L’article de Bhawna Motwani, From Thought to Action: Understanding Brain-Computer Interfaces, Georgetown Law Technology Review, vol. 10 no 2 (2026) [https://georgetownlawtechreview.org/from-thought-to-action-understanding-brain-computer-interfaces/GLTR-07-2026/] présente les interfaces cerveau-ordinateur, ou BCI (brain computer interface), comme des dispositifs sortis de la science-fiction, mais encore à un stade clinique précoce.

Les progrès sont toutefois concrets : des implants permettent déjà à des personnes paralysées de contrôler un ordinateur ou de convertir une tentative de parole en texte, tandis que d’autres projets utilisent les ultrasons plutôt que des électrodes.

L’auteure veut expliquer le fonctionnement réel de ces technologies et écarter les représentations excessives. Une BCI comprend trois éléments : des capteurs recueillent des signaux cérébraux, un logiciel les interprète, puis le résultat commande un dispositif extérieur. Selon la technique employée, elle mesure directement l’activité électrique du cerveau ou l’infère à partir de variations du débit sanguin et de l’oxygénation. Les signaux bruts, très bruités, sont filtrés puis traduits en instructions : déplacer un curseur, sélectionner une lettre, actionner un bras robotisé ou produire une parole synthétique. La BCI se distingue de la stimulation cérébrale profonde, qui agit sur le cerveau sans nécessairement décoder l’intention. Certains systèmes sont néanmoins bidirectionnels : ils lisent l’activité cérébrale et renvoient aussi une stimulation au cerveau.

La première distinction porte sur le mode d’accès au cerveau. Les interfaces invasives utilisent des électrodes implantées dans ou sur le cerveau. Placés dans le cortex moteur, des réseaux de microélectrodes enregistrent avec une résolution élevée l’activité neuronale et permettent de contrôler des bras robotisés ou des ordinateurs. Neuralink emploie plus d’un millier d’électrodes souples implantées par un robot chirurgical et reliées à un dispositif placé sous la peau. La qualité du signal autorise des commandes motrices relativement fluides et un décodage rapide de la parole. En contrepartie, la procédure suppose une intervention neurochirurgicale et comporte des risques d’infection, de saignement, de cicatrisation, de déplacement des composants et de dégradation du signal. La durée de vie des implants reste incertaine. Chez le premier participant de Neuralink, une grande partie des fils s’est rétractée, difficulté partiellement compensée par le logiciel.

Les techniques minimalement invasives cherchent un compromis. Le Stentrode de Synchron est introduit par cathéter dans un vaisseau proche du cortex moteur, sans ouverture du crâne. Il permet des commandes simples, comme cliquer ou faire défiler un écran. L’intervention est plus légère, mais la résolution demeure inférieure à celle des électrodes intracorticales ; la technologie convient donc moins au contrôle moteur fin ou au décodage précis de la parole. Une autre voie utilise l’échographie fonctionnelle, qui mesure les variations du volume sanguin liées à l’activité neuronale. Elle pourrait couvrir de vastes régions du cerveau tout en réduisant les risques chirurgicaux. Merge Labs et Forest Neurotech envisagent d’associer les ultrasons à des modèles d’IA. Cette approche reste expérimentale : les variations sanguines apparaissent après les impulsions électriques, ce qui limite la rapidité, et les dispositifs actuels supposent souvent une ouverture du crâne ou une anatomie favorable.

Les interfaces non invasives, principalement fondées sur l’électroencéphalographie, placent des électrodes sur le cuir chevelu. Elles sont plus sûres, moins coûteuses et portables, mais elles recueillent une activité collective diffuse, avec une faible résolution spatiale et une forte sensibilité aux mouvements et aux perturbations extérieures. Leur précision reste limitée, mais l’absence de chirurgie les rend adaptées à la rééducation, au jeu ou à certains usages de bien-être.

