Lors de l'utilisation d'interfaces cerveau-ordinateur basées sur l'imagerie motrice (MI-BCIs), les utilisateurs modulent leur activité cérébrale dans les bandes de fréquence alpha et beta (8-30 Hz). Au cours de la calibration du système, des algorithmes basés uniquement sur les données aquises sont utilisés sans prendre en compte les compétences humaines.
Un de ces algorithmes et celui qui selectionne la bande de fréquence qui discrimine au mieux les tâches que l'utilisateur doit effectuer (B. Blankertz, 2007). Hors, nous avons remarqué que cet algorithme pouvait choisir des bandes de fréquences très étroites (inférieures à 1.5 Hz) ou très élevée (entre 25-30 Hz) et que dans ces conditions les utilisateurs avaient dês difficultées à apprendre à controler les BCIs. C'est pourquoi nous avons apporté des modifications à l'algorithme (mise en place de contrainte afin de toujours avoir une bande selectionnée de plus de 3.5 Hz et entre 5 et 20 Hz). Nous sommes actuellement en train de faire passer des expériences afin de comparer les performances des utilisateurs pour lesquels nous utilisons cette version modifiée de l'algorithme et ceux utilisant la version originale.