Schéma typique d’une interface cerveau-ordinateur. La modification de l’activité du cerveau à la suite d’une stimulation, ou tâche, est enregistrée à l’aide de soit l’imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle (IRMf), ou l’imagerie spectroscopique proche infrarouge fonctionnelle (NIRSf), ou l’électroencéphalographie (EEG) ou l’électrocorticographie (ECoG). Les données brutes recueillies sont prétraitées avant que des caractéristiques discriminantes n’en soient extraites. Des techniques d’apprentissages sont ensuite utilisées pour entraîner un (des) classificateur(s) à détecter dans ces caractéristiques extraites, des motifs associés de manière fiable avec les réponses volontaires du sujet. Le classificateur ainsi entraîné peut être utilisé pour classer de nouvelles caractéristiques correspondant au choix du sujet. Finalement, le résultat de la classification est renvoyé au sujet pour l’aider à s’entraîner lui-même à l’utilisation de l’interface et à contrôler un système externe (comme un P300 speller, une prothèse, une chaise roulante, etc.) ou à aider le corps médical à détecter une réponse à la commande ou une communication fonctionnelle (d’après [14]).