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101. Reliable outlier detection by spectral clustering on Riemannian manifold of EEG covariance matrix

Author: Yamamoto, Maria, Sadatnejad, Khadijeh, Islam, Md, Lotte, Fabien, Tanaka, Toshihisa, Lotte, Fabien, Tokyo University of Agriculture and Technology (TUAT), 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), and 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
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-BT] Computer Science [cs]/Biotechnology, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-CG] Computer Science [cs]/Computational Geometry [cs.CG], [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology, [INFO.INFO-CG]Computer Science [cs]/Computational Geometry [cs.CG], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Introduction: Automatically identifying and rejecting artifact-contaminated trials is a key problem to design robust BCIs. Here, we propose a novel outlier detection method based on Riemannian Geometry (RG), a promising approach for BCI classification [1]. With RG, EEG signals are represented and processed as Sample Covariance Matrix (SCM), which is also known to reduce EEG artifacts influence. State-of-the-art outlier detection methods in RG include Riemannian Potato (RP) [2] and Median-Based Trimming (MBT) [3]. However, both suffer from the need of a threshold to determine outliers, and both always reject some samples as outliers, even when there is none. Thus, we propose Riemannian Spectral Clustering (RiSC), to detect outliers by clustering SCMs into non-outliers and outliers by similarity, without thresholds. Material, Methods and Results: First, RiSC computes the graph of SCMs similarities using the Riemannian distance between SCMs. Then, the graph nodes are clustered using spectral clustering [4], and all clusters except the most numerous one are rejected as outliers. We compared the classification accuracy of a Minimum Distance to Mean classifier [1] without outlier rejection (baseline) and after rejecting outliers from each class training data using RP, MBT and RiSC. We used EEG signals from 78 subjects from [5, 6], who performed right or left-hand motor imagery. The first two runs were used for training and the remaining runs for testing. Results showed no significant differences between methods (repeated measure ANOVA, p = 0.093). Mean classification accuracy (%) was 59.5±10.2, 59.8±10.1, 59.4±9.99 and 59.5±10.1 for the baseline, RiSC, RP and MBT respectively. Discussion: RiSC did not detect any outlier for most (68 out of 78) subjects. However, when it removed outliers, this increased accuracy for all but one subject (mean gain: 2.39 ± 2.24 %). On the other hand, RP and MBT detected outliers in all subjects, but this decreased accuracy for 46 and 34 out of 78 subjects respectively. Discussion: RiSC did not detect outlier for most subjects, which may suggest EEG contamination was already reduced using SCM. Thus, RiSC might be useful on more contaminated data. Contrary to RP and MBT, RiSC did not inadvertently reduce accuracy by rejecting clean data as outliers. Significance: Describing EEG as SCMs and detecting their outliers by spectral clustering seem to be a robust method that usually does not lead to inadvertent decrease in classification accuracy.
Published: 2021

102. Towards Truly Accessible MOOCs for Persons with Cognitive Impairments: a Field Study

Author: Pierre-Antoine Cinquin, Pascal Guitton, Hélène Sauzéon, 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), Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes (U2IS), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris), Bordeaux population health (BPH), Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), 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, Sauzeon, Hélène, Inria learning lab, and Université de Bordeaux
Subjects: Human-Computer Interaction, [SCCO]Cognitive science, Massive Open Online Courses, [SCCO.PSYC] Cognitive science/Psychology, Human-computer interface, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, Special needs education, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Distance education and online learning, Applied Psychology, Cognitive impairments
Abstract: International audience; Massive Online Open Courses (MOOCs) should offer lifelong education opportunities for persons with disabilities. However, most of the current MOOCs are not fully accessible, especially for persons with cognitive impairments and limited learning capacities. To bridge this gap, we have developed an accessible MOOC player following a participatory design process and used it to deliver a course on a mainstream MOOC platform. In this article we describe a field study to evaluate the impact of the playerâ€™s accessibility features on the learning experience of persons with disabilities. Following a mixed method approach, we first present the results of a quantitative assessment done with Learning Analytics methods to study the impact of the player on the retention of students with disabilities. Then we present the results of a questionnaire assessment to study the global experience of students in terms of learning performance, usability of the MOOC player, perceived cognitive load and self-determination. Both Learning Analytics and questionnaire -related results confirm our contribution to designing a more inclusive e-learning environment and providing a solid base to improve the accessibility assessment methodology for MOOCs.
Published: 2021
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103. Extension de l'espace d'interaction en réalité augmentée : Contributions aux environnements augmentés par transparence optique et par projection

Author: Darbar, Rajkumar, STAR, ABES, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Popular interaction with 3d content (Potioc), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux, Martin Hachet, Pascal Guitton, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), and 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
Subjects: Ihm, Drone interaction, Input interaction, Text selection, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Augmented reality, [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Side tasks, Réalité augmentée, Menu interaction
Abstract: Unlike desktop computing, Augmented reality (AR) blurs the boundaries between the physical and digital world by superimposing virtual information to the real environment. It is for example possible to create an immersive AR experience either by wearing a head-mounted display or using a projector. This thesis explores interaction challenges associated with these two types of augmented reality displays.Head-mounted AR displays (AR-HMDs) are constantly improving in terms of display (i.e., the field of view), tracking, interaction techniques, and portability. Currently available input techniques (such as hand-tacking, head/eye-gaze, and voice) in AR glasses are relatively easy to use for some tasks (e.g., grasping and moving an object). However, they lack precision and are not suitable for prolonged usage. Therefore, tasks that require accuracy become difficult to perform. In this research, we consider one such task — text selection that needs character level precision.On the other hand, projection-based AR, usually called as spatial augmented reality (SAR), augments physical objects directly with digital content using projectors. In SAR, digital augmentation is generally pre-defined, and the user often acts as a passive viewer. To bring interactivity in SAR, users require contextual graphical widgets (pop-up windows, menus, labels, interactive tools, etc.). Unfortunately, embedding those widgets within the SAR scene is challenging.In this dissertation, we explored new interaction techniques to address those challenges mentioned above. Our two main contributions are —First, we investigated the use of a smartphone as an interactive controller for selecting text in AR displays. We developed four eyes-free, one-handed text selection techniques for AR-HMDs using a smartphone: continuous touch (where smartphone touchscreen acted as a trackpad pad), discrete touch (where smartphone touchscreen was used to move the cursor character by character, word by word, and line by line), spatial movement (smartphone was used as an air-mouse), and raycasting (smartphone was used as a laser pointer). We also compared them in a user study.Second, we extended the physical space of SAR by providing 2D graphical widgets in mid-air using projection on a drone-mounted panel. Users are able to control the drone position and interact with the projected information dynamically with a handheld controller. We present three possible ways to embed widgets using a drone in SAR: displaying annotations in mid-air, providing interactive tools, supporting different viewpoints. We also describe the implementation details of our approach.These explorations aim at extending the interaction space in immersive AR applications., Contrairement aux environnements informatiques de bureaux, la réalité augmentée (RA) estompe les frontières entre le monde physique et le monde numérique en superposant des informations virtuelles à l'environnement réel. Il est notamment possible de créer une expérience immersive de réalité augmentée en portant un casque dédiée sur la tête, ou en utilisant des vidéoprojecteurs. Cette thèse explore les défis d'interaction associés à ces deux types d’affichage de réalité augmentée.Les casques de réalité augmentée s'améliorent constamment en termes d'affichage (c'est-à-dire le champ de vision), de suivi, de techniques d'interaction et de portabilité. Les techniques d'entrée actuellement disponibles (telles que la saisie manuelle, la tête/le regard et la voix) dans les casque RA sont relativement faciles à utiliser pour certaines tâches (par exemple, saisir et déplacer un objet). Cependant, elles manquent de précision et ne sont pas adaptées à un usage prolongé. Par conséquent, les tâches qui nécessitent de la précision deviennent difficiles à réaliser. Dans nos recherches, nous considérons une telle tâche - la sélection de texte qui nécessite une précision au niveau des caractères.D'autre part, la RA basée sur la projection, généralement appelée réalité augmentée spatiale (RAS), augmente directement les objets physiques avec du contenu numérique en utilisant des projecteurs. Dans la RAS, l'augmentation numérique est généralement prédéfinie et l'utilisateur agit souvent comme un spectateur passif. Pour apporter de l'interactivité à la RAS, les utilisateurs ont besoin de widgets graphiques contextuels (fenêtres contextuelles, menus, étiquettes, outils interactifs, etc.) Malheureusement, l'intégration de ces widgets dans la scène RAS est difficile.Dans cette thèse, nous avons exploré de nouvelles techniques d'interaction pour relever les défis mentionnés ci-dessus. Nos deux principales contributions sont les suivantesPremièrement, nous avons étudié l'utilisation d'un smartphone comme contrôleur interactif pour sélectionner du texte affiché au travers d’un casque. Nous avons développé quatre techniques de sélection de texte à une main pour les casques de RA à l'aide d'un smartphone : le toucher continu (où l'écran tactile du smartphone agit comme un pavé tactile), le toucher discret (où l'écran tactile du smartphone est utilisé pour déplacer le curseur caractère par caractère, mot par mot et ligne par ligne), le mouvement spatial (le smartphone est déplacé devant l’utilisateur) et la projection de rayons (le smartphone est utilisé comme un pointeur laser). Nous les avons également comparés dans une étude utilisateur.Deuxièmement, nous avons étendu l'espace physique dans des environnement en RAS en fournissant des widgets graphiques 2D dans l'air en utilisant la projection sur un panneau de projection monté sur un drone. Les utilisateurs peuvent contrôler la position du drone et interagir dynamiquement avec les informations projetées à l'aide d'une manette. Nous présentons trois façons possibles d'intégrer des widgets à l'aide d'un drone en RSA : afficher des annotations en l’air, fournir des outils interactifs, supporter différents points de vue. Nous décrivons également les détails de mise en œuvre de notre approche.Ces explorations visent à étendre l'espace d'interaction dans les applications immersives de réalité augmentée.
Published: 2021

104. Évaluation des états mentaux liés à l'apprentissage à partir de signaux cérébraux et physiologiques

Author: Appriou, Aurélien, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Popular interaction with 3d content (Potioc), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux, and Fabien Lotte
Subjects: Machine Learning, Physiology, Mental state, Electro-Encéphalographie, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Eeg, Apprentissage automatique, État mental, Physiologie
Abstract: Studying human learning is crucial: how can humans learn and what are their motivations to keep building-up knowledge? Every human is permanently learning to adapt to his environment and current generations now have to learn to use rapidly evolving technologies. As part of emerging technologies, research on brain-computer interfaces (BCIs) has become more democratic in recent decades, and experiments using electroencephalography (EEG)-based BCIs dramatically increased. This technology enables direct transfer of information from the human brain to a machine via brain signals, and can notably enable people with severe motor impairments to send commands to a wheelchair, e.g., by imagining left or right hand movements to make the wheelchair turn left or right. Such BCIs are called active BCIs since users are actively sending commands to the system, here a wheelchair, by performing mental imagery. However, the lack of robustness of BCIs limits the development of the technology outside of research laboratories, and current BCIs do not enable 10 to 30% of persons to acquire the skills required to use BCIs. If a lot of research has focused on the improvement of signal processing algorithms, the potential role of user training in BCI performance seems to be mostly neglected, and training protocols might not be suitable for all users. However, another type of BCIs recently proved particularly promising: passive BCIs. Such BCIs are not used to directly control an application, but to monitor in real-time users’ psychological states, e.g., mental workload or attention, in order to adapt an application accordingly. The goal of my PhD thesis is to to attempt to estimate learning-related psychological states such as cognitive workload, curiosity, attention, fatigue or emotions, from EEG and/or bio signals, using passive BCIs, in order to understand individual users’ capabilities and motivations to learn, and therefore to adapt active BCIs training protocols accordingly.In a first contribution, we explored recent machine learning algorithms that have shown to be promising for oscillatory-based MI-BCIs, but that have never been tested on oscillatory psychological states estimation, proposed new variants of them, and benchmarked them with classical methods to estimate both mental workload and affective states (Valence/Arousal) from oscillatory-based EEG signals. We studied these approaches with both subject-specific and subject-independent calibration, to go towards calibration-free systems. Our results suggested that a Convolutional Neural Networks (CNN) obtained the highest mean accuracy, although not significantly so, in both conditions for the mental workload study. In a third contribution, we ran an experiment in which we used EEG, Heart Rate (HR), breathing and Electrodermal Activity (EDA) signals to measure the neurophysiological activity of participants as they were induced into states of curiosity, using trivia question and answer chains. So far, results from the within-participant study attempting to classify EEG signals with five-fold stratified cross-validation returned classification accuracies oscillating around 60%. As a fourth contribution, we implemented a Python library (BioPyC) to easily compare and benchmark both Signal Processing algorithms and Machine Learning algorithms for offline EEG and bio signals decoding. Based on an intuitive and well-guided graphical interface, four main modules allow the user to follow the standard steps of the BCI process without any programming skills 1) reading different neurophysiological signal data formats 2) filtering and representing EEG and biosignals 3) classifying them 4) visualizing and performing statistical tests on the results.; L'étude de l'apprentissage humain est cruciale : comment les humains peuvent-ils apprendre et quelles sont leurs motivations pour continuer à accumuler des connaissances ? Chaque humain apprend en permanence à s'adapter à son environnement et les générations actuelles doivent maintenant apprendre à utiliser des technologies en évolution rapide. Dans le cadre des technologies émergentes, la recherche sur les interfaces cerveau-ordinateur (BCI) s'est démocratisée au cours des dernières décennies, et les expériences utilisant des BCI basées sur l'électroencéphalographie (EEG) ont considérablement augmenté. Cette technologie permet le transfert direct d'informations du cerveau humain à une machine via des signaux cérébraux, et peut notamment permettre aux personnes souffrant de graves handicaps moteurs d'envoyer des commandes à un fauteuil roulant, par exemple en imaginant des mouvements de la main gauche ou de la main droite pour faire tourner le fauteuil à gauche ou à droite. Ces BCI sont appelés BCI actifs car les utilisateurs envoient activement des commandes au système. Cependant, le manque de robustesse des BCI limite le développement de la technologie en dehors des laboratoires de recherche, et les BCI actuels ne permettent pas à 10 à 30% des personnes d'acquérir les compétences nécessaires à l'utilisation des BCI. Si de nombreuses recherches se sont concentrées sur l'amélioration des algorithmes de traitement du signal, le rôle potentiel de la formation des utilisateurs dans les performances des BCI semble être largement négligé, et les protocoles de formation pourraient ne pas convenir à tous les utilisateurs. Cependant, un autre type de BCI s'est récemment révélé particulièrement prometteur : les BCI passifs. Ces BCI ne sont pas utilisés pour contrôler directement une application, mais pour surveiller en temps réel l'état psychologique des utilisateurs, par exemple la charge de travail mental ou l'attention, afin d'adapter une application en conséquence. Le but de ma thèse de doctorat est d'essayer d'estimer les états psychologiques liés à l'apprentissage, tels que la charge de travail cognitif, la curiosité, l'attention, la fatigue ou les émotions, à partir de l'EEG et/ou de signaux biologiques, en utilisant les BCI passifs, afin de comprendre les capacités et les motivations des utilisateurs individuels à apprendre, et donc d'adapter les protocoles d'entraînement des BCI actifs en conséquence.Dans une première contribution, nous avons exploré les récents algorithmes d'apprentissage automatique qui se sont révélés prometteurs pour les MI-BCI basés sur l'oscillation, mais qui n'ont jamais été testés sur l'estimation des états psychologiques, et les avons comparés aux méthodes classiques pour estimer à la fois la charge de travail mental et les états affectifs à partir de signaux EEG basés sur l'oscillation. Nos résultats suggèrent qu'un réseau de neurones convolutif (CNN) a obtenu la précision moyenne la plus élevée en ce qui concerne l'étude de la charge de travail mental. Ensuite, nous avons mené une expérience dans laquelle nous avons utilisé des signaux EEG, de fréquence cardiaque (HR), de respiration et d'activité électrodermique (EDA), pour mesurer l'activité neurophysiologique des participants lorsqu'ils sont induits dans des états de curiosité, en utilisant des chaînes de questions-réponses du jeu "Trivial Poursuite". Les résultats de l'étude qui a tenté de classifier les signaux EEG, a permis d'obtenir une précision de classification d'environ 60 %,. Enfin, nous avons mis en œuvre une bibliothèque Python (BioPyC) pour comparer et étalonner facilement les algorithmes de traitement du signal et les algorithmes d'apprentissage automatique pour le décodage hors ligne des EEG et des biosignaux. Basés sur une interface graphique intuitive et bien guidée, quatre modules principaux permettent à l'utilisateur de suivre les étapes standard du processus BCI sans aucune compétence en programmation.
Published: 2020

