué par la suite. Les participants ont également amélioré leur performance cognitive. La confusion se manifeste souvent au cours de l’apprentissage lorsque les élèves ne comprennent pas de nouvelles connaissances. C’est un état qui est également très présent chez les personnes atteintes de démence à cause du déclin de leurs capacités cognitives. Détecter et surmonter la confusion pourrait ainsi améliorer le bien-être et les performances cognitives des personnes atteintes de troubles cognitifs. Le deuxième objectif de ce mémoire est donc de développer un outil pour détecter la confusion. Nous avons mené deux expérimentations et obtenu un modèle d’apprentissage automatique basé sur les signaux du cerveau pour reconnaître quatre niveaux de confusion (90% de précision). De plus, nous avons créé un autre modèle pour reconnaître la fonction cognitive liée à la confusion (82 % de précision). / At a time when digital technology has become an integral part of our daily lives, we can ask ourselves how our well-being is evolving. Highly immersive virtual reality allows the development of environments that promote relaxation and can improve the cognitive abilities and quality of life of many people. The first aim of this study is to reduce the negative emotions and improve the cognitive abilities of people suffering from subjective cognitive decline (SCD). To this end, we have developed a virtual reality environment called Savannah VR, where participants followed an avatar across a savannah. We recruited nineteen people with SCD to participate in the virtual savannah experience. The Emotiv Epoc headset captured their emotions for the entire virtual experience. The results show that immersion in the virtual savannah reduced the negative emotions of the participants and that the positive effects continued afterward. Participants also improved their cognitive performance. Confusion often occurs during learning when students do not understand new knowledge. It is a state that is also very present in people with dementia because of the decline in their cognitive abilities. Detecting and overcoming confusion could thus improve the well-being and cognitive performance of people with cognitive impairment. The second objective of this paper is, therefore, to develop a tool to detect confusion. We conducted two experiments and obtained a machine learning model based on brain signals to recognize four levels of confusion (90% accuracy). In addition, we created another model to recognize the cognitive function related to the confusion (82% accuracy).

Des études soutiennent que l’entraînement cognitif est une méthode efficace pour ralentirle déclin cognitif chez les personnes âgées. Les jeux sérieux basés sur la réalité virtuelle(RV) ont trouvé une application dans ce domaine en raison du haut niveau d’immersionet d’interactivité offert par les environnements virtuels (EV). Ce projet implémente unjeu d’orientation 3D en réalité virtuelle entièrement immersif avec un système pour guiderl’utilisateur en temps réel. Le jeu d’orientation 3D est utilisé comme exercice pour entraînerles capacités cognitives des utilisateurs. Les effets immédiats du jeu d’orientation sur lescapacités de mémoire et d’attention ont été étudiés sur quinze personnes âgées présentant undéclin cognitif subjectif (DCS). Il a été observé que bien qu’il n’y ait pas eu d’améliorationsignificative des résultats pour les exercices d’attention, les participants ont obtenu demeilleurs résultats aux exercices de mémoire spécifiques après avoir joué au jeu d’orientation. Le manque de succès dans la réalisation de l’objectif requis peut parfois augmenter lesémotions négatives chez les êtres humains, et plus particulièrement chez les personnes quisouffrent de déclin cognitif. C’est pourquoi le jeu a été équipé d’un système de guidageavec indices de localisation en temps réel pour contrôler les émotions négatives et aiderles participants à accomplir leurs tâches. Le système de guidage est basé sur des règleslogiques; chaque indice est délivré si une condition spécifique est remplie. Le changement desémotions des participants a montré que les indices sont efficaces pour réduire la frustration,étant donné qu’ils sont facilement compréhensibles et conçus pour donner un retour positif. La dernière partie du projet se concentre sur le système de guidage et met en oeuvre unmoyen pour l’activer entièrement selon les émotions d’une personne. Le problème consisteà identifier l’état des émotions qui devraient déclencher l’activation du système de guidage.Ce problème prend la forme d’un processus de décision markovien (PDM), qui peut êtrerésolu via l’apprentissage par renforcement (AR). Le réseau profond Q (RPQ) avec relectured’expérience (ER), qui est l’un des algorithmes d’apprentissage par renforcement les plusavancés pour la prédiction d’actions dans un espace d’action discret, a été utilisé dans cecontexte. L’algorithme a été formé sur des données d’émotions simulées, et testé sur les données de quinze personnes âgées acquises lors d’expériences menées dans la première partiedu projet. On observe que la méthode basée sur l’AR est plus performante que la méthodebasée sur