Dans le cadre des interfaces cerveau-ordinateur utilisant l'imagination motrice, nous proposons une méthode permettant a un expert humain de superviser, spécifiquement pour chaque utilisateur, la sélection d'intervalles temps-fréquence à partir des signaux EEG. En effet, en l'état actuel de la recherche sur les BCI, on trouve au moins un expert impliqué dans les premières étapes de l'expérimentation. D'une part, de tels experts apprécient de conserver un certain niveau de contrôle pour la sélection des paramètres spécifiques a l'utilisateur. D'autre part, nous verrons que leurs connaissances sont grandement profitables pour la sélection d'un ensemble parcimonieux d'intervalles temps-fréquence pertinents. Les experts sélectionnent ces attributs au travers d'une analyse visuelle d'un ensemble de courbes qui met en évidence les différences au sein des signaux EEG enregistrés pendant l'imagination de diverses tâches motrices. Nous comparons notre méthode à une approche CSP (Common Spatial Pattern) basique et à deux méthodes d'extraction de valeurs caractéristiques entièrement automatiques, en utilisant le jeu de données 2A de la compétition BCI IV. La méthode proposée (taux de bonne classification moyen m = 83.71 ± 14.6 σ) donne de meilleurs résultats pour 6 sujets sur 9 comparée à la méthode automatique la plus performante (m = 79.48 ± 12.41 σ).