105. Éducation et numérique, Défis et enjeux

Author: Gérard Giraudon, Pascal Guitton, Margarida Romero, Didier Roy, Thierry Viéville, Inria Siège, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), 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), Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education (LINE), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA), Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes (U2IS), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Monteil, Alain, 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, and Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, [INFO.INFO-GL]Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL], [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-GL] Computer Science [cs]/General Literature [cs.GL], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; Ce document est le fruit d’un travail collectif qui a pour ambition d’analyser l’impact du numérique comme vecteur de transformation éducative, d’une part par la nécessité de la formation à la pensée computationnelle dans un monde devenu numérique et d’autre part par l’usage croissant des outils numériques. L’objectif était de présenter les défis et les enjeux notamment de souveraineté numérique et de respect de la vie privée, d’identifier des questions de recherche pour les sciences du numérique et de faire quelques recommandations. La crise liée à la pandémie de Covid-19 est survenue au moment de la finalisation de sa rédaction et bien entendu, nous nous sommes interrogés sur notre projet. Était-il toujours d’actualité ? Le contenu était-il toujours pertinent ? Quels ont été les usages et les limites du numérique pour soutenir la continuité pédagogique pendant la crise ? De nouvelles questions de recherche sont-elles posées ? Autant d’interrogations qui nous ont conduits à un travail supplémentaire de réflexion.Les livres blancs d'Inria examinent les grands défis actuels posés par le numérique et présentent les actions menées par nos équipes-projets pour les résoudre. Ils ont pour objectif de faire le point sur une problématique en précisant ses complexités, en détaillant les voies de recherches existantes ou en émergence et en décrivant les impacts sociétaux attendus et à prévoir.
Published: 2020

106. Grand Challenges in Neurotechnology and System Neuroergonomics

Author: Stephen H. Fairclough, Fabien Lotte, Liverpool John Moore University (ljmu), 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), FL was partly supported by funding from the European Research Council with project BrainConquest (grant ERC-2016-STG-714567)., and 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
Subjects: Computer science, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, BF, ComputerApplications_COMPUTERSINOTHERSYSTEMS, fNIRS, Neurotechnologies, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, InformationSystems_GENERAL, [SCCO]Cognitive science, 0302 clinical medicine, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Neurotechnology, Neuroergonomics, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, 0501 psychology and cognitive sciences, EEG, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology, 050107 human factors, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Brain–computer interface, Grand Challenges, Cognitive science, ComputingMilieux_THECOMPUTINGPROFESSION, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, 05 social sciences, Human-computer interaction, ComputingMilieux_GENERAL, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, RC0321, [INFO.INFO-ET]Computer Science [cs]/Emerging Technologies [cs.ET], Brain-computer interfaces, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: SPECIALTY GRAND CHALLENGE ARTICLE
Published: 2020
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107. Reviewing open challenges in Mental Tasks (MT-)based BCI user training

Author: Roc, Aline, Lotte, Fabien, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Popular interaction with 3d content (Potioc), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), and 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
Subjects: [SCCO]Cognitive science, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2020

108. Proposition of an optimization of the selection of a discriminative frequency algorithm for Motor-Imagery based BCI

Author: Camille Benaroch, Camille Jeunet, Fabien Lotte, Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT), Popular interaction with 3d content (Potioc), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), 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, and Benaroch, Camille
Subjects: Algorithm, Motor Imagery based BCI, Frequency band selection, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.NEUR] Cognitive science/Neuroscience, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract: National audience; In Motor-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCIs), MI tasks modulate EEG activity in the α and β frequency bands (8-30 Hz). Data driven methods are often used to select features in those bands during the system calibration, with little consideration for the resulting human performances. In a previous study [1], our analyses revealed that (1) Subjects with a Most Discriminant Frequency Band-MDFB width lower than 3.5 Hz have more difficulties controlling a MI-BCI compared to subject with a larger MDFB width (Wilcoxon test: s=-4.4,p< 10-5); (2) Subjects with a MDFB mean value above 16 Hz seem to have lower performances than subjects with a MDFB Mean value under 16 Hz (Wilcoxon test: s=2.6,p< .05). Based on those results we modified the frequency band selection algorithm from [2-Algorithm 1] by adding constraints on the band to be selected. We imposed a MDFB width larger than 3.5Hz and a MDFB mean value under 16Hz. For the first part, we smoothed, for each channel c, the scorec(f) signal (see Algorithm 1[2]) , which represents the correlation, at each frequency, between the band power of each trial and its label. This step allowed us to avoid having a MDFB width of 0.5. Then, if the MDFB width was still below 3.5Hz, we increased the band on the side where the correlation value was the highest until reaching the desired width. For the second part, we constrain the frequency with the highest score of correlation to be between 8 and 16Hz and we used the algorithm for frequencies between 5 and 20 Hz only. We are testing this new algorithm in an experiment [3] to see if adding constraints could increase users' performances. Benaroch, et. al, (2020) BCI meeting (submitted) Blankertz et. al (2007) IEEE sig. proc Yamamoto S., (2020) Cortico (submitted)
Published: 2020

109. Physio-Stacks: Supporting Communication with Ourselves and Others via Tangible, Modular Physiological Devices

Author: Joan Sol Roo, Martin Hachet, Jérémy Frey, Renaud Gervais, Thibault Lainé, Pierre-Antoine Cinquin, 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), Chercheur indépendant, Ullo, and 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
Subjects: 050101 languages & linguistics, Focus (computing), business.industry, Computer science, Modular Programming, media_common.quotation_subject, 05 social sciences, Positive Computing, 02 engineering and technology, Modular design, Tangible User Interfaces, Human–computer interaction, Adaptive system, Agency (sociology), Modular programming, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Introspection, 020201 artificial intelligence & image processing, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Dialog box, business, Set (psychology), Physiological Computing, media_common
Abstract: International audience; Our physiological activity reflects our inner workings. However, we are not always aware of it in full detail. Physiological devices allow us to monitor and create adaptive systems and support introspection. Given that these devices have access to sensitive data, it is vital that users have a clear understanding of the internal mechanisms (extrospection), yet the underlying processes are hard to understand and control, resulting in a loss of agency. In this work, we focus on bringing the agency back to the user, by using design guidelines based on principles of honest communication and driven by positive activities. To this end, we conceived a tangible, modular approach for the construction of physiological interfaces that can be used as a prototyping toolkit by designers and researchers, or as didactic tools by educators and pupils. We show the potential of such an approach with a set of examples, supporting introspection, dialog, music creation, and play.
Published: 2020
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110. Standardization of protocol design for user training in EEG-based brain-computer interface

Author: Jelena Mladenović, 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), Mladenovic, Jelena, and 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
Subjects: Standardization, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, InformationSystems_INFORMATIONINTERFACESANDPRESENTATION(e.g.,HCI), Computer science, Interface (computing), media_common.quotation_subject, Biomedical Engineering, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, Context (language use), 050105 experimental psychology, 03 medical and health sciences, Cellular and Molecular Neuroscience, User-Computer Interface, InformationSystems_MODELSANDPRINCIPLES, 0302 clinical medicine, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SCCO.COMP] Cognitive science/Computer science, Perceptual affordance, Human–computer interaction, Perception, Human-computer interaction (HCI), Standadization, Humans, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Electroencephalography (EEG), Affordance, User training, Brain–computer interface, media_common, Haptic technology, Brain-computer interfaces (BCI), SIMPLE (military communications protocol), 05 social sciences, Electroencephalography, Reference Standards, Protocal design, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Brain-Computer Interfaces, [SCCO.PSYC] Cognitive science/Psychology, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs) are systems that enable a person to interact with a machine using only neural activity. Such interaction can be non-intuitive for the user hence user trainings are developed to increase one's understanding, confidence and motivation, which would in parallel increase system performance. To clearly address the current issues in the BCI user training protocol design, here it is divided into introductory period and BCI interaction period. First, the introductory period (before BCI interaction) must be considered as equally important as the BCI interaction for user training. To support this claim, a review of papers show that BCI performance can depend on the methodologies presented in such introductory period. To standardize its design, the literature from human-computer interaction (HCI) is adjusted to the BCI context. Second, during the user-BCI interaction, the interface can take a large spectrum of forms (2D, 3D, size, color etc.) and modalities (visual, auditory or haptic etc.) without following any design standard or guidelines. Namely, studies that explore perceptual affordance on neural activity, show that motor neurons can be triggered from a simple observation of certain objects, and depending on objects' properties (size, location etc.) neural reactions can vary greatly. Surprisingly, the effects of perceptual affordance were not investigated in the BCI context. Both inconsistent introductions to BCI as well as variable interface designs make it difficult to reproduce experiments, predict their outcomes and compare results between them. To address these issues, a protocol design standardization for user training is proposed.
Published: 2020

111. Biased feedback influences learning of Motor Imagery BCI

Author: Mladenović, Jelena, Frey, Jérémy, Mattout, Jeremie, Lotte, Fabien, 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, 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), and Mladenovic, Jelena
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SCCO.COMP] Cognitive science/Computer science, [SCCO.PSYC] Cognitive science/Psychology, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract: International audience; Various user trainings were proposed to assist the user in accomplishing Motor Imagery (MI) BCI task, e.g. the use of positive (biased) feedback which is an optimistic representation of one's labeled brain activity has shown to increase performance or learning. On the contrary, in some cases positive feedback decreased while negative increased user learning within one session. In order to better understand the benefits of biased feedback on performance and learning during the BCI training, we consider user states such as workload and the flow state, a state of optimal cognitive control, immersion, and pleasure, which has shown to correlate to performance.
Published: 2020

112. Incarner un Avatar en Réalité Augmentée : Revue de la Littérature

Author: Genay, Adélaïde, Lécuyer, Anatole, Hachet, Martin, Université de Bordeaux (UB), 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), 3D interaction with virtual environments using body and mind (Hybrid), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), CNRS, Université Toulouse Jean Jaurès, Université de Bordeaux, Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-RÉALITÉ VIRTUELLE, HUMAINS VIRTUELS, INTERACTIONS ET ROBOTIQUE (IRISA-D5), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-CentraleSupélec-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)
Subjects: Revue de littérature, [SHS.SOCIO]Humanities and Social Sciences/Sociology, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, Sentiment d'incarnation, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [SHS.PSY]Humanities and Social Sciences/Psychology, Avatar, Réalité augmentée
Abstract: En raison de la situation sanitaire actuelle (Covid-19), WACAI est reporté du 02 au 04/06/2021; International audience; L’objectif de cet article est de passer en revue la littérature ayant pour sujet l’incarnation en réalité augmentée et les systèmes permettant de l’expérimenter. Il commence par préciser ce qu’est un “avatar” dans ce contexte et introduit les principaux concepts de la notion d’incarnation. Il décrit ensuite les travaux de recherche qui ont contribué à mieux la comprendre et à la mettre en place au sein d’un environnement réel. Dans cette partie, les connaissances sur les composantes du sentiment d’incarnation et sur les facteurs techniques qui l’affectent sont exposées ainsi que les technologies et modes de visualisation utilisés pour l’étudier. Pour terminer, cet article résume et discute de ces résultats afin d’offrir des perspectives de recherches.
Published: 2020

