Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO) réactives cherchent à détecter, entre autres, des potentiels évoqués stationnaires engendrés par des stimulations répétées pour déclencher des actions spécifiques [1]. De nos jours, elles sont principalement basées sur des stimuli visuels, mais ne sont pas adaptées à tous les utilisateurs [2]. Le but de nos travaux est de concevoir et d’évaluer une ICO exploitant des stimuli auditifs, lesquels présentent plusieurs avantages : simplicité de l’équipement (casque audio), confidentialité et amélioration potentielle de la réactivité [3]. Plusieurs méthodes sont possibles pour générer des stimuli auditifs qui provoquent une modification de l’activité cérébrale observable dans les signaux ElectroEncéphaloGraphiques (EEG), la plus commune étant la modulation d’amplitude d’un son [4]. Nous avons ainsi réalisé une première étude [5] qui a montré que la fréquence de modulation de sinusoïdes peut être retrouvée dans les signaux EEG. Toutefois, les stimuli ne sont pas agréables à écouter au quotidien. Nos travaux portent donc actuellement sur la conception de stimulations sonores qui soient confortables pour l’utilisateur, mais aussi identifiables dans son activité cérébrale. Dans cette nouvelle expérience, différents types de sons vont être comparés : sinusoïde (utilisée comme référence), sons naturels (cigales [6] et ronronnement d’un chat) et bruit « marron » (artificiel dont le contenu spectral se rapproche de sons présents dans la nature). On applique à tous les signaux une modulation d’amplitude. La fréquence du signal modulant est celle maximisant les potentiels évoqués stationnaires auditifs chez les humains [7]. L’objectif est aussi d’identifier les électrodes sur lesquelles la modulation est la mieux détectée. Avant l’expérience, plusieurs paramètres pouvant avoir une influence sur le cerveau de l’utilisateur ou sur sa perception des stimuli sont vérifiés (audiogramme [8], latéralité [9] et sophistication musicale [10]).