L'article présente une approche concrète pour développer un prototype d'interface neuronale permettant de contrôler des applications d'intelligence artificielle. L'auteur commence par expliquer les bases matérielles nécessaires, recommandant l'utilisation de plateformes comme OpenBCI Cyton ou une combinaison Arduino avec amplificateur ADS1299 pour capturer les signaux EEG à huit canaux avec une fréquence d'échantillonnage de 250 Hz. Il insiste sur l'importance de l'isolation électrique et de l'alimentation par batterie pour éviter les interférences, tout en détaillant la chaîne de traitement : électrodes → amplificateur → microcontrôleur → communication série → Python.
La partie logicielle aborde le traitement du signal en Python avec NumPy et SciPy, en proposant un filtre passe-bande pour isoler les rythmes cérébraux spécifiques comme les ondes alpha (8-13 Hz) ou bêta (13-30 Hz). L'auteur explique comment distinguer les intentions réelles du bruit biologique en analysant les variations de puissance dans ces bandes de fréquences, illustrant le processus avec des exemples de code concrets pour le filtrage et l'analyse spectrale.
L'intégration de l'IA constitue l'étape suivante, avec la création d'un jeu de données étiqueté correspondant à différentes actions mentales et l'entraînement d'un modèle simple de réseau neuronal sous PyTorch. Ce modèle, atteignant 70-80% de précision, permet de reconnaître des états comme la concentration ou la relaxation pour déclencher des actions basiques. Enfin, l'article décrit la mise en place d'une API REST avec FastAPI servant de pont entre les prédictions du modèle et l'application IA finale, permettant d'exécuter des fonctions comme le lancement d'analyses simplement par la pensée.