113. Channel selection over riemannian manifold with non-stationarity consideration for brain-computer interface applications

Author: Léa Pillette, Thibaut Monseigne, Khadijeh Sadatnejad, Fabien Lotte, Aline Roc, Aurélien Appriou, Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), European Project: 714567 ,H2020 Pilier ERC,BrainConquest(2017), 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, Sadatnejad, Khadijeh, and Boosting Brain-Computer Communication with high Quality User Training - BrainConquest - - H2020 Pilier ERC2017-07-01 - 2022-06-30 - 714567 - VALID
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Computer science, Covariance matrix, 0206 medical engineering, 02 engineering and technology, law.invention, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Discriminative model, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, law, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, EEG, BCI, Brain–computer interface, Riemannian manifold, business.industry, 020206 networking & telecommunications, Pattern recognition, 020601 biomedical engineering, Manifold, Outlier, Artificial intelligence, Brain-computer interfaces, business, Manifold (fluid mechanics), Channel selection, Communication channel
Abstract: International audience; In this paper, we propose and compare multiple criteria for selecting ElectroEncephaloGraphic (EEG) channels over the Riemannian manifold, for EEG classification in Brain-Computer Interfaces (BCI). These criteria aim to promote EEG covariance matrix classifiers to generalize well by considering EEG data non-stationarity. Our approach consists of both increasing the discriminative information between classes over the manifold and reducing the dispersion within classes. We also reduce the influence of outliers in both discriminative and dispersion measures. Using the proposed criteria, channel selection is done automatically in a backward elimination process. The criteria are evaluated on EEG signals recorded from a tetraplegic subject and dataset IVa from BCI competition III. Experimental evidences confirm that considering the dispersion within each class as a measure for quantifying the effects of non-stationarity and removing the most affected channels can improve the performance of BCI by 5% on the tetraplegic subject and by 12 % on dataset IVa.
Published: 2020

114. Learning 2-in-1: Towards Integrated EEG-fMRI-Neurofeedback

Author: Mathis Fleury, Marsel Mano, Lorraine Perronnet, Christian Barillot, Claire Cury, Anatole Lécuyer, Fabien Lotte, Maureen Clerc, Giulia Lioi, Empenn, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), 3D interaction with virtual environments using body and mind (Hybrid), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), 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), This work has received a French government support granted to the CominLabs excellence laboratory and managed by the National Research Agency in the 'Investing for the Future' program underreference ANR-10-LABX-07-01. It was also financed by Brittany region under HEMISFER project,and the National Research Agency with the REBEL project and grant ANR-15-CE23-0013-01. MRI data acquisition was supported by the Neurinfo MRI research facility from the University of Rennes I. Neurinfo is granted by the European Union (FEDER), the French State, the Brittany Council,Rennes. Fabien Lotte was supported by the European Research Council with project BrainConquest (grantERC-2016-STG-714567)., Neuroimagerie: méthodes et applications (Empenn), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), 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, ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), Cury, Claire, and Interactions humain-machine, objets connectés, contenus numériques, données massives et connaissance - Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle - - REBEL2015 - ANR-15-CE23-0013 - AAPG2015 - VALID
Subjects: Modality (human–computer interaction), medicine.diagnostic_test, Brain activity and meditation, Computer science, [SDV.IB.IMA]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering/Imaging, Speech recognition, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, 05 social sciences, [SCCO.NEUR] Cognitive science/Neuroscience, Parietal lobe, [INFO.INFO-IM] Computer Science [cs]/Medical Imaging, Electroencephalography, EEG-fMRI, 050105 experimental psychology, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Motor imagery, [SDV.IB.IMA] Life Sciences [q-bio]/Bioengineering/Imaging, medicine, [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, 0501 psychology and cognitive sciences, Neurofeedback, Functional magnetic resonance imaging, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: Neurofeedback (NF) allows to exert self-regulation over specific aspects of ones own brain function by returning information extracted in real-time from brain activity measures. These measures are usually acquired from a single modality, most commonly EEG or fMRI. EEG-fMRI-neurofeedback (EEG-fMRI-NF) is a new NF approach that consists of providing a NF based simultaneously on EEG and fMRI. By exploiting the complementarity of these two modalities, EEG-fMRI-NF opens a spectrum of possibilities for defining bimodal NF targets that could be more robust, flexible and effective than unimodal ones. However, facing a greater amount of information, the question arises of how to represent the EEG and fMRI features simultaneously in order to allow the subject to achieve better self-regulation. In this work, we propose that the EEG and fMRI features should be represented in a single bimodal feedback, which we refer to as integrated feedback. We then introduce two integrated feedback strategies for EEG-fMRI-NF and compare their early effects on a motor imagery task with a between-group design. The first group (BI DIM, n=10) was shown a two-dimensional (2D) feedback in which each dimension depicted the information from one modality. The second group (UNI DIM, n=10) was shown a one-dimensional (1D) feedback that integrated both types of information even further by merging them into one. Online fMRI activations were significantly higher in the UNI DIM group than in the BI DIM group, which suggests that the 1D feedback is easier to control than the 2D feedback. However, when looking at posthoc activation levels, the difference of fMRI activation levels between the NF runs and the preliminary motor imagery run without NF was more significant in the 2D group. Moreover, subjects from the BI DIM group produced more specific BOLD activations with a notably stronger activation in the right superior parietal lobule (BI DIM > UNI DIM, p < 0.001, uncorrected). These results suggest that the 2D feedback encourages subjects to explore their strategies to recruit more specific brain patterns. To summarize, our study shows that 1D and 2D integrated feedbacks are effective but also appear to be complementary and could therefore be used in combination in a bimodal NF training program. Altogether, our study paves the way to novel integrated feedback strategies for the development of flexible and effective bimodal NF paradigms making the most of the bimodal information and better suited to clinical applications.
Published: 2020

115. Designing accessible MOOCs to expand educational opportunities for persons with cognitive impairments

Author: Pierre-Antoine Cinquin, Hélène Sauzéon, Pascal Guitton, Université de Bordeaux (UB), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Handicap Activité Cognition Santé [Bordeaux] (HACS), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CHU Bordeaux [Bordeaux]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), This work was supported by Université de Bordeaux [Doctoral Contract n∘2016-KB-01], 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)-Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes (U2IS), and École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)
Subjects: Higher education, media_common.quotation_subject, E-learning (theory), MOOC, 02 engineering and technology, E-learning, [SCCO]Cognitive science, Promotion (rank), Arts and Humanities (miscellaneous), 020204 information systems, Participatory design, 0502 economics and business, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Developmental and Educational Psychology, Massive open online courses, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], 10. No inequality, media_common, Medical education, business.industry, 4. Education, 05 social sciences, General Social Sciences, Cognition, Accessibility, Human-Computer Interaction, 050211 marketing, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, business, Psychology, Cognitive impairments
Abstract: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0144929X.2020.1742381; International audience; Despite the promotion of equal access to education, the proportion of persons with disabilities decreases drastically from primary school to higher education, resulting in a lower level of education. This lack of qualification represents an additional obstacle to employment opportunities, reinforcing their exclusion from the social sphere. In recent years, computer-based approaches to education have undergone a real revolution, as reflected by the massive growth of MOOCs platforms. As they are flexible enough, they could provide a real opportunity to create learning environments that are beneficial to persons with disabilities. Unfortunately, most MOOCs are not ‘sufficiently’ accessible, especially for persons with cognitive impairments and limited learning capacities. In this article, we describe the results of a participatory design process that involved students with cognitive impairments and specialists from various fields of expertise and led to the co-design of new functionalities to enhance the accessibility of a MOOC player. We also present the results of a multiple-cases study evaluation of a first prototype, whose results support the positive impact of our design decisions. Finally, we propose an integrative framework for the design of accessible e-learning systems derived from the different needs and guidelines that emerged during the process.
Published: 2020
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116. Modern machine learning algorithms to classify cognitive and affective states from electroencephalography signals

Author: Fabien Lotte, Aurélien Appriou, Andrzej Cichocki, 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), RIKEN Center for Brain Science [Wako] (RIKEN CBS), RIKEN - Institute of Physical and Chemical Research [Japon] (RIKEN), Skolkovo Institute of Science and Technology [Moscow] (Skoltech), Nicolaus Copernicus University [Toruń], Hangzhou Dianzi University (HDU), This work was supported by the European Research Council (grant ERC-2016-STG-714567) and the Japanese Society for the Promotion of Science, European Project: 714567 ,H2020 Pilier ERC,BrainConquest(2017), and 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
Subjects: Computer Networks and Communications, Computer science, Interface (computing), 0206 medical engineering, Emotions, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, Human Factors and Ergonomics, 02 engineering and technology, Electroencephalography, Machine learning, computer.software_genre, Affect (psychology), Convolutional neural network, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, [SCCO]Cognitive science, 0302 clinical medicine, Motor imagery, Deep Learning, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], medicine, EEG, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Riemannian geometry, Mental Workload, medicine.diagnostic_test, business.industry, Deep learning, Cognition, Brain-Computer Interfaces (BCI), 020601 biomedical engineering, Computer Science Applications, Human-Computer Interaction, Control and Systems Engineering, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, Key (cryptography), Artificial intelligence, business, computer, Algorithm, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: International audience; Estimating cognitive or affective states from brain signals is a key but challenging step in the creation of passive brain-computer interface (BCI) applications. So far, estimating mental workload or emotions from EEG signals is only feasible with modest classification accuracies, thus leading to unreliable neuroadaptive applications. However, recent machine learning algorithms, notably Riemannian geometry based classifiers (RGC) and convolutional neural networks (CNN), have shown to be promising for other BCI systems, e.g., motor imagery-BCIs. However, they have not been formally studied and compared together for cognitive or affective states classification. This paper thus explores such machine learning algorithms, proposes new variants of them, and benchmarks them with classical methods to estimate both mental workload and affective states (Valence/Arousal) from EEG signals. We study these approaches with both subject-specific and subject-independent calibration, to go towards calibration-free systems. Our results suggested that a CNN obtained the highest mean accuracy, although not significantly so, in both conditions for the mental workload study, followed by RGCs. However, this same CNN underperformed in both conditions for the emotion data set, a data set with small training data. On the contrary, RGCs proved to have the highest mean accuracy with the Filter Bank Tangent Space classifier (FBTSC) we introduced in this paper. Our results thus contributed to improve the reliability of cognitive and affective states classification from EEG. They also provide guidelines about when to use which machine learning algorithm.
Published: 2020
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117. EEG-based neuroergonomics for 3d user interfaces: opportunities and challenges

Author: Fabien Lotte, Jérémy Frey, Martin Hachet, Université de Bordeaux (UB), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), 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, and Lotte, Fabien
Subjects: media_common.quotation_subject, Human Factors and Ergonomics, 02 engineering and technology, [SCCO]Cognitive science, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Human–computer interaction, [INFO.INFO-ET] Computer Science [cs]/Emerging Technologies [cs.ET], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Neuroergonomics, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology, 050107 human factors, General Psychology, Applied Psychology, media_common, [INFO.INFO-MM] Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], 05 social sciences, [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], 020207 software engineering, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SCCO] Cognitive science, Art, [INFO.INFO-BT] Computer Science [cs]/Biotechnology, Industrial relations, [INFO.INFO-ET]Computer Science [cs]/Emerging Technologies [cs.ET], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Humanities
Abstract: Les interfaces utilisateurs 3D sont utilisees dans un nombre croissant d’applications, qui vont du divertissement au design industriel. Cependant, les tâches d’interaction 3D sont en general plus complexes pour les utilisateurs etant-donne qu’il est plus demandeur au niveau cognitif d’interagir avec un environnement en 3D que de percevoir et d’interagir avec un environnement en 2D. Ainsi, il est essentiel que nous puissions finement evaluer l’experience utilisateur, afin de proposer des interfaces faciles d’utilisation. Pour ce faire, une direction de recherche prometteuse est de mesurer l’etat interne des utilisateurs via l’acquisition de signaux cerebraux pendant l’interaction, en suivant une approche neuroergonomique. Combine a des methodes existantes, un tel outil peut etre utilise pour ameliorer la comprehension de l’experience utilisateur. Dans cet article, nous passons en revue le travail qui est mene dans ce domaine ; ce qui a deja ete accompli et les challenges qui se font jour. Nous decrivons comment une technique d’imagerie cerebrale mobile telle que l’electroencephalographie (EEG) permet des mesures continues qui ne perturbent pas l’interaction. Une evaluation des utilisateurs centree sur l’EEG peut donner un apercu de multiples dimensions de l’experience utilisateur, avec des taches d’interaction realistes ou des interfaces novatrices. Nous etudions quatre construits : la charge mentale, l’attention, la reconnaissance d’erreur et le confort visuel. A terme, ces metriques pourraient aider a soulager les utilisateurs lorsqu’ils interagissent avec des ordinateurs.
Published: 2017
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118. Educational technology - Special Issue of ERCIM News

