Le but de cette première partie de projet tutoré était de réaliser un état de l’art sur l’activation cérébrale motrice lors de tâches d’imaginations motrices kinesthésiques particulières (mouvement de pince, de fermeture et d’ouverture et de rotation de la main) dans le but de favoriser la rééducation à la suite d’un AVC. Il a été prouvé de nombreuses fois que l'IMK active les zones motrices du cerveau, se rapprochant plus alors du mouvement réel comparativement à l’IMV qui active plus les zones visuelles. Étant donné que Grasp’it se base sur une réhabilitation motrice, il est alors cohérent de faire réaliser les mouvements des participants en IMK. Nos recherches nous ont permis de mettre en évidence quelles étaient les zones activées ainsi que les patterns ERD/ERS spécifiques pour chaque mouvement. Dans le même temps, nous avons pu nous apercevoir que de faire la distinction entre des mouvements relativement proches, issus du même membre par exemple, n’est pas simple. Cependant comme nous l’avons vu, cette année, de nouvelles méthodes et articles sont parus avec des résultats prometteurs. Ceux-ci nous apprennent quelles sont les meilleures combinaisons entre le choix des classifieurs, les méthodes de réduction et le design expérimental afin d’accéder à la meilleure exploitation des BCI. La continuité de ce projet sera de mettre en place un protocole expérimental afin d’étendre le champ d’action du projet “Grasp’it” et de permettre une rééducation davantage optimale et complète (en termes de temps et de recouvrement total). Les données que nous avons récoltées de cet état de l’art, nous permettront à la fois de produire un design expérimental robuste mais également de disposer du meilleur moyen de traitement des données. Cela permettra de produire à notre tour des résultats prometteurs et possiblement d’innover dans ce domaine.