Et si l’activité cérébrale permettait d’évaluer la mémoire sans poser de question au patient ?

C’est l’ambition de rIAna, une innovation développée par une équipe du Centre d’Investigation Clinique du CHU Besançon Franche-Comté. Son principe : associer l’électroencéphalographie (EEG) à l’intelligence artificielle pour identifier, de manière objective, les signatures cérébrales liées à la reconnaissance d’un souvenir musical.

Cette approche répond à un enjeu important en santé : l’évaluation des troubles cognitifs chez les personnes âgées. Les difficultés de mémoire peuvent notamment être associées à des maladies neurodégénératives, comme la maladie d’Alzheimer, mais aussi à d’autres situations, notamment la dépression. Or les évaluations classiques reposent sur la compréhension des consignes, le langage et la participation active du patient, autant de facteurs susceptibles d’influencer les résultats.

L’histoire de rIAna commence en 2014 avec l’étude RIHANNA. Les chercheurs ont alors enregistré l’activité cérébrale de participants pendant l’écoute passive de chansons connues ou inconnues. Dix ans plus tard, l’IA permet de franchir une nouvelle étape. En réanalysant ces données grâce à des méthodes de classification automatique adaptées aux signaux EEG, les chercheurs ont identifié des signatures cérébrales individuelles associées à la reconnaissance d’un contenu musical familier. Chez les participants étudiés, la précision de classification atteint environ 80 à 85 %.

 

Fruit des travaux de Damien Gabriel, ingénieur de recherche au centre d’investigation clinique, et de Benjamin Darçot, doctorant au Laboratoire de recherches intégratives en neurosciences et psychologie cognitive – UMR Inserm 1322 / UMLP – LINC, cette innovation fait désormais l’objet d’une démarche de valorisation. Un brevet a été déposé pour protéger le procédé de mesure automatisée de fonctions cognitives à partir de l’activité cérébrale et de l’IA, tandis que le logiciel bénéficie également d’une protection. Les travaux ont par ailleurs été publiés dans la revue internationale Scientific Reports (Darçot et al., 2026).

Prochaine étape : valider cette technologie sur des populations cliniques plus larges afin d’évaluer sa robustesse et sa reproductibilité. À terme, rIAna pourrait contribuer à faire de l’EEG passif et de l’IA de nouveaux outils au service de l’évaluation cognitive.