Author: Katsouros, Vassilis, Hachet, Martin, Athena Research and Innovation Centre (ARC), 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), and Peter Kunz
Subjects: [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience
Published: 2020

119. Apprendre à contrôler une interface cerveau-ordinateur

Author: Lotte, Fabien, Jeunet, Camille, Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT), Mokrane Bouzeghoub, Jamal Daafouz, Christian Jutten, and European Project: 714567 ,H2020 Pilier ERC,BrainConquest(2017)
Subjects: [SCCO]Cognitive science, [INFO]Computer Science [cs]
Abstract: International audience
Published: 2020

120. Why we should systematically assess, control and report somatosensory impairments in BCI-based motor rehabilitation after stroke studies

Author: Pillette, Léa, Lotte, Fabien, N'Kaoua, Bernard, Joseph, Pierre-Alain, Jeunet, Camille, Glize, Bertrand, 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), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Handicap Activité Cognition Santé [Bordeaux] (HACS), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CHU Bordeaux [Bordeaux]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Bordeaux population health (BPH), Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Service de Médecine Physique et Réadaptation, CHU Bordeaux [Bordeaux], Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), This work was supported by the French National Research Agency (project REBEL, grant ANR-15-CE23-0013-01) and the European Research Council with the Brain-Conquest project (grant ERC-2016-STG-714567)., ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), 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, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université de Toulouse (UT)
Subjects: Stroke rehabilitation, HACS, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, Articles from the Special Issue on "Clinical applications of imaging-based neurofeedback" Edited by Heidi Johansen-Berg and Kymberly Young, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, Electroencephalography, Motor recovery, Recovery of Function, Neurofeedback, lcsh:Computer applications to medicine. Medical informatics, lcsh:RC346-429, Stroke, Humans, lcsh:R858-859.7, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Brain-computer interfaces, Somatosensory impairments, [SDV.MHEP]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, lcsh:Neurology. Diseases of the nervous system
Abstract: Highlights • Brain-Computer Interfaces (BCI)-based therapy relies on timely sensory feedback. • Somatosensory loss is usually not reported for these therapies. • Yet, it influences motor imagery, neuroplasticity and motor rehabilitation. • And stroke-induced somatosensory impairments are frequent and diverse. • Thus, BCI-based motor therapy efficiency likely depends on somatosensory abilities., The neuronal loss resulting from stroke forces 80% of the patients to undergo motor rehabilitation, for which Brain-Computer Interfaces (BCIs) and NeuroFeedback (NF) can be used. During the rehabilitation, when patients attempt or imagine performing a movement, BCIs/NF provide them with a synchronized sensory (e.g., tactile) feedback based on their sensorimotor-related brain activity that aims at fostering brain plasticity and motor recovery. The co-activation of ascending (i.e., somatosensory) and descending (i.e., motor) networks indeed enables significant functional motor improvement, together with significant sensorimotor-related neurophysiological changes. Somatosensory abilities are essential for patients to perceive the feedback provided by the BCI system. Thus, somatosensory impairments may significantly alter the efficiency of BCI-based motor rehabilitation. In order to precisely understand and assess the impact of somatosensory impairments, we first review the literature on post-stroke BCI-based motor rehabilitation (14 randomized clinical trials). We show that despite the central role that somatosensory abilities play on BCI-based motor rehabilitation post-stroke, the latter are rarely reported and used as inclusion/exclusion criteria in the literature on the matter. We then argue that somatosensory abilities have repeatedly been shown to influence the motor rehabilitation outcome, in general. This stresses the importance of also considering them and reporting them in the literature in BCI-based rehabilitation after stroke, especially since half of post-stroke patients suffer from somatosensory impairments. We argue that somatosensory abilities should systematically be assessed, controlled and reported if we want to precisely assess the influence they have on BCI efficiency. Not doing so could result in the misinterpretation of reported results, while doing so could improve (1) our understanding of the mechanisms underlying motor recovery (2) our ability to adapt the therapy to the patients’ impairments and (3) our comprehension of the between-subject and between-study variability of therapeutic outcomes mentioned in the literature.
Published: 2020
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121. Editorial - Neurofeedback: a challenge for integrative clinical neurophysiological studies

Author: Micoulaud Franchi, Jean-Arthur, Jeunet, Camille, Lotte, Fabien, Sommeil, Addiction et Neuropsychiatrie [Bordeaux] (SANPSY), Université de Bordeaux (UB)-CHU de Bordeaux Pellegrin [Bordeaux]-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Sommeil, Attention et Neuropsychiatrie [Bordeaux] (SANPSY), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), and 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
Subjects: [SCCO]Cognitive science, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SDV.MHEP.PSM]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Psychiatrics and mental health, [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, [SDV.IB]Life Sciences [q-bio]/Bioengineering, [INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2020
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122. A physical learning companion for Mental-Imagery BCI User Training

Author: Bernard N'Kaoua, Roger Nkambou, Léa Pillette, Boris Mansencal, Camille Jeunet, Fabien Lotte, 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), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Laboratoire de recherche en Gestion, Diffusion et Acquisition des Connaissances (Laboratoire GDAC), Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Handicap Activité Cognition Santé [Bordeaux] (HACS), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CHU Bordeaux [Bordeaux]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), This work was supported by the French National Research Agency (project REBEL, grant ANR-15-CE23-0013-01), the European Research Council with the Brain-Conquest project (grant ERC-2016-STG-714567) and the Initiative of Excellence (IdEx) from the University of Bordeaux, France, ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), 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, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université de Toulouse (UT)
Subjects: Social feedback, Computer science, Learning Companion, Psychological intervention, Human Factors and Ergonomics, Context (language use), Memorization, Education, Task (project management), [SCCO]Cognitive science, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, User experience design, Human–computer interaction, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Mental-Imagery based Brain-Computer Interface, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, Facial expression, User experience, business.industry, Emotional feedback, General Engineering, Human-Computer Interaction, Hardware and Architecture, business, 030217 neurology & neurosurgery, Software, Mental image
Abstract: International audience; Mental-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCI) present new opportunities to interact with digital technologies, such as wheelchairs or neuroprostheses, only by performing mental imagery tasks (e.g., imagining an object rotating or imagining hand movements). MI-BCIs can also be used for several applications such as communication or post-stroke rehabilitation. Though, their lack of reliability remains a barrier to a larger scale development of the technology. For example, one task between two is recognized on average 75% of the time. It has been shown that users are more likely to struggle using MI-BCIs if they are non-autonomous or tensed. This might, at least in part, result from a lack of social presence and emotional support, which have yet very little been tested in MI-BCI, despite recommendations from the educational literature. One way to provide such social and emotional context is by using a learning companion. Therefore, we designed, implemented and evaluated the first learning companion dedicated to the improvement of MI-BCI user training. We called this companion PEANUT for Personalized Emotional Agent for Neurotechnology User Training. PEANUT provided social presence and emotional support, depending on the performance and progress of the user, through interventions combining both pronounced sentences and facial expressions. It was designed based on the literature, data analyses and user-studies. We notably conducted various online user surveys to identify the desired characteristics of our learning companion in terms of appearance and supporting speech content. From the results of these surveys we notably deduced which should be the characteristics (personal/non-personal, exclamatory/declarative) of the sentences to be used depending on the performance and progression of a learner. We also found that eyebrows could increase expressiveness of cartoon-like faces. Then, once this companion was implemented, we evaluated it during real online MI-BCI use. We found that non-autonomous people, i.e., who are more inclined to work in a group, that are usually disadvantaged when using MI-BCI were advantaged compared to autonomous people when PEANUT was present with an increase of 3.9% of peak performances. Furthermore, in terms of user experience, PEANUT seems to have improved how people felt about their ability to learn and memorize how to use an MI-BCI by 7.4%, which is a dimension of the user experience we assessed.
Published: 2020
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123. Active inference as a unifying, generic and adaptive framework for a P300-based BCI

Author: 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)
Subjects: Adult, Male, Computer science, Interface (computing), 0206 medical engineering, Biomedical Engineering, Inference, Context (language use), 02 engineering and technology, Field (computer science), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, Cellular and Molecular Neuroscience, Communication Aids for Disabled, Young Adult, 0302 clinical medicine, P300 speller, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Humans, [INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology, Adaptation (computer science), Flexibility (engineering), [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, business.industry, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, Probabilistic logic, Brain-Computer Interfaces BCI, Electroencephalography, Signal Processing, Computer-Assisted, Electroencelography, 020601 biomedical engineering, Event-Related Potentials, P300, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Brain-Computer Interfaces, Active inference, Female, Artificial intelligence, Error detection and correction, business, 030217 neurology & neurosurgery, Photic Stimulation
Abstract: 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.
Published: 2020
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124. Redefining and Adapting Feedback for Mental-Imagery based Brain-Computer Interface User Training to the Learners’ Traits and States

Author: Léa Pillette, Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Bordeaux, Fabien Lotte, Bernard N'Kaoua, and 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
Subjects: Post-stroke motor rehabilitation, Interface Cerveau-Ordinateur, Brain-Computer Interface, Réhabilitation motrice post-AVC, Mental imagery, Imagerie mentale, Modalité de feedback, Modalities of feedback, Feedback, Emotional Feedback and social presence, Feedback émotionnel et présence sociale, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Attention, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract: Mental-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCIs) present new opportunities to interact with digital technologies, such as neuroprostheses or videogames, only by performing mental imagery tasks, such as imagining an object rotating. The recognition of the command for the system is based on the analysis of the brain activity of the user. The users must learn to produce brain activity patterns that are recognizable by the system in order to control BCIs. However, current training protocols do not enable 10 to 30% of persons to acquire the skills required to use BCIs. The lack of robustness of BCIs limit the development of the technology outside of research laboratories. This thesis aims at investigating how the feedback provided throughout the training can be improved and adapted to the traits and states of the users. First, we investigate the role that feedback is currently given in MI-BCI applications and training protocols. We also analyse the theories and experimental contributions discussing its role and usefulness. Then, we review the different feedback that have been used to train MI-BCI users. We focus on three main characteristics of feedback, i.e., its content, its modality of presentation and finally its timing. For each of these characteristics, we reviewed the literature to assess which types of feedback have been tested and what is their impact on the training. We also analysed which traits or states of the learners were shown to influence BCI training outcome. Based on these reviews of the literature, we hypothesised that different characteristics of feedback could be leveraged to improve the training of the learners depending on either traits or states. We reported the results of our experimental contributions for each of the characteristics of feedback. Finally, we presented different recommendations and challenges regarding each characteristic of feedback. Potential solutions were proposed to meet these recommendations in the future.; Les interfaces cerveau-ordinateur basées sur l’imagerie mentale (MI-BCIs) offrent de nouvelles possibilités d’interaction avec les technologies numériques, telles que les neuroprothèses ou les jeux vidéo, uniquement en effectuant des tâches d’imagerie mentale, telles qu’imaginer d’un objet en rotation. La reconnaissance de la commande envoyée au système par l’utilisateur repose sur l’analyse de l’activité cérébrale de ce dernier. Les utilisateurs doivent apprendre à produire des patterns d’activité cérébrale reconnaissables par le système afin de contrôler les MI-BCIs. Cependant, les protocoles de formation actuels ne permettent pas à 10 à 30 % des personnes d’acquérir les compétences nécessaires pour utiliser les MI-BCIs. Ce manque de fiabilité des BCIs limite le développement de la technologie en dehors des laboratoires de recherche. Cette thèse a pour objectif d’examiner comment le feedback fourni tout au longde la formation peut être amélioré et adapté aux traits et aux états des utilisateurs. Dans un premier temps, nous examinons le rôle qui est actuellement donné au feedback dans les applications et les protocoles d’entraînement à l’utilisation des MI-BCIs. Nous analysons également les théories et les contributions expérimentales discutant de son rôle et de son utilité dans le processus d’apprentissage de contrôle de correlats neurophysiologiques. Ensuite, nous fournissons une analyse de l’utilité de différents feedback pour l’entraînement à l’utilisation des MI-BCIs. Nous nous concentrons sur trois caractéristiques principales du feedback, i.e., son contenu, sa modalité de présentation et enfin sa dimension temporelle. Pour chacune de ces caractéristiques, nous avons examiné la littérature afin d’évaluer quels types de feedback ont été testés et quel impact ils semblent avoir sur l’entraînement. Nous avons également analysé quels traits ou états des apprenants influaient sur les résultats de cet entraînement. En nous basant sur ces analyses de la littérature, nous avons émis l’hypothèse que différentes caractéristiques du feedback pourraient être exploitées afin d’améliorer l’entraînement en fonction des traits ou états des apprenants. Nous rapportons les résultats de nos contributions expérimentales pour chacune des caractéristiques du feedback. Enfin, nous présentons différentes recommandations et défis concernant chaque caractéristique du feedback. Des solutions potentielles sont proposées pour à l’avenir surmonter ces défis et répondre à ces recommandations.
Published: 2019

125. Redefining and Adapting Feedback for Mental-Imagery based Brain-Computer Interface User Training to the Learners’ Traits and States