L’étape décisive est le décodage. Le système élimine les artefacts et extrait des caractéristiques utiles. Il est généralement entraîné de manière supervisée : pendant une phase de calibration, l’utilisateur accomplit ou tente d’accomplir une action connue, tandis que le logiciel apprend à associer certains motifs cérébraux à cette action. Les premiers dispositifs utilisaient des modèles linéaires, rapides et relativement interprétables, mais peu aptes à saisir des relations complexes. Les systèmes récents recourent davantage aux réseaux neuronaux profonds. Dans les neuroprothèses de la parole, le modèle associe une tentative de parole à des phonèmes, puis un modèle de langage assemble ces unités en mots et en phrases. Il devient même possible de restituer une voix ressemblant à celle que le patient avait avant sa maladie. L’IA intervient aussi par l’« autonomie partagée » : la BCI détecte une intention générale à partir d’un signal imparfait, puis un autre système exécute précisément l’action. Les modèles de fondation pourraient réduire les longues calibrations individuelles et mieux généraliser entre personnes et tâches.

Les usages actuels restent avant tout médicaux. Les BCI motrices donnent à des personnes paralysées un accès à l’ordinateur, à des bras robotisés ou, expérimentalement, à des fauteuils roulants. Les BCI de communication cherchent à restituer la parole à des patients atteints de sclérose latérale amyotrophique ou de lésions du tronc cérébral. Des équipes ont atteint plusieurs dizaines de mots par minute, les modèles de langage corrigeant une partie des erreurs. Ces dispositifs demeurent testés sur très peu de participants et exigent souvent un implant. Les systèmes combinant lecture et stimulation explorent aussi la vision artificielle et certains traitements psychiatriques. Les bandeaux EEG grand public n’analysent, eux, que des indicateurs grossiers de l’état cérébral.

L’auteure attribue les progrès récents à la combinaison d’un meilleur matériel et de meilleurs algorithmes. Les électrodes sont plus souples, plus nombreuses et parfois entièrement implantées ; les équipements EEG sont plus faciles à utiliser et l’échographie devient plus portable. Parallèlement, l’apprentissage profond, les architectures de type transformer et les modèles de langage ont amélioré le décodage moteur et vocal. L’objectif est d’entraîner de grands modèles sur des données neuronales regroupées, puis de les adapter rapidement à de nouveaux utilisateurs.

Ces avancées ne doivent pas être confondues avec une lecture générale de l’esprit. Même les implants les plus performants n’enregistrent qu’une fraction minuscule de l’activité cérébrale. Le signal peut se détériorer avec le déplacement ou la cicatrisation des électrodes ; les systèmes externes restent sensibles au bruit ; la parole synthétique est plus lente et moins exacte que la parole naturelle ; le contrôle d’un membre robotisé demeure moins riche que celui d’un bras humain. Les implants comportent des risques chirurgicaux et des difficultés liées à la panne, à la maintenance ou au retrait du matériel. Les ultrasons doivent être calibrés pour éviter un échauffement des tissus. Les dispositifs EEG peuvent provoquer des irritations et se révéler fatigants. Surtout, les BCI actuelles ne captent pas un monologue intérieur libre. Elles reconnaissent des intentions structurées dans des conditions contrôlées, parmi des options ou des tâches prédéfinies. Les présenter comme des machines capables d’espionner toute pensée est donc inexact.

À court et moyen terme, les premiers implants autorisés devraient viser des indications étroites mais importantes : rendre une capacité de communication à des personnes totalement paralysées, améliorer leur accès à l’informatique et perfectionner les traitements de neuromodulation en boucle fermée. Les systèmes non invasifs et ultrasoniques pourraient se développer dans la rééducation, la santé mentale et certains marchés grand public limités.

Pour les juristes, l’enjeu consiste à partir du fonctionnement réel des BCI. Les données neuronales combinent une sensibilité particulière et une forte ambiguïté ; les assimiler sans nuance à de simples données biométriques pourrait être insuffisant. La responsabilité du fait des produits devrait répartir les risques entre le matériel, le logiciel embarqué et les décodeurs qui continuent d’apprendre.

Le droit du handicap devra aussi tenir compte de nouvelles formes d’assistance, tandis que la liberté cognitive et la vie mentale privée deviendront des objets plus concrets de réglementation.

La conclusion est mesurée : les BCI ne sont plus hypothétiques, mais elles ne sont pas encore ordinaires. Elles doivent être comprises comme des canaux de communication complexes, imparfaits et sélectifs entre le cerveau et la machine, dont les applications les plus importantes resteront, dans un avenir proche, médicales et réadaptatives. Mais pour le futur ?

Me Philippe Ehrenström, avocat, LLM, CAS en Droit et Intelligence artificielle, CAS n protection des données  – Entreprise et administration