Peut-on utiliser la puissance de l'intelligence artificielle pour mieux comprendre les mécanismes cérébraux qui sous-tendent le traitement d'informations émotionnelles? Est-il possible de profiter de la révolution des données de masse (Big Data) pour améliorer notre compréhension des mécanismes neuronaux et cognitifs qui opèrent dans nos cerveaux? Cela est en effet possible grâce à la combinaison de données cérébrales multidimensionnelles, de nouvelles méthodes de traitement du signal et d'outils d'apprentissage statistique (Machine Learning).

Dans ce projet nous proposons d'appliquer des techniques issues du domaine de l'intelligence artificielle aux données cérébrales mesurées avec la magnétoencéphalographie (technique de pointe dont dispose l'Université de Montréal) et avec des enregistrements intracérébraux. En nous intéressant au pouvoir prédictif des attributs neuronaux (c.-à-d., inférer les émotions perçues directement via des mesures de l'activité cérébrale), nous allons identifier les signatures cérébrales les plus impliquées dans le traitement des émotions.

Ultimement, cela nous permettra de mieux comprendre la dynamique neuronale qui sous-tend le traitement de différents types d'informations émotionnelles. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans ce contexte constituera un apport majeur du projet. Les implications sont nombreuses en neurosciences fondamentales et cognitives.