les règles pour identifier l’état mental d’une personne afin de lui fournir des indices. / Studies support cognitive training as an efficient method to slow the cognitive declinein older adults. Virtual reality (VR) based serious games have found application in thisfield due to the high level of immersion and interactivity offered by virtual environments(VE). This project implements a fully immersive 3D virtual reality orientation game with areal-time guidance system to be used as an exercise for cognitive training. The immediateaftereffects of playing the orientation game on memory and attention abilities were studiedon fifteen older adults with subjective cognitive decline (SCD). It was observed that whilethere was no significant improvement in attention exercises, the participants performedbetter in specific memory exercises after playing the orientation game. Sometimes lack of success in achieving the required objective may increase the negativeemotions in humans and more so in people who suffer from cognitive decline. Hence, thegame was equipped with a real-time guidance system with location hints to control negativeemotions and help participants to complete the tasks. The guidance system is based onlogical rules; each hint is delivered if a specific condition is met. Change in emotions ofparticipants showed that hints are effective in reducing frustration, given that the hints areeasily comprehensible and designed to give positive feedback. The final part of the project focuses on the guidance system and implements a way toactivate it entirely based on a person’s emotions. The problem calls for identifying the stateof the emotions that should trigger the guidance system’s activation. This problem takes theform of a Markov decision process (MDP), which can be solved by setting it in a reinforcementlearning framework. Deep Q-Learning network (DQN) with experience replay (ER),which is one of the state-of-the-art reinforcement learning algorithms for predicting actionsin discrete action space, was used in this context. The algorithm was trained on simulateddata of emotions and tested on the data of fifteen older adults acquired in experimentsconducted in the first part of the project. It is observed that the RL based method performsbetter than the rule-based method in identifying the mental state of a person to provide hints.

Des efforts importants ont été faits pour améliorer la précision de la détection des actions humaines à l’aide des articulations du squelette. Déterminer les actions dans un environnement bruyant reste une tâche difficile, car les coordonnées cartésiennes des articulations du squelette fournies par la caméra de détection à profondeur dépendent de la position de la caméra et de la position du squelette. Dans certaines applications d’interaction homme-machine, la position du squelette et la position de la caméra ne cessent de changer. La méthode proposée recommande d’utiliser des valeurs de position relatives plutôt que des valeurs de coordonnées cartésiennes réelles. Les récents progrès des réseaux de neurones à convolution (RNC) nous aident à obtenir une plus grande précision de prédiction en utilisant des entrées sous forme d’images. Pour représenter les articulations du squelette sous forme d’image, nous devons représenter les informations du squelette sous forme de matrice avec une hauteur et une largeur égale. Le nombre d’articulations du squelette fournit par certaines caméras de détection à profondeur est limité, et nous devons dépendre des valeurs de position relatives pour avoir une représentation matricielle des articulations du squelette. Avec la nouvelle représentation des articulations du squelette et le jeu de données MSR, nous pouvons obtenir des performances semblables à celles de l’état de l’art. Nous avons utilisé le décalage d’image au lieu de l’interpolation entre les images, ce qui nous aide également à obtenir des performances similaires à celle de l’état de l’art. / There have been significant efforts in the direction of improving accuracy in detecting human action using skeleton joints. Recognizing human activities in a noisy environment is still challenging since the cartesian coordinate of the skeleton joints provided by depth camera depends on camera position and skeleton position. In a few of the human-computer interaction applications, skeleton position, and camera position keep changing. The proposed method recommends using relative positional values instead of actual cartesian coordinate values. Recent advancements in CNN help us to achieve higher prediction accuracy using input in image format. To represent skeleton joints in image format, we need to represent skeleton information in matrix form with equal height and width. With some depth cameras, the number of skeleton joints provided is limited, and we need to depend on relative positional values to have a matrix representation of skeleton joints. We can show the state-of-the-art prediction accuracy on MSR data with the help of the new representation of skeleton joints. We have used frames shifting instead of interpolation between frames, which helps us achieve state-of-the-art performance.