Author: Pillette, Léa, 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), Université de Bordeaux, Fabien Lotte, Bernard N'Kaoua, Lotte, Fabien, N'Kaoua, Bernard, Mattia, Donatella, Pelachaud, Catherine, Lécuyer, Anatole, Coyle, Damien, and STAR, ABES
Subjects: Post-stroke motor rehabilitation, Interface Cerveau-Ordinateur, Brain-Computer Interface, Réhabilitation motrice post-AVC, Mental imagery, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Imagerie mentale, Modalité de feedback, Modalities of feedback, Feedback, Emotional Feedback and social presence, Feedback émotionnel et présence sociale, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Attention, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract: Mental-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCIs) present new opportunities to interact with digital technologies, such as neuroprostheses or videogames, only by performing mental imagery tasks, such as imagining an object rotating. The recognition of the command for the system is based on the analysis of the brain activity of the user. The users must learn to produce brain activity patterns that are recognizable by the system in order to control BCIs. However, current training protocols do not enable 10 to 30% of persons to acquire the skills required to use BCIs. The lack of robustness of BCIs limit the development of the technology outside of research laboratories. This thesis aims at investigating how the feedback provided throughout the training can be improved and adapted to the traits and states of the users. First, we investigate the role that feedback is currently given in MI-BCI applications and training protocols. We also analyse the theories and experimental contributions discussing its role and usefulness. Then, we review the different feedback that have been used to train MI-BCI users. We focus on three main characteristics of feedback, i.e., its content, its modality of presentation and finally its timing. For each of these characteristics, we reviewed the literature to assess which types of feedback have been tested and what is their impact on the training. We also analysed which traits or states of the learners were shown to influence BCI training outcome. Based on these reviews of the literature, we hypothesised that different characteristics of feedback could be leveraged to improve the training of the learners depending on either traits or states. We reported the results of our experimental contributions for each of the characteristics of feedback. Finally, we presented different recommendations and challenges regarding each characteristic of feedback. Potential solutions were proposed to meet these recommendations in the future., Les interfaces cerveau-ordinateur basées sur l’imagerie mentale (MI-BCIs) offrent de nouvelles possibilités d’interaction avec les technologies numériques, telles que les neuroprothèses ou les jeux vidéo, uniquement en effectuant des tâches d’imagerie mentale, telles qu’imaginer d’un objet en rotation. La reconnaissance de la commande envoyée au système par l’utilisateur repose sur l’analyse de l’activité cérébrale de ce dernier. Les utilisateurs doivent apprendre à produire des patterns d’activité cérébrale reconnaissables par le système afin de contrôler les MI-BCIs. Cependant, les protocoles de formation actuels ne permettent pas à 10 à 30 % des personnes d’acquérir les compétences nécessaires pour utiliser les MI-BCIs. Ce manque de fiabilité des BCIs limite le développement de la technologie en dehors des laboratoires de recherche. Cette thèse a pour objectif d’examiner comment le feedback fourni tout au longde la formation peut être amélioré et adapté aux traits et aux états des utilisateurs. Dans un premier temps, nous examinons le rôle qui est actuellement donné au feedback dans les applications et les protocoles d’entraînement à l’utilisation des MI-BCIs. Nous analysons également les théories et les contributions expérimentales discutant de son rôle et de son utilité dans le processus d’apprentissage de contrôle de correlats neurophysiologiques. Ensuite, nous fournissons une analyse de l’utilité de différents feedback pour l’entraînement à l’utilisation des MI-BCIs. Nous nous concentrons sur trois caractéristiques principales du feedback, i.e., son contenu, sa modalité de présentation et enfin sa dimension temporelle. Pour chacune de ces caractéristiques, nous avons examiné la littérature afin d’évaluer quels types de feedback ont été testés et quel impact ils semblent avoir sur l’entraînement. Nous avons également analysé quels traits ou états des apprenants influaient sur les résultats de cet entraînement. En nous basant sur ces analyses de la littérature, nous avons émis l’hypothèse que différentes caractéristiques du feedback pourraient être exploitées afin d’améliorer l’entraînement en fonction des traits ou états des apprenants. Nous rapportons les résultats de nos contributions expérimentales pour chacune des caractéristiques du feedback. Enfin, nous présentons différentes recommandations et défis concernant chaque caractéristique du feedback. Des solutions potentielles sont proposées pour à l’avenir surmonter ces défis et répondre à ces recommandations.
Published: 2019

126. DroneSAR: Extending Physical Spaces in Spatial Augmented Reality using Projection on a Drone

Author: Joan Sol Roo, Rajkumar Darbar, Thibault Lainé, Martin Hachet, 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), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Service Expérimentation et Développement [Bordeaux] (SED), 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)-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, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 3D interaction, ComputerSystemsOrganization_COMPUTERSYSTEMIMPLEMENTATION, Computer science, Digital content, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 02 engineering and technology, Space (commercial competition), 3D Interaction, Computer graphics (images), Collaborative interaction, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 0501 psychology and cognitive sciences, Mixed / augmented reality, [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Projection (set theory), 050107 human factors, Drones, Projections, 05 social sciences, 020207 software engineering, Spatial Augmented Reality, Mid-air Display, Drone, Proof of concept, Flying User Interface, Augmented reality, User interface, nteraction paradigms
Abstract: International audience; Spatial Augmented Reality (SAR) transforms real-world objects into interactive displays by projecting digital content using video projectors. SAR enables co-located collaboration immediately between multiple viewers without the need to wear any special glasses. Unfortunately, one major limitation of SAR is that visual content can only be projected onto its physical supports. As a result, displaying User Interfaces (UI) widgets such as menus and pop-up windows in SAR is very challenging. We are trying to address this limitation by extending SAR space in mid-air. In this paper, we propose Drone-SAR, which extends the physical space of SAR by projecting digital information dynamically on the tracked panels mounted on a drone. DroneSAR is a proof of concept of novel SAR User Interface (UI), which provides support for 2D widgets (i.e., label, menu, interactive tools, etc.) to enrich SAR interactive experience. We also describe the implementation details of our proposed approach.
Published: 2019
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127. Design, integration and validation of digital education systems accessible to people with cognitive disabilities

Author: Cinquin, Pierre-Antoine, Bordeaux population health (BPH), Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Bordeaux, Hélène Sauzéon, Pascal Guitton, Handicap et système nerveux :Action, communication, interaction: rétablissement de la fonction et de la participation [Bordeaux] (EA4136), UFR Sciences médicales 3 [Bordeaux]-Université de Bordeaux Ségalen [Bordeaux 2], Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), and 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
Subjects: [SCCO]Cognitive science, E-Learning, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, Massive Open Online Courses, [SHS.PSY]Humanities and Social Sciences/Psychology, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Accessibility, Accessibilité, Troubles cognitifs, Cognitive impairments
Abstract: The proportion of disabled persons decreases sharply over time in the educational system. This results in lower levels of qualification, which further impedes employment opportunities and reinforces their exclusion from the social sphere. Moreover, this situation is even more acute in the case of persons with cognitive impairments. The considerable evolution of online training, as reflected in the massive growth of MOOC (Massive Open Online Courses) platforms, could provide a real opportunity to address the training needs of disabled persons. Unfortunately, similarly to many digital devices, these systems suffer from a lack of accessibility. Starting from a state of the art on the accessibility of e-learning systems, we initiated a co-design process involving students with cognitive impairments (N = 6) and professionals in the field of cognitive disability and accessibility (N = 13). This work has led to the development of a framework for the design of accessible e-learning systems that arose from the various needs and recommendations that emerged during the process. It resulted in the development and implementation of a first prototype of an accessible MOOC player named Aïana. A field study, based on a MOOC broadcasted on the national FUN platform was conducted to evaluate Aïana's effectiveness in terms of learning performances, cognitive load, induced self-determination, usability and efficiency of person-system interactions among a fairly large sample of participants (N = 1087 of which 150 reported a disability). The results confirm the good usability of our player and its positive impact on the learning and self-determination of disabled persons, particularly those with cognitive disabilities, which supports the relevance of the design principles we have introduced.; La proportion de personnes handicapées décroit fortement tout au long du parcours scolaire. Cela a comme conséquence de plus faibles niveaux de qualification, ce qui amène un obstacle supplémentaire aux possibilités d'emploi et renforce leur exclusion de la sphère sociale. De plus, ce constat est aggravé lorsque la situation de handicap implique des troubles cognitifs. L’importante évolution des formations en ligne, comme en témoigne la croissance massive des plates-formes MOOC (Massive Open Online Courses) pourrait fournir une réelle opportunité afin de répondre aux besoins de formation des personnes handicapées. Malheureusement, comme pour de nombreux autres dispositifs numériques, ces systèmes souffrent d’un déficit d’accessibilité. Sur la base d’un état de l’art sur l’accessibilité des systèmes numériques d’éducation, nous avons mis en place un processus de co-conception auquel ont participé des étudiants ayant des déficiences cognitives (N = 6), ainsi que des professionnels du domaine du handicap cognitif et de l’accessibilité (N = 13). Celui-ci a permis le développement d’un cadre de travail pour la conception de systèmes d'apprentissage en ligne accessibles, découlant des différents besoins et recommandations qui ont émergé au cours de ce processus. Il a donné lieu au développement et à l’implémentation d’un premier prototype de lecteur de MOOC accessible nommé Aïana. Une expérimentation en environnement écologique autour d’un MOOC diffusé sur la plateforme nationale FUN a été réalisé afin d’évaluer l’efficacité d’Aïana en termes de performances d’apprentissage, de charge cognitive, d’auto-détermination induites, d’utilisabilité et d’efficience des interactions personne-système, et ce auprès d’un échantillon assez large de participants (N = 1087 dont 150 ont déclaré un handicap). Les résultats confirment la bonne utilisabilité de notre lecteur ainsi que son impact positif sur l'apprentissage et le soutien à d’autodétermination des personnes handicapées, notamment celles ayant des troubles cognitifs, renforçant ainsi la pertinence des principes de conception mis en œuvre.
Published: 2019

128. Speed of rapid serial visual presentation of pictures, numbers and words affects event-related potential-based detection accuracy

Author: Phillippa Payne, Fabien Lotte, Damien Coyle, Liam Maguire, Stephanie Lees, Paul McCullagh, University of Ulster, 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), and 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
Subjects: Male, Rapid serial visual presentation, Brain- Computer Interface, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SCCO]Cognitive science, 0302 clinical medicine, Protocol design, EEG, [INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology, BCI, Evoked Potentials, Mathematics, General Neuroscience, 05 social sciences, Rehabilitation, Single type, brain-computer interface, Electroencephalography, Healthy Volunteers, Area Under Curve, Brain-Computer Interfaces, Calibration, Visual Perception, Female, electroencephalography, Adult, Biomedical Engineering, 050105 experimental psychology, Young Adult, 03 medical and health sciences, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Rapid Serial Visual Presentation, Event-related potential, Presentation duration, Internal Medicine, Humans, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], event related potentials, Event Related Potentials, Brain–computer interface, Receiver operating characteristic, business.industry, Reproducibility of Results, Pattern recognition, Multimodal image, [INFO.INFO-ET]Computer Science [cs]/Emerging Technologies [cs.ET], Artificial intelligence, business, Photic Stimulation, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: Rapid serial visual presentation (RSVP) based brain-computer interfaces (BCIs) can detect target images among a continuous stream of rapidly presented images, by classifying a viewer’s event related potentials (ERPs) associated with the target and non-targets images. Whilst the majority of RSVP-BCI studies to date have concentrated on the identification of a single type of image, namely pictures , here we study the capability of RSVP-BCI to detect three different target image types: pictures, numbers and words . The impact of presentation duration (speed) i.e., 100–200ms (5–10Hz), 200–300ms (3.3–5Hz) or 300–400ms (2.5–3.3Hz), is also investigated. 2-way repeated measure ANOVA on accuracies of detecting targets from non-target stimuli (ratio 1:9) measured via area under the receiver operator characteristics curve (AUC) for ${N}={15}$ subjects revealed a significant effect of factor Stimulus-Type ( pictures, numbers, words ) (F (2,28) = 7.243, ${p} = {0.003}$ ) and for Stimulus-Duration (F (2,28) = 5.591, p = 0.011). Furthermore, there is an interaction between stimulus type and duration: F (4,56) = 4.419, ${p} = {0.004}$ ). The results indicate that when designing RSVP-BCI paradigms, the content of the images and the rate at which images are presented impact on the accuracy of detection and hence these parameters are key experimental variables in protocol design and applications, which apply RSVP for multimodal image datasets.
Published: 2019
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129. CARDS : Un système de réalité mixte pour l'apprentissage collaboratif à l'école

Author: David Bertolo, Joan Sol Roo, Philippe Giraudeau, Robin Vivian, Martin Hachet, Stéphanie Fleck, Alexis Olry, 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), Université de Bordeaux (UB), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Psychologie Ergonomique et Sociale pour l'Expérience utilisateurs (PErSEUs), Université de Lorraine (UL), Laboratoire de Conception, Optimisation et Modélisation des Systèmes (LCOMS), This work is part of the e-TAC project financially supported by the Caisse des Dépôts et Consignations as part of the e- FRAN projects., 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, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Iterative design, Computer science, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, 02 engineering and technology, Workspace, Education, CCS Concepts•Human-centered computing → Field studies, Human–computer interaction, Children-Computer Interaction, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Tangible Interaction, 0501 psychology and cognitive sciences, Web navigation, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], 050107 human factors, Augmented Reality, 4. Education, Iterative Design, 05 social sciences, [SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences, Window (computing), 020207 software engineering, Collaborative learning, Spatial Augmented Reality, Mixed reality, Pointer (computer programming), Augmented reality, CCS Concepts •Human-Centered Computing → HCI design and evaluation methods
Abstract: International audience; Traditional computer systems based on the WIMP paradigm (Window, Icon, Menu, Pointer) have shown potential benefits at school (e.g. for web browsing). On the other hand, they are not well suited as soon as hands-on and collaborative activities are targeted. We present CARDS, a Mixed-Reality system that combines together physical and digital objects in a seamless workspace to foster active and collaborative learning. We describe the design process based on a participatory approach with researchers, teachers, and pupils. We then present and discuss the results of a user study that tends to show that CARDS has a good educational potential for the targeted activities.
Published: 2019
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130. Creating Accessible Interactive Audio-Tactile Drawings Using Spatial Augmented Reality

