Jérémie Mattout, Fabien Lotte, Jérémy Frey, Emmanuel Maby, Jelena Mladenović, Mateus Joffily, Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Ullo, Groupe d'analyse et de théorie économique (GATE Lyon Saint-Étienne), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Centre de recherche en neurosciences de Lyon (CRNL), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), This work was financially supported by BCI-Lift Inria project, and the French National Research Agency (ANR-11-LABX-0042, ANR-11-IDEX-007 and ANR-18-CE28-0016).The data used in this study were acquired as part of the French ANR project ANR-DEFIS09-EMER-002 CoAdapt, ANR-11-IDEX-0007,Avenir L.S.E.,PROJET AVENIR LYON SAINT-ETIENNE(2011), ANR-18-CE28-0016,CausaL,Architectures cognitives de l'apprentissage causale(2018), European Project: 714567 ,H2020 Pilier ERC,BrainConquest(2017), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Groupe d'Analyse et de Théorie Economique Lyon - Saint-Etienne (GATE Lyon Saint-Étienne), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de recherche en neurosciences de Lyon - Lyon Neuroscience Research Center (CRNL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Dynamique Cérébrale et Cognition (DYCOG), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), ANR-11-IDEX-0007-02/11-LABX-0042,CORTEX,Construction, Fonction Cognitive et Réhabilitation du Cerveau(2011), and ANR-18-CE28-0016,CAUSAL,COGNITIVE ARCHITECTURES OF CAUSAL LEARNING(2018)
International audience; Objective. Going adaptive is a major challenge for the field of Brain-Computer Interface (BCI). This entails a machine that optimally articulates inference about the user’s intentions and its own actions. Adaptation can operate over several dimensions which calls for a generic and flexible framework. Approach. We appeal to one of the most comprehensive computational approach to brain (adaptive) functions: the Active Inference (AI) framework. It entails an explicit (probabilistic) model of the user that the machine interacts with, here involved in a P300-spelling task. This takes the form of a discrete input-output state-space model establishing the link between the machine’s (i) observations – a P300 or Error Potential for instance, (ii) representations – of the user intentions to spell or pause, and (iii) actions – to flash, spell or switch-off the application. Main results. Using simulations with real EEG data from 18 subjects, results demonstrate the ability of AI to yield a significant increase in bitrate (17%) over state-of-the-art approaches, such as dynamic stopping. Significance. Thanks to its flexibility, this one model enables to implement optimal (dynamic) stopping but also optimal flashing (i.e. active sampling), automated error correction, and switching off when the user does not look at the screen anymore. Importantly, this approach enables the machine to flexibly arbitrate between all these possible actions. We demonstrate AI as a unifying and generic framework to implement a flexible interaction in a given BCI context.