Brain-computer interfaces (BCI) have been used to control the gait of a virtual self-avatar with the aim of being used in gait rehabilitation. A BCI decodes the brain signals representing a desire to do something and transforms them into a control command for controlling external devices. The feelings described by the participants when they control a self-avatar in an immersive virtual environment (VE) demonstrate that humans can be embodied in the surrogate body of an avatar (ownership illusion). It has recently been shown that inducing the ownership illusion and then manipulating the movements of one’s self-avatar can lead to compensatory motor control strategies. In order to maximize this effect, there is a need for a method that measures and monitors embodiment levels of participants immersed in virtual reality (VR) to induce and maintain a strong ownership illusion. This is particularly true given that reaching a high level of both BCI performance and embodiment are inter-connected. To reach one of them, the second must be reached as well. Some limitations of many existing systems hinder their adoption for neurorehabilitation: 1- some use motor imagery (MI) of movements other than gait; 2- most systems allow the user to take single steps or to walk but do not allow both, which prevents users from progressing from steps to gait; 3- most of them function in a single BCI mode (cue-paced or self-paced), which prevents users from progressing from machine-dependent to machine-independent walking. Overcoming the aforementioned limitations can be done by combining different control modes and options in one single system. However, this would have a negative impact on BCI performance, therefore diminishing its usefulness as a potential rehabilitation tool. In this case, there will be a need to enhance BCI performance. For such purpose, many techniques have been used in the literature, such as providing modified feedback (whereby the presented feedback is not consistent with the user’s MI), sequential training (recalibrating the classifier as more data becomes available). This thesis was developed over 3 studies. The objective in study 1 was to investigate the possibility of measuring the level of embodiment of an immersive self-avatar, during the performing, observing and imagining of gait, using electroencephalogram (EEG) techniques, by presenting visual feedback that conflicts with the desired movement of embodied participants. The objective of study 2 was to develop and validate a BCI to control single steps and forward walking of an immersive virtual reality (VR) self-avatar, using mental imagery of these actions, in cue-paced and self-paced modes. Different performance enhancement strategies were implemented to increase BCI performance. The data of these two studies were then used in study 3 to construct a generic classifier that could eliminate offline calibration for future users and shorten training time. Twenty different healthy participants took part in studies 1 and 2. In study 1, participants wore an EEG cap and motion capture markers, with an avatar displayed in a head-mounted display (HMD) from a first-person perspective (1PP). They were cued to either perform, watch or imagine a single step forward or to initiate walking on a treadmill. For some of the trials, the avatar took a step with the contralateral limb or stopped walking before the participant stopped (modified feedback). In study 2, participants completed a 4-day sequential training to control the gait of an avatar in both BCI modes. In cue-paced mode, they were cued to imagine a single step forward, using their right or left foot, or to walk forward. In the self-paced mode, they were instructed to reach a target using the MI of multiple steps (switch control mode) or maintaining the MI of forward walking (continuous control mode). The avatar moved as a response to two calibrated regularized linear discriminant analysis (RLDA) classifiers that used the μ power spectral density (PSD) over the foot area of the motor cortex as features. The classifiers were retrained after every session. During the training, and for some of the trials, positive modified feedback was presented to half of the participants, where the avatar moved correctly regardless of the participant’s real performance. In both studies, the participants’ subjective experience was analyzed using a questionnaire. Results of study 1 show that subjective levels of embodiment correlate strongly with the power differences of the event-related synchronization (ERS) within the μ frequency band, and over the motor and pre-motor cortices between the modified and regular feedback trials. Results of study 2 show that all participants were able to operate the cued-paced BCI and the selfpaced BCI in both modes. For the cue-paced BCI, the average offline performance (classification rate) on day 1 was 67±6.1% and 86±6.1% on day 3, showing that the recalibration of the classifiers enhanced the offline performance of the BCI (p < 0.01). The average online performance was 85.9±8.4% for the modified feedback group (77-97%) versus 75% for the non-modified feedback group. For self-paced BCI, the average performance was 83% at switch control and 92% at continuous control mode, with a maximum of 12 seconds of control. Modified feedback enhanced BCI performances (p =0.001). Finally, results of study 3 show that the constructed generic models performed as well as models obtained from participant-specific offline data. The results show that there it is possible to design a participant-independent zero-training BCI. / Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO) ont été utilisées pour contrôler la marche d'un égo-avatar virtuel dans le but d'être utilisées dans la réadaptation de la marche. Une ICO décode les signaux du cerveau représentant un désir de faire produire un mouvement et les transforme en une commande de contrôle pour contrôler des appareils externes. Les sentiments