Author: Nicolas Rodier, Martin Hachet, Nicolas Palard, Anke Brock, Lauren Thévin, Christophe Jouffrais, 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), Ludwig Maximilian University [Munich] (LMU), Etude de L’Interaction Personne SystèmE (IRIT-ELIPSE), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Image & Pervasive Access Lab (IPAL), National University of Singapore (NUS)-MATHEMATIQUES, SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION (UJF)-Agency for science, technology and research [Singapore] (A*STAR)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore], RealityTech, Ecole Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), ENAC - Equipe Informatique Interactive (LII), 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, Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), and National University of Singapore (NUS)-Agency for science, technology and research [Singapore] (A*STAR)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore]
Subjects: Computer science, Visual impairment, 02 engineering and technology, Special education, Content creation, Software, Accessible graphics, Human–computer interaction, Participatory design, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, medicine, Audio-tactile drawings, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Graphics, 050107 human factors, Social work, business.industry, Accessible maps, 05 social sciences, Spatial augmented reality, 020207 software engineering, Accessibility, Augmented reality, medicine.symptom, business
Abstract: International audience; Interactive tactile graphics have shown a true potential for people with visual impairments, for instance for acquiring spatial knowledge. Until today, however, they are not well adopted in real-life settings (e.g. special education schools). One obstacle consists in the creation of these media, which requires specific skills, such as the use of vector-graphic software for drawing and inserting interactive zones, which is challenging for stakeholders (social workers, teachers, families of people with visual impairments, etc.). We explored how a Spatial Augmented Reality approach can enhance the creation of interactive tactile graphics by sighted users. We developed the system using a participatory design method. A user study showed that the augmented reality device allowed stakeholders (N=28) to create interactive tactile graphics more efficiently than with a regular vector-drawing software (baseline), independently of their technical background.
Published: 2019
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131. CARDS: A Mixed-Reality System for Collaborative Learning at School

Author: Giraudeau, Philippe, Olry, Alexis, Sol Roo, Joan, Fleck, Stéphanie, Bertolo, David, Vivian, Robin, Hachet, Martin, 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), Université de Bordeaux (UB), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Psychologie Ergonomique et Sociale pour l'Expérience utilisateurs (PErSEUs), Université de Lorraine (UL), Laboratoire de Conception, Optimisation et Modélisation des Systèmes (LCOMS), and This work is part of the e-TAC project financially supported by the Caisse des Dépôts et Consignations as part of the e- FRAN projects.
Subjects: CCS Concepts•Human-centered computing → Field studies, Augmented Reality, Children-Computer Interaction, Iterative Design, Tangible Interaction, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [SDV.NEU.SC]Life Sciences [q-bio]/Neurons and Cognition [q-bio.NC]/Cognitive Sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Spatial Augmented Reality, CCS Concepts •Human-Centered Computing → HCI design and evaluation methods, Education
Abstract: International audience; Traditional computer systems based on the WIMP paradigm (Window, Icon, Menu, Pointer) have shown potential benefits at school (e.g. for web browsing). On the other hand, they are not well suited as soon as hands-on and collaborative activities are targeted. We present CARDS, a Mixed-Reality system that combines together physical and digital objects in a seamless workspace to foster active and collaborative learning. We describe the design process based on a participatory approach with researchers, teachers, and pupils. We then present and discuss the results of a user study that tends to show that CARDS has a good educational potential for the targeted activities.
Published: 2019
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132. Sciences, Environnements et Sociétés: Rapport long du groupe de travail MakeSEnS d’Inria

Author: Berthoud, Françoise, Guitton, Pascal, Lefèvre, Laurent, Quinton, Sophie, Rousseau, Antoine, Sainte-Marie, Jacques, Serrano, Céline, Stefani, Jean-Bernard, Sturm, Peter, Tannier, Eric, Grenoble Alpes Recherche-Infrastructure de CAlcul intensif et de Données (GRICAD), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Algorithms and Software Architectures for Distributed and HPC Platforms (AVALON), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sound Programming of Adaptive Dependable Embedded Systems (SPADES), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Littoral, Environnement : Méthodes et Outils Numériques (LEMON), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Numerical Analysis, Geophysics and Ecology (ANGE), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jacques-Louis Lions (LJLL (UMR_7598)), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Direction générale déléguée à l'innovation (DGD-I), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Sustainability transition, environment, economy and local policy (STEEP), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Artificial Evolution and Computational Biology (BEAGLE), Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Inria, Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), 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, École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Littoral, Environment: MOdels and Numerics (LEMON), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck (IMAG), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Hydrosciences Montpellier (HSM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Sustainability transition, environment, economy and local policy (STEEP ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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, Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: [SDE]Environmental Sciences, [INFO]Computer Science [cs], [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society
Abstract: Ce document est le résultat du travail du Groupe de Travail (GT) MakeSEnS, chargé par la direction d’Inria de faire des propositions pour que l’institut se saisisse des enjeux environnementaux actuels. Il propose une liste d’actions concrètes à mettre en place pour aider tant les directions nationales que l’ensemble des membres d’Inria à s’informer et à agir à tous les niveaux : individuel, équipes, services, centres, comités et commissions ainsi qu’à l’échelle de l’institut.
Published: 2019

133. Sciences, Environnements et Sociétés

Author: Berthoud, Françoise, Guitton, Pascal, Lefèvre, Laurent, Quinton, Sophie, Rousseau, Antoine, Sainte-Marie, Jacques, Serrano, Céline, Stefani, Jean-Bernard, Sturm, Peter, Tannier, Eric, Grenoble Alpes Recherche-Infrastructure de CAlcul intensif et de Données (GRICAD), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), 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), Algorithms and Software Architectures for Distributed and HPC Platforms (AVALON), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sound Programming of Adaptive Dependable Embedded Systems (SPADES), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Littoral, Environnement : Méthodes et Outils Numériques (LEMON), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Numerical Analysis, Geophysics and Ecology (ANGE), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jacques-Louis Lions (LJLL (UMR_7598)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), Direction générale déléguée à l'innovation (DGD-I), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Sustainability transition, environment, economy and local policy (STEEP ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Artificial Evolution and Computational Biology (BEAGLE), Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Inria
Subjects: [SDE]Environmental Sciences, [INFO]Computer Science [cs], [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society
Abstract: Ce document est le résultat du travail du Groupe de Travail (GT) MakeSEnS, chargé par la direction d’Inria de faire des propositions pour que l’institut se saisisse des enjeux environnementaux actuels. Il propose une liste d’actions concrètes à mettre en place pour aider tant les directions nationales que l’ensemble des membres d’Inria à s’informer et à agir à tous les niveaux : individuel, équipes, services, centres, comités et commissions ainsi qu’à l’échelle de l’institut.
Published: 2019

134. Accessibility of Immersive Serious Games for Persons with Cognitive Disabilities

Author: Pierre-Antoine Cinquin, Hélène Sauzéon, Pascal Guitton, Université de Bordeaux (UB), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire Handicap Activité Cognition et Système Nerveux (HACS), 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, and Guitton, Pascal
Subjects: Research program, business.industry, Computer science, Internet privacy, [INFO.INFO-GR] Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], Cognition, [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], Mixed reality, Wonder, Cognitive disabilities, Immersion (virtual reality), Augmented reality, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], User interface, business, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: E-learning systems are still not very accessible for persons with disabilities, particularly those with cognitive impairments. It's well known that the training deficit is one of the cause of lower employment rates. In the past, we have addressed this issue by working on the accessibility of MOOCs. We have developed Aiana, a MOOC player with accessibility features based on the fragmentation of information streams and enabling user interface self-configuration. We are starting a new research program focused on the accessibility of immersive Serious Games for persons with cognitive impairments by first transposing some of Aiana's design principles. We believe that immersive Serious Games can provide effective assistance to learning for PWDs and we want to demonstrate this rigorously through large field studies. More generally, we wonder about the questions raised by the accessibility of Mixed Reality tools in immersive e-learning systems.
Published: 2019
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135. Inria Research & Development for the Cybathlon BCI series

Author: Lotte, Fabien, Clerc, Maureen, Appriou, Aurélien, Audino, Amandine, Benaroch, Camille, Giacalone, Pierre, Jeunet, Camille, Mladenović, Jelena, Monseigne, Thibaut, Papadopoulo, Théodore, Pillette, Léa, Roc, Aline, Sadatnejad, Khadijeh, Turi, Federica, 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), Computational Imaging of the Central Nervous System (ATHENA), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), European Project: 714567 ,H2020 Pilier ERC,BrainConquest(2017), Lotte, Fabien, Interactions humain-machine, objets connectés, contenus numériques, données massives et connaissance - Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle - - REBEL2015 - ANR-15-CE23-0013 - AAPG2015 - VALID, Boosting Brain-Computer Communication with high Quality User Training - BrainConquest - - H2020 Pilier ERC2017-07-01 - 2022-06-30 - 714567 - VALID, 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, École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université de Toulouse (UT)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SCCO]Cognitive science, [INFO.INFO-BT] Computer Science [cs]/Biotechnology, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SCCO] Cognitive science, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience
Published: 2019

136. Would Motor-Imagery based BCI user training benefit from more women experimenters?

Author: Aline Roc, Léa Pillette, Kaoua, Bernard N., Fabien Lotte, 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), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Laboratoire Handicap Activité Cognition et Système Nerveux (HACS), Université de Bordeaux (UB), ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), 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, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, [SCCO]Cognitive science, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, Computer Science - Human-Computer Interaction, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Human-Computer Interaction (cs.HC)
Abstract: International audience; Mental Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCI) are a mean to control digital technologies by performing MI tasks alone. Throughout MI-BCI use, human supervision (e.g., experimenter or caregiver) plays a central role. While providing emotional and social feedback, people present BCIs to users and ensure smooth users' progress with BCI use. Though, very little is known about the influence experimenters might have on the results obtained. Such influence is to be expected as social and emotional feedback were shown to influence MI-BCI performances. Furthermore, literature from different fields showed an experimenter effect, and specifically of their gender, on experimental outcome. We assessed the impact of the interaction between experi-menter and participant gender on MI-BCI performances and progress throughout a session. Our results revealed an interaction between participants gender, experimenter gender and progress over runs. It seems to suggest that women experimenters may positively influence partici-pants' progress compared to men experimenters.
Published: 2019

137. Are users' traits informative enough to predict/explain their mental-imagery based BCI performances ?

Author: Camille Benaroch, Camille Jeunet, Fabien Lotte, 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), Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), This work was supported by the European Research Council with project BrainConquest (grant ERC-2016-STG-714567), 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, École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT), Benaroch, Camille, and Boosting Brain-Computer Communication with high Quality User Training - BrainConquest - - H2020 Pilier ERC2017-07-01 - 2022-06-30 - 714567 - VALID
Subjects: [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract: International audience; Mental-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCIs) make use of brain signals produced during mental imagery tasks to control a computerised system. The current unreliability of MI-BCIs could be due, at least in part, to the use of inappropriate user-training procedures. In order to improve these procedures , it is necessary first to understand the mechanisms underlying MI-BCI user-training, notably through the identification of the factors influencing it. Thus, this paper aims at creating a statistical model that could explain/predict the performances of MI-BCI users using their traits (e.g., personality). We used the data of 42 participants (i.e., 180 MI-BCI sessions in total) collected from three different studies that were based on the same MI-BCI paradigm. We used machine learning regressions with a leave-one-subject-out cross validation to build different models. Our first results showed that using the users' traits only may enable the prediction of performances within one multiple-session experiment, but might not be sufficient to reliably predict MI-BCI performances across experiments.
Published: 2019

138. Design and preliminary study of a neurofeedback protocol to self-regulate an EEG marker of drowsiness

Author: Thibaut Monseigne, Fabien Lotte, Stéphanie Bioulac, Pierre Philip, Jean-Arthur Micoulaud-Franchi, 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), Sommeil, Attention et Neuropsychiatrie [Bordeaux] (SANPSY), Université de Bordeaux (UB)-CHU de Bordeaux Pellegrin [Bordeaux]-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)-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, and Sommeil, Addiction et Neuropsychiatrie [Bordeaux] (SANPSY)
Subjects: [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract: International audience; Neurofeedback (NF) consists in using electroencephalographic (EEG) measurements to guide users to perform a cognitive learning using information coming from their own brain activity, by means of a real-time sensory feedback (e.g., visual or auditory). Many NF approaches have been studied to improve atten-tional abilities, notably for attention deficit hyper activity disorder. However, to our knowledge, no NF solution has been proposed to specifically reduce drowsiness. Thus, we propose an EEG-NF solution to train users to self-regulate an EEG marker of drowsiness, and evaluate it with a preliminary study. Results with five healthy subjects showed that three of them could learn to self-regulate this EEG marker with a relatively short number of NF sessions (up to 8 sessions of 40 min). Clinical trials with sleep-deprived subjects should begin in 2019 to study possible cognitive and clinical benefits of this self-regulation. This NF solution implementation is available for free, with the OpenViBE platform, under the AGPL-3.0 license.; Le neurofeedback (NF) consiste à utiliser des mesures électroencéphalographiques (EEG) pour aider les utilisateurs à effectuer un apprentissage cognitif en utilisant des informations provenant de leur propre activité cérébrale, au moyen d'un retour sensoriel en temps réel (visuel ou auditif, par exemple). De nombreuses approches du NF ont été étudiées pour améliorer les capacités d'attention, notamment pour le trouble d'hyperactivité avec déficit de l'attention. Cependant, à notre connaissance, aucune solution de NF n'a été proposée pour réduire spécifiquement la somnolence. Ainsi, nous proposons une solution de NF-EEG pour former les utilisateurs à l’autorégulation d’un marqueur EEG de la somnolence et l’évaluer avec une étude préliminaire. Les résultats, avec cinq sujets sains, ont montré que trois d'entre eux pourraient apprendre à autoréguler ce marqueur EEG avec un nombre relativement court de séances de NF (jusqu'à 8 séances de 40 min). Les essais cliniques sur des sujets privés de sommeil devraient commencer en 2019 pour étudier les avantages cognitifs et cliniques possibles de cette autorégulation. Cette mise en œuvre de la solution de NF est disponible gratuitement, avec la plateforme OpenViBE, sous la licence AGPL-3.0.
Published: 2019

