Publié le 26 octobre 2023
Le projet européen BAYFLEX propose de développer des capteurs flexibles et intelligents, capables de recueillir en continu des signaux biologiques, de les traiter et de les classifier sur puce. La valeur ajoutée de ce projet ambitieux : faire appel à des technologies organiques « vertes », moins gourmandes en énergie dans leur fabrication et à l’usage.
L’application des technologies numériques au domaine de la santé a ouvert le champ des possibles en matière de dépistage, de suivi et de traitement. Cependant, de telles prestations sont souvent coûteuses, voire inaccessibles. Le développement de solutions technologiques abordables est donc un enjeu primordial dans la démocratisation du soin.
Cette problématique est au cœur de l’EIC Pathfinder Open 2022 du programme Horizon Europe, dans lequel s’inscrit le projet BAYFLEX. Ce dernier cherche à développer un dispositif d’électronique flexible à faible coût, utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour le suivi de signaux physiologiques. Le cas d’usage serait la surveillance des activités électrophysiologiques du cerveau pour la détection, voire la pré-détection, d’activités anormales. En ligne de mire : le traitement de l’épilepsie ou de maladies neurodégénératives, comme la maladie d’Alzheimer.
L’EIC Pathfinder est un appel à projets très compétitif qui soutient des propositions à haut risque mais haut potentiel, pour le développement de technologies radicalement innovantes. BAYFLEX capitalise sur les enseignements d’un premier projet bilatéral entre l’ANR et le Ministère fédéral de l’éducation et de la recherche allemand, BAYOEN, qui portait essentiellement sur le module de calcul et de classification de ce dispositif intelligent. Démarré depuis le 1er avril 2023, BAYFLEX projette de couvrir sous trois ans la production in extenso du dispositif : de la captation sur l’individu à la récupération du signal, le traitement et la transmission de ce signal vers le monde clinique. Mines Saint-Étienne est impliquée dans cet ambitieux programme, qui se distingue par une approche résolument « verte » : l’intégration tout au long de la chaîne d’innovation de technologies moins consommatrices en énergie.
Le dispositif prévu par BAYFLEX est constitué de capteurs portables utilisant l’IA pour détecter des anomalies. Les capteurs, réalisés à partir de matériaux organiques souples, qui s’interfacent avec le corps humain, recueillent un signal électrophysiologique, par exemple un électrocardiogramme (ECG). Ce signal est d’abord traité, puis classé à l’aide de circuits. Ces circuits sont qualifiés de « neuromorphiques » car basés sur une méthode de l’IA inspirée du fonctionnement des neurones biologiques : les réseaux de neurones artificiels à impulsions (SNN, Spiking Neural Networks).
Aujourd’hui la classification du signal traité, qui permet des détecter les anomalies, se fait sur ordinateur. C’est pourquoi ce type de dispositif est encore très énergivore. Dans le cas de BAYFLEX, la classification se fera « on chip » (sur puce) grâce à des transistors organiques embarqués. Ce qui signifie que toute l’intelligence va se faire directement sur le capteur.
Le dispositif BAYFLEX est constitué de capteurs qui vont traiter les signaux physiologiques du corps humains pour les convertir en signaux probabilisés permettant de détecter les anomalies.
L’assemblage optimal de tous les éléments sur un seul et même support fait d’ailleurs l’objet de tout un pan du projet. À partir des paramètres clés de chaque module, une équipe modélise et simule le design identifié comme le meilleur et le moins énergivore possible. Une production identique – via les mêmes procédés, avec les mêmes matériaux organiques – devrait assurer la compatibilité de tous les composants.
« L’utilisation de dispositifs pour faire de la classification on chip a déjà été envisagé dans des technologies de silicium ‘traditionnelles’. La valeur ajoutée de BAYFLEX, c’est de proposer une technologie qui permettra de faire de la classifications par l’IA en utilisant des circuits écologiques et à faible consommation d’énergie», argumente Esma Ismaïlova, chercheuse à Mines Saint-Étienne spécialisée dans l’électronique organique portable pour la santé.
La facture énergétique des technologies à base de silicium actuellement employées est effectivement élevée. Les composants organiques sont beaucoup moins énergivores à produire, ils nécessitent moins de polluants chimiques, toxiques ou corrosifs, et à l’usage, les transistors organiques requièrent moins d’énergie pour faire les mêmes calculs. En fin de vie, ces matériaux peuvent également être recyclés ou réutilisés en dépensant moins d’énergie, limitant la génération de déchets d’équipements électriques et électroniques (DEEE, plus connus sous la désignation e-waste). « Ces dispositifs sont constitués de matériaux carboniques : il n’y a pas de matériaux précieux ou de procédés énergivores et coûteux donc, sur le long-terme, leur production devrait en outre être moins chère que celle des dispositifs à base de silicium », complète la chercheuse.
