Présentation de Physip

L’équipe du projet MatEEG

Physip est une TPE française, qui conçoit, développe et commercialise des algorithmes innovants d’analyse de l’activité cérébrale dans le domaine du sommeil et de la vigilance basés sur l’électroencéphalogramme (EEG). Physip a pour objectif d’obtenir la qualité d’information d’un signal de laboratoire qu’est l’EEG – une information fine, individualisée, précoce – hors du labo :

  • en réduisant le nombre de capteurs nécessaires, pour plus d’acceptabilité et moins de données à gérer (stocker, transférer, processer)
  • en augmentant la robustesse de l’EEG :
    • à la variabilité interindividuelle : les algorithmes sont développés sur des principes auto- adaptatifs pour être pertinents pour chaque individu mesuré et pour chaque mesure réalisée, sans besoin de répéter la mesure, avec une calibration
    • aux artefacts liés aux conditions d’utilisation, de mouvement, d’environnement notamment
  • en visant le traitement en temps réel

Physip propose un ensemble de modules d’analyse, tous sur la même approche de rupture de l’utilisation de l’EEG seul et de 2 capteurs d’EEG seulement : analyse automatique du sommeil, analyse et monitoring temps réel de la somnolence, monitoring temps réel du risque de performances physiques dégradées.

Les algorithmes mobilisent et combinent des méthodes notamment d’Intelligence Artificielle : knowledge- based classique, machine learning et traitement du signal appliqué à l’EEG. Physip opérationnalise dans des algorithmes experts des traitement de données complexes pour lesquelles l’analyse manuelle par un expert formé et entraîné est le gold standard

Le projet MatEEG

La somnolence, la fatigue, la charge, la tunellisation, l’attention sont des états encore difficiles à identifier et très variables d’un sujet à l’autre. La capacité à identifier et distinguer ces états demande donc une très grande finesse dans l’analyse de la donnée – et une très grande finesse de la donnée elle-même.

L’EEG est un signal particulièrement intéressant dans cet objectif, parce que c’est un signal très précoce et qui permet de distinguer différents états. Mais l’EEG est aussi un signal très fragile, qui s’exprime en microvolt, qui se perturbe très facilement.

La finesse de la donnée nécessaire à l’identification des états est pour le moment impossible à atteindre dans des environnements opérationnels. L’objectif est donc dans ce projet de développer un système de captation de l’EEG contraint par l’ensemble de la chaîne, de l’amont c’est-à-dire la mise en œuvre du capteur avec des solutions de captation privilégiant l’utilisabilité, à l’aval, c’est-à-dire les contraintes liées à l’analyse de la donnée dans une perspective de réduction de capteurs.