139. Modelisation Computationnelle des États et Capacites de l’Utilisateur afin d’Optimiser des Taches d’Entrainement BCI

Author: Mladenovic, Jelena, 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), Popular interaction with 3d content (Potioc), 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), Université de Bordeaux, Fabien Lotte, Jérémie Mattout, STAR, ABES, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and 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
Subjects: État de flow, Brain-Computer Interfaces, Flow state, Active Inference, Inférence Active, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Adaptive Models, Modèles Adaptatifs, Interfaces Cerveaux-Ordinateur
Abstract: Brain-Computer Interfaces (BCIs) are systems that enable a person to manipulate an external device with only brain activity, often using ElectroEncephaloGraphgy (EEG). Although there is great medical potential (communication and mobility assistance, as well as neuro-rehabilitation of those who lost motor functions), BCIs are rarely used outside of laboratories. This is mostly due to users’ variability from their brain morphologies to their changeable psychological states, making it impossible to create one system that works with high success for all. The success of a BCI depends tremendously on the user’s ability to focus to give mental commands, and the machine’s ability to decode such mental commands. Most approaches consist in either designing more intuitive and immersive interfaces to assist the users to focus, or enhancing the machine decoding properties. The latest advances in machine decoding are enabling adaptive machines that try to adjust to the changeable EEG during the BCI task. This thesis is unifying the adaptive machine decoding approaches and the interface design through the creation of adaptive and optimal BCI tasks according to user states and traits. Its purpose is to improve the performance and usability of BCIs and enable their use outside of laboratories. To such end, we first created a taxonomy for adaptive BCIs to account for the various changeable factors of the system. Then, we showed that by adapting the task difficulty we can influence a state of flow, i.e., an optimal state of immersion, control and pleasure. which in turn correlates with BCI performance. Furthermore, we have identified the user traits that can benefit from particular types of task difficulties. This way we have prior knowledge that can guide the task adaptation process, specific to each user trait. As we wish to create a generic adaptation rule that works for all users, we use a probabilistic Bayesian model, called Active Inference used in neuroscience to computationally model brain behavior. When we provide such probabilistic model to the machine, it becomes adaptive in such a way that it mimics brain behavior. That way, we can achieve an automatic co-adaptive BCI and potentially get a step closer into using BCIs in our daily lives., Les Interfaces Cerveaux-Ordinateur (ICO) sont des systèmes qui permettent de manipuler une machine avec sa seule activité cérébrale. Elles sont utilisées pour accomplir des objectifs variés, par exemple afin qu’un amputé puisse manipuler un bras robotique, pour une réhabilitation neuronale en cas d’accident vasculaire cérébral, dans un cadre ludique pour jouer à des jeux vidéo, etc. Une ICO comprend l’acquisition du signal cérébral (le plus souvent par électroencéphalographie, EEG), le décodage et l’interprétation de ce signal, et enfin la production d’un retour sensoriel à l’utilisateur. Ce retour guidera l’utilisateur pour réguler son activité cérébral et apprendre à manipuler la machine. La morphologie du cerveau diffère cependant entre utilisateurs, et les pensées d’un même individu varient au cours du temps. Ces fluctuations rendent les ICO moins performantes, qui sont alors difficiles à utiliser hors des conditions du laboratoire. Nous avons donc besoin d’une machine dynamique, qui puisse s’adapter au cours du temps à son utilisateur. Dans la littérature les approches proposées afin de remédier à ce problème décrivent des machines qui décodent de manière adaptative les signaux EEG, mais ces systèmes ne sont pas assez robustes et ne permettent toujours pas aux ICO d’être utilisées dans la vie quotidienne. L’objectif de cette thèse est d’améliorer les performances et l’utilisabilité des ICO basées sur de l’EEG, en les adaptant de façon innovante aux états et compétences des utilisateurs. Pour ce faire, nous avons premièrement mis en évidence tous les facteurs changeants dans une ICO en définissant trois séquences : 1. Les états psychologiques fluctuants de l’utilisateur qui modifient la signature du signal EEG ; 2. Ce signal qui varie et qui amène la machine à ajuster son décodage ; 3. La tâche qui est présentée à l’utilisateur via le retour sensoriel de la machine, et qui influence à son tour les états psychologiques de l’utilisateur. Nous avons ainsi mis en évidence la possibilité d’adopter un nouvel angle de recherche, en utilisant la tâche adaptative pour diriger les états psychologiques de l’utilisateur et aider ce dernier à manipuler une ICO. Au lieu de seulement adapter le décodage aux signaux cérébraux, nous avons donc considéré l’adaptation de l’interface (via le retour sensoriel produit par la machine) afin d’influencer les signaux et d’en faciliter le décodage. En utilisant des connaissances issues de la psychologie comportementale et des sciences de l’éducation, il est en effet possible de créer des taches et des interfaces qui incitent les utilisateurs à réussir et même à prendre plaisir à utiliser une ICO. Ces différents facteurs, liés à la motivation, participent à produire des signaux plus prédictibles et plus facilement décodables par la machine, augmentant d’autant la performance du système. Nous avons donc formulé une taxonomie des ICO adaptatives en définissant la tâche adaptative comme un nouveau moyen d’améliorer les performances des ICO. Une fois que la taxonomie des ICO adaptatives a été mis en place, nous avons cherché à identifier chez l’utilisateur quel était l’état psychologique optimal qui puisse servire de critère d’optimisation de la tâche. La littérature en psychologie indique que cet état est l’état de flow, un état d’immersion, de contrôle et de plaisir optimal qui incite les gens à se surpasser, quel que soit la tâche, le sexe, la culture ou bien encore l’âge. [...]
Published: 2019

140. How to move from Inclusive Systems to Collaborative Systems: the Case of Virtual Reality for teaching O&M

Author: Lauren Thévin, Anke Brock, 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), Ecole Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), Brock, Anke, and 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
Subjects: [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract: International audience; Inclusive systems can be used both by people with and without impairments. This creates new opportunities for sighted and visually impaired people to collaborate with the same tool. Audio-tactile maps and virtual reality (VR) represent a safe and controlled environment for Orientation & Mobility (O&M) classes. These classes aim to teach visually impaired students to move safely and independently, in particular in urban environments, and can be seen as collaborative activity between teachers and students. To go further regarding collaboration in the classroom, the same virtual environment could be used in parallel by several users. The question of collaboration through awareness from CSCW (Computer Supported Collaborative Work) is extended to VR and accessible interaction. By implementing various facilities for mutual awareness sharing the virtual and physical environment, for users with and without vision, we open the question of inclusive collaboration.
Published: 2019

141. Comparing Interaction Techniques to Help Blind People Explore Maps on Small Tactile Devices

Author: Anke Brock, Mathieu Simonnet, Bernard Oriola, Antonio Serpa, Christophe Jouffrais, Laboratoire d'Economie et de Gestion de l'Ouest (LEGO), Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Brestois des Sciences de l'Homme et de la Société (IBSHS), Université de Brest (UBO)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information (IMT Atlantique - LUSSI), IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Ecole Nationale de l'Aviation Civile (ENAC), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Etude de L’Interaction Personne SystèmE (IRIT-ELIPSE), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Image & Pervasive Access Lab (IPAL), National University of Singapore (NUS)-Agency for science, technology and research [Singapore] (A*STAR)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore], ANR-14-CE17-0018,AccessiMap,Les cartographies (Open Data) interactives, collaboratives et accessibles pour les déficients visuels(2014), Université de Brest (UBO)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), 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, Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse 1 Capitole (UT1), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, and National University of Singapore (NUS)-MATHEMATIQUES, SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION (UJF)-Agency for science, technology and research [Singapore] (A*STAR)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institute for Infocomm Research - I²R [Singapore]
Subjects: Touchscreen, Interaction, Computer Networks and Communications, Computer science, Visual impairment, Neuroscience (miscellaneous), Tactile device, lcsh:Technology, 050105 experimental psychology, Memorization, Task (project management), law.invention, Human–computer interaction, law, medicine, 0501 psychology and cognitive sciences, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], lcsh:Science, Sensory cue, 050107 human factors, Screen reader, lcsh:T, 05 social sciences, Spatial cognition, Accessibility, Computer Science Applications, Human-Computer Interaction, lcsh:Q, medicine.symptom
Abstract: International audience; Exploring geographic maps on touchscreens is a difficult task in the absence of vision as those devices miss tactile cues. Prior research has therefore introduced non-visual interaction techniques designed to allow visually impaired people to explore spatial configurations on tactile devices. In this paper, we present a study in which six blind and six blindfolded sighted participants evaluated three of those interaction techniques compared to a screen reader condition. We observed that techniques providing guidance result in a higher user satisfaction and more efficient exploration. Adding a grid-like structure improved the estimation of distances. None of the interaction techniques improved the reconstruction of the spatial configurations. The results of this study allow improving the design of non-visual interaction techniques that support a better exploration and memorization of maps in the absence of vision.
Published: 2019
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142. AI in the media and creative industries

Author: Baptiste Caramiaux, Fabien Lotte, Joost Geurts, Giuseppe Amato, Malte Behrmann, Frédéric Bimbot, Fabrizio Falchi, Ander Garcia, Jaume Gibert, Guillaume Gravier, Hadmut Holken, Hartmut Koenitz, Sylvain Lefebvre, Antoine Liutkus, Andrew Perkis, Rafael Redondo, Enrico Turrin, Thierry Viéville, Emmanuel Vincent, Laboratoire de Recherche en Informatique (LRI), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Extreme Interaction (EX-SITU), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), 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, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Direction des Partenariats Européens et Internationaux (DPEI), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Consiglio Nazionale delle Ricerche [Pisa] (CNR PISA), bbw Hochschule, Parcimonie et Nouveaux Algorithmes pour le Signal et la Modélisation Audio (PANAMA), SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, VicomTech, Eurecat - Centro Tecnológico de Catalunya, Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Holken Consultants, University of the Arts Utrecht (HKU), Matter from Graphics (MFX), Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry (LORIA - ALGO), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Nancy - Grand Est, Scientific Data Management (ZENITH), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Norwegian University of Science and Technology [Trondheim] (NTNU), Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Federation of European Publishers (FEP), Mnemonic Synergy (Mnemosyne), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux] (IMN), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Speech Modeling for Facilitating Oral-Based Communication (MULTISPEECH), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Natural Language Processing & Knowledge Discovery (LORIA - NLPKD), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), New European Media (NEM), 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, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Inria Siège, Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry (LORIA - ALGO), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-CentraleSupélec-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Inria Nancy - Grand Est, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Saclay - Ile de France, Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: Media, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Inclusivity, News, [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], GeneralLiterature_MISCELLANEOUS, [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Video games, Creativity, [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Artificial Intelligence, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Diversity, Creative Economy, [SHS.ARCHI]Humanities and Social Sciences/Architecture, space management, [SHS.MUSIQ]Humanities and Social Sciences/Musicology and performing arts, Personalization, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, [INFO.INFO-MM]Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], [INFO.INFO-IA]Computer Science [cs]/Computer Aided Engineering, [SHS.ART]Humanities and Social Sciences/Art and art history, [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR], [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Sound, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Open Society, [INFO.INFO-SD]Computer Science [cs]/Sound [cs.SD], [INFO.INFO-ET]Computer Science [cs]/Emerging Technologies [cs.ET], Music, Design
Abstract: Thanks to the Big Data revolution and increasing computing capacities, Artificial Intelligence (AI) has made an impressive revival over the past few years and is now omnipresent in both research and industry. The creative sectors have always been early adopters of AI technologies and this continues to be the case. As a matter of fact, recent technological developments keep pushing the boundaries of intelligent systems in creative applications: the critically acclaimed movie “Sunspring”, released in 2016, was entirely written by AI technology, and the first-ever Music Album, called “Hello World”, produced using AI has been released this year. Simultaneously, the exploratory nature of the creative process is raising important technical challenges for AI such as the ability for AI-powered techniques to be accurate under limited data resources, as opposed to the conventional “Big Data” approach, or the ability to process, analyse and match data from multiple modalities (text, sound, images, etc.) at the same time. The purpose of this white paper is to understand future technological advances in AI and their growing impact on creative industries. This paper addresses the following questions: Where does AI operate in creative Industries? What is its operative role? How will AI transform creative industries in the next ten years? This white paper aims to provide a realistic perspective of the scope of AI actions in creative industries, proposes a vision of how this technology could contribute to research and development works in such context, and identifies research and development challenges.
Published: 2019