BAYFLEX, comme son précurseur BAYOEN, est porté par une chercheuse du CNRS spécialisée en physique des dispositifs, Laurie Calvet. C’est au cours d’un symposium du Groupement de recherche Organic Electronics for the new era (OERA) à Paris qu’elle approche Esma Ismaïlova. « J’y présentais mes travaux autour d’électrodes capables de récupérer des signaux physiologiques et de les transformer en signal électrique pour le suivi de santé », raconte la chercheuse de Mines Saint-Étienne. « Laurie avait déjà travaillé lors de son premier projet sur la partie électronique de calcul mais il lui manquait le chaînon d’interface avec le corps humain pour ce nouveau projet. C’est comme ça qu’elle m’a proposé de rejoindre l’équipe. »
Pour Esma Ismaïlova, l’enjeu est d’améliorer la captation du signal en provenance des patients et patientes dans le cas d’un système portable. « Les cabinets médicaux ou les institutions de soin disposent de technologies robustes pour collecter des signaux physiologiques, mais hors de ce cadre clinique, ça se complexifie », constate-t-elle. « Le signal enregistré par un capteur portable sort souvent très bruité et très faible ». En conséquence, le traiter requiert une technologie plus importante – un ordinateur – et notamment plus d’énergie pour faire tourner les algorithmes. Pour y remédier, la chercheuse explore l’association d’électrodes passives et actives susceptibles de capter et transmettre le signal de façon plus robuste afin d’en améliorer la qualité.
Pour ces électrodes, Esma Ismaïlova utilise également des matériaux organiques, à base de polymères conducteurs. Leur particularité : la conduction de signaux électriques mais également ioniques, permettant la traduction d’un signal biologique en signal électrique. Les polymères conducteurs sont en outre plus compatibles avec le corps humain car plus souples et mécaniquement adaptatifs, donc ergonomiques.
D’un côté, l’électrode passive est un dispositif de suivi électronique : elle enregistre le signal physiologique sous forme de variation de potentiel, mais ne le transforme pas. Le traitement est toujours réalisé par ordinateur. En revanche, le signal enregistré est propre, avec peu d’artefacts, il n’a pas besoin d’être excessivement purifié pour récupérer les informations critiques ce qui implique un traitement plus simple et moins énergivore.
D’où l’intérêt exacerbé de combiner cette électrode à un transistor électrochimique organique (OECT) pour créer une électrode active. Développée au département de bioélectronique de Mines Saint-Étienne, cette électrode innovante est capable d’enregistrer le potentiel, de l’amplifier et de le traduire en signal électrique. Les OECT sont très performants dans la traduction des signaux biologiques et moins sensibles aux effets de bruits environnementaux (mouvements, champs électromagnétiques, …), ce qui permet là-encore de récupérer un signal propre et de bonne qualité, conditionné et compatible, pour faciliter ensuite le calcul on chip.
BAYFLEX prévoit un volet de diffusion auprès de différents publics : les scientifiques par le biais de publications dans des revues et conférences, les industriels et utilisateurs finaux par le biais de démonstrations, mais aussi le grand public. Pour cette dernière cible, le consortium souhaite s’appuyer sur les capacités de médiation de La Rotonde, le Centre de Culture Scientifique Technique et Industrielle (CCSTI) de Mines Saint-Étienne.
Par le biais d’un atelier à destination des communautés non scientifiques, les chercheurs et chercheuses impliqués espèrent réussir à transmettre efficacement les nombreux concepts clés abordés par ce projet multidisciplinaire. « BAYFLEX parle de capteurs électrophysiologiques, de matériaux organiques, de neuromorphiques, de bioélectronique, de modélisations physiques, de traitement computationnel… Une activité ludique nous semble pertinente pour bien communiquer sur ce projet, sans générer de mauvaises compréhensions ou interprétations. Ce que nous voulons surtout transmettre, c’est qu’aujourd’hui, nous sommes capables de développer de l’électronique au service de la société, qui soit plus verte, moins énergivore et accessible au plus grand nombre », résume Esma Ismaïlova.
Le projet BAYFLEX – pour BAYesian Inference with FLEXible electronics for biomedical Applications – a été lancé le 1er avril 2023 pour une durée de trois ans. Les six participants du consortium – Bitbrain & Université Rovira i Virgil (Espagne), CEA, CNRS & Mines Saint-Étienne (France), et Technical University of Dresden (Allemagne) – réunissent des expertises interdisciplinaires dans la modélisation de dispositifs émergents, la conception de circuits inspirés par la biologie, l’apprentissage automatique impliquant des données électrophysiologiques et la fabrication d’OTFT et d’OECT. Plus d’informations sur le site web du projet : https://bayflex.cnrs.fr/
Quèsaco le cloud ?