décrits par les participants lorsqu'ils contrôlent un égo-avatar dans un environnement virtuel immersif démontrent que les humains peuvent être incarnés dans un corps d'un avatar (illusion de propriété). Il a été récemment démontré que provoquer l’illusion de propriété puis manipuler les mouvements de l’égo-avatar peut conduire à des stratégies de contrôle moteur compensatoire. Afin de maximiser cet effet, il existe un besoin d'une méthode qui mesure et surveille les niveaux d’incarnation des participants immergés dans la réalité virtuelle (RV) pour induire et maintenir une forte illusion de propriété. D'autre part, atteindre un niveau élevé de performances (taux de classification) ICO et d’incarnation est interconnecté. Pour atteindre l'un d'eux, le second doit également être atteint. Certaines limitations de plusieurs de ces systèmes entravent leur adoption pour la neuroréhabilitation: 1- certains utilisent l'imagerie motrice (IM) des mouvements autres que la marche; 2- la plupart des systèmes permettent à l'utilisateur de faire des pas simples ou de marcher mais pas les deux, ce qui ne permet pas à un utilisateur de passer des pas à la marche; 3- la plupart fonctionnent en un seul mode d’ICO, rythmé (cue-paced) ou auto-rythmé (self-paced). Surmonter les limitations susmentionnées peut être fait en combinant différents modes et options de commande dans un seul système. Cependant, cela aurait un impact négatif sur les performances de l’ICO, diminuant ainsi son utilité en tant qu'outil potentiel de réhabilitation. Dans ce cas, il sera nécessaire d'améliorer les performances des ICO. À cette fin, de nombreuses techniques ont été utilisées dans la littérature, telles que la rétroaction modifiée, le recalibrage du classificateur et l'utilisation d'un classificateur générique. Le projet de cette thèse a été réalisé en 3 études, avec objectif d'étudier dans l'étude 1, la possibilité de mesurer le niveau d'incarnation d'un égo-avatar immersif, lors de l'exécution, de l'observation et de l'imagination de la marche, à l'aide des techniques encéphalogramme (EEG), en présentant une rétroaction visuelle qui entre en conflit avec la commande du contrôle moteur des sujets incarnés. L'objectif de l'étude 2 était de développer un BCI pour contrôler les pas et la marche vers l’avant d'un égo-avatar dans la réalité virtuelle immersive, en utilisant l'imagerie motrice de ces actions, dans des modes rythmés et auto-rythmés. Différentes stratégies d'amélioration des performances ont été mises en œuvre pour augmenter la performance (taux de classification) de l’ICO. Les données de ces deux études ont ensuite été utilisées dans l'étude 3 pour construire des classificateurs génériques qui pourraient éliminer la calibration hors ligne pour les futurs utilisateurs et raccourcir le temps de formation. Vingt participants sains différents ont participé aux études 1 et 2. Dans l'étude 1, les participants portaient un casque EEG et des marqueurs de capture de mouvement, avec un avatar affiché dans un casque de RV du point de vue de la première personne (1PP). Ils ont été invités à performer, à regarder ou à imaginer un seul pas en avant ou la marche vers l’avant (pour quelques secondes) sur le tapis roulant. Pour certains essais, l'avatar a fait un pas avec le membre controlatéral ou a arrêté de marcher avant que le participant ne s'arrête (rétroaction modifiée). Dans l'étude 2, les participants ont participé à un entrainement séquentiel de 4 jours pour contrôler la marche d'un avatar dans les deux modes de l’ICO. En mode rythmé, ils ont imaginé un seul pas en avant, en utilisant leur pied droit ou gauche, ou la marche vers l’avant . En mode auto-rythmé, il leur a été demandé d'atteindre une cible en utilisant l'imagerie motrice (IM) de plusieurs pas (mode de contrôle intermittent) ou en maintenir l'IM de marche vers l’avant (mode de contrôle continu). L'avatar s'est déplacé en réponse à deux classificateurs ‘Regularized Linear Discriminant Analysis’ (RLDA) calibrés qui utilisaient comme caractéristiques la densité spectrale de puissance (Power Spectral Density; PSD) des bandes de fréquences µ (8-12 Hz) sur la zone du pied du cortex moteur. Les classificateurs ont été recalibrés après chaque session. Au cours de l’entrainement et pour certains des essais, une rétroaction modifiée positive a été présentée à la moitié des participants, où l'avatar s'est déplacé correctement quelle que soit la performance réelle du participant. Dans les deux études, l'expérience subjective des participants a été analysée à l'aide d'un questionnaire. Les résultats de l'étude 1 montrent que les niveaux subjectifs d’incarnation sont fortement corrélés à la différence de la puissance de la synchronisation liée à l’événement (Event-Related Synchronization; ERS) sur la bande de fréquence μ et sur le cortex moteur et prémoteur entre les essais de rétroaction modifiés et réguliers. L'étude 2 a montré que tous les participants étaient capables d’utiliser le BCI rythmé et auto-rythmé dans les deux modes. Pour le BCI rythmé, la performance hors ligne moyenne au jour 1 était de 67±6,1% et 86±6,1% au jour 3, ce qui montre que le recalibrage des classificateurs a amélioré la performance hors ligne du BCI (p <0,01). La performance en ligne moyenne était de 85,9±8,4% pour le groupe de rétroaction modifié (77-97%) contre 75% pour le groupe de rétroaction non modifié. Pour le BCI auto-rythmé, la performance moyenne était de 83% en commande de commutateur et de 92% en mode de commande continue, avec un maximum de 12 secondes de commande. Les performances de l’ICO ont été améliorées par la rétroaction modifiée (p = 0,001). Enfin, les résultats de l'étude 3 montrent que pour la classification des initialisations des pas et de la marche, il a été possible de construire des modèles génériques à partir de données hors ligne spécifiques aux participants. Les résultats montrent la possibilité de concevoir une ICO ne nécessitant aucun entraînement spécifique au participant.

