Septembre 2026

Avec le vieillissement de la population, les troubles cognitifs associés aux maladies neurodégénératives, au premier rang desquelles la maladie d’Alzheimer, représentent un enjeu majeur de santé publique. Chez la personne âgée, ces troubles peuvent toutefois être difficiles à distinguer de ceux associés à une dépression, qui peut elle aussi s’accompagner d’un ralentissement cognitif important. Or les évaluations neuropsychologiques reposent largement sur le langage, la compréhension des consignes et les capacités de participation du patient. Ces facteurs peuvent influencer les performances et compliquer l’évaluation objective du fonctionnement cognitif.

Étude RIHANNA : la musique pour évaluer la mémoire

C’est pour répondre à cet enjeu qu’une équipe du Centre d’Investigation Clinique Inserm CIC 1431 a recherché de nouvelles méthodes d'évaluation de la mémoire et a lancé, dès 2014, l’étude RIHANNA. Son principe était original : enregistrer l’activité cérébrale par électroencéphalographie haute résolution pendant l’écoute passive de chansons connues et inconnues, sans demander au participant de fournir une réponse active. Les premiers résultats, publiés en 2016, ont montré qu’il était possible d’identifier une activité cérébrale spécifique associée à la reconnaissance d’une chanson familière chez des volontaires sains, et donc d'évaluer l'intégrité de la mémoire musicale. Une avancée prometteuse, mais trop imprécise pour permettre une interprétation fiable et transposable aux patients.

De RIHANNA à rIAna

Dix ans plus tard, les progrès de l’intelligence artificielle (IA) ont permis de donner une nouvelle dimension à ces travaux. En réanalysant les données de RIHANNA à l’aide de méthodes de classification automatique en IA adaptées aux signaux EEG (d'où la transition de l'acronyme RIHANNA vers rIAna), l’équipe a pu identifier, chez chaque participant, les signatures cérébrales associées à la reconnaissance d’un contenu musical familier. Concrètement, l’algorithme apprend à reconnaître dans l’activité électrique du cerveau les configurations caractéristiques associées à la perception d’un contenu familier. Il peut ensuite déterminer, pour un nouvel enregistrement EEG, si cette signature cérébrale est présente. Cette approche transforme ainsi une observation initialement mise en évidence à l’échelle d’un groupe en une mesure susceptible, à terme, d’être utilisée à l’échelle individuelle. La reconnaissance d’un contenu musical connu devient ainsi mesurable individuellement, avec une précision de classification de l’ordre de 80 à 85 % chez les participants étudiés.

Publication, protection et valorisation : de la recherche à l’innovation clinique

Fruit des travaux de Damien Gabriel, ingénieur de recherche au centre d'investigation clinique, et de Benjamin Darçot, doctorant au Laboratoire de recherches intégratives en neurosciences et psychologie cognitive - UMR Inserm 1322 / UMLP - LINC, cette innovation franchit une nouvelle étape vers la valorisation.

Pour sécuriser le potentiel d’innovation issu de ces travaux, la SATT Sayens accompagne les chercheurs dans leur démarche de valorisation depuis la protection de la propriété intellectuelle jusqu’aux étapes de maturation nécessaires à un futur transfert vers le monde socio-économique. Dans ce cadre, un brevet a été déposé, portant sur un procédé de mesure automatisée de différentes fonctions cognitives à partir de l’activité cérébrale et de l’intelligence artificielle. Le logiciel associé fait également l’objet d’une protection dédiée.

Cette démarche de valorisation s’inscrit dans un programme de prématuration soutenu et accompagné par Sayens, destiné à consolider la preuve de concept, préciser les applications potentielles et préparer les conditions d’un transfert vers le monde industriel.

En parallèle, les travaux viennent d’être publiés dans la revue internationale Scientific Reports (Darçot et al., 2026), apportant une nouvelle validation scientifique à cette approche et renforçant son potentiel pour de futures applications cliniques.

Accélérer le passage vers la pratique clinique

L’objectif est désormais de franchir une nouvelle étape en validant l’approche sur des populations cliniques plus larges et vérifier sa capacité à fournir une mesure robuste, reproductible et pertinente pour chaque patient.

Dans cette perspective, la SATT Sayens a également engagé les démarches auprès de la Stratégie nationale d’accélération pour l’intelligence artificielle. Cette mobilisation a permis au projet d’obtenir une labellisation nationale au titre de l’IA, reconnaissant son potentiel d’innovation, renforçant sa visibilité et son positionnement dans l’écosystème national de l’innovation, tout en ouvrant des perspectives de financement pour poursuivre son développement.

Forts de ces résultats, les équipes du CHU poursuivent aujourd’hui leurs travaux et déposent de nouveaux projets de recherche afin de faire évoluer rIAna d’une preuve de concept vers un véritable outil d’évaluation clinique.

À terme, l’ambition est de proposer une approche simple, objective et peu contraignante pour le patient : un examen EEG passif au cours duquel une chanson familière pourrait contribuer à révéler ce que son cerveau reconnaît, et ainsi apporter une nouvelle fenêtre sur le fonctionnement de sa mémoire.