143. Computational modelling to predict/explain MI-BCI users' performances and their progression

Author: Benaroch, Camille, Jeunet, Camille, Lotte, Fabien, 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), Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Benaroch, Camille, 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, École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université de Toulouse (UT)
Subjects: [INFO]Computer Science [cs], [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [INFO] Computer Science [cs], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Abstract: International audience; Mental-Imagery based Brain-Computer Interfaces (MI-BCIs) make use of brain signals produced during mental imagery tasks to control a computerized system. The current unreliability of MI-BCIs could be due, at least in part, to the use of inappropriate user-training procedures. In order to improve these procedures, it is necessary first to understand the mechanisms underlying MI-BCI user-training, notably through the identification of the factors influencing it. Thus, we aim at creating a statistical model that could explain/predict the mean performances of MI-BCI users using their traits (e.g., personality) but also the evolution of performances using demographic data (age, gender) and the timing of the experiment (time lapse between two sessions). We used the data of 42 participants collected from three different studies [1-3] that were based on the same MI-BCI paradigm. They were asked to learn to control an MI-BCI by performing three MI-tasks (i.e., left-hand motor imagery, mental rotation and mental subtraction) across different training sessions (3 or 6 depending on the experiment). We used a LASSO regression (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)[4] with a leave-one-subject-out cross validation to build different models. Our first results showed that using the users' traits may only enable the prediction of performances within one multiple-session experiment, but might not be sufficient to reliably predict MI-BCI performances across experiments. In a second time, we were able to find a model gathering all the subjects that could predict the mean performance of a session using the participant's gender, the timing of the experiment and the mean performance over the previous session (p < .01). Further studies considering, for instance, an estimation of the users' states and new metrics to assess performances are necessary to reveal more reliable models of MI-BCI performances.
Published: 2019

144. Impact of MI-BCI feedback for post-stroke and neurotypical people

Author: Pillette, Léa, Glize, Bertrand, N'Kaoua, Bernard, Joseph, Pierre-Alain, Jeunet, Camille, Lotte, Fabien, Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Laboratoire Handicap Activité Cognition et Système Nerveux (HACS), Université de Bordeaux (UB), Service de Médecine Physique et Réadaptation, CHU Bordeaux [Bordeaux], Cognition, Langues, Langage, Ergonomie (CLLE-LTC), École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-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), ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), European Project: 714567 ,H2020 Pilier ERC,BrainConquest(2017), 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, École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)
Subjects: [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2019

145. Towards Measuring states of curiosity through Electroencephalography and body sensors responses

Author: Appriou, Aurélien, Ceha, Jessy, Law, Edith, Oudeyer, Pierre-Yves, Lotte, Fabien, 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), Popular interaction with 3d content (Potioc), 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), University of Waterloo [Waterloo], 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)-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, Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), and Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Subjects: [SCCO]Cognitive science, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.PSYC]Cognitive science/Psychology, ComputingMilieux_PERSONALCOMPUTING, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning
Abstract: International audience; The neurophysiological mechanisms underlying curiosity and intrinsic motivation are currently not well understood. However, being able to identify objectively, from neurophysiological signals, the curiosity level of a user, would bring a very useful tool both to neuroscientists and psychologists, to understand curiosity deeper, as well as to designers of human-computer interaction, in order to trigger curiosity or to adapt an interaction to the curiosity levels of its users. A first step to do that, is to collect neurophysiological signals during known states of curiosity, in order to develop signal processing/machine learning tools to recognize those states from such signals. We propose an experimental protocol, that has been designed but has not been tested so far, in order to measure both brain activity through Electroencephalography (EEG) and physiological responses (heart rate, skin conductance, Electrocardiogram) when subjects are induced into different states of curiosity. During the experiment, fun facts will be presented to subjects to induce different levels of curiosity. We obtained those fun facts using the Google functionality "I’m feeling curious" as well as crowdsourcing. A subject will be able to choose a fun fact that makes him curious, and push forward with a 4-to-10 questions chain on this theme. For each question on a given theme, a subject will be able to reveal the answer (interpreted as a curious state) or to skip it (interpreted as a non-curious state). Skipping an answer will automatically break the chain and will point the subject to the next fun fact. Neurophysiological signals will be collected between a question and the choice of revealing the answer. Then the subject will grade the question on a 1-to-7 curiosity level scale. Neurophysiological measures during these states of curiosity will be recorded and we expect to find biological markers of curiosity by analyzing such information.
Published: 2019

146. Towards a Passive BCI to Induce Lucid Dream

Author: Hamon, Morgane, Chabani, Emma, Giraudeau, Philippe, Ullo, Institut du Cerveau et de la Moëlle Epinière = Brain and Spine Institute (ICM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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), Institut du Cerveau = Paris Brain Institute (ICM), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-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)-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, and Frey, Jérémy
Subjects: Visual stimulation, Lucid Dream, FOS: Biological sciences, Quantitative Biology - Neurons and Cognition, Neurons and Cognition (q-bio.NC), EEG, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Sleep, Induction techniques
Abstract: National audience; Lucid dreaming (LD) is a phenomenon during which the person is aware that he/she dreaming and is able to control the dream content. Studies have shown that only 20% of people can experience lucid dreams on a regular basis. However, LD frequency can be increased through induction techniques. External stimulation technique relies on the ability to integrate external information into the dream content. The aim is to remind the sleeper that she/he is dreaming. If this type of protocol is not fully efficient, it demonstrates how sensorial stimuli can be easily incorporated into people's dreams. The objective of our project was to replicate this induction technique using material less expensive and more portable. This material could simplify experimental procedures. Participants could bring the material home, then have a more ecological setting. First, we used the OpenBCI Cyton, a low-cost EEG signal acquisition board in order to record and manually live-score sleep. Then, we designed a mask containing two LEDs, connected to a microcontroller to flash visual stimulation during sleep. We asked two volunteers to sleep for 2 hours in a dedicated room. One of the participants declared having a dream during which the blue lights diffused by the mask were embedded into the dream environment. The other participant woke up during the visual stimulation. These results are congruent with previous studies. This work marked the first step of a larger project. Our ongoing research includes the use of an online sleep stage scoring tool and the possibility to automatically send stimuli according to the sleep stage. We will also investigate other types of stimulus induction in the future such as vibro-tactile stimulation that showed great potentials.
Published: 2019

147. Design and Preliminary Study of a Neurofeedback Protocol to reduce Drowsiness

Author: Monseigne, Thibaut, Lotte, Fabien, Bioulac, Stéphanie, Micoulaud-Franchi, Jean-Arthur, Philip, Pierre, 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), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), Sommeil, Attention et Neuropsychiatrie [Bordeaux] (SANPSY), Université de Bordeaux (UB)-CHU de Bordeaux Pellegrin [Bordeaux]-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bordeaux (UB), 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, Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sommeil, Addiction et Neuropsychiatrie [Bordeaux] (SANPSY), and Monseigne, Thibaut
Subjects: [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [SCCO.COMP] Cognitive science/Computer science, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.NEUR] Cognitive science/Neuroscience, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]
Abstract: International audience; NeuroFeedback (NF) consists in using electroencephalographic (EEG) measurements to guide users to perform a cognitive learning using information coming from their own brain activity, by means of a real-time sensory feedback (e.g., visual or auditory)[4]. Many NF approaches have been studied to improve attentional abilities, notably for Attention Deficit Hy-peractivity Disorder [1, 2]. However, to our knowledge, no NF solution has been proposed to specifically reduce drowsiness. Thus, we propose a complete EEG-NF solution to train users to self-regulate an EEG marker of drowsiness. This marker is based on a ratio of beta over theta/alpha power in Cz electrode. In addition to this EEG marker of drowsiness, we also carefully selected and designed the duration, the sequencing, the objective evaluation metrics and the visual and audio feedback to use in for each NF session. Preliminary study with five healthy subjects showed that three of them could learn to self-regulate this EEG marker with a relatively short number of NF sessions (up to 8 sessions of 40 min). Clinical trials with sleep-deprived subjects are expected to begin in 2019 to study possible cognitive and clinical benefits of this self-regulation. The implementation of this NF solution is available for free 1 , with the OpenViBE platform [3], under the AGPL-3.0 license.
Published: 2019

148. Do experimenters have an influence on MI-BCI user training?

Author: Roc, Aline, Pillette, Léa, N'Kaoua, Bernard, Lotte, Fabien, 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), Université de Bordeaux (UB), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB), ANR-15-CE23-0013,REBEL,Redéfinir les Interfaces Cerveau-Ordinateur pour permettre à leurs utilisateurs d'en maitriser le contrôle(2015), 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, and Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2019

149. Monitoring Pilot’s Mental Workload Using ERPs and Spectral Power with a Six-Dry-Electrode EEG System in Real Flight Conditions

Author: Nicolas Drougard, Raphaëlle N. Roy, Frédéric Dehais, Alban Duprès, Sarah Blum, Sébastien Scannella, Fabien Lotte, Institut National de la Recherche en Informatique et en Automatique - INRIA (FRANCE), Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace - ISAE-SUPAERO (FRANCE), Carl von Ossietzky Universität Oldenburg (GERMANY), Département Conception et conduite des véhicules Aéronautiques et Spatiaux (DCAS), Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace (ISAE-SUPAERO), Carl Von Ossietzky Universität Oldenburg = Carl von Ossietzky University of Oldenburg (OFFIS), Popular interaction with 3d content (Potioc), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), 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, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), This research was funded by the Agence pour l’Innovation de la Défense (AID) - Direction Générale de l’Armement (DGA), grant 'MAIA Project'., Carl Von Ossietzky Universität Oldenburg, and 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
Subjects: Computer science, Auditory oddball, Electroencephalography, lcsh:Chemical technology, Biochemistry, 050105 experimental psychology, Article, Analytical Chemistry, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Neuroergonomics, medicine, Oddball, neuroergonomics, 0501 psychology and cognitive sciences, lcsh:TP1-1185, Continuous signal, Electrical and Electronic Engineering, Auditory attention, Instrumentation, dry-electrode EEG, real flight conditions, Simulation, medicine.diagnostic_test, Artifact Subspace Reconstruction (ASR), [SCCO.NEUR]Cognitive science/Neuroscience, 05 social sciences, Work (physics), Neurosciences, Workload, Atomic and Molecular Physics, and Optics, Power (physics), Dry-electrode EEG, Real flight conditions, Benchmark (computing), auditory attention, mobi, oddball, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: Recent technological progress has allowed the development of low-cost and highly portable brain sensors such as pre-amplified dry-electrodes to measure cognitive activity out of the laboratory. This technology opens promising perspectives to monitor the &ldquo, brain at work&rdquo, in complex real-life situations such as while operating aircraft. However, there is a need to benchmark these sensors in real operational conditions. We therefore designed a scenario in which twenty-two pilots equipped with a six-dry-electrode EEG system had to perform one low load and one high load traffic pattern along with a passive auditory oddball. In the low load condition, the participants were monitoring the flight handled by a flight instructor, whereas they were flying the aircraft in the high load condition. At the group level, statistical analyses disclosed higher P300 amplitude for the auditory target (Pz, P4 and Oz electrodes) along with higher alpha band power (Pz electrode), and higher theta band power (Oz electrode) in the low load condition as compared to the high load one. Single trial classification accuracy using both event-related potentials and event-related frequency features at the same time did not exceed chance level to discriminate the two load conditions. However, when considering only the frequency features computed over the continuous signal, classification accuracy reached around 70% on average. This study demonstrates the potential of dry-EEG to monitor cognition in a highly ecological and noisy environment, but also reveals that hardware improvement is still needed before it can be used for everyday flight operations.
Published: 2019
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150. Online e-learning and cognitive disabilities: A systematic review

Author: Hélène Sauzéon, Pascal Guitton, Pierre-Antoine Cinquin, Laboratoire Handicap Activité Cognition et Système Nerveux (HACS), Université de Bordeaux (UB), 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), Flowing Epigenetic Robots and Systems (Flowers), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes (U2IS), École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées (ENSTA Paris), and 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
Subjects: Lifelong learning, General Computer Science, 4. Education, 05 social sciences, 050301 education, Cognition, 02 engineering and technology, Scientific literature, Special education, Education, [SCCO]Cognitive science, Systematic review, International Classification of Functioning, Disability and Health, Evaluation of CAL systems, Distance education and telelearning, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], 10. No inequality, 0503 education, Inclusion (education), Web accessibility, Cognitive psychology
Abstract: International audience; For decades now, as the issue of social progress has come to the fore, the drive to improve access to education has been behind the growth in research into e-learning. The current systematic literature review raised the question of the existence of studies addressing the specific needs of persons with cognitive impairments. Indeed, e-learning is expected to be one of the critical tools for improving access to education and ultimately aiding social inclusion. The systematic literature review was performed through a four-step process including an exhaustive search of scientific literature databases, the selection of studies through exclusion and inclusion criteria, and literature analysis and synthesis. The main results are: 1) a lack of e-learning studies addressing the issue of accessibility for people with cognitive impairments (N = 29) with a purpose dominated by design guidelines rather than effectiveness assessment; 2) a weak inclusion of accessibility standards (N = 5) and 3) a weak inclusion of special education findings (N = 3), with a focus on specific neuropsychological disorders or syndromes (dyslexia, ADHD, etc.) rather than on impairments of cognitive function (attention, memory, etc.) as promoted by the International Classification of Functioning (World Health Organization, 2001); 4) the identification of five families of accessibility function (adaptive systems, game elements, accessible content, virtual agents and accessible interfaces or environments) and their dependency with activity-domain of learning. Results are discussed in terms of both design and assessment recommendations, promoting a multi-disciplinary approach combining educational sciences, cognitive sciences and computer science to develop more accessible e-learning systems.
Published: 2019
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