La mémoire épisodique est la fonction neurocognitive humaine permettant de se souvenir des événements passés situés dans leur contexte spatio-temporel ainsi que de se rappeler d'exécuter des actions futures spécifiques et d'imaginer des événements futurs variés. Comme d'autres capacités complexes, son développement est lié à d'autres fonctions telles que les fonctions exécutives et la théorie de l'esprit. Elle peut être évaluée avec du matériel de laboratoire nécessitant une mémorisation de nouvelles informations et d'actions futures à réaliser plus tard (mémoires rétrospective et prospective, respectivement), ainsi que via des événements personnels (rappel du passé et imagination du futur ou mémoire autobiographique passée et future, respectivement). L'objectif de cette thèse était, d'une part, de comparer les aspects passé et futur de la mémoire épisodique dans une approche développementale de l'enfant d'âge scolaire au jeune adulte, tout en explorant les mécanismes sous-jacents. D'autre part, le but était également de comparer des tâches autobiographiques et des tâches de laboratoire plus écologiques en réalité virtuelle.Les résultats suggèrent un développement plus progressif de l'aspect futur de la mémoire épisodique (plus de différences chez les enfants), tandis que l'aspect passé semble être bien développé à l'adolescence. Concernant les mécanismes, les performances aux tâches autobiographique et en réalité virtuelle (corrélées entre elles) sont liées aux fonctions exécutives et aux capacités narratives ; de plus, les capacités de rappel lors du test de réalité virtuelle dépendent des fonctions exécutives, la mémoire autobiographique passée et future et la théorie de l'esprit (seulement pour le futur), tandis que les capacités de mémoire autobiographique dépendent de la mémoire du futur en réalité virtuelle en plus des fonctions exécutives et de l'âge.Ces données démontrent que malgré un développement plus progressif de l'aspect futur que passé de la mémoire épisodique, le fonctionnement mnésique dans des environnements virtuels est comparable à la mémoire au quotidien, compte tenu de leurs inter-corrélations et de leurs mécanismes au moins en partie communs. Par ailleurs, les tâches de réalité virtuelle peuvent trouver toute leur utilité dans l'évaluation des patients pédiatriques neurologiques dont les déficits mnésiques peuvent être plus ou moins subtils et se refléter plus aux contextes quotidiens qu'aux contextes des évaluations de type papier-crayon. / Episodic memory is the uniquely human neurocognitive function that enables us to recall past events situated in their spatio-temporal context and to remember to carry out specific future actions as well as imagine various personal future events. As all complex abilities, its functioning is linked to other cognitive capacities such as executive functions and theory of mind. It can be assessed with laboratory-based materials requiring the memorization of information and future actions to be recalled later (retrospective and prospective memory, respectively) and via personal events (recalling past ones and imagining future ones or past and future autobiographical memory, respectively). The aim of this thesis was, on the one hand, to compare both past and future aspects of episodic memory functioning in a wide developmental age span (from young schoolchildren to young adults), and to explore underlying developmental mechanisms. On the other hand, we also aimed to compare personal events¿ (autobiographical) tasks with more ecological laboratory tasks using virtual reality. Results suggest a more progressive development of the future aspect of episodic memory (more differences between children), whereas both retrospective and past autobiographical memory seem to be quite functional by adolescence. Regarding mechanisms, both autobiographical and virtual reality performance, in addition to correlating with each other, are linked to executive functions and narrative abilities; also, memory abilities assessed via virtual reality depend on executive functions, past and future autobiographical memory and (only future memory) on theory of mind performance, whereas autobiographical memory abilities depend on virtual reality-based future memory in addition to executive functions and age. Our data demonstrate that despite a more progressive development of the future aspect of episodic memory than of its past aspect, memory functioning in virtual environments is indeed comparable to daily life memory, as these abilities are strongly inter-linked and have at least partly common mechanisms. Also, virtual reality tasks can be used for memory assessments in pediatric neurological patients whose potential memory deficits can be more or less subtle and thus more detectable in daily life contexts as opposed to paper-and-pencil types of contexts.